KOINEU

Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications

이 논문은 의미론적 벡터 공간을 팀 스포츠 전술에 적용한다는 독창적인 아이디어를 제시함으로써, 기존 전술 분석 방법론과는 차별화된 학술적 가치를 제공한다. 첫째, 선수 개개인을 다차원 벡터로 모델링한다는 접근은 기존의 단순 통계 기반 평가를 넘어, 기술·신체·심리적 특성을 동시에 고려한 복합적인 특성 표현을 가능하게 한다. 특히, 심리적 변수(예: 경기 집중도, 스트레스 수준)를 수치화하여 벡터에 포함시키는 시도는 현재 스포츠 과학에서 아직 충분히 다루어지지 않은 영역이며, 전술적 의사결정에 인간적인 요소를 반영한다는 점에서 의미가

January 01, 2026

Computer Science Artificial Intelligence

Conformal Prediction Under Distribution Shift: A COVID-19 Natural Experiment

이 논문은 컨포멀 예측이 실제 운영 환경에서 마주치는 ‘분포 변동(distribution shift)’에 얼마나 취약한지를 코로나19라는 전 세계적 충격을 이용해 실증적으로 보여준다. 연구자는 8개의 공급망 관련 태스크를 선정하고, 팬데믹 이전과 이후의 데이터 특성을 Jaccard 지수를 통해 정량화하였다. 흥미롭게도, Jaccard 지수가 거의 0에 가까워 특징 자체는 거의 변하지 않았음에도 불구하고, 예측 구간의 실제 커버리지는 0 %에서 86.7 %까지 극단적인 차이를 보였다. 이는 컨포멀 방법이 단순히 특징 분포의 변화를 감

January 01, 2026

Machine Learning Computer Science

Defensive M2S: Training Guardrail Models on Compressed Multi-turn Conversations

Defensive M2S는 기존 가드레일 모델이 전체 대화 히스토리를 입력으로 받아야 하는 구조적 한계를 근본적으로 해결한다는 점에서 의미가 크다. 다중턴 대화는 일반적으로 토큰 수가 O(n²) 수준으로 급증하는데, 이는 특히 10턴 이상으로 길어지는 실제 서비스 시나리오에서 GPU 메모리와 연산 시간의 병목을 초래한다. 논문은 이를 ‘Multi‑turn to Single‑turn (M2S)’ 압축이라는 간단하지만 효과적인 변환 규칙으로 전환한다. 구체적으로, 각 턴의 핵심 발화만을 남기고, 대화 흐름을 유지하기 위해 하이픈(–),

January 01, 2026

Computer Science NLP Model

Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations

본 논문은 기존 클라우드‑중심 협상 플랫폼이 갖는 “데이터 중앙집중 → 보안 위협 → 사용자 신뢰 저하”라는 구조적 문제를 근본적으로 재구성한다는 점에서 학술적·산업적 의의를 가진다. 첫 번째로, 디바이스‑네이티브( device‑native ) 아키텍처는 모든 협상 로직과 제약 조건을 사용자의 로컬 환경에 격리함으로써 데이터 탈취 위험을 최소화한다. 이는 특히 GDPR·CCPA 등 데이터 주권 규제가 강화되는 현재 상황에서 법적·규제적 컴플라이언스를 자연스럽게 충족한다는 장점이 있다. 두 번째로, 제로 지식 증명(zero‑knowl

January 01, 2026

Computer Science Cryptography and Security

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

No Image

FlashInfer-Bench: Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems

FlashInfer‑Bench 논문은 “AI‑generated GPU kernel”이라는 최신 연구 흐름을 실제 서비스 환경에 적용하기 위한 인프라스트럭처 설계라는 관점에서 매우 의미 있는 기여를 하고 있다. 첫 번째 핵심은 FlashInfer Trace 라는 메타데이터 스키마이다. 기존에 LLM이 생성한 코드를 단순히 텍스트로 저장하고 인간이 수동으로 검증하는 방식은 확장성이 떨어진다. Trace는 커널 인터페이스(입출력 텐서 형태, 메모리 요구량), 워크로드 특성(배치 크기, 시퀀스 길이), 구현 세부사항(언어, 컴파일 옵션)

January 01, 2026

Computer Science Artificial Intelligence System

No Image

Geometric Regularization in Mixture-of-Experts: The Disconnect Between Weights and Activations

Mixture‑of‑Experts(MoE) 구조는 수백에서 수천 개의 전문가 중 일부만을 선택적으로 활성화함으로써 계산 비용을 크게 절감한다는 장점이 있다. 그러나 전문가들이 실제로 서로 다른 기능을 수행하도록 만들기 위해서는 “전문가 다양성”이 필수적이며, 이를 달성하기 위한 다양한 정규화 기법이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 가장 직관적인 접근법 중 하나인 가중치 직교 손실을 적용하여 전문가 간의 기하학적 차이를 강제하고, 그 효과를 다각도로 평가하였다. 첫 번째 실험에서는 가중치 공간 중복도(MSO, Mean Subspace

January 01, 2026

Machine Learning Computer Science

No Image

Language as Mathematical Structure: Examining Semantic Field Theory Against Language Games

이 논문은 최근 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 급격한 성능 향상이 의미론 연구에 미치는 함의를 두 축으로 나누어 고찰한다. 첫 번째 축은 루트비히 비트겐슈타인의 후기 철학에 기반한 사회구성주의적 ‘언어게임’ 접근이다. 여기서는 의미가 화자 간의 관습적 상호작용과 사용 상황에 의해 형성된다고 보며, 어떠한 형식적 규칙도 의미를 완전히 설명할 수 없다고 주장한다. 두 번째 축은 저자가 제안한 ‘의미장 이론(Semantic Field Theory)’으로, 언어를 연속적인 의미 공간 안에서 서로 얽힌

January 01, 2026

Computer Science NLP

No Image

Latent Flow Matching for Expressive Singing Voice Synthesis

본 논문은 최근 가창 음성 합성 분야에서 각광받고 있는 조건부 변분 오토인코더(cVAE) 구조의 근본적인 한계를 짚고 있다. cVAE는 학습 시에 실제 녹음으로부터 추정된 후방(latent posterior) 분포와, 합성 시에 사전(latent prior) 분포를 각각 이용한다. 이 두 분포는 이론적으로는 KL 발산을 최소화하도록 학습되지만, 실제 데이터의 복잡성, 특히 가창 음성의 미세한 진동(비브라토)이나 억양 변동(마이크로 프로소디) 같은 고주파 변동을 완전히 포착하기는 어렵다. 결과적으로 사전 샘플을 그대로 사용하면 후방

January 01, 2026

No Image

Sparse Probabilistic Coalition Structure Generation: Bayesian Greedy Pursuit and $ell_1$ Relaxations

이 논문은 연합 구조 생성(CSG) 문제에 ‘가치가 관측을 통해 학습돼야 한다’는 새로운 전제를 도입함으로써 기존 연구와 차별화한다. 전통적인 CSG는 모든 가능한 연합에 대한 정확한 가치 함수가 주어졌다고 가정하고, 그 위에서 최적의 연합 분할을 찾는다. 그러나 실제 사회·경제 시스템에서는 개별 연합의 가치를 직접 측정하기 어렵고, 대신 여러 에피소드(예: 협상 라운드, 프로젝트 수행 결과)에서 얻은 총 보상만 관찰된다. 저자들은 이러한 상황을 ‘희소 선형 회귀’ 모델로 정형화한다. 즉, 한 에피소드의 총 보상 Yₜ는 소수(K)개

January 01, 2026

Computer Science Game Theory

VisNet: Efficient Person Re-Identification via Alpha-Divergence Loss, Feature Fusion and Dynamic Multi-Task Learning

VisNet은 현재 사람 재식별 분야에서 가장 큰 과제 중 하나인 “정확도와 연산 효율성 사이의 트레이드오프”를 해결하려는 시도로 눈에 띈다. 첫 번째 핵심 기여는 ResNet‑50의 네 단계(feature map)들을 순차적으로 결합하면서도 별도의 병렬 브랜치를 도입하지 않은 점이다. 이는 기존의 멀티‑스케일 접근법이 흔히 겪는 파라미터 폭증과 메모리 사용량 증가 문제를 크게 완화한다. 자동 주의(attention) 모듈이 각 스케일별 특징에 가중치를 부여함으로써, 저해상도에서 추출된 전역적인 형태 정보와 고해상도에서 얻어지는 세

January 01, 2026

Computer Vision Computer Science Learning

< Category Statistics (Total: 5013) >

Astrophysics

Condensed Matter

Economics

Electrical Engineering and Systems Science

102

General

4157

General Relativity

HEP-EX

HEP-PH

HEP-TH

MATH-PH

Nonlinear Sciences

Physics

126

Quantitative Biology

Quantum Physics

Statistics

Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications

Conformal Prediction Under Distribution Shift: A COVID-19 Natural Experiment

Defensive M2S: Training Guardrail Models on Compressed Multi-turn Conversations

Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations

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

FlashInfer-Bench: Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems

Geometric Regularization in Mixture-of-Experts: The Disconnect Between Weights and Activations

Language as Mathematical Structure: Examining Semantic Field Theory Against Language Games

Latent Flow Matching for Expressive Singing Voice Synthesis

Sparse Probabilistic Coalition Structure Generation: Bayesian Greedy Pursuit and $ell_1$ Relaxations

VisNet: Efficient Person Re-Identification via Alpha-Divergence Loss, Feature Fusion and Dynamic Multi-Task Learning

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Table of Contents

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Can Semantic Methods Enhance Team Sports Tactics? A Methodology for Football with Broader Applications

Conformal Prediction Under Distribution Shift: A COVID-19 Natural Experiment

Defensive M2S: Training Guardrail Models on Compressed Multi-turn Conversations

Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations

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

FlashInfer-Bench: Building the Virtuous Cycle for AI-driven LLM Systems

Geometric Regularization in Mixture-of-Experts: The Disconnect Between Weights and Activations

Language as Mathematical Structure: Examining Semantic Field Theory Against Language Games

Latent Flow Matching for Expressive Singing Voice Synthesis

Sparse Probabilistic Coalition Structure Generation: Bayesian Greedy Pursuit and $ell_1$ Relaxations

VisNet: Efficient Person Re-Identification via Alpha-Divergence Loss, Feature Fusion and Dynamic Multi-Task Learning

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