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하이퍼볼릭 그래프 임베딩은 최근 복잡하고 비유클리드적인 네트워크 구조를 모델링하는 데 주목받고 있다. 전통적인 유클리드 임베딩은 노드 간 거리와 관계를 평면 혹은 저차원 유클리드 공간에 투사함으로써 트리 구조나 스케일‑프리 네트워크와 같은 고차원적 계층성을 충분히 표현하지 못한다. 반면, 하이퍼볼릭 공간은 지수적으로 확장되는 볼륨 특성을 가지고 있어, 동일한 차원 내에서 더 많은 노드를 구분할 수 있다. 이러한 특성은 특히 이상 탐지와 같이 정상 패턴과 비정상 패턴 사이의 미세한 차이를 포착해야 하는 작업에 유리하다. 본 논문에서는
본 논문은 법률 분야에서 인공지능 기반 자동 문서 생성이 직면한 가장 핵심적인 문제인 ‘환각(hallucination)’을 그래프 이론을 활용해 체계적으로 해결하려는 시도다. 기존의 환각 탐지 방법은 주로 텍스트 간 의미 유사도를 계산하는 방식에 의존한다. 이러한 접근법은 문맥상 유사해 보이지만 실제로는 중요한 엔터티(예: 당사자명, 사건 일자, 조항 번호)가 잘못 교체되거나 누락되는 경우를 포착하지 못한다. 법률 문서는 작은 엔터티의 변형만으로도 판결 결과에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 보다 정밀하고 해석 가능한 검증 메커니
본 논문은 1960년대 일본에서 수행된 우주선 대기 샤워 연구를 중심으로, 그 당시의 관측 기술과 결과를 현대적인 시각으로 재검토하고 있다. 특히 하라 등(Hara et al.)이 1969년에 보고한 10^19eV 에너지 수준의 우주선 집중 대기 샤워에서 발생하는 대기 형광 빛을 감지한 사건에 대해 심도 있는 분석을 제공한다. 연구 배경 1960년대에는 일본과 미국의 연구팀이 각각 대기 형광 빛 감지의 가능성을 조사하고 있었다. 하라 등은 1968년 12월부터 도다이라 천문대에서 5개월 동안 실험을 수행했으며, 이 기간 동안 10^
본 논문은 저렴하고 효율적인 실시간 비디오 모션 감지 보안 시스템(VMDss)의 설계와 구현을 다루고 있다. 이 시스템은 사용자 친화적이고 원격 제어가 가능하며, 미리 정의된 색상 객체 추적 기능을 포함하고 있어 다양한 환경에서 유용하게 활용될 수 있다. 1. 시스템 구성 전송 섹션 : 컴퓨터, RS232 인터페이스, 마이크로컨트롤러, RF 송신기, RF 비디오 수신기로 구성되어 있으며, 이들 요소는 시각 정보를 수집하고 제어 신호를 전송하는 역할을 수행한다. 수신 섹션 : 모바일 플랫폼, RF 수신기, 마이크로컨트롤러, RF 카메
본 연구는 LLM을 활용한 코드 취약점 탐지의 실용성을 정량적으로 평가하기 위해 세 가지 접근법을 체계적으로 비교하였다. 첫 번째 접근법인 Retrieval‑Augmented Generation(RAG)은 사전 학습된 LLM에 외부 지식 베이스를 동적으로 연결한다. 구체적으로, MITRE CWE 데이터베이스와 최신 웹 검색 결과를 실시간으로 가져와 프롬프트에 삽입함으로써 모델이 코드 조각을 해석할 때 최신 보안 패턴과 CWE 정의를 참조하도록 설계되었다. 이 과정은 벡터 검색 엔진(FAISS)과 텍스트 임베딩을 활용해 관련 문서를
이 논문은 가상현실(VR) 환경에서 사이버질병(CS)의 심각도 조작 및 그에 따른 적절하지 않은 완화 전략을 연구하고 있습니다. 특히, 로컬 VR 환경과 클라우드 기반 VR 환경이 결합된 테스트베드를 개발하여 이 문제를 탐구합니다. 로컬 환경에서는 사용자의 체험 중에 CS 완화가 이루어지며, 클라우드 환경에서는 딥러닝(DL) 모델을 활용해 CS 감지를 수행하고 있습니다. 논문의 핵심은 적대적 예제를 생성하여 DL 모델에 입력함으로써 CS의 심각도를 조작하는 것입니다. 이러한 접근법은 VR 사용자의 체험 질을 저하시키거나, 심지어는
본 논문이 제시하는 MS COCOAI 데이터셋은 현재 이미지 진위 탐지 연구에서 가장 시급히 요구되는 ‘다양성’과 ‘규모’를 동시에 만족한다는 점에서 큰 의미를 가진다. 첫째, 기존 데이터셋들은 주로 단일 생성 모델이나 제한된 프롬프트 세트를 사용해 만든 이미지에 국한돼 있었으며, 이는 실제 현장에서 마주치는 다양한 AI 툴과의 격차를 초래한다. 반면 본 데이터셋은 Stable Diffusion 3·2.1·SDXL, DALL‑E 3, MidJourney v6 등 최신 모델을 모두 포함함으로써, 현재 시장에서 널리 사용되는 주요 생성
본 논문은 식물 잎 병원균 자동 진단 분야에서 정확도와 해석 가능성을 동시에 만족시키는 모델 설계에 초점을 맞추었다. 기존의 CNN 기반 병 진단 모델은 높은 분류 성능을 보여왔지만, “왜 이런 결과가 나왔는가”에 대한 설명이 부족해 현장 적용에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 저자들은 VGG16 구조에 Convolution Block Attention Module(CBAM)을 각 합성곱 블록 뒤에 삽입하였다. CBAM은 채널‑주의와 공간‑주의 두 단계로 구성되어, 중요한 특징 채널을 강조하고 동시에 병변이 집중된 영역을 강조한
이 논문은 이미지 위변조 검출(IFD) 분야에서 저수준 잡음 기반 방법과 고수준 의미 정보 기반 MLLMs의 통합을 목표로 한다. ForenAgent는 이러한 두 가지 접근 방식을 결합하여, Python 기반 도구를 활용해 이미지 위변조 검출을 수행하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 다중 라운드 상호작용을 통해 MLLMs가 저수준 도구를 생성하고 실행하며, 이를 반복적으로 개선함으로써 더욱 유연하고 해석 가능한 위변조 분석이 가능하도록 설계되었다. ForenAgent의 핵심은 두 단계 훈련 파이프라인과 동적 추론 루
본 논문은 터널 결함 검사를 위한 새로운 데이터셋을 소개하며, 이는 딥러닝 모델의 학습과 성능 개선에 중요한 역할을 합니다. 터널은 교통 인프라의 주요 구성 요소로, 안전성을 유지하기 위해 정기적인 점검이 필수적입니다. 하지만 전통적인 수동 검사 방법은 시간 소모가 많고 비용이 높으며 주관적이어서 제한점이 있습니다. 모바일 매핑 시스템과 딥러닝의 발전으로 자동화된 시각 검사가 가능해졌지만, 이를 위한 충분한 데이터셋이 부족하여 그 효과가 제한되어 왔습니다. 본 논문에서 소개하는 새로운 데이터셋은 세 가지 다른 종류의 터널 라이닝에
: 본 논문은 센서나 마커 없이 동적인 손 제스처를 효과적으로 인식하는 방법에 대해 깊이 있게 다룬다. 이 연구는 기존의 지문 감지 기술에서 나타난 여러 문제점을 해결하려고 시도한다. 1. 기존 접근법의 한계 Garg
본 논문은 네트워크 내에서 에이전트들이 지역적으로 수집한 정보를 바탕으로 전반적인 위협에 대한 합의를 도출하는 새로운 방법을 제안하고 있습니다. 이는 특히 분산 환경에서 각 노드가 독립적으로 판단할 수 있는 능력을 강화함으로써, 네트워크 전체의 안정성과 보안성을 향상시키는데 중점을 두고 있습니다. 논문은 논리적 합의 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 기존 연구 결과들을 검토합니다. 특히 세포 자동체와 유한 상태 이터레이션 맵의 수렴성에 대한 연구는 에이전트들이 지역적으로 수집한 정보를 전반적인 합의로 연결하는 데 중요한 역할을
본 논문은 자율 로봇 집단 내에서 잠재적 침입자를 감지하는 문제를 다루며, 이는 분산 환경에서의 보안 문제 해결을 위한 중요한 연구입니다. 주요 내용과 그 중요성을 다음과 같이 분석할 수 있습니다. 1. 침입자 정의와 감지 방법 논문은 침입자를 자율적으로 행동하지 않는 로봇으로 정의하며, 이는 고장이나 악의적인 재프로그래밍 등 다양한 원인에 의해 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개별 로봇이 자신의 상태와 인접한 이웃과의 통신을 통해 정보를 수집하고 이를 바탕으로 침입자를 감지하는 방법을 제안합니다. 2. 분산 환경
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