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1. 연구 배경 및 필요성 - DevSecOps 는 개발·운영·보안을 하나의 연속된 흐름으로 통합하지만, CI/CD 가 빠르게 반복될수록 전통적인 정적 보안 도구는 시그니처 업데이트 지연 과 높은 오탐률 문제에 직면한다. - 논문은 이러한 한계를 강화학습 을 통한 동적 정책 학습 으로 극복하고자 한다는 점에서 최신 보안 자동화 흐름과 잘 맞는다. 2. 주요 기여 번호 내용 의의 --
1. 연구 배경 및 필요성 - 베이지안 vs. 빈도주의 : 저자는 베이지안 추론이 과학적 질문에 직접적인 답을 제공한다는 점을 강조하며, 빈도주의의 p‑값·신뢰구간 해석 문제를 비판한다. 최근 20년간 credible interval 사용이 급증했음에도 여전히 confidence interval 가 주류인 현실을 데이터(유럽 PMC)로 제시한다. - 기존 R 패키지의 한계 : `bayesFactor`, `DFBA`, `a
1. 연구 배경 및 필요성 - 임상적 가치 : 부정맥·심실성 부정맥 등 급성 심장 사건은 조기 경보가 가능하면 치료 개입을 통해 사망률을 크게 낮출 수 있다. 기존 ECG 자동분류 모델은 현재 상태만을 알려주며, “언제” 위험이 발생할지를 제시하지 못한다. - 기술적 한계 : 기존 ELM은 10초 길이, 12‑lead 고정 입력에 제한돼 장시간 시계열 패턴을 포착하기 어렵다. 또한, 완전 지도 CNN 기반 모델은 고정 입력 길
1. 연구 배경 및 필요성 - Cascade 방식 (ASR → LLM → TTS)은 유연성과 견고성을 제공하지만, 실시간 대화 시스템에서는 지연(latency) 감소가 핵심 과제이다. - LLM이 생성한 텍스트를 바로 TTS에 전달하려면 G2PnP 단계도 스트리밍이 필요하지만, 기존 방법은 단어 경계 에 의존하거나 비스트리밍 모델을 청크 단위로 강제 적용하는 등 한계가 있었다. 2. 핵심 아이
1. 연구 배경 및 필요성 - 다양성·특이성 문제 : 조직마다 마커 유전자의 발현 패턴이 크게 달라 기존 데이터베이스 기반 주석이 한계에 봉착한다. - 스케일링 요구 : 수백 조직·수천만 셀 규모의 atlas가 등장하면서, 전문가가 직접 클러스터를 검토·주석하는 방식은 시간·인력적으로 비현실적이다. - LLM 활용 가능성 : 최근 BioGPT, scGPT 등 생물학 전용 LLM이 급성장했으며, GPT‑4o와 같은 범용
1. 연구 배경 및 필요성 - 데이터베이스 파편화 : 현재 생화학 분야는 수십 개의 전문 데이터베이스가 서로 다른 스키마·포맷·접근 방식을 사용한다. - 통합 장벽 : 각 DB마다 별도 파서·API 구현이 필요하고, 교차 참조를 활용하려면 수작업으로 매핑을 맞춰야 한다. - 불일치 문제 : 동일 화합물에 대해 서로 다른 구조(예: 이성질체, 테오머) 혹은 전혀 다른 엔트리 ID가 부여되는 경우가 빈번하다. 이러한
1. 연구 배경 및 필요성 - BNN의 잠재력 : 전력·샘플 효율성, 풍부한 병렬 동역학, 시냅스 가소성 등은 기존 실리콘 기반 컴퓨팅을 뛰어넘는 특성으로, Synthetic Biological Intelligence(SBI)와 Organoid Intelligence 분야에서 핵심 동인으로 작용한다. - 소프트웨어 병목 : 하드웨어·세포(워터웨어) 개발은 활발히 진행되고 있으나, 실시간·폐쇄‑루프 제어를 위한 소프트웨어 는
1. 연구 배경 및 필요성 - 멀티모달 데이터의 파편화 : 현재 공개된 생물학 데이터는 전사체, 조직학, 단백질 등 다양한 형태로 존재하지만, 각 모달리티가 포착하는 생물학적 상태는 부분적이다. 이를 통합할 체계적인 방법이 부족하다. - 단일모달 기초 모델의 한계 : scGPT, Geneformer, BulkRNABert 등은 전사체(주로 인간, 단일 기술)만을 대상으로 하며, 실제 약물 개발에 필요한 교차 종·교차 기술
1. 연구 배경 및 동기 - KAN의 장점 : 함수 분해 기반으로 가시성이 뛰어나고 파라미터 효율성이 높아 과학·공학 분야에 적합. - 현존 문제 : 고차원 비선형 함수 학습 시 연산량이 MLP보다 크게 증가하고, 수렴이 느려 대규모 적용이 어려움. - 특징 강화(feature enrichment) : 전통 머신러닝에서 차원 확장은 비선형 관계를 선형 모델로 근사하는 핵심 기법이며, 최근 Fourier‑Feature,
1. 연구 배경 및 필요성 - 동질성 누수 문제 : 기존 랜덤 분할은 동일 혹은 고유사도 서열이 훈련·테스트에 동시에 존재해, 모델이 “유사 서열 매핑”에만 의존하게 된다. 이는 특히 프로테인 언어 모델 (ESM, ProtTrans 등)의 높은 인‑도메인 성능을 과대평가하게 만든다. - 라벨 불균형 : 효소 EC 번호는 계층적이며, 일부 라벨은 수천 개, 일부는 수십 개에 불과하다. 기존 데이터셋은 이 불균형을 반영하지
1. 연구 배경 및 필요성 - CPS에서의 안전 요구 : 자율주행, 스마트 그리드, 건물 에너지 관리 등 물리적 시스템에 직접적인 영향을 미치는 분야에서는 학습 과정 자체가 위험을 초래할 수 있다. 따라서 오프라인 학습이 필수적이며, 데이터에는 안전·비안전 궤적이 혼재한다. - 기존 오프라인 안전 RL의 한계 - 제약 완화/공동 최적화 방식은 안전을 ‘소프트’하게 다루어, 최적화 과정에서 안전 경계가 점
1. 연구 배경 및 동기 - 시간 지연 시스템 은 제조 공정, 신경망, 퍼지 시스템 등 다양한 분야에서 필연적으로 나타나며, 지연이 시스템의 불안정성과 성능 저하를 초래한다. - 기존 연구는 정적/상수 지연 에 초점을 맞추었으며, 시간‑가변 지연 에 대한 분석·합성은 아직도 보수성이 크고 비볼록(BMI) 형태의 조건이 많이 존재한다. - LPV 시스템 은 파라미터 변동을 명시적으로 모델링함으로써 스케줄링 제어에
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 전력 시스템의 탈중앙화 : DER(분산형 에너지 자원)의 급증과 기후 정책·비용 감소 추세가 기존 중앙집중형 전력망을 한계에 몰아넣고 있다. - 지역 에너지 시장(LEM)의 등장 : P2P 거래와 유연성 서비스를 통해 지역 수준에서 전력 흐름을 최적화하려는 시도가 활발히 진행 중이다. - LEM 설계의 ‘삼중고(Trilemma)’ 1. 효율·확장성 – 수백·수천 개 에
1. 연구 배경 및 필요성 - 기초 모델 은 대규모 비지도 데이터에서 일반화 가능한 표현을 학습해 다양한 다운스트림 작업에 빠르게 전이할 수 있다. - 전기뇌파(EEG)·뇌자기공명(MEG)와 같은 전기생리학적 데이터는 시간 해상도가 높고 다변량 시계열 형태이므로, 자연어·이미지와는 다른 토크나이제이션 요구사항을 가진다. - 기존 연구에서는 패치(patching), 시간‑주파수 변환, 벡터 양자화(VQ) 등 비샘플‑
1. 연구 배경 및 필요성 - 전염병 대응의 급변성 : COVID‑19, 인플루엔자, 에볼라 등 다양한 병원체가 전 세계적으로 반복 발생하면서, 빠른 모델링·시뮬레이션 역량이 필수적이다. - 모델 다양성의 양면성 : PBM, MPM, ABM 등 각각 장·단점이 존재하지만, 현재는 특정 모델에 특화된 도구가 흩어져 있어 통합된 비교·전이 가 어려움. - 소프트웨어 파편화 : 기존 오픈소스 패키지는 모델 종류·공간
1. 연구 배경 및 필요성 - 측정 기반 통계 모델의 중요성 : 6G·ISAC 등 차세대 서비스는 고주파(>6 GHz), 넓은 대역폭, 복잡한 안테나 방사패턴을 요구한다. 기존의 경험적 모델은 이러한 복합성을 충분히 포착하지 못한다. - AI‑기반 채널 모델링의 전제 : 딥러닝·생성 모델이 실제 환경을 학습하려면, 물리적으로 검증된 대규모 데이터셋이 필수이다. NYUSIM은 10년 이상 누적된 실측 데이터를 바탕으로 “골드
1. 연구 배경 및 필요성 - 임상적 병목 : iEEG 해석은 수시간~수일에 달하는 수작업 검토가 필요하고, 전문가 간 일관성이 낮아(Inter‑rater reliability) 치료 계획에 변동성을 초래한다. - 데이터 과학적 한계 : 기존 공개 iEEG 데이터는 포맷·채널 명명·임상 메타데이터가 서로 달라, 모델 학습·평가에 큰 장벽이 된다. 또한, 표준화된 벤치마크가 없어 연구 간 성능 비교가 불가능했다. 2
1. 연구 배경 및 동기 - LLM 기반 레트로합성 : DeepRetro 등 기존 시스템은 LLM의 창의적 제안과 MCTS 탐색을 결합했지만, 화학 선택성(chemoselectivity, regioselectivity) 을 반영한 세밀한 제약을 적용하기 어려웠다. - 보호 그룹 선택의 부재 : 보호가 필요한 기능기와 적절한 보호 그룹을 자동으로 식별·제안하지 못해, 모델이 비현실적인 경로를 생성하거나 “hallucina
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 표현 병목 : 기존 오디오 파이프라인은 멜‑스펙트로그램으로 변환해 이미지‑CNN에 입력하지만, 위상 정보와 짧은 순간 이벤트(크랙클, 휘슬 등)를 소실한다. - 데이터 병목 : 공개 호흡음 데이터셋은 규모가 작고 클래스가 제한적이며, 메타데이터(연령·증상 등)와의 정형화된 결합이 부족하다. 이 두 병목을 동시에 해결하려는 시도는 아직 부족했으며, 특히 멀티모달 (음성 + 텍스트) 통
1. 연구 배경 및 동기 - SPDE 수치 해석 은 1차원에서 강수렴 결과가 풍부히 축적돼 왔으나, 다차원(특히 random field 설정)에서는 아직 체계적인 이론이 부족하다. - Riesz 잡음은 공간적 장거리 상관 을 모델링하는 대표적인 커널로, α ∈ (0, 2∧d/2) 구간에서 정의된다. 이 잡음에 대한 수치 스키마는 기존에 Euler‑Maruyama 기반 방법만이 다루어졌으며, 시간 스텝 제한(CFL)이나
1. 연구 배경 및 필요성 - 다목적 충돌 : 실제 도로에서는 충돌 회피 vs 차선 유지, 승객 편안함 vs 도로 규칙 등 목표 간 충돌이 빈번히 발생한다. 기존 평가 지표는 대부분 단일 목표(충돌률, L2 거리 등) 혹은 가중합 형태로 우선순위를 암묵적으로만 반영한다. - 명시적 우선순위 : Rulebook
1. 연구 배경 및 필요성 - 유전자‑레벨 한계 : 기존 단일세포 교란 예측 모델(CPA, scGen, GEARS 등)은 교란을 ‘유전자 ID’ 혹은 정적 그래프 노드로만 표현한다. 이는 CRISPR‑i/a, 베이스 편집 등 정밀 좌위 교란 을 수행할 수 있는 최신 실험 기술과 불일치한다. - 조절 요소의 다양성 : 같은 유전자를 표적으로 하더라도, 코딩 영역 vs. 특정 enhancer, 혹은 대체 TSS 등 다른
1. 연구 배경 및 필요성 - 다중스케일 흐름 은 큰 스케일의 장기 진화와 작은 스케일의 미세 구조가 동시에 존재해 전통적인 CFD(유한 차분·볼륨·요소) 방식으로는 계산 비용이 폭발적으로 증가한다. - 과학‑머신러닝(SciML) 은 물리 법칙을 보존하면서 데이터 기반 모델링을 시도했지만, 오토리그레시브(AR) 모델은 장기 안정성에, 디퓨전 모델 은 시간 일관성에 각각 한계를 보인다. - 이러한 ‘시간‑해
1. 연구 배경 및 필요성 - Oculomics 흐름에 따라 안저 사진에서 추출한 혈관 특성이 고혈압, 신장질환, 뇌졸중, 심혈관 위험 등 전신 질환과 연관됨이 다수 보고되고 있다. - 기존 자동화 도구(PVBM, AutoMorph)는 전역적인 바이오마커 는 제공하지만, 해부학적 기준(특히 fovea 위치) 을 활용한 지역별 정밀 측정과 방향성 그래프 기반 토폴로지 분석이 부족했다. - 또한 시각화·해석 도
1. 연구 배경 및 필요성 - ADL 컴파일러의 복잡성 : 고수준 언어는 “시간‑비의미”와 “자원‑무관” 형태로 작성되며, 컴파일러는 이를 사이클‑정밀 스케줄링, FSM 구현, 파이프라인/병렬 구조 등 저수준 하드웨어 구조로 변환한다. 이 과정에서 사용되는 휴리스틱은 경우에 따라 큰 성능 변동을 야기한다. - 전통적인 디버깅 한계 : 파형 뷰어는 신호 레벨을 보여주지만, 고수준 제어 흐름과의 매핑이 부족해 “어디서, 왜” 성능 저하가
1. 연구 배경 및 동기 - 실제 적용 사례 : 연합 학습(특히 vertical FL), 가우시안 드롭아웃, 무선 채널을 통한 데이터 전송 등에서 입력 피처가 부분적으로 손실·노이즈가 섞이는 상황이 빈번히 발생한다. - 기존 연구와 차별점 : 기존 드롭아웃·노이즈 분석은 주로 활성화 후 마스크를 가정하거나, 잡음이 선형적으로 작용하는 경우에 한정돼 있었다. 본 논문은 활성화 전 에 곱해지는 가우시안 마스크를 다루어, 비선
1. 문제의 배경 및 기존 결과 - 브루어트 순서 는 대수 조합론·Schubert 다양체 이론에서 핵심적인 부분 순서이며, 두 순열이 “비교 가능”하다는 조건은 (0,1)-행렬 기준식 (1) 로도 표현된다. - Hammett‑Pittel(2006)은 Pₙ 에 대해
1. 연구 배경 및 동기 - Breuer‑Major 정리 는 가우시안 시계열의 비선형 변환에 대해 CLT 를 제공하지만, 기존 결과는 1차 과정(스칼라) 수준에 머물러 있다. - 함수형 확장 (Nourdin‑Nualart, 2020)은 L^{p}_{1} 조건을 도입해 비선형 함수 f 가 무한 chaos 를 가질 때도 기능적 수렴을 얻었지만, 여전히 Skorokhod 공간 에 국한된다. - 거친 경로 이론 은 2차
1. 연구의 배경 및 필요성 - 전통 SIR 모델의 한계 : 고전적인 Kermack‑McKendrick 방정식은 완전 혼합 가정과 국소 접촉을 전제로 하며, 실제 전염병 데이터에서 관찰되는 장거리 상관, “버스트” 현상, 다중 초점 발발, 초확산 등을 설명하지 못한다. - 비국소성 도입의 기존 시도 : 분수 미분, Lévy‑flight 모델 등은 비국소성을 수학적으로 삽입했지만, 물리적 메커니즘에 대한 직관적 해석이 부족했다.
1. 연구 배경 및 동기 - 연속 공간에서의 기존 이론 : (mathbb R^{d})와 비유클리드 다양체(예: 하이퍼볼릭 공간)에서의 열·분수 열 방정식에 대한 대시간 비대칭성은 잘 알려져 있다. 특히, 질량 보존과 자기유사(self‑similar) 스케일링이 핵심 역할을 한다. - 이산 공간의 공백 : 격자 (mathbb Z^{d})와 유한 그래프에서의 비슷한 결과는 아직 체계적으로 정리되지 않았다. 특히, 분수 차수 ((-
1. 연구 배경 및 필요성 - 경쟁위험의 실무적 중요성 - 비심혈관 사망이 MACE 관찰을 차단하면 “관찰되지 않은 사건”이 발생해 추정치에 편향을 초래할 수 있다. - NEJM 등 고위험 저널은 경쟁위험을 고려한 분석을 권고하지만, “얼마나 많은 비율이 될 때”가 명확히 제시되지 않아 연구자들이 혼란을 겪는다. - Cox vs. Fine‑Gray의 근본적 차이 - Cox 모델은 조건부 위험비 (haz
1. 연구 배경 및 동기 호환계통(compatible systems)은 수체 (K) 위의 (ell)-adic 표현들을 (ell)에 따라 일관되게 묶은 구조로, 대수기하학·수론·자동형식 이론 사이의 다리 역할을 한다. 기존 연구에서는 알제브라적 모노드로미 군 (G_lambda) 의 (lambda)-독립성(특히 정체성 성분) 잠재 아벨리안 몽타주 (potentially abelian quotients)와 잔여 비가환
1. 연구 배경 및 동기 - 가우시안 보상의 보편성 : 물리·경제 시스템에서 노이즈가 가우시안으로 근사되는 경우가 많아, 가우시안 보상 모델은 실무 적용성이 높다. - 클러스터 구조 : 실제 시스템(예: mmWave 주파수‑빔, 자산군)에서는 옵션이 자연스럽게 그룹화되어 있다. 기존 MAB 연구는 클러스터를 활용했지만, Unimodal 특성을 동시에 이용한 연구는 부족했다. 2. 주요 기여 번호
1. 연구 배경 및 동기 - 다중 에이전트 시스템(MAS) 의 협동 제어는 로봇 군집, 스마트 그리드, 자율 차량 등 다양한 분야에서 핵심 기술이다. - 기존 연구는 비대칭(비전달) 정보 구조 와 점근적(asymptotic) 수렴 에 초점을 맞추었으며, 수렴 속도가 초기 조건에 크게 의존한다. - 고정시간(fixed‑time) 안정성 은 초기 상태와 무관하게 사전에 지정된 상한 시간 내에 수렴을 보장함으로써
1. 연구 배경 및 동기 - 비정합 FEM (특히 CR 요소)은 안정성(stability) 과 간단한 구현 때문에 널리 사용되지만, 고차원(고차수)에서는 공간 비포함성(non‑nestedness) 문제로 적응적 수렴 이론이 미비했다. - 기존 연구는 (k=1) 에 대해서만 이산 신뢰성 을 입증했으며, 고차(odd) 차수 에 대한 일반화는 아직 해결되지 않은 과제였다. 2. 주요 기
1. 연구 배경 및 문제 설정 - 산술 차 집합 K-K' 은 프랙털 기하와 동역학계에서 “양의 레베그 측도” 혹은 “내부점 존재” 여부를 판단하는 핵심 객체다. - 차원 부족 dim_H K+dim_H K'<d 이면 K-K' 는 레베그 측도가 0이고, 대부분의 평행이동 t 에 대해 Kcap(K'+t)=emptyset 임이 알려져 있다. - 반대로 차원 합이 d 를 초과하면 “양의 측도·내부점”이 기대되지만, 고차원(
1. 연구 배경 및 필요성 - 비모수 검정의 한계 : 전통적인 윌콕슨‑Mann‑Whitney 검정은 공변량 정보를 전혀 활용하지 않으며, 특히 공변량‑적응 랜덤화 가 적용된 임상시험에서는 기존 asymptotic 결과가 적용되지 않는다. - 규제기관 권고 : ICH‑E9, EMA, FDA 등은 “가능한 최소 가정 하에 공변량을 활용하라”는 입장을 명시하고 있어, 모델‑프리 보정 에 대한 요구가 높다. 2
1. 연구 배경 및 동기 - 주파수 조정 vs 스펙트럼 순도 트레이드‑오프 : 전통적인 전자식 VCO·YIG·DRO 등은 넓은 조정 범위를 제공하지만, 고품질 Q‑공진기(사파이어, 사파이어 마이크로파 캐비티) 기반 고정 주파수 발진기에 비해 위상 노이즈가 크게 떨어진다. - 광학 주파수 분할(OFD)의 장점 : 광학 레이저는 Q ≈ 10¹⁰ 이상의 품질을 가지므로, 이를 마이크로파로 나누면 이론적으로 제로‑노이즈에 가까운 위상
구분 내용 의의 / 강점 한계 / 개선점 ------ ------ ------------- ---------------- 문제 정의 부호 네트워크에서 커뮤니티를 찾는 문제는 연결 패턴 + 부호 두 축을 모두 활용해야 함. 기존 방법은 주로 쌍(pair) 수준 의 부호만 이용하거나, 부호를 무시하고 이진 SBM에 적용. 부호가 제공하는 고차원(삼각형) 구조 를 활용하지 못함 → 균형 삼각형이
1. 연구 배경 및 동기 - SciML과 신경 연산자의 현황 : 신경 연산자는 PDE 해석을 가속화하는 강력한 도구지만, 물리 법칙(보존, 대칭 등)을 내재화하지 못해 데이터 요구량이 크고, 분포 변동에 취약하다. - 기존 다중물리 사전학습 (예: MPP, DPOT, Hyena)은 서로 다른 PDE를 단순히 병합해 학습하지만, 기본 물리 구성 요소 를 명시적으로 학습에 포함시키지는 않는다. - 핵심 질문
1. 연구 배경 및 동기 - 매듭 위상 분류 는 현재까지 완전한 불변량(complete invariant)이 존재하지 않아, 수학·물리·생물학에서 지속적인 도전 과제이다. - 기존 위상 불변량(Jones, HOMFLY‑PT, Vassiliev 등)은 계산 비용이 크고, 서로 다른 매듭이 동일한 값을 가질 수 있다. - ML은 복잡한 패턴을 자동으로 추출한다는 점에서 매듭 분류에 매력적인 도구로 부상했지만, ‘단축 학습’ 이
구분 내용 ------ ------ 연구 배경 및 필요성 • 최근 MRI·PET 등에서 뇌 실질(interstitium) 내 약물·조영제의 전파가 단순 확산만으로는 설명되지 않음.• 기존 연구는 주로 perivascular 흐름 혹은 glymphatic 시스템 에 초점을 맞췄으나, 간질공간 자체의 주기적 진동 흐름 은 거의 다루지 않음. 핵심 가설 심장 박동·호흡에 의해 발생하는 진동
1. 연구 배경 및 질문 - DGR의 생물학적 역할 : 박테리오파지와 장내 세균에서 숙주 인식, 세포‑세포 상호작용, 환경 감지 등에 관여하는 단백질을 빠르게 다양화한다. - 핵심 미해결 문제 : 고변이 시스템이 장기적으로 유지되기 위한 진화적 조건이 불분명함. 특히, 역전사효소 손실에 따른 취약성 및 지속적 활성화의 비용을 정량화할 필요가 있다. 2. 모델링 접근법 요소 설명 시간 척도 -----
1. 연구 배경 및 동기 - Carleson‑Hunt 정리 가 Fourier 급수의 점별 수렴을 L^2 에서 입증한 이후, 최대 부분합 연산자의 L^p ‑경계(특히 p=2 )는 보통 L(log L)^{1+delta} 와 같은 약한 공간에서 먼저 증명하고 보간을 통해 L^2 로 끌어올린다. - Walsh 함수는 Cantor 군의 문자이며, 그 구조가 이진 디지털(다이아딕) 형태와 일대일 대응한다는 점에서 행렬 이론 과
구분 내용 및 평가 ------ -------------- 연구 배경 심장 전기생리학 시뮬레이션은 고해상도 시공간 격자가 필요하고, 비선형 반응‑확산 방정식·다수의 ODE(이온 모델) 결합으로 인해 선형 시스템이 매우 커진다. 기존 연속형 고차 요소나 전통적인 AMG는 복잡한 실제 해부학적 형상에서 격자 계층을 만들기 어렵다. 핵심 기여 1️⃣ 다각형(Polytopic) 격자 기반 집합화 – 요
1. 연구 배경 및 문제 정의 - 형태 최적화와 제어 이론 : 형태 최적화는 PDE(편미분 방정식) 해를 목적 함수로 하는 분산 제어 문제의 일종이며, 설계 변수는 도메인 자체 라는 점에서 기존 제어 변수와 차별화된다. - 비존재성 문제 : 고전적인 최적 형태가 존재하지 않을 가능성이 크다(오실레이션, 구멍, 퇴화 등). 이는 수치 알고리즘이 초기값에 민감해지는 원인이 된다. - 두 가지 접근법 1.
1. 연구 배경 및 동기 - 평탄성(Differential Flatness) 은 비선형 시스템을 평탄 출력과 그 유한 차수 미분만으로 상태·입력을 완전히 표현할 수 있게 하여, 궤적 계획·추적 제어를 체계화한다. - 정적 피드백 선형화(SFL) 는 평탄 출력이 동시에 시스템을 연쇄 적분기(chain of integrators) 형태로 변환하는 가장 강력한 특수 경우이며, 설계와 해석이 매우 간단해진다. - 대부분의 평탄
1. 연구 배경 및 필요성 - 냉동보호제의 이중 과제 : 고농도는 빙결을 억제해 비정상적인 물리적 손상을 방지하지만, 농도가 높을수록 세포 독성이 급증한다. - 조합 설계의 복합성 : 여러 CPA를 혼합하면 시너지 효과가 기대되지만, 조합 수가 급증(조합 폭발)하여 전통적인 실험 설계로는 탐색이 불가능하다. - 기존 접근법의 한계 : 전수조사, 고정 실험 설계, 혹은 독성 모델링은 차원 수가 늘어날수록 비용·시간이 기
1. 문제 설정 및 물리적 동기 - 파열은 실제 지하수·오염 정화·지하 반응 흐름 등에서 중요한 통로이며, 얇은 두께와 복잡한 미세구조(벽면 거칠기, 내부 장애물) 때문에 직접 수치 시뮬레이션이 비현실적이다. - 저자는 파열을 ε‑스케일 얇은 채널로 모델링하고, 매트릭스와 파열 사이의 물질 교환을 비선형 플럭스 조건(벽면) 및 로빈 조건(장애물)으로 연결한다. 이는 기존 연구에서 주로 선형·확산‑주도 전송에 국한된 점과
1. 연구 배경 및 필요성 - 메타스테이블성 : 신경·생리·물리 시스템은 고정된 상태가 아니라 여러 반안정(semistable) 구성을 빠르게 전이한다는 점을 강조한다. 기존의 정적 요약(스펙트럼, 연결행렬) 은 이러한 전이를 가려버리는 위험이 있다. - 연속 궤적 관점 : 상태를 이산적인 “라벨”로 나누는 대신, 시간에 따라 흐르는 연속적인 궤적 을 분석함으로써 “어디로 움직이는가”에 초점을 맞춘다. 이는 라그
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