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1. 연구 배경 및 필요성 - 비만·당뇨·심혈관 질환 등 주요 만성질환은 식이 에 크게 좌우된다(1). - 기존 맞춤형 식단 추천 시스템은 단일 목표 (맛, 칼로리, 편의성) 최적화에 머물러 USDA 표준과의 정량적 비교가 부족하고, 사용자 행동 변화 를 최소화하는 방안을 제시하지 못한다(2‑4). - 따라서 가이드라인 기반·다목적·최소 교체 전략이 절실히 요구된다. 2. 데이터 및 전처리 항목
1. 연구 질문 및 논증 구조 - 핵심 질문 : 비인간 동물은 사회 실체를 만들 수 있는가? - 주장 흐름 1. Searle(1995, 2010)의 집단 의도에 대한 두 가지 ‘원시성’(진화·형이상학) 구분을 재검토. 2. 진화적 원시성은 인정(비인간 동물도 집단 의도를 가짐). 3. 형이상학적 원시성은 거부(집단 의도는 개별 의도의 환원 가능). 4. Bratman의 “증강 개인주의”와 Boes
1. 연구 배경 및 목표 - 저주파 라디오 천문학 은 고적색편이(높은 z) 은하와 AGN을 탐색하는 데 중요한 도구이며, 특히 극히 가파른 스펙트럼(α > 1) 은 고‑z 소스와 연관될 가능성이 있다. - 기존 20 cm(1.4 GHz) 조사와 달리, 90 cm(324 MHz) 파장은 동일 소스의 저에너지 전자와 자유‑자유 흡수 등 물리적 메커니즘을 더 민감하게 드러낼 수 있다. - 본 연구는 SWIRE 104
1. 연구 배경 및 동기 - 양자점(QD)과 2D TMD : 단일층 전이금속 디칼코게나이드(TMD)는 강한 구속 효과와 높은 발광 효율을 동시에 제공해 차세대 양자광학 플랫폼으로 주목받는다. 그러나 QD 간 파장 변동이 커서 동일 파장의 다중 QD 구현이 어려워, 사후 튜닝 기술이 필수적이다. - 스트레인 튜닝의 장점 : 전기·자기장보다 구조 변형에 직접적인 밴드 구조 변화를 일으키며, 동시에 포논 스펙트럼도 변형시켜 새로운
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 파이어파이터 문제 는 Hartnell(1995)에서 제안된 그래프 이론 모델로, 전염병·화재·악성 코드 확산을 제한하기 위한 “방어 자원” 배치를 연구한다. - 무한 격자 (특히 (mathbb{Z}^2)와 (mathbb{Z} boxtimes mathbb{Z}))는 대칭성과 무한성 때문에 이론적 분석이 용이하면서도 실제 네트워크(예: 도시 격자, 무선 센서망)와 유사한 특성을 가진다. - 기존
1. 연구 배경 및 동기 - 준선형 사상 은 Kalton이 제시한 비선형 연속 사상으로, Banach 공간 사이의 정확한 시퀀스와 직접 연결된다. - 기존 연구(특히 Kalton‑Roberts 정리)는 (L_{infty})-공간 위의 준선형 사상이 추가적인 균등 평범성 을 가짐을 보여주었지만, (C(K))와 같은 일반적인 (L_{infty})-공간에 대한 미세한 구조는 아직 충분히 밝혀지지 않았다. - 본 논문은 “지역적
1. 연구 배경 및 필요성 - 다중 응답 집계의 한계 : 다수결·신뢰도 가중 투표 등은 최종 정답만을 강조해, “모두 정답이지만 다른 표현”과 “절반만 정답”을 구분하지 못한다. 또한, 잘못된 답변이라도 정답에 가까운 정도(예: “야리‑가‑타케” vs “컴퓨터”)를 반영하지 못한다. - ECDF 도입 이유 : 히스토그램과 달리 bin 설정이 필요 없으며, 응답 수가 달라도 직접 비교가 가능하다. 코사인 유사도를 이용해 연속적인
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 생성 이미지의 잠재력 : Diffusion·GAN 등 최신 생성 모델은 실제와 구분하기 어려운 이미지를 대량 생산할 수 있어 데이터 비용을 크게 절감한다. - 모달리티 격차 : 생성 과정에서 발생하는 미세한 아티팩트, 편향, 도메인‑특정 노이즈는 픽셀 수준뿐 아니라 고차원 의미 표현까지 영향을 미친다. 이 격차가 그대로 학습에 투입되면 모드 붕괴 (real‑world 일반화 저하) 현상이
1. 연구 배경 및 동기 - 충분 차원 축소(SDR) 는 고차원 예측변수 Xinmathbb{R}^p 를 저차원 표현 B^top X (또는 비선형 변환 f_1(X),dots,f_d(X) ) 로 압축하면서 반응 Y 와의 모든 정보를 보존 한다. - 기존 선형 SDR (SIR, SAVE 등)은 p 가 커질수록 차원의 저주 에 취약했다. - GSIR 은 RKHS 기반 비선형 변환을 이용해 차원의 저주를
구분 내용 평가·시사점 ------ ------ ------------- 연구 배경 및 필요성 기존에 Huff·MCI 모델을 지원하는 오픈소스는 R 패키지에 국한되고, 전체 워크플로(데이터 전처리 → 거리 계산 → 모델 적합 → 시각화)를 포괄하는 도구는 부재함. 특히 보건지리 분야에서 GIS와 모델링을 동시에 다루는 연구가 늘고 있음. 현장의 실제 요구와 정확히 맞물리는 ‘전체 파이프라인 제공’이라는 강점이 뚜
1. 연구 배경 및 필요성 - LLM 활용의 양면성 : 기존 연구(Vadaparty 등, Margulieux 등, Smith 등)는 학생들이 LLM을 과도하게 의존 하거나 잘못 활용 하는 위험을 지적한다. 특히 CS1 단계에서의 무비판적 사용은 학습 효과를 저해할 수 있다. - 교육적 공백 : 대부분의 CS 교육은 LLM을 도구 수준에서만 소개하거나, 전혀 다루지 않는다. 따라서 “블랙박스”를 해체하고 내
1. 연구 배경 및 동기 - 표현 학습의 중요성 : 딥러닝 성공 요인을 내부 표현 구조에 돌리는 연구가 활발히 진행돼 왔으며, 특히 선형 프로브 를 통한 인간‑해석 가능한 개념 회복이 주요 평가 지표가 된다. - 식별성(Identifiability) 결과 : Khemakhem et al., Roeder et al. 등은 동일한 조건부 분포를 생성하는 두 모델의 임베딩이 가역 선형 변환으로 연결된다는 강력한 정리를 제시했다
1. 연구 배경 및 동기 - 콘 분해 는 원래 Gröbner 기저 차수 추정에 쓰였으며, Dubé는 “cone decomposition”을 통해 이상(ideal)의 Gröbner 기저 차수를 제한하는 방법을 제시했다. - Liang는 이를 자유 모듈의 부분모듈까지 확장했지만, 일반적인 그라디드 모듈 에 대한 체계적인 이론은 부재했다. - 지역 코호몰로지 와 Castelnuovo‑Mumford 정규성 은 현대
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 선택 모델 추정 은 소매, 자동차, 교통 정책 등 다양한 분야에서 핵심이다. - 기존 연구는 관찰 데이터 에 의존하거나, 무작위 assortments 를 사용해 데이터를 생성한다. 그러나 이러한 접근은 복잡한 대체 관계(특히 Nested Logit)의 식별에 충분히 정보를 제공하지 못한다 . - 논문은 두 가지 핵심 질문을 제시한다. 1. 어떻게 설계된 assortme
1. 연구 배경 및 필요성 - 제한된 상태공간 : 시스테인 산화는 0‒1 구간에 고정된 점유율이며, 잔기 정체성은 변하지 않는다. 이러한 특성은 선형, 유클리드 공간에서 가정하는 무제한 연속성, 평행 이동성, 대칭성 등을 위배한다. - 기존 분석의 한계 : 평균값, PCA, 선형 회귀 등은 경계 효과를 무시하고, 동일한 수치 변화가 실제 물리적 의미가 다를 수 있음을 간과한다. 이는 “잘못된 상태”를 생성하거나, 중요한 구조적
1. 연구 배경 및 문제 정의 - p‑스핀 모델 은 고차원 상호작용(p>2)을 포함해 구조 유리, 초냉각 액체, 위상 양자 오류 정정 등 물리·정보 과학 분야에서 핵심적인 역할을 한다. - 고차원 자유에너지 지형은 프랙탈‑같은 거칠음 을 띠어 전통적인 메타휴리스틱이 지역 최소점에 쉽게 갇힌다. - 기존 접근법은 (i) 정확 알고리즘 (branch‑and‑bound, branch‑and‑cut) → 규모 제한, (ii)
1. 연구 배경 및 필요성 - 재생에너지 급증 : 태양광·풍력 등 RES의 대규모 접속은 배전망의 호스팅 용량 과 전압 안정성 을 위협한다. - 기존 최적화 한계 : 대부분의 선행 연구는 단일 목표(손실 최소화 혹은 전압 개선)만을 고려하거나, 중요한 설비 한계(선류, 변압기 정격 등)를 무시한다. 2. 제안 방법론의 핵심 구조 단계 주요 작업 핵심 특징 ------ ---------
1. 연구 배경 및 필요성 - 정확 문자열 매칭 은 패턴 P가 텍스트 T에 정확히 일치하는 위치를 찾는 문제로, 대용량 데이터(예: 유전체 서열)에서 병목이 된다. - 현대 멀티코어·클러스터 환경을 활용한 병렬화 는 자연스러운 해결책이지만, 기존 연구는 특정 알고리즘에 국한되거나 하드웨어 종속적인 설계가 많다. 2. 제안된 플랫폼(PXSMAlg)의 핵심 아이디어 요소 설명 ------ ------
1. 연구 배경 및 의의 - Mg‑Y 합금의 산업적 가치 : 저밀도·고비중강도·우수한 탄성계수를 갖는 Mg 합금은 자동차·항공·에너지 분야에서 경량화와 친환경화에 핵심 소재로 부상하고 있다. Y와 같은 희토류(RE) 원소는 기본적인 베이식 텍스처를 약화시켜 가공성·연성(ductility)을 크게 향상시킨다. - 트윈(Twinning)의 역할 : HCP 구조의 Mg에서는 c‑축 방향 변형을 수용하기 위해 텐션 트윈이 주요 메
1. 연구 배경 및 의의 - 초수축 불평등 은 확률론·조화해석·정보이론 등에서 핵심 도구이며, 특히 이산 구조(그룹, 그래프) 위에서의 최적 상수는 “베노미·넬슨·베크너·그로스”가 제시한 2점(ℤ₂) 경우를 시작으로 풍부한 연구가 진행돼 왔다. - ℤ₃는 3‑루프 를 가진 가장 단순한 케이스로, 기존 방법(예: 자유군, Coxeter 군, 대칭성 이용)으로는 최적 상수를 구할 수 없었다. 이는 “ℤ₃는 아직도 미해결 문제”라는 전
1. 연구 배경 및 목적 - 배경 : COVID‑19와 같은 호흡기 전염병은 가구 내 장시간·밀접 접촉으로 인해 가구가 전파의 핵심 단위가 된다. 기존 NPI는 주로 가구 간(community) 전파를 억제하지만, 가구 내 전파는 상대적으로 제어가 어렵다. - 목적 : (1) 가구 내·외 전파를 구분하는 이론적 프레임워크를 제시하고, (2) 유럽 34개국의 가구 규모가 COVID‑19 누적 발생률에 미치는 정량적 기여도를 평가한다
1. 연구의 의의와 범위 - 가속기 설비 특수성 강조 : 일반 산업 설비와 달리 가속기 운영자는 주로 원격 제어실에 위치하지만, 유지보수 시 고압·저온 장비에 직접 접근한다는 점을 명확히 제시한다. 이는 위험 분석이 설계 단계뿐 아니라 전체 수명주기(Lifecycle) 전반에 걸쳐 필요함을 설득력 있게 보여준다. - 규제 프레임워크 통합 : EU 지침(20여 개) 중 특히 PED와 Machinery Directive에 초점을
1. 연구 배경 및 목적 - 저질량 천체와 아웃플로우 : 기존 저질량 별(CTTS) 연구에서 자기권계 흡수(magnetospheric accretion) 와 아웃플로우 사이의 연관성이 잘 확립돼 있다. 갈색왜성도 동일한 메커니즘을 따르는지 검증하는 것이 본 연구의 핵심 목표다. - 관측 난이도 : 갈색왜성은 광도가 낮고, 금지 방출선(FEL, e.g.,
1. 연구 배경 및 동기 - 일인인수와 일인인수분해 는 토너먼트 스케줄링, 스테이너 삼중계, 라틴 사각형 등 다양한 조합 설계에 핵심적인 역할을 해왔다. - 상수 가중치 코드 는 통신·저장 시스템에서 오류 정정 능력을 극대화하기 위해 널리 사용되며, 특히 거리 3 코드는 최소 1비트 오류와 2비트 오류를 동시에 탐지·수정할 수 있는 중요한 클래스이다. - 기존 연구는 거리 2·4 에 대해서는 최적 분해가 비교적 간단히
1. 연구 배경 및 동기 - RLVR 은 최종 정답 여부만을 이용해 사전학습된 LLM을 미세조정하는 방식으로, OpenAI‑o3, DeepSeek 등 최신 모델의 복합 추론 능력 향상에 핵심 역할을 함. - 그러나 희소 보상 만으로 긴 시간 지평선(long‑horizon) 문제를 학습시키는 메커니즘은 이론적으로 불투명하며, 기존 연구는 과제마다 상반된 결과를 보고하고 있다. - 최근 실증 연구(Zhang et al., 2025
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 적응형 실험 (response‑adaptive trials, contextual bandits 등)은 실시간 학습‑배포 균형을 위해 할당 확률을 지속적으로 업데이트한다. - 대부분의 플랫폼은 고정‑시간 보고 (예: 실험 종료 시점에 ATE 산출)를 요구하지만, propensity 과정 {πₜ} 가 데이터‑의존적이면 전통적인 Wald 검정이 필요로 하는 확정적 분산 한계 가 존재하지
1. 연구 배경 및 동기 - µ‑안정성 은 원래 곡선 위에서 Mumford이 도입하고, Takemoto·Gieseker·Maruyama이 고차원으로 일반화하였다. - 차원 ≥ 2인 경우, 모듈리 공간의 비공허성 (non‑emptiness)과 구조적 이해 가 아직 충분히 알려지지 않았다. - 기존에는 커널 번들(dual‑span, syzygy bundles) 의 안정성에 대한 부분적인 결과만 존재했으며, 특히
1. 연구 배경 및 동기 문제점 기존 접근법 한계 -------- ----------- ------ 등록 음성 확보 사전 녹음된 고품질 음성 사용 사용자 경험 저해, 첫 사용 시 불가능 멀티모달 의존 AV‑TSE, 공간 보조 TSE 등 카메라·마이크 어레이 필요 → 프라이버시·하드웨어 제약 실시간 적용 대부분 오프라인·배치 처리 실시간 대화 시스템에 부적합
1. 연구 배경 및 동기 - 비대칭 상호작용 은 신경망, 미생물 군집, 열대우림 등 고차원 복합 시스템에서 흔히 나타나며, 이러한 시스템은 전통적인 평형·안정성 분석으로는 설명이 부족하다. - 로트카‑볼테라 방정식은 종 간 경쟁·공생을 모델링하는 대표적인 생태학적 프레임워크이며, 무작위 상호작용을 도입하면 May’s stability criterion 과 같은 고전적 결과를 일반화할 수 있다. - 기존 연구는 (i) 단
1. 연구 배경 및 이론적 토대 - 평균성(averageness) 가설 : 진화론적·인지적 관점에서 평균 얼굴은 건강·발달 안정성을 시사하거나, 프로토타입과의 일치도로 인한 처리 유창성(fluency)을 제공한다는 두 가지 설명이 존재한다. - 골든 비율 논쟁 : 고전적 ‘황금비’가 현대 미학 연구에서 점차 약화되고 있으며, 실제 매력 판단은 다변량 요인(대칭, 성별 특성, 문화적 규범 등)에 의해 조절된다. - 성별 차별
1. 연구 배경 및 동기 - AI 에너지 위기 : 최신 대형 모델(예: Chat‑GPT)의 전력 소모가 기가와트시 수준에 달해 지속 가능성에 심각한 위협을 제기한다(Hao, 2025; You & Owen, 2025). - 생물학적 효율성 : 인간 뇌는 약 20 W로 복잡한 인지 연산을 수행한다(Balasubramanian, 2021). 효율성의 핵심은 효율 코딩 가설 과 스파이크 기반 이산 표현 에 있다. -
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 마이드 떼는 새, 물고기, 양, 인간 군중과 달리 극히 낮은 편극도(W≈0) 를 보이며, 개별 개체 간 결합력도 약하지만 전체 떼에 대한 구속력은 강 하다. - 자연 상태에서는 상관길이 ξ가 떼 크기 L에 비례 (스케일‑프리)하고, 정적·동적 양자 모두 파워‑법칙을 따른다. 반면 실험실에서는 외부 교란이 없을 경우 ξ가 매우 짧아진다. - 이러한 두 상반된
1. 연구 배경 및 필요성 - CSP의 난제 : 조성 → 3D 원자 배열이라는 매핑은 고차원 탐색 공간과 엄격한 대칭 제약 때문에 기존 ML 접근법이 쉽게 위배한다. - 기존 방법의 한계 : - 공간군 라벨만 조건화 하거나 Wyckoff 템플릿을 잠재공간에 인코딩 하는 방식은 대칭을 soft 하게만 다루어 실제 좌표가 위배될 위험이 있다. - 템플릿 검색 기반 (DiffCSP++·CSPML)
1. 연구 배경 및 기존 연구와의 차별점 구분 기존 연구 한계 본 논문의 차별점 ------ ---------- ------ ------------------- 데이터 가정 이산·가우시안, 파라메트릭 실제 고차원 데이터와 부합하지 않음 파라메트릭 가정 전혀 없음, 일반적인 실 데이터 분포 허용 모델 클래스 선형·단순 확률 모델 현대 딥 생성 모델을 포괄하지 못함 보편적 근
1. 연구 배경 및 문제 제기 - Eigen 모델(쿼시스페시즈 이론) 은 높은 돌연변이율 하에서 ‘에러 카타스트로피(error catastrophe)’와 ‘생존자 선택(survival of the fittest)’이라는 두 극단을 설명한다. - 실제 바이러스 집단은 이 두 극단 사이의 중간 상태(준‑국소화) 에 머무르는 경우가 많으며, 이를 정량화할 일반적인 이론이 부재했다. - 기존 연구는 주로 단일 피크 적합도
구분 내용 평가·의의 ------ ------ ----------- 연구 배경 DP 원리에 의해 최적값 함수는 비선형 HJB 방정식의 점성해(solution)이며, 이를 수치적으로 해결하기 위해 반라그랑주(semi‑Lagrangian) 방법이 널리 사용된다. 그러나 유한시간 문제에 대한 정밀한 오차 분석 은 아직 부족했다. 실제 제어 시스템(예: 로봇, 항공기)의 운용 기간이 유한한 경우가 많아 실용적 가치
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 드리프트가 있는 비선형 시스템 은 Brockett의 필요조건을 만족하지 않아 연속적인 상태 피드백으로는 안정화가 불가능한 경우가 많다. - 기존 접근법은 1. 시간‑가변 개방‑루프 제어 혹은 2. 불연속 피드백 에 의존하거나, 3. 특정 구조(예: 드리프트리스, 혹은 특정 Lie‑대수 구조) 에 제한된 설계법을 사용한다. - 이러한 제한을 극복하고 일반
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 서브모델 : 실제 서브프로세스를 직접 사용할 수 없거나 비용·프라이버시·지연 문제로 대체된 근사 모델(통계적, 머신러닝, 최적화 프록시 등). - 기존 시뮬레이션 연구는 입력 불확실성(Input Uncertainty, IU) 에 집중했으나, 의사결정 로직·최적화·예측 모델 등 내부 서브모델에서 발생하는 불확실성은 체계적으로 다루어지지 않았다. - 이 논문은 ‘서브모델 불확실성’ 이라는
1. 연구 배경 및 동기 - 현대 딥러닝 모델은 학습 데이터의 일부를 기억(memorize) 하며, 이는 멤버십 추론 공격을 통해 개인 정보가 노출될 위험을 만든다. - 기존 개별 위험 평가 방법은 그림자 모델 을 여러 번 재학습해야 하는 높은 계산 비용이 큰 장애물이다. - 따라서 “ 재학습 없이 개별 데이터 포인트의 프라이버시 취약성을 측정할 수 있는가?”라는 질문이 핵심 연구 목표가 된다. 2. 핵심
1. 연구 배경 및 필요성 - 불확실성 감소와 팬 참여 : 축구 경기의 불확실성은 팬 흥미의 핵심이며, 데이터 기반 분석은 이를 정량화·감소시키려는 시도다. - 기존 연구의 한계 : 대부분의 xG 연구는 단일 경기 결과 예측이나 선수·팀 성과의 점수화에 머물러 있다. 시즌 전체 순위와 xG 간의 불일치(‘ranking uncertainty’)를 체계적으로 탐구한 논문은 드물다. 2. 방법론 단계 내용
1. 연구 배경 및 동기 - 안정성·견고성 문제 : 기존 트랜스포머는 점곱 어텐션과 잔차 연결 때문에 전역적인 리프시츠 상수가 무한대가 되기 쉬우며, 이는 적대적 공격 및 훈련 불안정성의 주요 원인으로 지적돼 왔다. - 리프시츠 제어의 난이도 : 리프시츠 상수 계산이 NP‑hard임을 감안하면, 구조적 설계(스펙트럼 정규화, 어텐션 변형, 잔차 가중치 조절 등)로 제한을 두는 것이 일반적이다. - 1‑Lipschitz의
1. 연구 배경 및 의의 - 빠른 vs. 느린 피드백 구분은 기후 예측에서 핵심 개념이다. 빠른 피드백은 대기 복사·대류·강수 과정에 의해 주간 수준에서 즉시 나타나며, 이는 재분석 데이터에 충분히 포함돼 있다. - 기존 ESM은 물리 법칙을 직접 구현하지만 연산 비용·에너지 소비가 크다. 반면, ML 에뮬레이터는 데이터‑드리븐 접근으로 추론 속도가 빠르고, 에너지 효율성이 높다. - 본 연구는 “역사적 훈련만으로
1. 연구 배경 및 필요성 - 악성코드 변종 급증 : AV‑Test 자료에 따르면 매년 신규 악성코드 샘플이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 변종은 보안 솔루션 회피를 위해 짧은 시간 내에 생성된다. - 기존 연구의 한계 : 대부분의 공격 패턴 연구가 공격자 관점 에만 초점을 맞추어, 피해자 로그에서 나타나는 증거를 충분히 활용하지 못한다. - 본 연구의 차별점 : 공격자·피해자·멀티‑스텝(공격자↔피해자) 관점을 동
1. 연구 배경 및 동기 - 스펙트럼 은 Steenbrink가 제시한 혼합 호지 구조에서 유도되는 불변량으로, 대칭성·µ‑상수 변형 불변성 등 풍부한 성질을 가진다. - Hertling 추측(2000) 은 스펙트럼의 분산(variance) 이 범위(range) 의 1/12 이하라는 강력한 제약을 제시했으며, 25년 넘게 부분적인 사례만 확인돼 왔다. - 투르지나 스펙트럼 은 Hodge ideals
1. 연구 배경 및 필요성 - 생물모방(biomimicry) 접근이 로봇 집단 운반 분야에서 활발히 사용되고 있으나, 기존 연구는 ‘목양’ 혹은 ‘리더십’ 중 하나에만 초점을 맞추었다. - 실제 동물 군집은 이질적(heterogeneous) 이며, 시간에 따라 행동이 변 (habituation, stochastic switching)한다. 이러한 변동성을 무시하면 로봇 시스템의 실용성이 크게 저하된다.
1. 연구 배경 및 동기 - P2P 기반 애드혹 네트워크 에서는 인프라(AP, GW)가 희박하고, 각 단말이 캐시·서버 역할을 동시에 수행한다. - 기존 캐시 배치 연구는 전역 정보 (네트워크 토폴로지, 트래픽 통계 등)를 필요로 하며, 통신 오버헤드 가 크다. - 저자는 “ 정보 복제본을 이동시키는 ” 접근법을 통해 전역 균등 분포 와 부하 공정성 을 동시에 달성하고자 한다. 2. 핵심
1. 논문의 전반적 구조와 목표 - 목표 : 기존 집합론(특히 ZFC)과 괴델 정리의 근간을 뒤흔들어, ‘모든 무한 집합은 가산이다’는 새로운 수학적 체계를 제시하고자 함. - 전략 : 칸토어와 괴델의 핵심 증명(대각선 논법, 불완전성 정리)을 ‘귀류법의 잘못된 적용’이라고 비판하고, 대신 구성적(constructive) 증명을 통해 가산성을 입증한다. 2. 주요 주장에 대한 논리적·수학적 검토 주장
1. 연구 배경 및 필요성 - FP 모델의 한계 : 물리 기반 모델은 구조적 해석 가능성을 제공하지만, 마찰·공기역학 등 복잡한 현상을 포함하려면 고비용·고노동이 요구된다. - 블랙‑박스 NN 모델의 문제점 : 정확도는 높지만 해석 불가능, 학습에 불필요한 물리 정보를 다시 학습하게 된다. - 증강 모델의 기대효과 : FP 모델이 제공하는 물리적 구조를 그대로 유지하고, 남은 미지의 비선형성을 NN이 보완하도록 함으로써
1. 연구 배경 및 필요성 - sPA 영상의 임상 가치 : HbO₂와 HHb의 농도 비율을 통해 조직 산소포화도(SO₂)를 정밀하게 매핑하면 암 종양, 외상성 뇌손상, 신경활동 등 다양한 병리 상태를 감지할 수 있다. 특히 정상·비정상 SO₂ 차이가 5‑10 % 수준으로 작아, 미세한 추정 오차도 진단에 큰 영향을 미친다. - 기존 접근법의 한계 - 선형 방법(NLS, NMF 등) : 파장 의존 플루언스와 산란을 무
1. 연구 배경 및 동기 - 중량 꼬리(heavy‑tailed) 현상 은 금융, 통신, 보건 등 다양한 분야에서 관측되며, 전통적인 M/M/1 대기열(지수분포 기반)에서는 적용하기 어렵다. - Mittag‑Leffler 분포 는 지수함수의 일반화로, 음의 실축에서 멱법칙(power‑law) 꼬리를 가지며 안정적 서브오디네이터(stable subordinator)의 역 의 라플라스 변환으로 정의된다. 따라서 무한 평균을
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