KOINEU

Adapting Feature Attenuation to NLP

1. 연구 배경 및 동기 폐쇄형 가정의 한계 : BERT·GPT‑2와 같은 트랜스포머는 훈련 시 본 적 없는 라벨을 만나면 높은 확신을 보이며 잘못된 예측을 한다. 이는 의료·법률 등 위험도가 높은 분야에서 심각한 문제다. Open‑Set Recognition (OSR) : 입력이 알려진 클래스인지 미지의 클래스인지를 동시에 판단하도록 요구한다. 비전 분야에서는 Feature Attenuation (분류 레이어 전·후 특징을 모두 활용) 가설이 좋은 성과를 보였으나, 텍스트에서는 아직 검증되지 않았다. 2. 핵심 기법 – COSTA

February 21, 2026

Computer Science Machine Learning

Beyond Code Pairs: Dialogue-Based Data Generation for LLM Code Translation

1. 연구 배경 및 필요성 저자원 언어·프레임워크 문제 : Fortran, CUDA 등은 학계·산업에서 여전히 핵심이지만, 공개된 병렬 코드 코퍼스가 극히 제한적이다. 기존 LLM은 데이터 부족과 구조적 복잡성 때문에 번역 정확도가 급감한다. 기존 에이전트 기반 접근의 한계 : 대부분은 “소스 → 타깃” 단일 흐름에 머물며, 컴파일 오류·런타임 결과와 같은 중간 피드백을 학습에 활용하지 못한다. 이는 모델이 오류 복구 능력을 갖추지 못하게 만든다. 2. 핵심 아이디어 – 질문자‑솔버 모듈 | 역할 | 주요 기능 | | | | | Q

February 21, 2026

Data

No Image

Characteristics of the flare acceleration region derived from simultaneous hard X-ray and radio observations

February 21, 2026

Astrophysics

Fast-weight Product Key Memory

1️⃣ 연구 배경 및 동기 연관 기억(Associative Memory) 관점에서 최신 트랜스포머·리니어 어텐션을 재해석한다(DAO & GU 2024, PENG et al. 2025 등). 저자들은 4가지 핵심 속성 을 제시한다: (1) 키‑값 연관, (2) 대규모 저장, (3) 저비용, (4) 실시간 기억·검색 . 기존 모델은 1‑3은 만족하지만 4를 놓친다. 2️⃣ 핵심 아이디어 – PKM → FwPKM | 요소 | PKM (기존) | FwPKM (제안) | | | | | | 가중치 종류 | Slow‑weight (학습 후 고정

February 21, 2026

Computer Science NLP

FAST: Topology-Aware Frequency-Domain Distribution Matching for Coreset Selection

1. 주요 기여 | 번호 | 내용 | | | | | ① | DNN‑free 이면서도 분포 매칭 을 이산 코어셋 선택에 적용한 최초의 프레임워크 제시. 그래프 기반 토폴로지 제약을 통해 연속 최적화와 이산 샘플링 사이의 격차를 메움. | | ② | CFD 를 코어셋 선택 평가 지표로 도입, 전체 확률분포(모든 고차 모멘트·상관) 정보를 주파수 도메인에서 정확히 측정. | | ③ | Attenuated Phase‑Decoupled CFD 설계로 중·고주파 영역의 위상 기울기 소실 문제 해결, 고주파 디테일(엣지·텍스처) 보존. | |

February 21, 2026

First On-Orbit Demonstration of a Geospatial Foundation Model

1. 연구 배경 및 필요성 EO 데이터 폭증 : 위성 수가 급증하고 고해상도·다중·하이퍼스펙트럼 이미지가 대량 생산됨. 온보드 AI 요구 : 전송 대역폭·실시간 의사결정 제한으로, 현장(위성)에서 바로 분석·판단해야 함. 기존 접근 한계 : 경량 CNN 기반 모델은 과제‑특화이며, 새로운 과제마다 재학습·재배포가 필요. GeoFM의 잠재력 : 하나의 사전학습된 백본으로 다수 과제 수행, 라벨링 비용 절감, 작은 헤드만 전송 가능. 2. 핵심 기여 | 번호 | 내용 | 의의 | | | | | |①| 첫 번째 GeoFM 온보드 배치 및

February 21, 2026

Model

Gendered Pathways in AI Companionship: Cross-Community Behavior and Toxicity Patterns on Reddit

1. 연구 배경 및 의의 AI‑동반자와 인간 관계 : Replika·Character.ai 등 AI 챗봇이 감정·연애·성적 교류까지 확장되면서, 기존의 ‘도구적 사용’을 넘어 정서적·사회적 의존 이 형성되고 있다. 성별·독성 문제 : 기존 문헌은 주로 남성‑주도·인셀 서브문화와 연계된 부정적 이미지에 초점을 맞췄지만, 본 연구는 여성 사용자의 높은 참여 를 발견함으로써 기존 편견을 재검증한다. 생태계‑수준 접근 : 단일 플랫폼·설문에 머무르던 연구를 넘어, 레딧 전체 2 000개 서브레딧 을 포괄하는 네트워크를 구축해 교차‑커뮤니티

February 21, 2026

Computer Science Social Networks

MIDG: Mixture of Invariant Experts with knowledge injection for Domain Generalization in Multimodal Sentiment Analysis

1. 연구 배경 및 문제 정의 멀티모달 감성 분석(MSA) 은 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 신호를 결합해 인간 감정을 파악한다. 대부분의 기존 MSA 모델은 IID(동일·독립 분포) 가정하에 학습되며, 실제 서비스 환경에서 도메인 간 분포 차이 로 인해 성능 저하가 발생한다. 기존 도메인 일반화 기법은 (i) 모달 순차 처리 로 인해 모달 간 동적 시너지 효과를 충분히 모델링하지 못하고, (ii) 지식 주입이 단일 모달에 국한 되어 교차‑모달 정보를 충분히 활용하지 못한다는 두 가지 한계를 가진다. 2. 제안 모델 구조 2.1.

February 21, 2026

Analysis

MM-CoT:A Benchmark for Probing Visual Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Models

1. 연구 동기의 의의 생성‑중심 평가의 한계 : 기존 VQA·GQA·VCR 등은 정답 혹은 자유형 설명을 요구하지만, 모델이 실제로 시각 정보를 활용 했는지, 혹은 사전 학습된 템플릿 을 그대로 재생산했는지 구분하기 어렵다. 검증‑중심 접근 : MM‑CoT는 “ 선택 ” 형태로 문제를 전환함으로써, 모델이 각 단계별 근거 를 검증하도록 강제한다. 이는 인간이 논증을 평가할 때 사용하는 “증거 검증” 절차와 유사해, 실제 추론 능력을 더 정확히 측정한다. 2. 벤치마크 설계 분석 | 요소 | 설계 특징 | 평가 효과 | | | |

February 21, 2026

Model

No Image

On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

This paper explores how neural networks maintain their performance and structure during training by showing that the weight matrices do not significantly deviate from their initial values. The authors demonstrate that even with minor changes in weights, the network can still achieve rapid convergenc

February 21, 2026

Neural Computing Statistics Computer Vision Machine Learning Computer Science

No Image

On Unique Games with Negative Weights

1. 연구 배경 및 동기 Unique Game Conjecture (UGC) 는 2002년 Khot 가 제시한 이후, 다양한 조합 최적화 문제의 난이도 하한을 증명하는 핵심 도구로 활용돼 왔다. 기존 UGC는 양의 가중치 만을 허용하는 그래프에서 정의되었으며, 이는 “많은(또는 거의 모든) 제약을 만족시키는 라벨링을 찾는 것이 어려움”을 의미한다. 실제 응용(예: 신호 처리, 네트워크 설계)에서는 음수 비용 혹은 보상 이 존재할 수 있다. 이를 모델링하기 위해 가중치를 음수로 허용하는 일반화된 형태가 필요했다는 점이 논문의 핵심 동

February 21, 2026

Computer Science Computational Complexity

No Image

Physical approaches to the dynamics of genetic circuits: A tutorial

1. 연구 배경 및 필요성 구조‑기능 관계의 복잡성 : 유전자·단백질 네트워크는 수백~수천 개의 요소와 비선형 상호작용을 포함해 복잡한 동적 거동을 보인다. 전통적인 생물학적 접근만으로는 이러한 복합성을 해석하기 어렵다. 동적·노이즈 특성 : 세포 내 생화학 반응은 작은 부피와 적은 분자 수 때문에 본질적인 확률적 변동을 동반한다. 이러한 ‘노이즈’는 단순히 방해 요소가 아니라 기능적 역할을 할 수 있다. 물리학적 도구의 적용 가능성 : 통계 물리학, 비선형 동역학, 확률 과정 이론 등은 이미 복잡계·비평형 현상을 설명하는 데 검증

February 21, 2026

Physics Quantitative Biology Nonlinear Sciences

No Image

Priority Based Dynamic Round Robin (PBDRR) Algorithm with Intelligent Time Slice for Soft Real Time Systems

1. 연구 배경 및 필요성 실시간 시스템(RTS) 은 하드, 펌, 소프트로 구분되며, 소프트 RTS는 deadline 초과 시 시스템 붕괴가 아니라 성능 저하만 발생한다. 전통적인 RR 은 타임 퀀텀이 고정돼 있어 컨텍스트 스위치 과다 와 대기·응답 시간 증가 라는 문제를 안고 있다. 기존 연구(

February 21, 2026

Computer Science System Operating Systems

Reading Between the Lines: Deconfounding Causal Estimates using Text Embeddings and Deep Learning

1. 연구 배경 및 문제 정의 교란변수와 텍스트 : 노동시장, 의료 기록, 금융 뉴스 등에서 개인·기업의 잠재 특성(능력, 동기 등)은 텍스트에 내재된 서술 형태로 드러난다. 기존 구조화 변수만으로는 이러한 특성을 포착하기 어려워 인과 추정에 편향이 발생한다. DML의 필요성 : Double Machine Learning은 고차원 통제변수를 다룰 때 Neyman orthogonality를 이용해 편향을 억제한다. 하지만 DML 자체는 “어떤 학습기를 쓰느냐”에 대해 중립적이며, 실제 구현에서는 트리 기반 모델이 기본 선택이 된다.

February 21, 2026

Computer Science Learning Artificial Intelligence

Small Language Models Can Use Nuanced Reasoning For Health Science Research Classification: A Microbial-Oncogenesis Case Study

1. 연구 배경 및 목적 AI 공동연구자 는 (1) 문헌 탐색, (2) 필터링, (3) 심층 이해의 3단계를 수행해야 한다. 현재 상용 LLM은 비용·투명성·재현성 측면에서 한계가 있다. 소형 언어 모델(SLM, ≤8B 파라미터) 은 비용·배포 용이성에서 장점이 있지만, 복잡한 과학적 기준을 적용한 분류 능력은 검증되지 않았다. 본 논문은 미생물‑암 연관성 이라는 고난이도 분야(특히 HMTV/MMTV‑유사 바이러스와 유방암)에서 SLM의 정밀 분류 가능성을 실험한다. 2. 데이터셋 구축 100편 의 논문(제목‑초록)과 전문가가 부여

February 21, 2026

Model

No Image

Soft and Hard X-Ray Emissions from the Anomalous X-ray Pulsar 4U 0142+61 Observed with Suzaku

1. 연구 배경 및 목표 AXP와 마그네터 : 4U 0142+61는 대표적인 Anomalous X‑ray Pulsar(AXP)이며, 강한 자기장(10¹⁴‑10¹⁵ G)을 가진 마그네터 후보이다. 기존에 소프트 X‑레이(≤10 keV)와 하드 X‑레이(≥10 keV) 스펙트럼이 각각 다른 위성에서 별도로 측정돼, 교차 보정(cross‑calibration)과 비동시성 문제에 제약을 받았다. Suzaku의 강점 : XIS(0.2–12 keV)와 HXD‑PIN/GSO(10–600 keV)를 동시에 운용함으로써, 하나의 관측으로 광대역 스

February 21, 2026

Astrophysics

Spatio-Temporal Graphs Beyond Grids: Benchmark for Maritime Anomaly Detection

1. 연구 배경 및 동기 ST‑GNN의 기존 성공 : 도로·대중교통 등 고정된 노드(교차점, 정류장 등)가 존재하는 도메인에서는 시공간 그래프 구축이 자연스럽고, 이를 기반으로 한 예측·이상 탐지 모델이 활발히 연구돼 왔다. 비그리드 도메인의 한계 : 해양 교통은 고정된 공간 앵커가 없으며, 기존의 “그리드화” 혹은 “웨이포인트” 방식은 실제 선박의 연속적·동적인 움직임을 충분히 포착하지 못한다. 이는 그래프 구조 자체를 정의하기 어렵게 만든다. 다중 수준 이상 : 선박 하나의 비정상적인 행동(노드‑레벨), 두 선박 간 비정상적인

February 21, 2026

Detection

No Image

Strain modulated band gap of edge passivated armchair graphene nanoribbons

1. 연구 배경 및 목적 그래핀의 밴드갭 문제 : 2‑차원 그래핀은 무밴드갭(반금속) 특성으로 전자소자에 직접 적용이 어려움. 밴드갭 엔지니어링 전략 : 전기장, 다층 구조, 나노리본화, 외부 스트레인 등 다양한 방법이 제안돼 왔음. 본 연구의 차별점 : “스트레인”과 “가장자리 패시베이션”이라는 두 변수의 동시 효과를 최초로 체계적으로 탐구함으로써, 실제 디바이스 설계 시 필요한 다중 파라미터 최적화 정보를 제공한다. 2. 계산 방법론 | 항목 | 상세 내용 | | | | | 이론 | Density Functional Theory

February 21, 2026

Physics Quantum Physics Condensed Matter

Theoretical analysis of beaconless geocast protocols in 1D

1. 연구 배경 및 동기 비콘‑리스 접근의 필요성 : 이웃 노드의 위치를 주기적으로 교환하는 비콘은 메시지 오버헤드를 급증시켜 중·대규모 네트워크에 비효율적이다. 따라서 비콘 없이도 라우팅이 가능한 프로토콜의 성능을 정확히 이해하는 것이 실용적이다. 1차원 모델의 의의 : 2차원 전체 복잡성을 완전히 포착하기는 어렵지만, 1D 시나리오는 “좁은 통로”·“선형 배치” 등 실제 네트워크에서 자주 나타나는 상황을 대변한다. 또한 1D에서 드러나는 핵심 메커니즘을 파악하면 2D 확장 시 중요한 설계 인사이트를 얻을 수 있다. 2. 분석 대

February 21, 2026

Analysis

No Image

Uselessness for an Oracle Model with Internal Randomness

1. 연구 배경 및 동기 오라클 모델 은 양자 알고리즘의 속도 향상을 이해하는 핵심 프레임워크이며, 전통적으로는 결정론적 함수 (f:

February 21, 2026

Model Computer Science Quantum Physics Computational Complexity

ID-PaS : Identity-Aware Predict-and-Search for General Mixed-Integer Linear Programs

1. 연구 배경 및 동기 파라메트릭 MIP : 실제 산업 현장에서는 동일한 구조의 MIP가 수요, 비용, 용량 등 파라미터만 달라져 반복적으로 해결된다. 이러한 상황에서는 과거 최적·준최적 해로부터 패턴을 학습해 새로운 인스턴스의 탐색 공간을 축소할 수 있다. 기존 Predict‑and‑Search : 이진 변수에 대한 확률 예측을 바탕으로 “고정‑플립” 이웃을 정의하고, 제한된 서브‑MIP를 풀어 고품질 해를 빠르게 찾는다. 하지만 (1) 일반 정수 변수에 대한 직접 예측이 어려워 적용 범위가 제한되고, (2) 변수 정체성을 무시

February 21, 2026

No Image

Improvements and simplifications in in-gel fluorescent detection of proteins using ruthenium II tris-(bathophenanthroline disulfonate): the poor mans fluorescent detection method

1. 연구 배경 및 필요성 형광 염색의 장점 : 높은 감도와 넓은 선형 범위, 질량분석(MS)과의 직접 호환성은 젤‑기반 프로테오믹스에서 필수적이다. 루테늄‑배스페놀란틴 복합체 : 상용 시약 대비 10‑30배 저렴하지만, 복합체 제조 시 Ru(III) → Ru(II) 환원과 리간드 결합을 동시에 진행해야 하는 복잡한 절차가 실험실에서 재현성을 저해한다. 기존 프로토콜의 한계 : 긴 염색·탈염 시간(최대 2 일)과 산성 조건(아세트산) 사용으로 배경이 높고, 아세트산에 의한 단백질 아세틸화 위험이 존재한다. 2. 주요 개선점 | 구분

Adapting Feature Attenuation to NLP

Beyond Code Pairs: Dialogue-Based Data Generation for LLM Code Translation

Characteristics of the flare acceleration region derived from simultaneous hard X-ray and radio observations

Fast-weight Product Key Memory

FAST: Topology-Aware Frequency-Domain Distribution Matching for Coreset Selection

First On-Orbit Demonstration of a Geospatial Foundation Model

Gendered Pathways in AI Companionship: Cross-Community Behavior and Toxicity Patterns on Reddit

MIDG: Mixture of Invariant Experts with knowledge injection for Domain Generalization in Multimodal Sentiment Analysis

MM-CoT:A Benchmark for Probing Visual Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Models

On Exact Computation with an Infinitely Wide Neural Net

On Unique Games with Negative Weights

Physical approaches to the dynamics of genetic circuits: A tutorial

Priority Based Dynamic Round Robin (PBDRR) Algorithm with Intelligent Time Slice for Soft Real Time Systems

Reading Between the Lines: Deconfounding Causal Estimates using Text Embeddings and Deep Learning

Small Language Models Can Use Nuanced Reasoning For Health Science Research Classification: A Microbial-Oncogenesis Case Study

Soft and Hard X-Ray Emissions from the Anomalous X-ray Pulsar 4U 0142+61 Observed with Suzaku

Spatio-Temporal Graphs Beyond Grids: Benchmark for Maritime Anomaly Detection

Strain modulated band gap of edge passivated armchair graphene nanoribbons

Theoretical analysis of beaconless geocast protocols in 1D

Uselessness for an Oracle Model with Internal Randomness

ID-PaS : Identity-Aware Predict-and-Search for General Mixed-Integer Linear Programs

Improvements and simplifications in in-gel fluorescent detection of proteins using ruthenium II tris-(bathophenanthroline disulfonate): the poor mans fluorescent detection method

Genetic Algorithm (GA) in Feature Selection for CRF Based Manipuri Multiword Expression (MWE) Identification

UW-BioNLP at ChemoTimelines 2025: Thinking, Fine-Tuning, and Dictionary-Enhanced LLM Systems for Chemotherapy Timeline Extraction

AMAP Agentic Planning Technical Report

Enhancing Automatic Speech Recognition Through Integrated Noise Detection Architecture

Beyond Single-Agent Safety: A Taxonomy of Risks in LLM-to-LLM Interactions

Dynamical modeling of nonlinear latent factors in multiscale neural activity with real-time inference

Exploration vs. Fixation: Scaffolding Divergent and Convergent Thinking for Human-AI Co-Creation with Generative Models

LoopBench: Discovering Emergent Symmetry Breaking Strategies with LLM Swarms

A DeepSeek-Powered AI System for Automated Chest Radiograph Interpretation in Clinical Practice

On modules over valuations

Statistical Arbitrage in Polish Equities Market Using Deep Learning Techniques

AI-Driven Expansion and Application of the Alexandria Database

Towards Efficient Hypergraph and Multi-LLM Agent Recommender Systems

입력 크기와 무관한 시각 인코더 MambaEye

AgriRegion: Region-Aware Retrieval for High-Fidelity Agricultural Advice

AutoICE: Automatically Synthesizing Verifiable C Code via LLM-driven Evolution

Automated Risk-of-Bias Assessment of Randomized Controlled Trials: A First Look at a GEPA-trained Programmatic Prompting Framework

ReactorFold: Generative discovery of nuclear reactor cores via emergent physical reasoning

An Optimal Policy for Learning Controllable Dynamics by Exploration

Remoe: Towards Efficient and Low-Cost MoE Inference in Serverless Computing

The Wisdom of Deliberating AI Crowds: Does Deliberation Improve LLM-Based Forecasting?

Distill, Forget, Repeat: A Framework for Continual Unlearning in Text-to-Image Diffusion Models

Magnification-Aware Distillation (MAD): A Self-Supervised Framework for Unified Representation Learning in Gigapixel Whole-Slide Images

Safe Path Planning and Observation Quality Enhancement Strategy for Unmanned Aerial Vehicles in Water Quality Monitoring Tasks

Scalable Decision Focused Learning via Online Trainable Surrogates

Software Vulnerability Management in the Era of Artificial Intelligence: An Industry Perspective

Unavoidable patterns and plane paths in dense topological graphs

CORE: Concept-Oriented Reinforcement for Bridging the Definition-Application Gap in Mathematical Reasoning

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