321 편의 논문
이 논문은 채널 상태 정보 (CSIT) 획득 및 피드백 오버헤드를 획기적으로 줄이면서도 다중 사용자 다양성을 활용할 수 있도록 입력 단계에 무작위 시공간 코딩 층을 도입한 새로운 스택형 지능형 메타표면 (ST-SIM) 아키텍처와 부분 CSIT 기반 빔포밍 기법을 제안합니다.
이 논문은 신경 오디오 코덱의 잠재 공간에서 연속 벡터 예측이 이산 토큰 예측보다 우수하며, 비자율적 모델이 효율성과 명료성 측면에서 실용적이며, 인코더 미세 조정이 전체 성능을 극대화하지만 코덱 재구성은 저하시킨다는 세 가지 주요 발견을 통해 음성 향상 전략을 비교 분석합니다.
이 논문은 제한된 데이터로도 whisper-to-normal 변환을 가능하게 하는 3 단계 프레임워크 'WhisperVC'를 제안하여, 교차 도메인 정렬과 음성 생성을 분리함으로써 음질과 화자 유사성을 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
이 논문은 단일 워터마킹 기법의 한계를 극복하기 위해 병렬 및 직렬 다중화 전략과 훈련 불필요한 PA-TFM, 그리고 모델 기반의 MaskNet 을 제안하여, 다양한 공격 환경에서 기존 방법보다 훨씬 강력한 오디오 워터마킹 성능을 입증합니다.
이 논문은 확산 정책 (Diffusion Policies) 의 학습 분포를 유지하면서 실시간으로 안전성을 보장하기 위해 경로 일관성 기반의 안전 필터링 (PACS) 을 제안하며, 이를 통해 기존 안전 기법 대비 작업 성공률을 크게 향상시키고 동적 환경에서 공식적인 안전 보장을 달성함을 보여줍니다.
이 연구는 시끄러운 환경에서 대화하는 사람들이 말소리를 높이고 손동작의 복잡성을 증가시키며 머리와 몸통 움직임을 조절하는 등 청각적 소음에 적응하기 위해 비언어적 제스처와 신체 움직임을 어떻게 변화시키는지 분석했습니다.
이 논문은 1024 개 요소로 구성된 광대역 MIMO 레이더의 계산 효율성을 극대화하기 위해, 8 개의 타일로 분할된 배열에서 빔스페이스 차원 축소와 타일 간 조정된 훈련을 통해 MVDR 빔포밍을 수행하는 새로운 아키텍처를 제안하고 그 유효성을 입증합니다.
이 논문은 위성 영상 내 선박 검출의 극심한 크기 차이와 높은 종횡비 문제를 해결하기 위해, 기존 YOLO 아키텍처의 피라미드 레벨을 P3-P5 에서 P2-P4 로 전환하고 그룹 정규화를 적용하여 정확도와 효율성을 동시에 극대화한 'LiM-YOLO'를 제안합니다.
이 논문은 모듈형 자가 재구성 로봇 'SnailBot'을 위해 ArUco 마커 인식, 광학 흐름 분석, IMU 데이터 처리를 통합한 상대적 위치 추정 시스템을 설계하고 실시간 실험을 통해 그 유효성을 입증했습니다.
이 논문은 로렌츠 다항식 이론을 볼록 원뿔 위의 변분 분석 및 원뿔 제약 동역학으로 확장하여, -로렌츠 형식과 관련된 새로운 원뿔 구조를 정의하고 이를 통해 음의 의존성 해석과 원뿔 제약 하의 리아푸노프 안정성 기준을 제시합니다.
이 논문은 화음 정보와 화자 정보를 넘어 디스크리트 음성 표현 토큰 (DSRTs) 에 내재된 억양 정보를 체계적으로 분석하기 위한 새로운 평가 프레임워크를 제안하고, 계층 선택의 중요성, ASR 감독에 의한 억양 정보 감소, 그리고 코드북 크기 축소의 비효율성 등 주요 발견 사항을 제시합니다.
이 논문은 압전 (PzE) 과 압저항 (PzR) 센서를 활용한 하이브리드 촉각 감지와 이차 계획법을 통한 내부 힘 최적화를 결합하여, 다손가락 로봇 그리퍼의 미끄러짐을 50ms 미만으로 실시간으로 제어하고 안정화하는 새로운 방법을 제시합니다.
이 논문은 임상 환경에서 외부 가이드 없이도 결손 상태를 스스로 인식하여 3D MRI 의 완전성을 파악하고 생성할 수 있도록 설계된 'CoPeDiT'라는 새로운 잠재 확산 모델을 제안하며, 이를 통해 다양한 결손 패턴에서도 높은 정확도와 구조적 일관성을 갖춘 고품질 3D MRI 합성을 가능하게 합니다.
이 논문은 5 상 유도 전동기의 실험 데이터를 기반으로 단계 테스트를 수행하여 수집된 데이터로 신경망을 학습시켜 속도 루프와 고정자 전류 루프의 FSMPC 제어기 파라미터를 자동 조정하는 방법을 제시합니다.
이 논문은 제한된 에너지와 통신 인프라를 가진 광역 IoT 센서 네트워크에서 UAV 탑재 이동 기지국의 최적 경로를 찾는 NP-완전 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위해 이동 비용과 커버리지 이득을 동시에 고려하는 다항 시간 탐욕 휴리스틱 알고리즘을 제안하여 기존 방법 대비 39.15% 향상된 성능을 입증했습니다.
이 논문은 모델 예측 제어 (MPC) 와 간접 적응 법칙을 통합한 계층적 제어 프레임워크를 제안하여, 미지의 정적 및 동적 하중과 불규칙한 지형 환경에서도 4 발 보행 로봇이 하중 운반을 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 실험을 통해 입증했습니다.
이 논문은 클러터된 환경에서 공중 드론이 매달린 화물을 운반할 때, 엄격한 패시비티 부등식과 고차 제어 장벽 함수 (HOCBF) 를 비선형 모델 예측 제어 (NMPC) 에 통합하여 안정성과 안전성을 동시에 보장하는 'SEP-NMPC'프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 이질적인 인식 오차와 가시성 제약을 고려하여 리더 - 팔로워 다중 로봇 시스템의 안전성을 보장하기 위해, 위험 수준에 따라 불확실성 정량화를 적응적으로 조정하는 분산형 적응형 컨포멀 예측 기반의 형성 인지 제어 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 오디오-비주얼 분할 (AVS) 을 위한 최초의 표본 없는 지속적 학습 벤치마크를 제시하고, 저랭크 앵커링 (LRA) 과 오디오 유도 사전 융합 조정을 활용한 ATLAS 라는 강력한 베이스라인을 제안하여 역동적인 환경에서의 지속적 학습과 catastrophic forgetting 문제를 해결합니다.
이 논문은 최소한의 타겟 음성 데이터로 화자 특성을 제거하고 음소 내용을 보존하는 역변환 가능한 선형 방법인 범용 음성 내용 분해 (USCF) 를 제안하여, 제로샷 음성 변환 및 화자 분리된 음성 합성 모델 학습에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여줍니다.