Computer Science

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Do LLMs Judge Distantly Supervised Named Entity Labels Well? Constructing the JudgeWEL Dataset

judgeWEL 논문은 저자원 언어인 룩셈부르크어에 대한 NER 데이터 구축이라는 실질적인 문제에 대해 창의적인 해결책을 제시한다. 가장 큰 강점은 두 가지 측면에서 약한 감독을 활용한다는 점이다. 첫째, 위키피디아 내부 링크와 위키데이터의 구조화된 메타데이터를 연결함으로써 엔터티 유형을 자동으로 추론한다는 아이디어는 기존의 규칙 기반 혹은 사전 매핑 방식보다 확장성이 뛰어나다. 위키피디아는 지속적으로 업데이트되며 다양한 도메인을 포괄하므로, 이 접근법은 새로운 엔터티가 등장해도 비교적 쉽게 반영될 수 있다. 둘째, 자동 라벨링 단

January 01, 2026

Computer Science NLP Data

AdaGReS:Adaptive Greedy Context Selection via Redundancy-Aware Scoring for Token-Budgeted RAG

AdaGReS 논문은 현재 RAG 시스템이 직면한 두 가지 핵심 문제—토큰 예산의 제한과 컨텍스트 중복—를 동시에 해결하려는 시도로 눈에 띈다. 전통적인 top‑k 검색은 단순히 점수 순으로 청크를 선택하기 때문에, 의미적으로 거의 동일한 문장이 여러 번 포함될 경우 불필요한 토큰을 소모한다. 이는 특히 제한된 컨텍스트 길이를 갖는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)에서 심각한 성능 저하 요인으로 작용한다. AdaGReS는 이를 극복하기 위해 “관련도‑중복 복합 목표 함수”를 정의한다. 목표 함수는 (1

December 31, 2025

Computer Science NLP

AI-Driven Cloud Resource Optimization for Multi-Cluster Environments

이 논문이 다루는 문제는 다중 클러스터 환경에서 발생하는 전통적인 자원 관리의 한계이다. 현재 대부분의 클라우드 운영자는 각 클러스터를 독립적인 관리 단위로 보고, 스케일링이나 리소스 재배치를 워크로드 변화에 따라 즉각적으로 반응하는 방식으로 수행한다. 이러한 클러스터‑중심적 접근은 전역적인 시야를 결여하게 만들며, 특히 지리적으로 분산된 데이터센터 간에 부하가 불균형하게 전파될 경우 전체 시스템의 비용 효율성과 서비스 수준이 크게 저하된다. 논문은 이를 해결하기 위해 세 가지 핵심 요소를 결합한 AI‑기반 프레임워크를 제시한다.

December 31, 2025

Computer Science Distributed Computing

Counterfactual Self-Questioning for Stable Policy Optimization in Language Models

본 논문이 제시하는 Counterfactual Self‑Questioning(CSQ)은 기존 자기 개선 메커니즘이 안고 있던 “외부 의존성”이라는 근본적인 문제를 근본적으로 해결한다는 점에서 학술적·실용적 의미가 크다. 먼저, CSQ는 하나의 언어 모델이 스스로 “왜 이 추론이 틀렸는가”를 탐색하도록 설계된 세 단계 파이프라인을 도입한다. 초기 롤아웃 단계에서 모델은 일반적인 chain‑of‑thought 방식으로 문제를 해결하고, 그 과정에서 생성된 중간 단계와 최종 답안을 그대로 보관한다. 이어지는 자기질문 단계에서는 모델이 “

December 31, 2025

Computer Science Artificial Intelligence Model

No Image

Do Large Language Models Know What They Are Capable Of?

이 논문은 “메타‑인지”라는 관점에서 LLM의 자기 평가 능력을 체계적으로 검증한다는 점에서 의미가 크다. 먼저 연구진은 “성공 예측”이라는 이진 판단을 통해 모델이 자신의 한계를 얼마나 정확히 인식하는지를 측정하였다. 여기서 사용된 평가지표는 단순 정확도뿐 아니라 ROC‑AUC와 같은 구별력 지표이며, 이는 모델이 과신(over‑confidence)과 과소신(under‑confidence) 사이에서 어느 정도 균형을 잡는지를 보여준다. 결과는 대부분의 최신 LLM이 높은 확신을 보이지만, 무작위보다 높은 AUC를 기록한다는 점이다

December 31, 2025

Computer Science NLP Model

Evaluating Contextual Intelligence in Recyclability: A Comprehensive Study of Image-Based Reasoning Systems

본 논문은 재활용 실천을 지원하기 위한 인공지능 기반 도구의 가능성을 탐색한다는 점에서 사회적·환경적 의미가 크다. 연구진은 먼저 재활용 대상 물품을 다양한 각도와 조명 조건에서 촬영한 이미지와, 각 물품이 속해야 할 재활용통(플라스틱, 금속, 종이 등) 및 물리적 치수 정보를 포함한 메타데이터를 결합한 데이터셋을 구축하였다. 데이터셋은 5,000여 장의 이미지와 1,200개의 다중 재질 사례를 포함해, 실제 가정에서 마주치는 복합 상황을 충분히 반영한다. 모델 평가에서는 두 단계의 질문을 제시한다. 첫 번째는 “이 물건은 어느 재

December 31, 2025

System Computer Vision Computer Science

Evaluating the Impact of Compression Techniques on the Robustness of CNNs under Natural Corruptions

본 연구는 모델 압축이 CNN의 견고성에 미치는 영향을 체계적으로 규명하기 위해 세 가지 대표적인 압축 기법—양자화(Quantization), 프루닝(Pruning), 가중치 클러스터링(Weight Clustering)—을 선택하였다. 각각의 기법은 메모리 사용량과 연산량을 감소시키는 메커니즘은 유사하지만, 파라미터 분포와 활성화 패턴에 미치는 영향이 다르다. 양자화는 가중치를 낮은 비트 폭으로 표현함으로써 연산 정밀도를 낮추지만, 정규화된 레이어에서는 오차가 부분적으로 상쇄되는 경향이 있다. 프루닝은 중요도가 낮은 채널이나 필터를

December 31, 2025

Computer Science Computer Vision

HiGR: Efficient Generative Slate Recommendation via Hierarchical Planning and Multi-Objective Preference Alignment

HiGR 논문은 슬레이트 추천이라는 복합적인 문제를 두 가지 핵심 차원에서 혁신적으로 접근한다. 첫 번째는 아이템 토크나이제이션 단계이다. 기존의 자동회귀 기반 모델은 아이템을 단순히 고유 번호 혹은 임베딩 벡터로 변환한 뒤 순차적으로 예측한다. 이 경우 아이템 간 의미적 연관성이 토큰 수준에서 충분히 반영되지 않아, “음악‑팝”과 “음악‑재즈”와 같은 유사 아이템이 서로 다른 토큰으로 취급돼 모델이 불필요한 혼동을 겪는다. HiGR은 잔차 양자화(residual quantization)와 대비 학습(contrastive learn

December 31, 2025

Computer Science Information Retrieval

LeanCat: A Benchmark Suite for Formal Category Theory in Lean (Part I: 1-Categories)

이 논문은 형식화된 수학 연구에 있어 “구조적 추론”이라는 핵심 과제를 명확히 제시한다는 점에서 의미가 크다. 기존의 정리 증명 벤치마크는 주로 구체적인 계산이나 전통적인 위상·대수적 명제에 초점을 맞추어 왔으며, 라이브러리(예: Mathlib)와의 상호작용을 최소화했다. 그러나 현대 수학은 범주론과 같은 고차 구조를 통해 다양한 분야를 연결하고, 이러한 구조는 정의, 함자, 자연 변환 등 복합적인 인터페이스를 요구한다. 따라서 LLM이 실제 연구자 수준의 능력을 보이려면 단순히 “정리를 증명”하는 것을 넘어, 라이브러리 안에서 적

December 31, 2025

Computer Science Logic

Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem

본 논문은 “에이전트 제작(agentic crafting)”이라는 개념을 기존의 일회성 텍스트 생성과 구별하여, 실제 세계에서 다중 턴을 거쳐 행동하고 그 결과를 관찰·피드백하는 반복적 프로세스로 정의한다. 이는 단순히 코드를 자동 생성하는 수준을 넘어, 복합적인 툴 체인과 언어 기반 워크플로 전반에 걸쳐 모델이 계획·실행·모니터링·수정까지 전 과정을 담당해야 함을 의미한다. 이러한 요구를 충족하려면 모델 자체뿐 아니라, 모델이 작동할 환경, 데이터 파이프라인, 학습·배포 인프라가 모두 유기적으로 연결된 ‘에이전트 학습 생태계(AL

December 31, 2025

Model Artificial Intelligence System Computer Science Learning

R-Debater: Retrieval-Augmented Debate Generation through Argumentative Memory

R‑Debater는 “논증 메모리”라는 개념을 토론 생성에 적용함으로써 기존 LLM 기반 토론 시스템이 갖는 몇 가지 근본적인 한계를 극복한다. 첫째, 일반적인 LLM은 대규모 사전학습을 통해 풍부한 언어 능력을 보유하지만, 특정 주장이나 증거를 일관되게 인용하는 능력은 제한적이다. 이는 특히 다중 턴 토론에서 ‘입장 일관성’과 ‘증거 기반 주장’이 요구될 때, 모델이 앞선 발언을 망각하거나 부정확한 정보를 삽입하는 오류를 초래한다. R‑Debater는 별도의 토론 지식베이스를 구축해 사례‑형 증거와 과거 토론 전개를 인덱싱하고,

December 31, 2025

Computer Science NLP

An Comparative Analysis about KYC on a Recommendation System Toward Agentic Recommendation System

본 논문은 KYC 데이터를 에이전트형 인공지능(AI)과 결합함으로써 개인화 추천의 정확도와 신뢰성을 동시에 향상시키는 새로운 패러다임을 제시한다. 먼저, KYC는 전통적으로 금융 기관이 고객의 신원·거래 위험을 평가하기 위해 수집하는 정형·비정형 데이터 집합이며, 개인정보 보호와 규제 준수 측면에서 높은 민감성을 가진다. 이러한 데이터를 추천 시스템에 직접 투입하면 사용자의 신용도·소득 수준·거래 패턴 등을 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있어, 특히 광고(Ad)와 기술(Tech) 분야에서 전환율을 크게 끌어올릴 가능성이 있다.

December 30, 2025

Computer Science Analysis Information Retrieval System

Causify DataFlow: A Framework For High-performance Machine Learning Stream Computing

본 논문은 데이터 과학 실무에서 가장 빈번히 마주치는 ‘데이터는 유한하고 완전하다’는 가정을 근본적으로 뒤흔든다. 전통적인 배치 기반 워크플로우는 고정된 데이터셋을 한 번에 메모리로 로드하거나 단일 패스로 처리한다는 전제하에 설계되었으며, 이는 센서 스트림, 금융 거래 로그, 시스템 이벤트와 같이 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터와는 근본적으로 맞지 않는다. 저자는 이러한 불일치를 해결하기 위해 Causify DataFlow라는 통합 컴퓨테이셔널 모델을 제안한다. 첫째, 프레임워크는 DAG를 선언적으로 정의하고, 동일한 정의를

December 30, 2025

Framework Machine Learning Computer Science Learning Data

DRL-TH: Jointly Utilizing Temporal Graph Attention and Hierarchical Fusion for UGV Navigation in Crowded Environments

본 논문은 복잡한 인간·로봇 혼재 환경에서 UGV가 실시간으로 안전하고 효율적으로 이동하기 위해 필요한 두 가지 핵심 요소, 즉 ‘시간적 연속성’과 ‘다중 센서 융합’을 동시에 만족시키는 새로운 DRL 기반 아키텍처를 제시한다. 기존 DRL 기반 내비게이션 연구들은 주로 현재 시점의 RGB 이미지 혹은 LiDAR 포인트 클라우드와 같은 단일 프레임 데이터를 입력으로 사용하고, 여러 모달리티를 결합할 때는 단순히 벡터를 이어 붙이는(concatenation) 방식을 채택한다. 이러한 설계는 (1) 과거 프레임에서 관찰된 움직이는 장애

December 30, 2025

Computer Science Robotics

No Image

Improving Multi-step RAG with Hypergraph-based Memory for Long-Context Complex Relational Modeling

본 논문은 다단계 RAG 시스템에서 메모리의 역할을 근본적으로 재정의한다는 점에서 학술적·실용적 의의가 크다. 기존 연구들은 메모리를 “수동적 저장소”로 간주하고, 검색된 텍스트 조각들을 단순히 압축하거나 순차적으로 연결하는 방식에 머물렀다. 이러한 접근은 개별 사실을 나열하는 수준에 그치며, 사실 간의 복합적 관계—예를 들어, 인과관계, 공통 원인, 상호 보완적 증거 등—를 포착하지 못한다. 결과적으로 장기 문맥에서 여러 단계에 걸친 추론이 단절되고, 전역적 의미망을 형성하는 데 한계가 발생한다. HGMEM은 이러한 문제를 해결하

December 30, 2025

Computer Science NLP Model

PathFound: An Agentic Multimodal Model Activating Evidence-seeking Pathological Diagnosis

PathFound 논문은 기존 병리학 인공지능 모델이 갖는 ‘한 번에 전체 슬라이드 처리’라는 한계를 명확히 지적하고, 실제 병리학자의 진단 과정과 유사한 증거‑중심적 순환 프로세스 를 도입함으로써 새로운 연구 방향을 제시한다. 먼저, 모델 아키텍처는 세 가지 핵심 모듈로 구성된다. ① 시각 기반 파운데이션 모델 은 대용량 디지털 슬라이드에서 고해상도 특징을 추출하고, ② 비전‑언어 모델(VLM) 은 이미지 특징을 텍스트 형태의 임상 질문이나 설명과 연결한다. ③ 강화학습(RL) 기반 추론 에이전트 는 현재 진단 가설을 평가하고,

December 29, 2025

Computer Science Model Computer Vision

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

PathoSyn 논문은 MRI 합성 분야에서 기존 접근법이 안고 있던 두 가지 핵심 한계를 체계적으로 해결한다는 점에서 학술적·실용적 의의를 가진다. 첫 번째 한계는 “전역 픽셀‑레벨” 생성 모델이 해부학적 구조를 충분히 보존하지 못한다는 점이다. GAN‑기반 혹은 전체 확산 모델은 이미지 전체를 한 번에 샘플링하기 때문에, 병변과 정상 조직 사이의 미세한 경계가 흐려지거나 비현실적인 형태로 변형될 위험이 있다. 두 번째 한계는 “이진 마스크 기반” 조건부 생성이 병변 영역을 지나치게 단순화한다는 점이다. 마스크는 병변의 위치와 대

December 29, 2025

Computer Science Computer Vision

Benchmark Success, Clinical Failure: When Reinforcement Learning Optimizes for Benchmarks, Not Patients

본 논문은 의료 영상 분야에서 최근 각광받고 있는 강화학습(RL) 기반 파인튜닝이 실제 임상 적용에 어떤 함의를 갖는지 심도 있게 탐구한다. 먼저 저자들은 “R1‑style”이라 명명한 두 단계 학습 파이프라인을 제시한다. 첫 단계는 비교적 적은 양(2,000개)의 라벨링된 이미지‑텍스트 쌍을 이용한 지도학습(Supervised Fine‑Tuning, SFT)이며, 두 번째 단계는 1,000개의 RL 샘플을 활용해 GRPO(Goal‑oriented Reward‑based Policy Optimization)라는 정책 최적화 기법을

December 28, 2025

Computer Science Artificial Intelligence Learning

A method to develop mission critical data processing systems for satellite based instruments. The spinning mode case

본 논문은 현대 위성 실험의 복잡성을 고려한 데이터 처리 시스템 개발 방법론에 초점을 맞추고 있다. 특히, 회전 모드에서의 데이터 처리를 위한 SPIPI 알고리즘을 제안하고, 이를 통해 위성 기반 실험에서 발생하는 다양한 자원 관련 제약 조건을 해결하려는 의도가 명확히 드러난다. 1. 시스템 개요 및 문제 인식 현대 위성 실험은 비행 및 지상 세그먼트로 구성된 복잡한 실시간 시스템으로, 크기, 무게, 전력 소비, 실시간 응답 요구사항, 고장 내성 등의 자원 관련 제약 조건을 가진다. 이러한 시스템은 높은 수준의 보증이 필요하며, 하

April 08, 2020

Software Engineering System Data Computer Science Astrophysics

No Image

Class-based Rough Approximation with Dominance Principle

이 논문은 다중 기준 의사결정 분석(MCDA)과 지배 기반 거친 집합 접근법(DRSA)을 중심으로, 고전적인 거친 집합 접근법(CRSA)의 한계와 DRSA의 장점을 탐구한다. MCDA는 다양한 기준에 따라 평가된 객체들 중에서 최적의 결정을 내리는 데 사용되며, 이 논문은 이를 위한 효과적인 수학적 도구로서 CRSA와 DRSA를 비교하고 분석한다. CRSA는 불분명성 관계를 통해 지식 거칠기를 구축하는 반면, DRSA는 의사결정 표에서의 지배 관계에 초점을 맞춘다. 이 논문은 특히 선호도 순서 데이터 처리에 한계가 있는 CRSA와

November 17, 2016

Computational Complexity Computer Science Artificial Intelligence

New Principles of Coordination in Large-scale Micro- and Molecular-Robotic Groups

매력적인 한글 제목: 대규모 미세 및 분자 로봇 집단 조정의 새로운 원칙 초록 전체 번역 및 정리: 이 논문은 '자스민(Jasmine)' 로봇을 기반으로 한 군집 연구에서 유래한 동기 부여 실험에 대해 다룹니다. 이 플랫폼을 통해 다양한 생물 영감 접근 방식을 테스트하고, 제한된 감지 및 통신 능력을 바탕으로 통제 가능 발생적 집단 행동을 개발합니다. 로봇의 크기는 26 x 26 x 20mm(최신 버전은 30 x 30 x 20mm)이며, 실험에서 사용된 로봇 수는 50~130대입니다. 실험의 목적은 로봇 집단 내 정보 전달에 관한

March 19, 2015

Robotics Computer Science

No Image

Recovery of a Sparse Integer Solution to an Underdetermined System of Linear Equations

본 논문은 스마트 그리드에서 발생하는 이진 해 복원 문제를 다루며, 특히 m < n 인 경우 무한한 실수 해와 여러 이진 해가 존재할 수 있는 상황을 고려합니다. 이러한 문제는 NP 하드로 알려져 있으며, 이를 해결하기 위해 Mangasarian 등이 제안한 방법론을 기반으로 연구를 진행하고 있습니다. 1. 문제의 배경과 중요성 논문은 스마트 그리드에서 발생하는 이진 해 복원 문제에 대해 다룹니다. 각 고객 가구는 저전압 변압기의 세 가지 전위 중 하나에 연결되어 있으며, 이를 추출하기 위해 A 행렬을 사용합니다. 여기서 A 의 열

March 19, 2015

Information Theory Machine Learning Computer Science System Discrete Mathematics Mathematics

A note on triangle-free graphs

: 본 논문은 삼각 무변 그래프의 이론적 탐구를 중심으로 진행되며, 특히 이러한 그래프가 갖는 특성과 그에 따른 여러 조건들을 분석하고 있다. 삼각 무변 그래프란 간단히 말해 삼각형을 포함하지 않는 그래프를 의미하며, 이는 그래프 이론에서 중요한 연구 대상 중 하나이다. 논문의 초반부에서는 기본적인 용어와 정의가 제시된다. 특히, 정점과 간선의 집합, 차수, 지름 등의 개념이 소개되며, 이러한 기초적인 정의들은 이후 논의에 있어 중요한 역할을 한다. 또한, Cn과 Km,n이라는 특별한 형태의 그래프들이 언급되는데, 이는 삼각 무변

March 17, 2015

Computer Science Discrete Mathematics

On the Non-Termination of Rupperts Algorithm

루퍼트 알고리즘은 삼각화 과정에서 각도에 대한 엄격한 제한을 설정함으로써, 평면 그래프를 안정적인 구조로 변환하는 데 중점을 두고 있다. 이 알고리즘의 핵심은 모든 삼각형이 최소 각도 α보다 작거나 같은 각도를 가지도록 하는 것이다. 초기 연구에서는 20.7°가 이 알고리즘이 종료되는 가장 작은 α 값으로 제시되었으나, 후속 실험을 통해 이는 매우 보수적인 추정이라는 것이 밝혀졌다. 파브 예제의 분석: 스티븐 파브는 루퍼트 알고리즘에서 비종결성이 발생하는 경우를 보여주는 예제를 제시했다. 이 예제에서는 두 개의 인접한 세그먼트가 3

March 17, 2015

Computer Science Computational Geometry

Notes on Electronic Lexicography

본 논문은 전자 사전의 본질과 그 중요성을 다각도로 분석하며, 디지털 시대에서 언어 자료 표현 방식에 대한 새로운 관점을 제시한다. 주요 내용을 세 가지 큰 범주로 나누어 살펴보면 다음과 같다. 1. 전자 사전의 본질과 의미 재해석 전자 사전은 단순히 종이 사전의 디지털 변형체가 아니라, 새로운 의미와 기능을 지닌 독특한 언어 자료로 정의된다. 이는 '종이 전자' 이분법에서 벗어나 텍스트와 매체를 분리하지 않는 본질적인 관점을 제시한다. 전자 사전은 디지털 환경에서 의미 생성 메커니즘을 통해 세분화된 의미를 제공하며, 이를 통해 독

March 13, 2015

NLP Computer Science

A deterministic algorithm for fitting a step function to a weighted point-set

: 본 논문은 k단계 함수를 사용하여 가중된 점 집합을 근사하는 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제안하고 있습니다. 이 문제는 데이터베이스 응용 프로그램에서 효율적인 데이터 저장 및 쿼리 처리 속도 향상을 위해 중요한 역할을 합니다. 1. k단계 함수와 중량점의 정의 k단계 함수는 실수 시퀀스를 사용하여 각 구간에 상수 값을 가지는 함수입니다. 중량점은 (x, y, w)로 표현되며, 여기서 x와 y는 점의 좌표이고, w는 해당 점의 무게를 나타냅니다. 2. 근사 문제 주어진 가중된 점 집합 P에 대해 k단계 함수 f를 찾아서 P와

October 12, 2012

Computational Geometry Computer Science Data Structures

LSM is not generated by binary functions

이 논문은 로그 슈퍼모듈러(LSM) 함수 집합의 모든 함수가 IMP로 정의될 수 있는지 여부를 탐구하며, 이를 부정적으로 결론짓는다. 이 연구는 특히 T2 구성 가능성과 관련된 최소한의 연산을 사용하여 이진 LSM 함수를 포함하는 집합 C를 구성하고, 이를 PPS ω 정의 가능성과 연결한다. 논문은 다음과 같은 핵심 개념들을 다룬다: 1. LSM 함수 정의 : F(x ∨ y)F(x ∧ y) ≥ F(x)F(y) (모든 x, y ∈ {0, 1}^k에 대해)를 만족하는 함수들로 구성된다. 2. T2 구성 가능성과 최소 연산 : 이진 LS

June 22, 2012

Computational Complexity Computer Science

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Monochromatic Progressions in Random Colorings

: 1. 반더와르덴 정리와 W(k) 반더와르덴 정리는 램지 이론에서 중요한 위치를 차지하며, 모든 양의 정수 k에 대해 W(k)라는 상한선을 제시합니다. 이는 {1, 2, ..., W(k)}의 2색 분류에서 k항 아레트릭 진행이 반드시 모노크롬으로 나타난다는 것을 의미합니다. 그러나 W(k)의 정확한 값은 k가 작을 때만 알려져 있으며, k가 커질수록 이 값을 구하는 것이 매우 어려워집니다. 2. 확률적 접근: N+(k)와 N (k) N+(k)는 {1, 2, ..., N+(k)}의 2색 분류에서 k항 아레트릭 진행이 포함될 확률이

June 07, 2012

Computer Science Mathematics Discrete Mathematics

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Quantum Cost Efficient Reversible BCD Adder for Nanotechnology Based Systems

본 논문은 역전파 논리 회로의 중요성과 그 적용 범위에 대해 상세히 설명하며, 특히 BCD 덧셈기의 양자 비용 효율적인 설계를 제시하고 있습니다. 이 연구는 역전파 게이트의 특성을 이해하는 데 중점을 두고 있으며, 이를 통해 저전력 회로 설계와 나노기술 분야에서 중요한 발전을 이루었습니다. 1. 역전파 논리의 중요성 역전파 논리는 정보 손실 없이 작동하기 때문에 열 발생 문제를 해결할 수 있습니다. 이는 특히 저전력 소모 회로 설계에 있어 매우 중요한 특징입니다. 역전파 게이트는 입력과 출력 간 1대1 매핑을 구현하며, 이를 통해

May 04, 2012

System Computer Science Hardware Architecture

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A note on the paper 'Minimizing total tardiness on parallel machines with preemptions' by Kravchenko and Werner [2010]

: Kravchenko와 Werner의 논문은 병렬 머신 환경에서 작업의 총 지연 시간을 최소화하는 문제에 대한 연구를 다루고 있다. 이들은 '파티션' 문제로부터 파생된 두 가지 복잡도 클래스인 P |pmtn| T j와 P |r j , p j p, pmtn| T j에 대해 감소 방법을 제시하였으며, 특히 P |pmtn| T j의 감소 방법을 상세히 설명하였다. 이 논문은 병렬 머신 환경에서 작업 스케줄링 문제를 해결하는 데 있어 중요한 기여를 하였지만, 일부 부분에 대한 분석이 부족하거나 잘못되었음을 보여주고 있다. 논문의 핵심 내

December 20, 2011

Computer Science Discrete Mathematics

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ITIL frameworks to ITD Company for improving capabilities in service management

이 논문은 ITD 회사가 서비스 관리를 개선하기 위해 ITIL 프레임워크를 활용하는 방법에 대해 상세히 설명하고 있다. 주요 내용을 분석해보면 다음과 같은 요소들이 포함되어 있다: 1. 해결책 평가 : 논문은 여러 해결책 중에서 회사의 현재 상황과 가장 잘 맞는 것을 선택해야 한다고 강조한다. 첫 번째와 두 번째 해결책은 IT 자원이 많이 필요하며, 회사는 무역에 집중하고 있어 이러한 해결책을 선호하지 않는다. 세 번째 해결책인 SAP ERP의 도입은 막대한 투자와 변화 관리 위험을 수반하므로 회사가 원하는 단계적인 개선 방식과 맞

December 20, 2011

Computer Science Software Engineering Framework

No Image

Testing Differences Statistically with the Leiden Ranking

본 논문은 상위 10% 논문 비율 (PP 상위 10%)이라는 새로운 지표를 통해 대학 간의 영향력을 측정하고, 이를 통계적으로 검증하는 방법을 제시합니다. 이는 SCImago 기관 순위에서 사용되는 우수성 지표(EI)와 유사한 역할을 하며, 두 지표 모두 CWTS(Centre for Science and Technology Studies)가 제공하는 안정 구간 내에서 통계적으로 검증 가능하다는 점이 강조됩니다. 1. 새로운 영향력 지표의 도입 상위 10% 논문 비율은 대학이나 연구 기관이 출판한 모든 논문 중 상위 10%에 해당하는

December 20, 2011

Computers and Society Computer Science

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An Alternative Interpretation of Linguistic Variables as Linguistic Finite Automata

: 1. 언어 변수 개념 재해석 Zadeh는 언어 변수를 네 가지 구성 요소로 정의했다: 변수 이름, 레이블 집합, 담론 영역, 그리고 의미 규칙. 이 논문은 이러한 정의에 대한 비판을 제기하며, 특히 헤드(hedge)의 의미가 불분명하다는 점을 지적한다. 이를 해결하기 위해, 논문은 모든 레이블과 그 의미를 사전에 정의된 고정된 유한 단어 집합으로 한정한다. 예를 들어, '매우 작은'이라는 표현은 '작은'의 의미에서 파생되지 않고, 자체적으로 독립적인 의미를 가진다. 이는 모호 집합을 통해 표현되며, 각 레이블에 대한 회원도(me

December 16, 2011

Formal Languages Computer Science

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How to Lose with Least Probability

: 이 논문은 앨리스와 밥이 참여하는 게임에서 앨리스가 승리할 확률 I(p | n, α, β)를 수학적으로 분석하고 최적의 동전 편향을 찾는 방법을 제시한다. 이 게임은 플레이어들이 번갈아가며 동전을 던져 꼬리에 α 포인트, 머리에 α + β 포인트를 획득하며, 먼저 n 포인트를 얻는 플레이어가 승리하는 방식으로 진행된다. 논문은 I(p | n, α, β)의 성질을 분석하고 이를 최소화하는 동전 편향 p n에 대해 깊이 있게 다룬다. 게임의 기본 원칙과 수학적 모델링 게임에서 앨리스와 밥은 번갈아가며 동전을 던진다. 동전의 머리나

December 15, 2011

Computer Science Game Theory Mathematics

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Real-time face swapping as a tool for understanding infant self-recognition

본 논문은 신생아의 자기인식 발달에 대한 심도 있는 분석과 함께, 이를 위한 기술적 접근 방안을 제시한다. 연구는 아기의 자기인식이 움직임의 연속성과 얼굴 친숙성을 통해 어떻게 형성되는지 탐구하고 있다. 1. 자기인식 발달 이론 신생아는 자신의 움직임과 시각적 자극 사이의 연결을 인식하지만, 다른 아기의 이미지를 구별하는 능력은 5개월이 지나야 발달한다(Sanefuji et al., 2006). 이 연구에서는 이러한 자기인식의 발달 단계를 이해하기 위해 움직임과 얼굴 친숙성 요소를 통합한 실험을 제안하고 있다. 특히, 아기들은 자신

December 12, 2011

Computer Vision Computer Science Artificial Intelligence

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Dominance in the Monty Hall Problem

매력적인 한글 제목: 몬티 홀 문제에서 전략의 지배성과 최적성 초록 전체 번역 및 정리: 몬티 홀 문제는 세 개의 문 중 하나가 상을 숨기고, 나머지 두 문은 허울뿐인 답변을 제공하는 고전적인 확률 문제가며, 플레이어는 한 문을 선택하고 진행자는 선택하지 않은 문 중 하나를 열어 상이 없는 것을 드러내며, 이후 플레이어에게 선택한 문을 고수할지 다른 문으로 전환할지를 결정하게 합니다. 본 논문에서는 이 문제에 내재된 지배성 개념을 분석하고, 항상 전환 전략의 최적성을 증명하며, 베이즈안 관점에서 최적의 전략을 탐구합니다. 심도 분석

November 24, 2011

Computer Science Mathematics Game Theory

Awareness and Self-Awareness for Multi-Robot Organisms

: 이 논문은 인식과 자기인식이라는 두 가지 중요한 개념을 다루며, 특히 이들이 다중 로봇 생물체에서 어떤 역할을 하는지를 탐구하고 있다. 이러한 연구는 지능형 시스템의 발전에 있어 핵심적인 요소로 작용하며, 특히 자율적 적응과 자기 수복 등 '자기 ' 메커니즘에 중점을 둔다. 1. 인식과 자기인식의 개념 인식은 환경에 대한 이해를 의미하고, 자기인식은 자신에 대한 지식을 얻는 것을 말한다. 이 두 가지 능력은 생물체가 자신의 존재와 환경 사이에서 적응력을 갖추고 발전하는 데 필수적이다. 논문에서는 이러한 개념이 어떻게 집단 시스템

November 23, 2011

Robotics Computer Science

A Formal Approach for Agent Based Large Concurrent Intelligent Systems

: 본 논문은 에이전트 기반 모델링을 통한 복잡 지능형 시스템 설계에 초점을 맞추고 있으며, 이는 현재의 프로젝트 관리와 시스템 개발에서 직면하는 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법으로 제시된다. 특히, 에이전트 기반 모델링은 복잡한 시스템을 효과적으로 설계하고 구현할 수 있는 방법론 중 하나로 주목받고 있다. 1. 에이전트의 자율성과 반응성 논문에서는 에이전트의 핵심 특징으로 자율성과 반응성을 강조한다. 자율성은 에이전트가 스스로 작동하고, 시스템 목표를 달성하기 위해 내부 하위 목표를 설정하고 이를 수행하는 능력을 의미한다. 이

November 04, 2011

System Computer Science Software Engineering

On a property of the $n$-dimensional cube

본 논문은 고차원 그래프 이론에서 중요한 문제 중 하나인 n차원 큐브의 부분 집합에 대한 연구를 수행하고 있다. 특히, n ≥ 4일 때, |V'| ≥ 2^(n 1) + 1인 모든 부분 집합 V'에 대해 클라우 또는 단순 순환을 유도하는 정점들의 존재를 증명한다. 서론 및 정의 논문은 그래프 이론에서 중요한 개념들을 소개하고, n차원 큐브 Qn과 클라우(K1,3)의 정의를 제공한다. 특히, n차원 큐브는 각 차원마다 두 개의 값을 가질 수 있는 정점 집합으로 구성되며, 클라우는 중심 정점을 포함하는 완전 이분 그래프 K1,3을 의미한

October 28, 2011

Mathematics Computer Science Discrete Mathematics

A conjecture on independent sets and graph covers

본 논문은 그래프 이론의 핵심 개념인 독립 집합과 커버를 다루며, 특히 M 커버와 베테 근사(Bethe approximation) 사이의 관계를 탐구한다. 이러한 연구는 통계 물리학에서 중요한 역할을 하는 분할 함수(partition function)와 자유 에너지(free energy)에 대한 이해를 확장하는 데 기여한다. 1. 다변수 독립 집합 다항식과 M 커버 논문은 그래프 G의 다변수 독립 집합 다항식을 정의하고, 이를 통해 독립 집합의 크기에 따른 가중치를 표현한다. 이 다항식은 G의 모든 독립 집합 I에 대해 x^{|I|

October 18, 2011

Mathematics Computer Science Discrete Mathematics

Performance Measurement of the Heterogeneous Network

이 논문은 M/M/2 큐 시스템을 활용하여 네트워크 지연 문제를 분석하고 있습니다. 이 모델은 두 개의 서버로 구성되며, 각 서버는 서로 다른 처리 능력을 가지고 있어 작업 스케줄링 방식은 FCFS(First Come First Served)입니다. 1. M/M/2 큐 시스템 M/M/2 큐 시스템은 네트워크 지연 문제를 효과적으로 모델링하기 위한 도구로, 이 시스템의 주요 특징 중 하나는 두 개의 서버가 서로 다른 처리 능력을 가지고 있다는 점입니다. 작업 스케줄링 방식은 FCFS로, 작업이 도착한 순서대로 처리됩니다. 2. 상태

October 18, 2011

Networking Network Computer Science

X-ray view on a Class using Conceptual Analysis in Java Environment

이 논문은 개념 분석(Conceptual Analysis, CA)을 활용하여 소프트웨어 재공학에서의 모듈화와 클래스 내부 구조를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 특히 자바 환경에서 이러한 접근법을 적용함으로써, 개발자들이 코드의 복잡성을 줄이고 유지보수성을 향상시키는 데 도움이 되도록 설계되었다. 개념 분석과 X Ray 뷰 개념 분석은 요소들 간의 공통 속성에 기반하여 의미 있는 집단을 식별하는 이론적 접근법이다. 이러한 집단은 '개념'으로 불리며, 각각의 개념은 특정 속성을 공유한다. 논문에서는 X Ray 뷰라는 기법을 소개하는데

October 18, 2011

Analysis Software Engineering Computer Science

A Variant of Azumas Inequality for Martingales with Subgaussian Tails

본 논문은 Azuma 부등식의 변형에 대해 깊이 있게 분석하고 있다. 기존 Azuma 부등식은 확률적 과정에서 중요한 역할을 하는데, 특히 마르팅알의 수렴성을 보장하는 강력한 도구이다. 그러나 이 부등식은 모든 시간 t에 대해 |Zt|가 상수 b 이내로 제한되어야 한다는 엄격한 가정을 필요로 하며, 이는 실제 문제에서 적용하기 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하고자 마르팅알의 각 항이 고확률로 큰 값을 가지더라도 Azuma 부등식을 일반화하는 새로운 변형을 제시한다. 이를 통해, '거의 경계가 있는' 마르팅알에

October 14, 2011

Mathematics Machine Learning Computer Science

Maximizing the Cohesion is NP-hard

본 논문의 주요 목표는 사회 네트워크 분석에서 중요한 역할을 하는 '결속성'이라는 새로운 지표를 도입하고, 이 지표를 사용하여 그래프 내에서 최대 결속성을 갖는 집합을 찾는 문제가 NP 하드임을 증명하는 것이다. 이를 통해 사회 네트워크 분석의 복잡성을 이해하고, 효율적인 알고리즘 개발에 대한 필요성과 한계를 파악할 수 있다. 1. 결속성 지표의 도입 및 실험적 검증 결속성은 사회 네트워크 내에서 집단의 일체감을 측정하는 새로운 지표로, 이는 사용자 주관적 커뮤니티 인식과 높은 상관관계를 가짐을 페이스북 실험을 통해 확인하였다. 이

October 11, 2011

Networking Computational Complexity Computer Science

An Approach for Message Hiding using Substitution Techniques and Audio Hiding in Steganography

: 본 논문은 스테가노그래피를 이용한 정보 은닉 기법을 다루고 있으며, 특히 24비트 BMP 이미지 파일에 텍스트나 오디오 같은 비밀 메시지를 숨기는 방법에 집중하고 있습니다. 이는 정보 보안의 중요한 하위 분야로, 스테가노그래피와 워터마킹을 통해 발전해 왔습니다. 논문은 암호화 기술에서 영감을 받아, 전송된 메시지를 도청자로부터 안전하게 숨길 수 있는 방법을 제안하고 있습니다. 이는 단순히 메시지를 암호화하는 것 이상으로, 실제 데이터를 다른 미디어에 숨기는 방식입니다. 스테가노그래피 기법: 논문에서 제안된 스테가노그래피 기법은

September 23, 2011

Computer Science Cryptography and Security

mizar-items: Exploring fine-grained dependencies in the Mizar Mathematical Library

본 논문은 MML(Mathematical Meta Language) 내의 미세한 의존성을 분석하는 시스템을 개발하고 그 활용 방법에 대해 설명한다. MML은 수학적 증명과 정리가 공식화된 가장 큰 데이터베이스 중 하나로, 약 1,100개의 기사와 250만 줄 이상의 텍스트를 포함하며, 이는 5만 개 이상의 정리와 1만 개 이상의 정의를 수학적 기호로 표현한다. 이러한 방대한 데이터는 다양한 실험을 수행하기 위한 코퍼스로서 가치가 크다. 논문에서 제시된 Mizar items 시스템은 MML 내의 미세 의존성을 계산하는 데 중점을 두고

September 20, 2011

Digital Libraries Mathematics Computer Science

Secured color image watermarking technique in DWT-DCT domain

본 논문은 디지털 이미지의 저작권 보호를 위해 DWT DCT 도메인에서 색상 이미지 워터마킹 기법을 제안하고 있다. 이 방법은 이미지의 YIQ 색 공간 변환과 DWT, DCT를 활용하여 고주파 하위 대역에 워터마크를 삽입함으로써 내구성을 향상시킨다. 1. 연구 배경 디지털 데이터의 확산은 저작권 보호가 필수적인 필요로 이어졌다. 디지털 이미지 워터마킹은 원본 이미지에 적절한 정보를 숨겨 소유권을 명시함으로써 저작권을 보호한다. 워터마킹 시스템의 품질은 강인성, 지각 투명도, 용량 및 블라인드 워터마킹이라는 네 가지 핵심 요소에 의해

September 13, 2011

Multimedia Computer Science

An Efficient Preprocessing Methodology for Discovering Patterns and Clustering of Web Users using a Dynamic ART1 Neural Network

본 논문은 웹 사용자 패턴 분석을 위한 전처리 및 클러스터링 방법론에 중점을 두고 있다. 주요 내용과 그 중요성, 그리고 제안된 접근 방식의 효과를 심도 있게 분석해보자. 1. 전처리의 필요성 웹 로그 데이터는 웹사이트 방문자의 행동을 기록한 대량의 정보로 구성되어 있으며, 이 데이터에서 유의미한 패턴을 발견하기 위해서는 정교한 전처리 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 전처리를 통해 초기 로그 파일 크기를 73 82%까지 줄이는 동시에 풍부하고 구조화된 데이터를 제공하는 방법론을 제시한다. 전처리의 주요 목표는 분석 대상 데이터의

September 07, 2011

Neural Computing Network Computer Science

A Radio Based Intelligent Railway Grade Crossing System to Avoid Collision

: 본 논문은 철도 등급 교차점에서 발생하는 사고를 줄이기 위한 지능형 철도 교량 시스템을 제안하고, 그 구현 방법과 작동 원리를 상세히 설명한다. 이 시스템의 핵심은 무선 링크를 통해 열차의 접근 및 퇴출 정보를 수집하는 것이다. 1. 문제 인식 철도 등급 교차점에서 발생하는 사고는 운전자의 과실, 악천후, 부적절한 교통 계획 등의 다양한 요인에 의해 발생하며, 특히 게이트가 없는 경우 이러한 사고의 위험이 더욱 증가한다. 이로 인해 최근 5년 동안 많은 사람들이 사망하거나 부상을 입었다는 점을 강조하고 있다. 2. 기존 시스템의

September 02, 2011

Computer Science System Systems and Control

A Rejoinder on Energy versus Impact Indicators

: 본 논문은 과학 연구의 영향력을 측정하는 새로운 지표인 통합 영향 지표(I3)를 제안하고 있습니다. 이는 기존의 저널 인용 점수(JCS)와 분야 인용 점수(FCS)를 평균으로 사용하는 방식과 달리, 두 히트(citations)의 영향을 합으로 계산합니다. 이러한 접근법은 충돌 시 모멘텀의 벡터 합과 유사한 개념을 적용하며, 인용 분석에서 스칼라 합을 사용하는 것이 타당하다는 주장을 합니다. 논문에서는 I3를 개발하면서 Prathap (2011a)의 엔트로피 개념이 확률적 엔트로피가 아닌 열역학적 엔트로피라는 점을 지적합니다. 이

August 31, 2011

Physics Computer Science Digital Libraries

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Astrophysics

Condensed Matter

Economics

Electrical Engineering and Systems Science

General

272

General Relativity

HEP-EX

HEP-PH

HEP-TH

MATH-PH

NUCL-TH

Nonlinear Sciences

Physics

Quantitative Biology

Quantitative Finance

Quantum Physics

Statistics

Do LLMs Judge Distantly Supervised Named Entity Labels Well? Constructing the JudgeWEL Dataset

AdaGReS:Adaptive Greedy Context Selection via Redundancy-Aware Scoring for Token-Budgeted RAG

AI-Driven Cloud Resource Optimization for Multi-Cluster Environments

Counterfactual Self-Questioning for Stable Policy Optimization in Language Models

Do Large Language Models Know What They Are Capable Of?

Evaluating Contextual Intelligence in Recyclability: A Comprehensive Study of Image-Based Reasoning Systems

Evaluating the Impact of Compression Techniques on the Robustness of CNNs under Natural Corruptions

HiGR: Efficient Generative Slate Recommendation via Hierarchical Planning and Multi-Objective Preference Alignment

LeanCat: A Benchmark Suite for Formal Category Theory in Lean (Part I: 1-Categories)

Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem

R-Debater: Retrieval-Augmented Debate Generation through Argumentative Memory

An Comparative Analysis about KYC on a Recommendation System Toward Agentic Recommendation System

Causify DataFlow: A Framework For High-performance Machine Learning Stream Computing

DRL-TH: Jointly Utilizing Temporal Graph Attention and Hierarchical Fusion for UGV Navigation in Crowded Environments

Improving Multi-step RAG with Hypergraph-based Memory for Long-Context Complex Relational Modeling

PathFound: An Agentic Multimodal Model Activating Evidence-seeking Pathological Diagnosis

PathoSyn: Imaging-Pathology MRI Synthesis via Disentangled Deviation Diffusion

Benchmark Success, Clinical Failure: When Reinforcement Learning Optimizes for Benchmarks, Not Patients

A method to develop mission critical data processing systems for satellite based instruments. The spinning mode case

Class-based Rough Approximation with Dominance Principle

New Principles of Coordination in Large-scale Micro- and Molecular-Robotic Groups

Recovery of a Sparse Integer Solution to an Underdetermined System of Linear Equations

A note on triangle-free graphs

On the Non-Termination of Rupperts Algorithm

Notes on Electronic Lexicography

A deterministic algorithm for fitting a step function to a weighted point-set

LSM is not generated by binary functions

Monochromatic Progressions in Random Colorings

Quantum Cost Efficient Reversible BCD Adder for Nanotechnology Based Systems

A note on the paper 'Minimizing total tardiness on parallel machines with preemptions' by Kravchenko and Werner [2010]

ITIL frameworks to ITD Company for improving capabilities in service management

Testing Differences Statistically with the Leiden Ranking

An Alternative Interpretation of Linguistic Variables as Linguistic Finite Automata

How to Lose with Least Probability

Real-time face swapping as a tool for understanding infant self-recognition

Dominance in the Monty Hall Problem

Awareness and Self-Awareness for Multi-Robot Organisms

A Formal Approach for Agent Based Large Concurrent Intelligent Systems

On a property of the $n$-dimensional cube

A conjecture on independent sets and graph covers

Performance Measurement of the Heterogeneous Network

X-ray view on a Class using Conceptual Analysis in Java Environment

A Variant of Azumas Inequality for Martingales with Subgaussian Tails

Maximizing the Cohesion is NP-hard

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mizar-items: Exploring fine-grained dependencies in the Mizar Mathematical Library

Secured color image watermarking technique in DWT-DCT domain

An Efficient Preprocessing Methodology for Discovering Patterns and Clustering of Web Users using a Dynamic ART1 Neural Network

A Radio Based Intelligent Railway Grade Crossing System to Avoid Collision

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