381 편의 논문
이 논문은 송신자와 수신자 간에 공통 무작위성을 공유하지 않더라도 국소적 차등 프라이버시를 보장하면서도 손실 없는 전송보다 훨씬 효율적인 '랜덤화 분산 함수 계산 (RDFC)' 프레임워크를 제안하고, 이를 통해 프라이버시 보호가 필요한 분산 계산 시스템에서 에너지 효율적인 의미론적 통신 전략을 제시합니다.
이 논문은 서울 도로 네트워크의 대규모 측정 데이터를 바탕으로 저랭크 분해 기반의 시공간 예측 모델을 개발하여, 실시간 데이터 기반 라우팅과 유사한 수준의 성능 (평균 초과 주행 시간 1.5 분 미만) 을 달성하면서도 장기적인 교통 계획 및 운영 의사결정에 활용할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 스마트 그리드 통신에서 수동적 정찰 공격을 평가하기 위해 물리적 채널 특성을 반영한 계층적 네트워크 시뮬레이션 데이터셋 생성기를 제안하고, 이를 통해 그래프-시계열 및 연방 학습 기반 탐지 모델의 표준화된 벤치마킹을 가능하게 합니다.
이 논문은 기존 유한 시간 모델 예측 제어 (MPC) 의 초기 실현 가능성 제한을 극복하기 위해, 무한 제어 구간 비용 합계를 종단 비용으로 활용하여 제약 조건 하의 이산 시간 시스템을 유한 시간 내에 안정화하는 새로운 MPC 프레임워크를 제안하고 이를 선형 및 비선형 시스템에 적용 가능성을 입증합니다.
이 논문은 대규모 멀티모달 데이터와 높은 계산 비용 없이 기존 시각 - 언어 모델의 성능을 유지하면서 경량 모듈을 통해 음성 이해 및 생성 기능을 추가하고, 저비용 데이터 구축 전략을 통해 소량의 음성 데이터로도 대규모 오미 모델과 유사한 성능을 달성하는 'Speech-Omni-Lite' 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 ETH 취리히에서 수집한 실세계 5G NR 측정 데이터를 활용하여 특정 사이트 환경에 맞춰 신경 수신기를 미세 조정할 때 합성 채널 데이터 기반의 이전 연구 결과와 일관되게 오류율 성능이 크게 향상되며, 다양한 사용자 장비 하드웨어 및 배포 시나리오에서도 이러한 개선 효과가 일반화됨을 실증적으로 입증합니다.
이 논문은 600km/h 이상의 초고속 운행을 목표로 하는 EMS 형 자기부상차량에 대해 모델 예측 제어 (MPC) 알고리즘을 설계하고, 이를 리소스가 제한된 임베디드 하드웨어에서 구현하여 비선형 및 제약 조건이 있는 시스템을 강인하게 안정화하고 승차감을 보장하는 것을 검증했습니다.
이 논문은 기존 이미지-RIR 데이터셋에 비전 - 언어 모델을 적용하여 텍스트 - RIR 쌍을 생성하고, 이를 통해 사전 학습된 텍스트 - 오디오 모델을 미세 조정하여 자유로운 프롬프트로 현실적인 방 임펄스 응답 (RIR) 을 생성하는 새로운 방법을 제안합니다.
이 논문은 소음과 배경 대화 등 복잡한 실내 공공 환경에서 80 명의 화자가 발화한 1.5 시간 분량의 반자발적 네덜란드어 음성 데이터셋 DRES 를 소개하고, 이를 통해 현대적인 단일 채널 음성 향상 기술이 오히려 자동 음성 인식 성능을 향상시키지 못함을 보여주며 실제 환경에서의 평가 중요성을 강조합니다.
이 논문은 무선 음향 센서 네트워크에서 노드가 서로 다른 음원 집합을 관측하는 상황에서도 반복 과정 없이 중앙 집중식 시스템과 동등한 최적 성능을 달성하는 분산 멀티채널 위너 필터 (dMWF) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 실제 자율주행 환경에서 카메라 입력이 불완전한 상황에서도 3D 시맨틱 오큐팬시 예측의 견고성을 확보하기 위해 누락된 뷰의 특징을 복원하고 전역적 의미적 일관성을 유지하는 -Occ 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 360 도 실내 환경에서의 전역적 지각을 위해 왜곡 인식 스펙트럼 모듈레이터와 오미-구형 밀도화 헤드를 갖춘 PanoAffordanceNet 프레임워크와 고품질 데이터셋 360-AGD 를 제안하여, 기존 객체 중심 및 평면 뷰에 국한된 affordance grounding 의 한계를 극복하고 장면 수준의 지각을 위한 강력한 기준을 마련했습니다.
이 논문은 소형 UAV 의 엄격한 탑재량 제약을 고려하여 Livox Mid-360 LiDAR 와 적응형 확장 칼만 필터 (AEKF) 를 결합해, 희소하고 노이즈가 많은 포인트 클라우드 데이터에서도 GPS 가 없는 환경에서 견고한 UAV 추적을 가능하게 하는 경량화 시스템을 제안하고 실험을 통해 검증했습니다.
이 논문은 잡음이 심하거나 데이터가 불규칙하게 샘플링된 삼각함수 모델에 대해, 기존 방법보다 낮은 계산 비용으로 1.4dB 의 신호대잡음비에서도 전역 최소값에 가까운 초기 파라미터를 추정할 수 있는 해석 가능한 새로운 전략을 제안합니다.
이 논문은 저비용 FMCW MIMO 레이더를 이용한 비접촉 생체 신호 모니터링 실험을 통해, 평균 호흡수와 심박수는 70cm 거리에서 높은 정확도로 추정 가능하지만 호흡 및 심박 변이성 (HRV) 과 같은 고해상도 순간 변동성 측정에는 한계가 있음을 규명했습니다.
이 논문은 복잡한 지형과 다양한 토지 피복을 가진 교외 환경에서 고전적인 CI 경로 손실 모델에 환경 적응형 보상 항을 도입하고 환경 이미지 조직화 기법을 결합한 하이브리드 예측 모델을 제안하여, 실측 데이터를 통해 기존 모델 대비 4.04 dB 의 낮은 RMSE 를 달성한 것을 보여줍니다.
이 논문은 재생에너지의 불확실성이 증가하는 전력망 환경에서 이차 주파수 조정을 위해 학습을 통해 과도 응답 성능을 개선하면서도 점근적 안정성과 정상 상태 최적성을 보장하는 새로운 프림 - 듀얼 제어 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 라벨이 없는 데이터로 초음파 국소화 현미경 (ULM) 의 해상도와 국소화 정확도를 획기적으로 향상시키면서도 실시간 처리가 가능한 최초의 통합 딥러닝 프레임워크인 'CycleULM'을 제안합니다.
이 논문은 수직 스핀궤도 토크 MTJ 와 VCMA/STT 스위칭을 활용하여 리셋 단계 없이 3 비트 플래시 ADC 를 구현하고, 476µW 의 저전력 소모와 304.1MHz 의 고속 변환 속도를 달성한 새로운 아키텍처를 제안합니다.
이 논문은 다중 경로 채널 환경에서 선형 밴딧과 Thompson Sampling 을 활용하여 근거리 빔 트레이닝의 탐색과 활용을 적응적으로 균형 있게 조정함으로써, 파일럿 오버헤드를 최대 90% 절감하면서도 기존 기법 대비 2dB 이상의 SNR 이득을 달성하는 효율적인 프레임워크를 제안합니다.