KOINEU Logo
No Image

2501.08552

๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋‚ด์šฉ(์ œ๋ชฉ, ์ดˆ๋ก, ๋ณธ๋ฌธ, ์ €์ž, ๋ฐœํ‘œ์ผ ๋“ฑ)์ด ํ˜„์žฌ ์ œ๊ณต๋˜์ง€ ์•Š์•„ ์‹ฌ์ธต์ ์ธ ๋ถ„์„์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ arXiv ๋…ผ๋ฌธ ๋ถ„์„ ์ ˆ์ฐจ๋ฅผ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ ๋“ค์„ ๊ฒ€ํ† ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ ๋ฐ ํ‚ค์›Œ๋“œ ์ถ”์ • arXiv ์‹๋ณ„์ž `2501.08552`๋Š” 2025๋…„ 1์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ž„์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ•ด๋‹น ๋ฒˆํ˜ธ๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ๋ถ„์•ผ๋ฅผ ์ •ํ™•ํžˆ ์•Œ ์ˆ˜ ์—†์œผ๋‚˜, arXiv๋Š” ๋ฌผ๋ฆฌํ•™(physics), ์ˆ˜ํ•™(math), ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™(cs), ํ†ต๊ณ„(stat), ์ „์ž๊ณตํ•™(eess) ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฒˆ

No Image

2502.13333

1. ์ œ๋ชฉ ๋ฐ ์‹๋ณ„์ž ํ•ด์„ โ€œ2502.13333โ€์€ arXiv์™€ ๊ฐ™์€ ์‚ฌ์ „ ์ธ์‡„ ์„œ๋ฒ„์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๊ณ ์œ  ์‹๋ณ„์ž(ID) ํ˜•์‹์œผ๋กœ ๋ณด์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ โ€œYYMM.NNNNNโ€ ํ˜•ํƒœ์ด๋ฉฐ, ์—ฌ๊ธฐ์„œ๋Š” 2025๋…„ 2์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์˜๋ฏธํ•  ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ๋†’์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2. ํ˜„ ๋‹จ๊ณ„์—์„œ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ถ”๋ก  ๋ถ„์•ผ ์ถ”์ • : arXiv๋Š” ๋ฌผ๋ฆฌยท์ˆ˜ํ•™ยท์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™ยทํ†ต๊ณ„ยท์ „๊ธฐยท์ „์žยท์–‘์ž ๊ณผํ•™ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ๋ฅผ ํฌ๊ด„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฒˆํ˜ธ๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ์–ด๋А ๋ถ„์•ผ์ธ์ง€ ํŒ๋‹จํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฐ๊ตฌ ๊ทœ๋ชจ : ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ 5์ž๋ฆฌ(13333)์ธ ์ ์œผ๋กœ ๋ณด์•„, ํ•ด๋‹น ์›”์— ์ด๋ฏธ ์ˆ˜์ฒœ ๊ฑด ์ด์ƒ์˜ ๋…ผ๋ฌธ์ด ์ œ์ถœ

No Image

2502.14574

> โš ๏ธ ์ฃผ์˜ : ์•„๋ž˜ ๋ถ„์„์€ ์‹ค์ œ ๋…ผ๋ฌธ ํ…์ŠคํŠธ๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜์ง€ ๋ชปํ•œ ์ƒํƒœ ์—์„œ ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ arXiv ๋…ผ๋ฌธ ๊ตฌ์กฐ์™€ 2025๋…„ ์ดˆ๋ฐ˜ ์—ฐ๊ตฌ ํŠธ๋ Œ๋“œ๋ฅผ ํ† ๋Œ€๋กœ ์ถ”์ •ํ•œ ๊ฐ€์ƒ์˜ ์˜ˆ์‹œ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. > ์ •ํ™•ํ•œ ๋‚ด์šฉ ํŒŒ์•…์„ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋…ผ๋ฌธ PDF๋ฅผ ์ง์ ‘ ์—ด์–ด ๋ณด์‹œ๊ธธ ๊ถŒ์žฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 1๏ธโƒฃ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ ์‹œ๋Œ€์  ํ๋ฆ„ : 2024โ€‘2025๋…„ ์‚ฌ์ด์— ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ์–‘์ž์ปดํ“จํŒ…, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ณตํ•ฉ ์‹œ์Šคํ…œ ์ตœ์ ํ™” ๋ถ„์•ผ๊ฐ€ ๊ธ‰๊ฒฉํžˆ ์„ฑ์žฅํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ฃผ์ œ : ID๊ฐ€ `2502.14574`์ธ ์ ์„ ๊ณ ๋ คํ•˜๋ฉด, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฌผ๋ฆฌ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ , ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์‹ ๊ฒฝ๋ง , ํ˜น์€ ์–‘์ž

No Image

2503.21297

1. ์ œ๊ณต๋œ ์ •๋ณด์˜ ํ•œ๊ณ„ ์ดˆ๋ก ๋ถ€์žฌ : ์ดˆ๋ก์€ ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์ „์ฒด ํ๋ฆ„์„ ํ•œ๋ˆˆ์— ํŒŒ์•…ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ํ•ด ์ฃผ๋Š” ํ•ต์‹ฌ ์š”์†Œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ดˆ๋ก์ด ์—†์„ ๊ฒฝ์šฐ, ๋…์ž๋Š” ์—ฐ๊ตฌ ๋™๊ธฐ์™€ ์ฃผ์š” ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ถ”์ •ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋ณธ๋ฌธ ์ „์ฒด๋ฅผ ์ผ์ผ์ด ๊ฒ€ํ† ํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ณธ๋ฌธ ๋น„์–ด ์žˆ์Œ : ๋ณธ๋ฌธ์ด ์ „ํ˜€ ์ œ๊ณต๋˜์ง€ ์•Š์•„ ์—ฐ๊ตฌ ์งˆ๋ฌธ, ๊ฐ€์„ค ์„ค์ •, ์‹คํ—˜ ์„ค๊ณ„, ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„, ๊ฒฐ๋ก  ๋“ฑ์— ๋Œ€ํ•œ ์–ด๋– ํ•œ ๋‹จ์„œ๋„ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2. ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ์žˆ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ ์ถ”์ • arXiv ID ํ•ด์„ : โ€œ2503.21297โ€์€ arXiv์˜ 2025๋…„ 3์›”(YYMM) ๊ตฌ๊ฐ„์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 2025๋…„

No Image

2504.01695

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๋ฒˆํ˜ธ(2504.01695)๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ๋ฅผ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ 2025๋…„ 4์›”์— ์—…๋กœ๋“œ๋œ ๋…ผ๋ฌธ๋“ค์€ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ๋ฌผ๋ฆฌํ•™, ์ˆ˜ํ•™, ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™ ๋“ฑ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ถ„์•ผ๋ฅผ ํฌ๊ด„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฐ๊ตฌ ๋™๊ธฐ๋ฅผ ์ •ํ™•ํžˆ ์ดํ•ดํ•˜๋ ค๋ฉด ์„œ๋ก (Introduction) ๋ถ€๋ถ„์˜ ๋‚ด์šฉ์ด ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก  ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก (์‹คํ—˜ ์„ค๊ณ„, ์ด๋ก  ๋ชจ๋ธ, ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋“ฑ)์— ๋Œ€ํ•œ ์„œ์ˆ ์ด ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ, ์–ด๋–ค ์ ‘๊ทผ๋ฒ•์„ ์‚ฌ์šฉํ–ˆ๋Š”์ง€ ํŒ๋‹จํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋งŒ์•ฝ ๋ฐฉ๋ฒ•(Method) ์„น์…˜์ด ์ œ๊ณต๋œ๋‹ค๋ฉด, ์‚ฌ์šฉ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹, ์‹คํ—˜ ํ™˜๊ฒฝ, ์ˆ˜ํ•™์  ์ฆ๋ช…

No Image

2505.02455

> 1. ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๊ธฐ๋Œ€ ํšจ๊ณผ > arXiv ID 2505.02455 ๋Š” 2025๋…„ 5์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ž„์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ•ด๋‹น ์‹œ์ ์€ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ์–‘์ž์ปดํ“จํŒ…, ๋ฐ”์ด์˜คํ—ฌ์Šค, ์ง€์†๊ฐ€๋Šฅ ์—๋„ˆ์ง€ ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ๊ธ‰๊ฒฉํ•œ ๊ธฐ์ˆ  ํ˜์‹ ์ด ์ผ์–ด๋‚˜๋˜ ์‹œ๊ธฐ์ด๋ฏ€๋กœ, ๋…ผ๋ฌธ์ด ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์ฃผ์ œ ์—ญ์‹œ ์ตœ์‹  ์—ฐ๊ตฌ ํŠธ๋ Œ๋“œ์™€ ๋ฐ€์ ‘ํ•˜๊ฒŒ ์—ฐ๊ด€๋  ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ๋†’์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > ๋น„๋ก ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์ œ๋ชฉยท์ดˆ๋กยท๋ณธ๋ฌธ์ด ์—†์ง€๋งŒ, arXiv ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ 5์ž๋ฆฌ(02455)์ธ ์ ์„ ๊ณ ๋ คํ•˜๋ฉด ๋น„๊ต์  ๋†’์€ ์ˆœ์œ„(์ดˆ๋ฐ˜)๋กœ ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ผ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Š” ์ €์ž๋“ค์ด ํ•ด๋‹น ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๊ณต๊ฐœํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š”

No Image

2505.03750

1. ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ถ”๋ก  ์‹๋ณ„์ž ๊ตฌ์กฐ : `2505.03750`์€ 2025๋…„ 5์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ž„์„ ์˜๋ฏธํ•œ๋‹ค. ์ด ์‹œ์ ์˜ arXiv ์ฃผ์š” ํŠธ๋ Œ๋“œ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ•˜๋ฉด, ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ์–‘์ž์ปดํ“จํŒ…, ๋ฐ”์ด์˜ค์ธํฌ๋งคํ‹ฑ์Šค, ๋ฌผ๋ฆฌํ•™(ํŠนํžˆ ๊ณ ์—๋„ˆ์ง€ ๋ฌผ๋ฆฌ) ๋ถ„์•ผ๊ฐ€ ํ™œ๋ฐœํžˆ ๋ฐœํ‘œ๋˜๊ณ  ์žˆ์—ˆ๋‹ค. ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ ์ถ”์ • : ์ดˆ๋ก์ด ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ ์ •ํ™•ํ•œ ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋ฅผ ์•Œ ์ˆ˜ ์—†์ง€๋งŒ, ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ `037xx` ๋Œ€์—ญ์— ์œ„์น˜ํ•œ๋‹ค๋ฉด ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ `cs.AI`, `cs.LG`, `physics.hep th` ๋“ฑ๊ณผ ๊ฐ™์€ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๊ฐ€ ๋งŽ๋‹ค. 2. ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ์žˆ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅยท๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ : 2

No Image

2507.12901

> ๋ถ„์„์„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•„์š”ํ•œ ์ •๋ณด > 1. ๋…ผ๋ฌธ ์ œ๋ชฉ โ€“ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ์™€ ํ•ต์‹ฌ ํ‚ค์›Œ๋“œ๋ฅผ ํŒŒ์•…ํ•˜๋Š” ๋ฐ ํ•„์ˆ˜์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. > 2. ์ €์ž ๋ฐ ์†Œ์† โ€“ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ๊ณผ ํ•ด๋‹น ๋ถ„์•ผ์—์„œ์˜ ์˜ํ–ฅ๋ ฅ์„ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. > 3. ์ดˆ๋ก(๋˜๋Š” ์ฃผ์š” ๋‚ด์šฉ ์š”์•ฝ) โ€“ ์—ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ , ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก , ๊ฒฐ๊ณผ, ๊ฒฐ๋ก ์„ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ํŒŒ์•…ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > 4. ํ•ต์‹ฌ ์šฉ์–ดยทํ‚ค์›Œ๋“œ โ€“ ๋ถ„์•ผ๋ณ„ ์ตœ์‹  ํŠธ๋ Œ๋“œ์™€ ์—ฐ๊ด€์„ฑ์„ ๋ถ„์„ํ•˜๋Š” ๋ฐ ํ™œ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. > ์ œ๊ณตํ•ด ์ฃผ์‹œ๋ฉด ์ง„ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ถ„์„ ํ•ญ๋ชฉ > ์—ฐ๊ตฌ ๋™๊ธฐ ๋ฐ ๋ฐฐ๊ฒฝ : ์™œ ์ด ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€ ์ค‘์š”ํ•œ์ง€, ๊ธฐ์กด ์—ฐ๊ตฌ์™€์˜ ์ฐจ๋ณ„์ ์€ ๋ฌด์—‡์ธ์ง€. > ๋ฐฉ๋ฒ•

No Image

2508.11177

1. ์ •๋ณด ๋ถ€์กฑ์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ถ„์„ ํ•œ๊ณ„ ์ œ๋ชฉยท์ดˆ๋กยท๋ณธ๋ฌธ ๋ถ€์žฌ : ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ(์˜ˆ: ๋ฌผ๋ฆฌ, ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™, ์ˆ˜ํ•™ ๋“ฑ)๋ฅผ ํŒŒ์•…ํ•  ์ˆ˜ ์—†์œผ๋ฉฐ, ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋‚ด์šฉ์ ยทํ•™์ˆ ์  ๊นŠ์ด ๋ถ„์„์ด ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ €์žยท์†Œ์†ยทํ‚ค์›Œ๋“œ ๋ฏธํ™•์ธ : ์—ฐ๊ตฌํŒ€์˜ ์ „๋ฌธ์„ฑ, ํ˜‘์—… ๋„คํŠธ์›Œํฌ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ํ•ด๋‹น ๋ถ„์•ผ ๋‚ด ๊ธฐ์กด ์—ฐ๊ตฌ์™€์˜ ์—ฐ๊ณ„์„ฑ์„ ํ‰๊ฐ€ํ•  ๊ทผ๊ฑฐ๊ฐ€ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2. ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ถ”๋ก  ๊ฒฝ๋กœ arXiv ์‹๋ณ„์ž ํ•ด์„ : `2508.11177`์€ 2025๋…„ 8์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ž„์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ์‹œ์ ์— arXiv์— ์˜ฌ๋ผ์˜จ ์ฃผ์š” ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ๋Š” ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ์–‘์ž ๋ฌผ๋ฆฌ, ๊ณ ์—๋„ˆ์ง€ ๋ฌผ๋ฆฌ, ์ˆ˜ํ•™

No Image

2509.07023

1. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ€์กฑ ์ƒํ™ฉ ์ œ๊ณต๋œ ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ : arXiv ID๋งŒ ์กด์žฌํ•˜๊ณ , ์ €์ž, ๋ฐœํ‘œ ์—ฐ๋„, ์ดˆ๋ก, ๋ณธ๋ฌธ์ด ์ „ํ˜€ ์ œ๊ณต๋˜์ง€ ์•Š์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์›์ธ : ์•„์ง ๊ณต๊ฐœ๋˜์ง€ ์•Š์€ ์‚ฌ์ „ ์ธ์‡„(preprint)์ผ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ID๊ฐ€ ๊ฐ€์ƒ์˜ ์˜ˆ์‹œ์ด๊ฑฐ๋‚˜ ์˜คํƒ€์ผ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ์‹œ์Šคํ…œ ์˜ค๋ฅ˜๋กœ ์ธํ•ด ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๋ˆ„๋ฝ๋œ ๊ฒฝ์šฐ 2. ๋Œ€์‘ ๋ฐฉ์•ˆ arXiv ์›น์‚ฌ์ดํŠธ ์ง์ ‘ ํ™•์ธ : `https://arxiv.org/abs/2509.07023` ๋กœ ์ ‘์†ํ•ด ์ตœ์‹  ์ •๋ณด๋ฅผ ํ™•์ธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. DOI ํ˜น์€ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฒ ์ด์Šค ๊ฒ€์ƒ‰ : Google Scholar, Semantic Scholar

No Image

2509.10934

ํ˜„์žฌ ์ œ๊ณต๋œ ์ž๋ฃŒ์—๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๋ณธ๋ฌธ, ์ดˆ๋ก, ์ €์ž ์ •๋ณด, ๋ฐœํ‘œ ์—ฐ๋„ ๋“ฑ ์–ด๋– ํ•œ ๋‚ด์šฉ๋„ ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์—ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ , ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก , ์ฃผ์š” ๊ฒฐ๊ณผ, ํ•™์ˆ ์  ์˜์˜ ๋“ฑ์„ ๋ถ„์„ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋‚ด์šฉ ๋ถ€์žฌ : ๋…ผ๋ฌธ์˜ ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด์™€ ์‹คํ—˜/์ด๋ก ์  ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ์‹์„ ํŒŒ์•…ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ…์ŠคํŠธ๊ฐ€ ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ, ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ(์˜ˆ: ๋ฌผ๋ฆฌ, ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™, ์ˆ˜ํ•™ ๋“ฑ)์กฐ์ฐจ ์ถ”์ •ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ถ”๊ฐ€ ์ •๋ณด ํ•„์š”์„ฑ : ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์ „์ฒด ํ…์ŠคํŠธ, ์ดˆ๋ก, ํ˜น์€ ์ตœ์†Œํ•œ์˜ ํ‚ค์›Œ๋“œ๊ฐ€ ์ œ๊ณต๋  ๊ฒฝ์šฐ, ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ, ์‚ฌ์šฉ๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐยท๋ชจ๋ธ, ๊ฒฐ๊ณผ ํ•ด์„, ํ–ฅํ›„ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฉํ–ฅ ๋“ฑ์— ๋Œ€ํ•ด ์ƒ์„ธํžˆ

No Image

2509.25591

ํ˜„์žฌ ์ œ๊ณต๋œ ์ •๋ณด๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์‹๋ณ„ ๋ฒˆํ˜ธ(2509.25591)์™€ โ€œAbstract: Noneโ€์ด๋ผ๋Š” ๋ฌธ๊ตฌ๋ฟ์ด๋ฉฐ, ์‹ค์ œ ๋ณธ๋ฌธ ๋‚ด์šฉ, ์ €์ž๋ช…, ๋ฐœํ‘œ ์—ฐ๋„ ๋“ฑ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์ „ํ˜€ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์‹ฌ์ธต์ ์œผ๋กœ ๋ถ„์„ํ•˜๊ธฐ๋Š” ์‚ฌ์‹ค์ƒ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ, ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ํ•™์ˆ  ๋…ผ๋ฌธ ๋ถ„์„ ์ ˆ์ฐจ๋ฅผ ํ† ๋Œ€๋กœ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ ์„ ์งš์–ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 1. ๋…ผ๋ฌธ ๋ฒˆํ˜ธ์™€ ๋ถ„์•ผ ์ถ”์ • โ€œ2509.25591โ€์€ arXiv์™€ ๊ฐ™์€ ์‚ฌ์ „ ์ธ์‡„ ์„œ๋ฒ„์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ์‹๋ณ„์ž ํ˜•์‹๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. arXiv ๋ฒˆํ˜ธ๋Š” ๋ณดํ†ต โ€œYYMM.NNNNNโ€ ํ˜•ํƒœ์ด๋ฉฐ, ์—ฌ๊ธฐ์„œ โ€œ25

No Image

2510.16724

ํ˜„์žฌ ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋‚ด์šฉ(์ œ๋ชฉ, ์ดˆ๋ก, ๋ณธ๋ฌธ ๋“ฑ)์ด ์—†๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ƒ์„ธํ•œ ๋ถ„์„์„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์•„๋ž˜๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์„ ํšจ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ๋ถ„์„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•„์š”ํ•œ ์ •๋ณด์™€, ํ•ด๋‹น ์ •๋ณด๊ฐ€ ํ™•๋ณด๋˜์—ˆ์„ ๋•Œ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ถ„์„ ํ•ญ๋ชฉ์„ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. 1. ๋…ผ๋ฌธ ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ ํ™•๋ณด | ํ•ญ๋ชฉ | ํ•„์š” ์ด์œ  | ํ™•์ธ ๋ฐฉ๋ฒ• | | | | | | ์ œ๋ชฉ | ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ์™€ ํ•ต์‹ฌ ํ‚ค์›Œ๋“œ ํŒŒ์•… | arXiv ํŽ˜์ด์ง€ ๋˜๋Š” PDF ํŒŒ์ผ์—์„œ ํ™•์ธ | | ์ €์ž | ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝยท์ „๋ฌธ์„ฑ ํŒŒ์•… | arXiv ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ | | ์†Œ์†ยท์—ฐ๋ฝ์ฒ˜ | ํ˜‘์—… ๋„คํŠธ์›Œํฌยท์—ฐ๊ตฌ ํ™˜๊ฒฝ ์ดํ•ด | ๋…ผ๋ฌธ ์ฒซ ํŽ˜

No Image

2510.17910

ํ˜„์žฌ ์ œ๊ณต๋œ ์ •๋ณด๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์˜ arXiv ์‹๋ณ„์ž(2510.17910)์™€ โ€œAbstract: Noneโ€์ด๋ผ๋Š” ๋ฌธ๊ตฌ๋ฟ์ด๋ฉฐ, ์‹ค์ œ ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๋ณธ๋ฌธ, ์ดˆ๋ก, ์ €์ž๋ช…, ๋ฐœํ‘œ ์—ฐ๋„ ๋“ฑ ํ•ต์‹ฌ ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์ „ํ˜€ ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒํ™ฉ์—์„œ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ํ•œ๊ณ„์™€ ๊ณ ๋ ค์‚ฌํ•ญ์„ ๋ช…ํ™•ํžˆ ํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 1. ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ€์žฌ ์ œ๋ชฉ : ์‹๋ณ„์ž๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ, ๋ถ„์•ผ, ํ•ต์‹ฌ ํ‚ค์›Œ๋“œ๋ฅผ ํŒŒ์•…ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ €์žยท์†Œ์† : ํ•™์ˆ ์  ์‹ ๋ขฐ๋„์™€ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ์„ ํŒ๋‹จํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์ •๋ณด๊ฐ€ ๋ˆ„๋ฝ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐœํ‘œ ์—ฐ๋„ยท์ €๋„ : ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€ ์ตœ์‹ ์ธ์ง€, ํ˜น์€ ๊ธฐ์กด

No Image

2510.18405

| ํ•ญ๋ชฉ | ๋ถ„์„ ๋‚ด์šฉ (๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๊ฒฝ์šฐ) | | | | | ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ | arXiv ๋ฒˆํ˜ธ๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ์ •ํ™•ํžˆ ์•Œ ์ˆ˜ ์—†์ง€๋งŒ, 2025๋…„ ๊ฐ€์„์— ํ™œ๋ฐœํžˆ ๋‹ค๋ฃจ์–ด์ง„ ์ฃผ์ œ๋“ค์„ ์ถ”์ •ํ•ด ๋ณด๋ฉด ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅยท๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ , ์–‘์ž ์ •๋ณด ๊ณผํ•™ , ์‹ ์žฌ์ƒ ์—๋„ˆ์ง€ ์‹œ์Šคํ…œ , ๋ฐ”์ด์˜คํ—ฌ์Šค ๋“ฑ์ด ์ฃผ์š” ํ›„๋ณด์ž…๋‹ˆ๋‹ค. | | ํ•ต์‹ฌ ์งˆ๋ฌธ | ๋…ผ๋ฌธ์ด ์ œ์‹œํ•  ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ๋†’์€ ์—ฐ๊ตฌ ์งˆ๋ฌธ ์˜ˆ์‹œ: <br>โ€ข โ€œ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋ฉ€ํ‹ฐ๋ชจ๋‹ฌ ๋ชจ๋ธ์˜ ํšจ์œจ์„ฑ์„ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ–ฅ์ƒ์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”๊ฐ€?โ€ <br>โ€ข โ€œ์–‘์ž ์˜ค๋ฅ˜ ์ •์ • ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์‹ค์‹œ๊ฐ„์œผ๋กœ ์ ์šฉํ•˜๋Š” ์ƒˆ๋กœ์šด ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๋Š”?โ€ | | ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก  | ์ตœ์‹  ๋…ผ๋ฌธ๋“ค์€ ๋ณดํ†ต ๋”ฅ๋Ÿฌ

No Image

2510.18731

1. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ€์žฌ์— ๋”ฐ๋ฅธ ํ•œ๊ณ„ ์ดˆ๋ก๊ณผ ๋ณธ๋ฌธ์ด ๋ˆ„๋ฝ๋œ ์ƒํƒœ์—์„œ๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์˜ ๊ณผํ•™์  ๊ธฐ์—ฌ๋„๋ฅผ ํ‰๊ฐ€ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฐ๊ตฌ ์งˆ๋ฌธ, ๊ฐ€์„ค ์„ค์ •, ์‹คํ—˜ ์„ค๊ณ„, ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ฐฉ๋ฒ• ๋“ฑ ํ•ต์‹ฌ ์š”์†Œ๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ๊ฒฐ์—ฌ๋˜์–ด ์žˆ์–ด, ๋…์ž๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์˜๋„์™€ ๊ฐ€์น˜๋ฅผ ์ถ”์ •ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2. ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ์žˆ๋Š” ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ ์ถ”์ • arXiv ์‹๋ณ„์ž โ€œ2510.18731โ€์€ 2025๋…„ 10์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ž„์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ•ด๋‹น ์‹œ์ ์˜ ์ฃผ์š” ํŠธ๋ Œ๋“œ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ•˜๋ฉด, ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅยท๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ์–‘์ž์ปดํ“จํŒ…, ๋ฐ”์ด์˜ค์ธํฌ๋งคํ‹ฑ์Šค, ์ง€์†๊ฐ€๋Šฅ ์—๋„ˆ์ง€ ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ํ™œ๋ฐœํ•œ ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€ ์ง„ํ–‰๋˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฒˆํ˜ธ

No Image

2510.21783

> โ€ป ํ˜„์žฌ ์ƒํ™ฉ > ๋…ผ๋ฌธ ๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ ์ดˆ๋ก ๋ถ€์žฌ : ๋ถ„์„์„ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ์ตœ์†Œํ•œ ์ดˆ๋ก ํ˜น์€ ์„œ๋ก , ์ฃผ์š” ๊ฒฐ๊ณผ์— ๋Œ€ํ•œ ์š”์•ฝ์ด ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. > ์‹œ์  ์ฐจ์ด : 2025๋…„ 10์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์€ ์ œ ํ›ˆ๋ จ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ํฌํ•จ๋˜์ง€ ์•Š์•„, ์ž๋™์œผ๋กœ ๋‚ด์šฉ์— ์ ‘๊ทผํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์š”์•ฝํ•  ์ˆ˜ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๋Œ€์ฒ˜ ๋ฐฉ์•ˆ > 1. ์ดˆ๋ก ์ œ๊ณต : ๋…ผ๋ฌธ์˜ ์ดˆ๋ก(๋˜๋Š” ํ•ต์‹ฌ ์š”์•ฝ)์„ ๋ณต์‚ฌยท๋ถ™์—ฌ๋„ฃ๊ธฐ ํ•ด ์ฃผ์‹œ๋ฉด, ๊ทธ ๋‚ด์šฉ์„ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ์ƒ์„ธ ๋ถ„์„์„ ์ง„ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > 2. ํ•ต์‹ฌ ์„น์…˜ ๊ณต์œ  : ์„œ๋ก , ๋ฐฉ๋ฒ•(Method), ์‹คํ—˜ ๊ฒฐ๊ณผ(Results), ๊ฒฐ๋ก (Conclusion) ๋“ฑ

No Image

2510.23693

1. ํ•ต์‹ฌ ์ •๋ณด ๋ถ€์žฌ์— ๋”ฐ๋ฅธ ํ•œ๊ณ„ ์ดˆ๋กยท๋ณธ๋ฌธ ๋ถ€์žฌ : ์—ฐ๊ตฌ์˜ ๋ฐฐ๊ฒฝ, ๊ฐ€์„ค, ์‹คํ—˜ ์„ค๊ณ„, ์ฃผ์š” ๊ฒฐ๊ณผ ๋“ฑ์„ ์•Œ ์ˆ˜ ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ ๋‚ด์šฉ์  ๋ถ„์„์ด ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ €์žยท์†Œ์†ยทํ‚ค์›Œ๋“œ ๋ฏธ์ œ๊ณต : ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ(์˜ˆ: ๋ฌผ๋ฆฌ, ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™, ์ˆ˜ํ•™ ๋“ฑ)๋ฅผ ์ถ”์ •ํ•  ๊ทผ๊ฑฐ๊ฐ€ ๋ถ€์กฑํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 2. arXiv ์‹๋ณ„์ž๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์ถ”์ • ์‹๋ณ„์ž ๊ตฌ์กฐ : โ€œ2510.23693โ€์€ 2025๋…„ 10์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๋…ผ๋ฌธ์ด๋ฉฐ, ๋’ค์˜ 5์ž๋ฆฌ ๋ฒˆํ˜ธ๋Š” ํ•ด๋‹น ๋‹ฌ์— ์—…๋กœ๋“œ๋œ ์ˆœ์„œ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๋ถ„์•ผ : arXiv๋Š” ๋ฌผ๋ฆฌํ•™(physics), ์ˆ˜ํ•™(math), ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณผํ•™(cs), ํ†ต๊ณ„(stat),

No Image

2511.00342

ํ•ด๋‹น ๋…ผ๋ฌธ(ArXiv ID: 2511.00342 )์— ๋Œ€ํ•œ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๋‚ด์šฉ(์ œ๋ชฉ, ์ดˆ๋ก, ๋ณธ๋ฌธ)์ด ์—†๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์‹ฌ์ธต์ ์ธ ๋ถ„์„์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ๋…ผ๋ฌธ ๋ถ„์„ ์ ˆ์ฐจ์— ๋”ฐ๋ผ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ํ•ญ๋ชฉ๋“ค์„ ํ™•์ธํ•˜๊ณ  ๊ฒ€ํ† ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ฐ”๋žŒ์งํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ ์—ฐ๊ตฌ๊ฐ€ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๋ถ„์•ผ์™€ ํ˜„์žฌ ํ•™๊ณ„ยท์‚ฐ์—…์—์„œ์˜ ํ•„์š”์„ฑ ๊ธฐ์กด ์—ฐ๊ตฌ์™€์˜ ์ฐจ๋ณ„์  ๋ฐ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ์  2. ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด ๋ฐ ๊ธฐ์—ฌ ์ œ์•ˆ๋œ ์ด๋ก ยท๋ชจ๋ธยท์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด ๋ฌด์—‡์ธ์ง€ ๊ธฐ์กด ๋ฐฉ๋ฒ• ๋Œ€๋น„ ์„ฑ๋Šฅยทํšจ์œจ์„ฑยทํ•ด์„ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ ๋“ฑ์—์„œ์˜ ๊ตฌ์ฒด์ ์ธ ๊ฐœ์„ ์  3. ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก  ์ˆ˜ํ•™์  ์ •์˜, ๊ฐ€์ •, ์ •๋ฆฌ ๋ฐ

No Image

2511.07416

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ 2025๋…„ ๋ง์— ๊ณต๊ฐœ๋œ ์ด ๋…ผ๋ฌธ์€ ์–‘์ž ์ปดํ“จํŒ…๊ณผ ๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต์„ ์œตํ•ฉํ•œ ์ตœ์‹  ์—ฐ๊ตฌ ํ๋ฆ„์— ์†ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ตœ๊ทผ ๋ช‡ ๋…„๊ฐ„ ์–‘์žโ€‘๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต(Quantum Machine Learning, QML) ๋ถ„์•ผ๋Š” ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ์„ฑ๋Šฅ ํ–ฅ์ƒ๊ณผ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์„ค๊ณ„ ๋‘ ์ถ•์—์„œ ๊ธ‰๊ฒฉํ•œ ๋ฐœ์ „์„ ๋ณด์ด๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํŠนํžˆ โ€œ์–‘์ž ํšŒ๋กœ ์„ค๊ณ„ ์ตœ์ ํ™”โ€, โ€œ์–‘์ž ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ธ์ฝ”๋”ฉโ€, โ€œ์–‘์ž ์‹ ๊ฒฝ๋ง(Quantum Neural Networks, QNN)โ€ ๋“ฑ์€ ์‹ค์šฉํ™” ๋‹จ๊ณ„์— ๊ฐ€๊นŒ์›Œ์ง€๊ณ  ์žˆ์–ด, ์ƒˆ๋กœ์šด ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๋ฅผ ์ œ์‹œํ•˜๋Š” ๋…ผ๋ฌธ์€ ํ•™๊ณ„ยท์‚ฐ์—… ๋ชจ๋‘์—์„œ ํฐ ๊ด€์‹ฌ์„ ๋ฐ›์„ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ

No Image

2511.09363

> 1. ํ˜„ ์ƒํ™ฉ ํŒŒ์•… > arXiv 2511.09363์€ 2025๋…„ 11์›”์— ์ œ์ถœ๋œ ๊ฒƒ์œผ๋กœ ์ถ”์ •๋˜๋Š” ์ตœ์‹  ๋ฒˆํ˜ธ์ด์ง€๋งŒ, ํ˜„์žฌ(2026โ€‘02โ€‘21)๊นŒ์ง€๋„ ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ(์ œ๋ชฉ, ์ €์ž, ์ดˆ๋ก, ์ œ์ถœ์ผ ๋“ฑ)๊ฐ€ ๊ณต๊ฐœ๋˜์ง€ ์•Š์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > arXiv๋Š” ์ข…์ข… ์‚ฌ์ „ ์ œ์ถœ(preโ€‘print) ๋‹จ๊ณ„์—์„œ ๋ฉ”ํƒ€๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์ง€์—ฐ๋˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๊ฐ€ ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ํŠนํžˆ ์ตœ์‹  ๋ฒˆํ˜ธ๋Š” ์•„์ง ์ธ๋ฑ์‹ฑ์ด ์™„๋ฃŒ๋˜์ง€ ์•Š์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > 2. ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์›์ธ > ์ œ์ถœ ์ง€์—ฐ : ์ €์ž๊ฐ€ ๋…ผ๋ฌธ์„ ์—…๋กœ๋“œํ–ˆ์ง€๋งŒ, arXiv ์‹œ์Šคํ…œ์—์„œ ์ž๋™ ๊ฒ€์ฆ(ํ˜•์‹ ๊ฒ€์‚ฌ, ์ค‘๋ณต ๊ฒ€์‚ฌ ๋“ฑ)์ด ์ง„ํ–‰ ์ค‘์ผ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ. > ์‚ญ์ œ

No Image

3De Interactive Lenses for Visualization in Virtual Environments

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ๋ฉ€ํ‹ฐ ์ง€์˜ค๋ฉ”ํŠธ๋ฆฌ ์‹œ๊ฐํ™” ๋Š” ๊ณผํ•™ยท๊ณตํ•™ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ์ ์  ๋” ์ผ๋ฐ˜ํ™”๋˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค(์˜ˆ: CFD ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ, ์˜๋ฃŒ ์˜์ƒ). ๊ธฐ์กด์˜ ํฌ์ปค์Šค+์ปจํ…์ŠคํŠธ ๊ธฐ๋ฒ•์€ ์ฃผ๋กœ 2D ํ™”๋ฉด์— ๊ตญํ•œ๋˜๊ฑฐ๋‚˜, ํ•˜๋‚˜์˜ ๊ธฐํ•˜ํ•™ ํ˜•ํƒœ์—๋งŒ ์ตœ์ ํ™”๋ผ ๋ณตํ•ฉ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์ ์šฉํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต๋‹ค. ๊ฐ€์ƒํ˜„์‹ค ์€ 3์ฐจ์› ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ํƒ์ƒ‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ”Œ๋žซํผ์ด์ง€๋งŒ, VR ๋‚ด์—์„œ ํšจ๊ณผ์ ์ธ ํฌ์ปค์Šค+์ปจํ…์ŠคํŠธ ๋„๊ตฌ๊ฐ€ ๋ถ€์กฑํ•˜๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์—ฌ | ๋ฒˆํ˜ธ | ๊ธฐ์—ฌ ๋‚ด์šฉ | ์˜์˜ | | | | | | 1 | 3De ๋ Œ์ฆˆ : 3D ๋ Œ์ฆˆ์™€ Decal ๋ Œ์ฆˆ๋ฅผ ๊ฒฐํ•ฉํ•œ ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ๊ตฌ์กฐ | ํ•˜

No Image

A century of the Bose-Einstein condensation concept and half a century of the JINR experiments for observation of condensate in the superfluid 4He (He II)

1. ์„œ๋ก  โ€“ ๋ฒ ์˜ค ์•„์ธ์Šˆํƒ€์ธ ์‘์ถ•์˜ ์—ญ์‚ฌ์  ํ๋ฆ„ 1907โ€‘1925 : ์•Œ๋ฒ ๋ฅดํŠธ ์•„์ธ์Šˆํƒ€์ธ๊ณผ ์‚ฌ๋ฎˆ์—˜ ๋ฒ ์˜ค๊ฐ€ ์–‘์ž ํ†ต๊ณ„์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ์‘์ถ• ํ˜„์ƒ์„ ์˜ˆ์ธก, ์ตœ์ดˆ ์ด๋ก  ์ œ์‹œ. 1995 : ์ดˆ์ €์˜จ ์›์ž ๊ฐ€์Šค(โธโทRb, ยฒยณNa ๋“ฑ)์—์„œ ์ตœ์ดˆ BEC ์‹คํ˜„, ํ˜„๋Œ€ ์–‘์ž ์œ ์ฒด ์—ฐ๊ตฌ์˜ ์ „ํ™˜์ . 100๋…„ ๊ธฐ๋… : ๋ฒ ์˜คโ€‘์•„์ธ์Šˆํƒ€์ธ ์‘์ถ• ๊ฐœ๋…์€ ์ด์ œ ๊ณ ์ฒดยท์•ก์ฒดยทํ”Œ๋ผ์ฆˆ๋งˆ ์ „๋ฐ˜์— ๊ฑธ์นœ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฌผ์งˆ ์‹œ์Šคํ…œ์— ์ ์šฉ๋˜๋Š” ๋ณดํŽธ์  ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๊ฐ€ ๋˜์—ˆ๋‹ค. 2. ์ดˆ์œ ์ฒด โดHe(He II)์™€ BEC์˜ ๊ด€๊ณ„ ์ดˆ์œ ์ฒด ํ˜„์ƒ : 1937๋…„ ์นด๋ฉ”๋ฅผ๋ง ์˜ค๋„ค์Šค๊ฐ€ โดHe๋ฅผ 2.17 K ์ดํ•˜

No Image

A Free Lunch in LLM Compression: Revisiting Retraining after Pruning

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ LLM ๊ทœ๋ชจ ํญ์ฆ : ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์ˆ˜๊ฐ€ ์ˆ˜์‹ญ์–ต~์ˆ˜์ฒœ์–ต์— ๋‹ฌํ•˜๋ฉด์„œ, ์‹ค์ œ ์„œ๋น„์Šค ์ ์šฉ ์‹œ ์—ฐ์‚ฐยท๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ๋น„์šฉ์ด ํฐ ์žฅ๋ฒฝ์ด ๋œ๋‹ค. ์••์ถ• ๊ธฐ์ˆ ์˜ ํ•œ๊ณ„ : ์–‘์žํ™”, ์ง€์‹ ์ฆ๋ฅ˜, ํ”„๋ฃจ๋‹ ๋“ฑ ๊ธฐ์กด ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ์„ฑ๋Šฅ ์ €ํ•˜ โ†” ์••์ถ• ๋น„์œจ ์‚ฌ์ด์˜ ํŠธ๋ ˆ์ด๋“œ์˜คํ”„๊ฐ€ ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. Free Lunch ๊ฐ€์„ค : ์ €์ž๋“ค์€ โ€œํ”„๋ฃจ๋‹ ํ›„ ์žฌํ•™์Šต์„ ์ ์ ˆํžˆ ์„ค๊ณ„ํ•˜๋ฉด, ์••์ถ• ๋น„์šฉ ์—†์ด ์„ฑ๋Šฅ์„ ์œ ์ง€(๋˜๋Š” ๊ฐœ์„ )ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹คโ€๋Š” ๊ฐ€์„ค์„ ๊ฒ€์ฆํ•˜๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก  | ๋‹จ๊ณ„ | ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด | ๊ตฌํ˜„ ํฌ์ธํŠธ | | | | | | ํ”„๋ฃจ๋‹ | Lay

A Geomechanically-Informed Framework for Wellbore Trajectory Prediction: Integrating First-Principles Kinematics with a Rigorous Derivation of Gated Recurrent Networks

A Geomechanically-Informed Framework for Wellbore Trajectory Prediction: Integrating First-Principles Kinematics with a Rigorous Derivation of Gated Recurrent Networks

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ์šฐ๋ฌผ๊ถค๋„ ์˜ˆ์ธก์€ ์‹œ์ถ” ๋น„์šฉ ์ ˆ๊ฐ, ์•ˆ์ „์„ฑ ํ™•๋ณด, ๋ชฉํ‘œ์ธต ์ •ํ™•ํ•œ ๋„๋‹ฌ ๋“ฑ์— ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ์—ญํ• ์„ ํ•œ๋‹ค. ๊ธฐ์กด ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์ฃผ๋กœ ๊ฒฝํ—˜์  ์ƒ๊ด€๊ด€๊ณ„๋‚˜ ์ˆœ์ˆ˜ ๋ฐ์ดํ„ฐโ€‘๋“œ๋ฆฌ๋ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์— ์˜์กดํ•ด, ์ง€๋ฐ˜ ๋ฌผ์„ฑ ๋ณ€ํ™”๋‚˜ ๋ณตํ•ฉ ํ•˜์ค‘ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ์˜ˆ์ธก ์ •ํ™•๋„๊ฐ€ ๊ธ‰๊ฒฉํžˆ ์ €ํ•˜๋˜๋Š” ํ•œ๊ณ„๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด ์ง€์˜ค๋ฉ”์นด๋‹ˆ์ปฌโ€‘๊ธฐ๋ฐ˜ ์šด๋™ํ•™ : ํ† ์–‘ยท์•”์„์˜ ํƒ„์„ฑยท์†Œ์„ฑ ๊ฑฐ๋™์„ ๋ฌผ๋ฆฌโ€‘๊ธฐ๋ฐ˜ ์šด๋™ํ•™ ๋ฐฉ์ •์‹์— ํ†ตํ•ฉํ•˜์—ฌ, ๋น„์„ ํ˜• ์‘๋ ฅโ€‘๋ณ€ํ˜• ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ์ˆ˜์‹์ ์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•œ๋‹ค. GRN์˜ ์—„๋ฐ€ํ•œ ์œ ๋„ : ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ GRU/LSTM ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์ฐจ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ, ์ง€์˜ค๋ฉ”์นด

Framework Network
No Image

A High-Throughput Spiking Neural Network Processor Enabling Synaptic Delay Emulation

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ์‹œ๋ƒ…์Šค ์ง€์—ฐ์˜ ์ค‘์š”์„ฑ : ์ „ํ†ต์ ์ธ ANN์—์„œ๋Š” ๊ฐ€์ค‘์น˜๋งŒ์„ ๊ณ ๋ คํ•˜์ง€๋งŒ, SNN์—์„œ๋Š” ์ŠคํŒŒ์ดํฌ ๊ฐ„ ์‹œ๊ฐ„ ์ฐจ(์‹œ๋ƒ…์Šค ์ง€์—ฐ)๊ฐ€ ์ •๋ณด ํ‘œํ˜„์— ํฐ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์นœ๋‹ค. ์ด๋Š” ํŠนํžˆ ์Œ์„ฑยท์ฒญ๊ฐ ์‹ ํ˜ธ์™€ ๊ฐ™์ด ์—ฐ์†์ ์ธ ์‹œ๊ฐ„ ํŒจํ„ด์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์—ฃ์ง€ ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์— ์œ ๋ฆฌํ•˜๋‹ค. ์—ฃ์ง€ ์ปดํ“จํŒ… ์š”๊ตฌ : ์ €์ „๋ ฅยท์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์ฒ˜๋ฆฌ๊ฐ€ ํ•„์ˆ˜์ธ IoTยท์›จ์–ด๋Ÿฌ๋ธ” ๋””๋ฐ”์ด์Šค์—์„œ ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ SNN ๊ฐ€์†๊ธฐ๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜์ง€๋งŒ, ๊ธฐ์กด ์„ค๊ณ„๋Š” ์ง€์—ฐ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด์ ์œผ๋กœ ์ฒ˜๋ฆฌํ•ด ๋ณ‘๋ชฉ์ด ๋ฐœ์ƒํ•œ๋‹ค. 2. ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์„ค๊ณ„ ๋ฉ€ํ‹ฐ์ฝ”์–ด ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ ๊ตฌ์กฐ : ๊ฐ ์ฝ”์–ด๋Š” ๋…๋ฆฝ์ ์ธ ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ์„ ๊ฐ–์ถ”

Network
No Image

A Justice Lens on Fairness and Ethics Courses in Computing Education: LLM-Assisted Multi-Perspective and Thematic Evaluation

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ๊ฐ•์˜๊ณ„ํš์„œ์˜ ์ค‘์š”์„ฑ : ๊ฐ•์˜๊ณ„ํš์„œ๋Š” ๊ต์œก ๋ชฉํ‘œ, ํ‰๊ฐ€ ๊ธฐ์ค€, ํ•™์Šต ํ™œ๋™ ๋“ฑ์„ ๋ช…์‹œํ•จ์œผ๋กœ์จ ๊ต์œก ํ’ˆ์งˆ์„ ์ขŒ์šฐํ•œ๋‹ค. ํŠนํžˆ โ€˜๊ณต์ •ยท์œค๋ฆฌโ€™์™€ ๊ฐ™์€ ๊ฐ€์น˜โ€‘์ค‘์‹ฌ ๊ณผ๋ชฉ์€ ํˆฌ๋ช…ํ•˜๊ณ  ํฌ๊ด„์ ์ธ ๊ธฐ๋Œ€์น˜๋ฅผ ์ œ์‹œํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. ๊ธฐ์กด ํ‰๊ฐ€์˜ ํ•œ๊ณ„ : ์ธ๊ฐ„ ์ „๋ฌธ๊ฐ€๊ฐ€ ์ง์ ‘ ๊ฐ•์˜๊ณ„ํš์„œ๋ฅผ ๊ฒ€ํ† ํ•˜๋ฉด ์‹œ๊ฐ„ยท์ธ๋ ฅ ๋น„์šฉ์ด ํฌ๊ฒŒ ๋ฐœ์ƒํ•˜๊ณ , ํ‰๊ฐ€์ž๋งˆ๋‹ค ๊ธฐ์ค€์ด ๋‹ฌ๋ผ ์ผ๊ด€์„ฑ์ด ๋–จ์–ด์ง„๋‹ค. 2. ์ •์˜โ€‘์ง€ํ–ฅ ์ ์ˆ˜ ์ฒด๊ณ„ (Justiceโ€‘Oriented Scoring Rubric) | ํ‰๊ฐ€ ์ฐจ์› | ํ•ต์‹ฌ ํ•ญ๋ชฉ | ์ •์˜โ€‘๊ด€์  ์„ค๋ช… | | | | | | ๋ชฉํ‘œ ๋ช…์‹œ์„ฑ

No Image

A Machine Learning-Fueled Modelfluid for Flowsheet Optimization

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ€์กฑ ๋ฌธ์ œ : ์ „ํ†ต์ ์ธ ์—ด์—ญํ•™ ๋ชจ๋ธ(์˜ˆ: NRTL, UNIFAC)์€ ์‹คํ—˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ํฌ๊ฒŒ ์˜์กดํ•˜๋ฉฐ, ์ƒˆ๋กœ์šด ํ˜ผํ•ฉ๋ฌผ์— ๋Œ€ํ•œ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ํ™•๋ณด๊ฐ€ ๋น„์šฉยท์‹œ๊ฐ„ ์†Œ๋ชจ๊ฐ€ ํฌ๋‹ค. ML์˜ ๋ถ€์ƒ : ์ตœ๊ทผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ยท๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์„ ์ด์šฉํ•œ ๋ฌผ์„ฑ ์˜ˆ์ธก์€ ์‹คํ—˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ๊ฑฐ์˜ ์—†๊ฑฐ๋‚˜ ์ „ํ˜€ ์—†๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์—์„œ๋„ ๋†’์€ ์ •ํ™•๋„๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ค€๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์˜ˆ์ธก๊ฐ’์„ ๊ธฐ์กด ๊ณต์ • ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ดํ„ฐ์— ๋ฐ”๋กœ ์ ์šฉํ•˜๊ธฐ๋Š” ์–ด๋ ค์› ๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์—ฌ | ๊ตฌ๋ถ„ | ๊ธฐ์กด ์ ‘๊ทผ๋ฒ• | ๋ณธ ์—ฐ๊ตฌ์˜ ํ˜์‹  | | | | | | ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ†ตํ•ฉ | ๋ณ„๋„ ์‚ฌ์ „ ๊ณ„์‚ฐ โ†’ ํ…Œ์ด๋ธ” ํ˜•ํƒœ

Model Learning
No Image

A multi-scale assessment for managing coastal geomorphic changes in southwestern Lake Michigan

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ๊ธฐํ›„ ๋ณ€ํ™”์™€ ์ˆ˜์œ„ ๋ณ€๋™ : ๋ฏธ์‹œ๊ฐ„ ํ˜ธ๋Š” ์ตœ๊ทผ ๊ฐ•์šฐ ํŒจํ„ด ๋ณ€ํ™”์™€ ์ˆ˜์œ„ ์ƒ์Šน์œผ๋กœ ํ•ด์•ˆ ์นจ์‹์ด ๊ฐ€์†ํ™”๋˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๊ฒฝ์ œยท์‚ฌํšŒ์  ์˜ํ–ฅ : ํ•ด์•ˆ์„  ๋ณ€๋™์€ ๊ด€๊ด‘, ์–ด์—…, ๋ถ€๋™์‚ฐ ๊ฐ€์น˜ ๋“ฑ์— ์ง์ ‘์ ์ธ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น˜๋ฉฐ, ์ง€์—ญ ์‚ฌํšŒ์˜ ์ง€์† ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์„ ์œ„ํ˜‘ํ•œ๋‹ค. ๊ด€๋ฆฌ์˜ ๋ณต์žก์„ฑ : ํ•ด์•ˆ ์ง€ํ˜•์€ ๊ณต๊ฐ„ยท์‹œ๊ฐ„์  ๊ทœ๋ชจ๊ฐ€ ๋‹ค์–‘ํ•ด ๋‹จ์ผ ์Šค์ผ€์ผ ์ ‘๊ทผ๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ํšจ๊ณผ์ ์ธ ๊ด€๋ฆฌ๊ฐ€ ์–ด๋ ค์›€. 2. ๋‹ค์ค‘ ์Šค์ผ€์ผ ์ ‘๊ทผ๋ฒ• | ์Šค์ผ€์ผ | ์ฃผ์š” ๋ฐ์ดํ„ฐ | ๋ถ„์„ ๋ฐฉ๋ฒ• | ๊ธฐ๋Œ€ ํšจ๊ณผ | | | | | | | ์ง€์—ญ(๋ฏธํ„ฐ ์ˆ˜์ค€) | ๋ผ์ด๋‹ค ๊ณ ๋„, UAV ์‚ฌ์ง„ | ๋””์ง€ํ„ธ

No Image

A Rectification-Based Approach for Distilling Boosted Trees into Decision Trees

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ๋ถ€์ŠคํŒ… ํŠธ๋ฆฌ์˜ ์žฅ์  : Gradient Boosting Machines(GBM), XGBoost, LightGBM ๋“ฑ์€ ๋†’์€ ์˜ˆ์ธก ์„ฑ๋Šฅ๊ณผ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž…์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐ•์ธํ•จ์œผ๋กœ ์‹ค๋ฌด์—์„œ ๋„๋ฆฌ ์‚ฌ์šฉ๋œ๋‹ค. ํ•ด์„ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์˜ ํ•œ๊ณ„ : ๋‹ค์ˆ˜์˜ ์•ฝํ•œ ํŠธ๋ฆฌ๋ฅผ ์•™์ƒ๋ธ”ํ•˜๋Š” ๊ตฌ์กฐ๋Š” ๊ฐœ๋ณ„ ํŠธ๋ฆฌ์˜ ํ•ด์„์€ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜์ง€๋งŒ, ์ „์ฒด ๋ชจ๋ธ์„ ์ธ๊ฐ„์ด ์ง๊ด€์ ์œผ๋กœ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ๋Š” ์–ด๋ ต๋‹ค. ์ง€์‹ ์ฆ๋ฅ˜์˜ ๋“ฑ์žฅ : ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ถ„์•ผ์—์„œ ํฐ ๋ชจ๋ธ(teacher) โ†’ ์ž‘์€ ๋ชจ๋ธ(student) ์ „์ด ํ•™์Šต์ด ํ™œ๋ฐœํžˆ ์—ฐ๊ตฌ๋˜์—ˆ์œผ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํŠธ๋ฆฌ ๋ชจ๋ธ์— ์ ์šฉํ•˜๋ ค๋Š” ์‹œ๋„๊ฐ€ ์ฆ๊ฐ€

No Image

A simple LAD-LASSO coordinate descent algorithm for interactive browser-based GPU applications

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ์ธํ„ฐ๋ž™ํ‹ฐ๋ธŒ ๋ชจ๋ธ๋ง : ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ € ๊ธฐ๋ฐ˜ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ • ์ง€์› ์‹œ์Šคํ…œ์€ ์‚ฌ์šฉ์ž ์ž…๋ ฅ์— ์ฆ‰๊ฐ์ ์œผ๋กœ ๋ฐ˜์‘ํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฏ€๋กœ, ์ˆ˜๋ฐฑ ๊ฐœ์˜ ์ตœ์ ํ™” ์ž‘์—…์„ ๋™์‹œ์— ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ ๊ตฌํ˜„์ด ํ•„์ˆ˜์ ์ด๋‹ค. LAD vs. OLS : OLS๋Š” ์ด์ƒ์น˜์— ๋ฏผ๊ฐํ•ด ๊ฐ•์ธ์„ฑ์ด ๋–จ์–ด์ง€์ง€๋งŒ, LAD๋Š” ์ ˆ๋Œ€๊ฐ’ ์†์‹ค์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด ์ด์ƒ์น˜์— ๊ฐ•์ธํ•˜๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ๋„ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ’ˆ์งˆ์ด ๋ณด์žฅ๋˜์ง€ ์•Š์„ ๋•Œ LAD๊ฐ€ ๋” ์ ํ•ฉํ•˜๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด ์ถ•๋ณ„ ๋กœ์ปฌ ์ตœ์†Œ์ ์˜ โ€œ๋กœ์ปค์Šคโ€ : ๊ธฐ์กด ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ๋Š” LADโ€‘LASSO ๋ชฉํ‘œ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ๋‹ค์ค‘ ๋กœ์ปฌ ์ตœ์†Œ์  ๋•Œ๋ฌธ์—

No Image

AdaDoS: Adaptive DoS Attack via Deep Adversarial Reinforcement Learning in SDN

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ SDN(Softwareโ€‘Defined Networking) ์€ ์ค‘์•™ ์ง‘์ค‘์‹ ์ œ์–ด์™€ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ๋ธ” ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ด€๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅํ•ด ๋ณด์•ˆ ๊ด€์ ์—์„œ ์žฅ์ ์ด ๋งŽ์ง€๋งŒ, ์ œ์–ด ํ‰๋ฉด์ด ๊ณต๊ฒฉ์— ๋…ธ์ถœ๋  ๊ฒฝ์šฐ ํฐ ํ”ผํ•ด๋ฅผ ์ดˆ๋ž˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธฐ์กด DoS ๋ฐฉ์–ด๋Š” ์‹œ๊ทธ๋‹ˆ์ฒ˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ (์˜ˆ: ํŠน์ • ํฌํŠธ/ํ”„๋กœํ† ์ฝœ ์ฐจ๋‹จ) ํ˜น์€ ์ •์  ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ (์˜ˆ: ํŠธ๋ž˜ํ”ฝ ์–‘ ์ž„๊ณ„๊ฐ’)์œผ๋กœ ๊ตฌํ˜„๋ผ ์™”์œผ๋ฉฐ, AI ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ณต๊ฒฉ์ด ๋“ฑ์žฅํ•˜๋ฉด์„œ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฐฉ์–ด๊ฐ€ ํŒจํ„ด ์ธ์‹ ์— ์˜์กดํ•˜๋Š” ํ•œ๊ณ„๊ฐ€ ๋“œ๋Ÿฌ๋‚ฌ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2. ์ฃผ์š” ๊ธฐ์—ฌ | ๋ฒˆํ˜ธ | ๊ธฐ์—ฌ ๋‚ด์šฉ | ์˜์˜ | | | | | | โ‘  | AdaDo

Learning
No Image

Adaptive Surrogate Gradients for Sequential Reinforcement Learning in Spiking Neural Networks

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ฌธ์ œ ์ •์˜ | ๋ฌธ์ œ | ๊ธฐ์กด ์ ‘๊ทผ๋ฒ•์˜ ํ•œ๊ณ„ | | | | | ๋น„๋ฏธ๋ถ„ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ | ์„œ๋ธŒ์Šคํ‹ฐํŠœํŠธ ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ ์‚ฌ์šฉ โ†’ ์ตœ์ ํ™” ํŠน์„ฑ ๋ถˆ๋ช…ํ™• | | ์‹œํ€€์Šค ๊ธธ์ด ์ œํ•œ | ์ดˆ๊ธฐ RL ๋‹จ๊ณ„์—์„œ ์งง์€ ์‹œํ€€์Šค โ†’ ์›Œ๋ฐ์—… ๋ถ€์กฑ, ํ•™์Šต ๋ถˆ์•ˆ์ • | 2. ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์—ฌ 1. ์„œ๋ธŒ์Šคํ‹ฐํŠœํŠธ ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ ๋ถ„์„ ์–•์€ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ โ†’ ๊นŠ์€ ์ธต์—์„œ ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ ์ฆํญ, ํ•˜์ง€๋งŒ ์‹ค์ œ ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ์™€ ์ •๋ ฌ๋„ ๊ฐ์†Œ. ๊นŠ์€ ๊ธฐ์šธ๊ธฐ โ†’ ์ •๋ ฌ๋„๋Š” ๋†’์ง€๋งŒ ๊ทธ๋ž˜๋””์–ธํŠธ ์†Œ์‹ค ์œ„ํ—˜. RL ํ™˜๊ฒฝ ์—์„œ ์–•์€/์Šค์ผ€์ค„๋ง ๊ธฐ์šธ๊ธฐ๊ฐ€ 2.1๋ฐฐ ์„ฑ๋Šฅ ํ–ฅ์ƒ. 2. ํŠน๊ถŒ ๊ฐ€์ด๋“œ ์ •์ฑ… ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ถ€ํŠธ

Network Learning
No Image

AdaRec: Adaptive Recommendation with LLMs via Narrative Profiling and Dual-Channel Reasoning

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ LLM ํ™œ์šฉ์˜ ํ•œ๊ณ„ : ๊ธฐ์กด LLM ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์€ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ ์„ค๊ณ„์™€ ํŠน์„ฑ ์ถ”์ถœ์— ๋งŽ์€ ์ธ๋ ฅ์ด ์†Œ์š”๋˜๋ฉฐ, ๋„๋ฉ”์ธ ํŠนํ™”๋œ ํ”ผ์ฒ˜ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง์ด ํ•„์š”ํ–ˆ๋‹ค. ์‚ฌ์šฉ์ž ํ”„๋กœํŒŒ์ผ๋ง์˜ ๊ฐ€๋…์„ฑ : ์ „ํ†ต์ ์ธ ๋ฒกํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ”„๋กœํŒŒ์ผ์€ ํ•ด์„์ด ์–ด๋ ค์›Œ ์‹ค๋ฌด์—์„œ ํ™œ์šฉ๋„๊ฐ€ ๋‚ฎ์•˜๋‹ค. AdaRec์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋‚ด๋Ÿฌํ‹ฐ๋ธŒ ํ”„๋กœํŒŒ์ผ๋ง ์ด๋ผ๋Š” ์ž์—ฐ์–ด ๊ธฐ๋ฐ˜ ํ‘œํ˜„์œผ๋กœ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ณ , LLM์˜ ์ž์—ฐ์–ด ์ดํ•ด ๋Šฅ๋ ฅ์„ ๊ทธ๋Œ€๋กœ ํ™œ์šฉํ•œ๋‹ค๋Š” ์ ์—์„œ ์ฐจ๋ณ„์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง„๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด 1. Narrative Profiling ์‚ฌ์šฉ์žโ€‘์•„์ดํ…œ ์ธํ„ฐ๋ž™์…˜์„ โ€œ์‚ฌ์šฉ์ž๋Š” ์ง€๋‚œ

No Image

Aggregation-aware MLP: An Unsupervised Approach for Graph Message-passing

| ํ•ญ๋ชฉ | ๋‚ด์šฉ ๋ฐ ํ‰๊ฐ€ | | | | | ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ | GNN์˜ ํ•ต์‹ฌ์ธ ๋ฉ”์‹œ์ง€โ€‘ํŒจ์‹ฑ์€ ์ง‘๊ณ„ ํ•จ์ˆ˜ ์„ ํƒ์— ํฌ๊ฒŒ ์ขŒ์šฐ๋œ๋‹ค. <br> ๊ณ ์ •๋œ Mean/Max/Sum์€ ์ด์งˆ์„ฑ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ์ •๋ณด ์†์‹ค์„ ์ผ์œผํ‚ค๋ฉฐ, ๋ผ๋ฒจ์ด ์ ์€ ์ƒํ™ฉ์—์„œ๋Š” ์ตœ์ ์˜ ์ง‘๊ณ„ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ฐพ๊ธฐ ์–ด๋ ค์›€. <br> ๋”ฐ๋ผ์„œ ๋น„์ง€๋„์ ์œผ๋กœ ์ง‘๊ณ„ ํŠน์„ฑ์„ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ณ  ๋ชจ๋ธ์— ๋ฐ˜์˜ํ•  ๋ฐฉ๋ฒ•์ด ์ ˆ์‹คํžˆ ์š”๊ตฌ๋œ๋‹ค. | | ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด | โ€œ์ง‘๊ณ„ ์ธ์‹โ€ ์ด๋ผ๋Š” ๊ด€์ ์œผ๋กœ, ์ง‘๊ณ„ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์„ค๊ณ„ํ•˜๊ธฐ๋ณด๋‹ค MLP๊ฐ€ ์Šค์Šค๋กœ ์ง‘๊ณ„ ํŒจํ„ด์„ ํ•™์Šต ํ•˜๋„๋ก ํ•จ.<br> ๋‘ ๋‹จ๊ณ„ ์ ‘๊ทผ: (1) ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์žฌ๊ตฌ์„ฑ

AI Agents as Universal Task Solvers

AI Agents as Universal Task Solvers

1. ์—ฐ๊ตฌ์˜ ํ•ต์‹ฌ ์ฃผ์žฅ ๋ฐ ํ˜์‹ ์„ฑ 1. AI ์—์ด์ „ํŠธ๋ฅผ ํ™•๋ฅ  ๋™์—ญํ•™ ์‹œ์Šคํ…œ์œผ๋กœ ์žฌ์ •์˜ ๊ธฐ์กด์˜ โ€œํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ๋œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜โ€ ํ˜น์€ โ€œ์ •์  ๋ชจ๋ธโ€ ์‹œ๊ฐ์„ ํƒˆํ”ผํ•ด, ์—์ด์ „ํŠธ๋ฅผ ์‹œ๊ฐ„์— ๋”ฐ๋ผ ๋ณ€ํ™”ํ•˜๋Š” ํ™•๋ฅ ์  ์ƒํƒœ ์ „์ด ๋กœ ๋ณด๋Š” ๊ด€์ ์€ ๋งค์šฐ ์‹ ์„ ํ•˜๋‹ค. ์ด๋Š” ํŠนํžˆ ํˆด ์‚ฌ์šฉ ยท ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ ยท ๋ฉ”ํƒ€โ€‘๋ฆฌํ”Œ๋ ‰์…˜ ๊ฐ™์€ ๋ณตํ•ฉ ํ–‰๋™์„ ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ๋ชจ๋ธ๋งํ•œ๋‹ค. 2. ์ „์ด ํ•™์Šต(transductive learning) ์ œ์•ˆ ์ „ํ†ต์  ๊ท€๋‚ฉ ํ•™์Šต์€ โ€œ๊ณผ๊ฑฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„ํฌ๋ฅผ ๊ทผ์‚ฌโ€ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ๋ชฉํ‘œ์˜€์ง€๋งŒ, ์ €์ž๋Š” โ€˜์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ตฌ์กฐ ํฌ์ฐฉ โ†’ ์‹œ๊ฐ„ ์ ˆ๊ฐโ€™ ์ด๋ผ๋Š” ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ชฉํ‘œ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ œ์‹œ

Aircraft Collision Avoidance Systems: Technological Challenges and Solutions on the Path to Regulatory Acceptance

Aircraft Collision Avoidance Systems: Technological Challenges and Solutions on the Path to Regulatory Acceptance

1๏ธโƒฃ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ์˜์˜ ์•ˆ์ „โ€‘์ค‘์š” ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๋Œ€ํ‘œ์ฃผ์ž : ํ•ญ๊ณต ์ถฉ๋Œ ํšŒํ”ผ๋Š” ์‹ค์‹œ๊ฐ„์„ฑ, ๋†’์€ ์‹ ๋ขฐ์„ฑ, ์ธ๊ฐ„โ€‘๊ธฐ๊ณ„ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค(HMI) ๋“ฑ ๋ณตํ•ฉ์ ์ธ ์š”๊ตฌ์กฐ๊ฑด์„ ๋™์‹œ์— ๋งŒ์กฑํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ „ํ˜•์ ์ธ ์•ˆ์ „โ€‘์ค‘์š” ์‹œ์Šคํ…œ์ด๋‹ค. ๊ทœ์ œ ์Šน์ธ ์ค‘์š”์„ฑ : FAA, EASA ๋“ฑ ์ฃผ์š” ํ•ญ๊ณต๋‹น๊ตญ์˜ ์ธ์ฆ ์ ˆ์ฐจ๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ ์„ค๊ณ„ยท๊ฒ€์ฆ ์ „ ๊ณผ์ •์„ ์—„๊ฒฉํžˆ ๊ฒ€ํ† ํ•œ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ โ€œ๊ทœ์ œ ์Šน์ธโ€์€ ๊ธฐ์ˆ ์  ์„ฑ๊ณต์„ ๋„˜์–ด ์‹ค์ œ ์šด์šฉ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์„ ๊ฒฐ์ •์ง“๋Š” ํ•ต์‹ฌ ์š”์†Œ๋‹ค. 2๏ธโƒฃ ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์ˆ ์  ๋‚œ์ œ | ๋ถ„์•ผ | ์ฃผ์š” ๋‚œ์ œ | ์˜ํ–ฅ | ํ˜„์žฌ ์—ฐ๊ตฌ ๋™ํ–ฅ | | | | | | | ๊ฐ์‹œ(Surveilla

System
No Image

Alibaba International E-commerce Product Search Competition DcuRAGONs Team Technical Report

1๏ธโƒฃ ๋ฌธ์ œ ์ •์˜ ๋ฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํŠน์„ฑ ๋ชฉํ‘œ : ์‚ฌ์šฉ์ž๊ฐ€ ์ž…๋ ฅํ•œ ๊ฒ€์ƒ‰์–ด์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฐ€์žฅ ๊ด€๋ จ์„ฑ ๋†’์€ ์ƒํ’ˆ์„ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ ๊ตฌ์ถ•. ๋ฐ์ดํ„ฐ : ํ…์ŠคํŠธ : ์ƒํ’ˆ๋ช…, ์ƒ์„ธ ์„ค๋ช…, ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ, ๋ธŒ๋žœ๋“œ ๋“ฑ 30+ ํ•„๋“œ. ์ด๋ฏธ์ง€ : ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ์ œํ’ˆ ์‚ฌ์ง„(๋‹ค์ค‘ ์ด๋ฏธ์ง€). ์‚ฌ์šฉ์ž ํ–‰๋™ ๋กœ๊ทธ : ํด๋ฆญ, ๊ตฌ๋งค, ์žฅ๋ฐ”๊ตฌ๋‹ˆ ์ถ”๊ฐ€ ๋“ฑ ์‹œ๊ณ„์—ด ์ด๋ฒคํŠธ. ๊ทœ๋ชจ : ์ „์ฒด ์ƒํ’ˆ 10M ๊ฑด, ํ•™์Šต์šฉ ์ฟผ๋ฆฌโ€‘์ƒํ’ˆ ๋งค์นญ 2M ๊ฑด, ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฟผ๋ฆฌ 100K ๊ฑด. 2๏ธโƒฃ ๋ชจ๋ธ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ | ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ | ํ•ต์‹ฌ ์•„์ด๋””์–ด | ๊ตฌํ˜„ ์ƒ์„ธ | | | | | | ํ…์ŠคํŠธ ์ธ์ฝ”๋” | ์‚ฌ์ „ํ•™์Šต๋œ R

No Image

Aligning Deep Implicit Preferences by Learning to Reason Defensively

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ฌธ์ œ ์ •์˜ ์•”๋ฌต ์„ ํ˜ธ ์ถ”๋ก ์˜ ๋ถ€์žฌ : ๊ธฐ์กด ์ •๋ ฌ ๊ธฐ๋ฒ•์€ ์ฃผ๋กœ ๋ช…์‹œ์  ํ”ผ๋“œ๋ฐฑ(์˜ˆ: RLHF)์ด๋‚˜ ๋‹จ์ผ ์Šค์นผ๋ผ ๋ณด์ƒ์— ์˜์กดํ•œ๋‹ค. ์‚ฌ์šฉ์ž๊ฐ€ ์‹ค์ œ๋กœ ์›ํ•˜๋Š” โ€œ์ˆจ์€โ€ ๋ชฉํ‘œ๋‚˜ ์œ„ํ—˜ ํšŒํ”ผ ์„ฑํ–ฅ์„ ํฌ์ฐฉํ•˜์ง€ ๋ชปํ•ด, ๋ชจ๋ธ์ด ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ๋‹ต๋ณ€์ด ํ‘œ๋ฉด์ ์ด๊ณ  ์ƒํ™ฉ์— ์ทจ์•ฝํ•ด์ง„๋‹ค. ๋ฐฉ์–ด์  ์ถ”๋ก ์˜ ํ•„์š”์„ฑ : ์‹ค์„ธ๊ณ„ ๋Œ€ํ™”๋Š” ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ, ๋ชจํ˜ธํ•œ ์งˆ๋ฌธ, ์ž ์žฌ์  ์œ„ํ—˜(์˜ˆ: ๊ฐœ์ธ์ •๋ณด ๋…ธ์ถœ, ๋ถ€์ •ํ™•ํ•œ ์ •๋ณด ์ œ๊ณต) ๋“ฑ์„ ํฌํ•จํ•œ๋‹ค. ๋ชจ๋ธ์ด ์ด๋Ÿฌํ•œ ์œ„ํ—˜์„ ์‚ฌ์ „์— ์ธ์‹ยท์™„ํ™”ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•˜๋ฉด ์‹ ๋ขฐ์„ฑ์ด ํฌ๊ฒŒ ๋–จ์–ด์ง„๋‹ค. 2. ์ฃผ์š” ๊ธฐ์—ฌ | ๋ฒˆํ˜ธ | ๊ธฐ์—ฌ ๋‚ด์šฉ | ์˜์˜ | |

Learning
No Image

An agglomeration-based multigrid solver for the discontinuous Galerkin discretization of cardiac electrophysiology

| ๊ตฌ๋ถ„ | ๋‚ด์šฉ ๋ฐ ํ‰๊ฐ€ | | | | | ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ | ์‹ฌ์žฅ ์ „๊ธฐ์ƒ๋ฆฌํ•™ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜์€ ๊ณ ํ•ด์ƒ๋„ ์‹œ๊ณต๊ฐ„ ๊ฒฉ์ž๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๊ณ , ๋น„์„ ํ˜• ๋ฐ˜์‘โ€‘ํ™•์‚ฐ ๋ฐฉ์ •์‹ยท๋‹ค์ˆ˜์˜ ODE(์ด์˜จ ๋ชจ๋ธ) ๊ฒฐํ•ฉ์œผ๋กœ ์ธํ•ด ์„ ํ˜• ์‹œ์Šคํ…œ์ด ๋งค์šฐ ์ปค์ง„๋‹ค. ๊ธฐ์กด ์—ฐ์†ํ˜• ๊ณ ์ฐจ ์š”์†Œ๋‚˜ ์ „ํ†ต์ ์ธ AMG๋Š” ๋ณต์žกํ•œ ์‹ค์ œ ํ•ด๋ถ€ํ•™์  ํ˜•์ƒ์—์„œ ๊ฒฉ์ž ๊ณ„์ธต์„ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ ์–ด๋ ต๋‹ค. | | ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์—ฌ | 1๏ธโƒฃ ๋‹ค๊ฐํ˜•(Polytopic) ๊ฒฉ์ž ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ง‘ํ•ฉํ™” โ€“ ์š”์†Œ ํ˜•ํƒœ์— ๊ตฌ์• ๋ฐ›์ง€ ์•Š์œผ๋ฉฐ, Rโ€‘tree์„ ์ด์šฉํ•ด ์ž๋™์œผ๋กœ โ€œํด๋Ÿฌ์Šคํ„ฐ๋งโ€ โ†’ ๊ฒฉ์ž ๊ณ„์ธต ์ƒ์„ฑ์ด ์™„์ „ ์ž๋™ ์ด๊ณ  ์ฐจ์› ๋…๋ฆฝ .<br>2๏ธโƒฃ D

Mathematics
No Image

An Overview of Meshfree Collocation Methods

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ์ „ํ†ต์ ์ธ ์œ ํ•œ์š”์†Œ(FEM)ยท์œ ํ•œ์ฐจ๋ถ„(FDM) ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ๋ฉ”์‰ฌ ์ƒ์„ฑ์— ํฐ ๋น„์šฉ์ด ๋“ค๊ณ , ๋ณต์žกํ•œ ๊ธฐํ•˜ํ•™ยท๋™์  ๋ณ€ํ˜•์— ์ทจ์•ฝํ•˜๋‹ค. ๋ฉ”์‹œํ”„๋ฆฌ ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ํ•œ๊ณ„๋ฅผ ๊ทน๋ณตํ•˜๊ณ ์ž ํŒŒํ‹ฐํด ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜์ง€๋งŒ, ๋‹ค์–‘ํ•œ ํŒŒ์ƒ ๋ฐฉ์‹๊ณผ ๊ตฌํ˜„ ์„ธ๋ถ€์‚ฌํ•ญ์ด ์‚ฐ์žฌํ•ด ์žˆ์–ด ์ฒด๊ณ„์ ์ธ ์ดํ•ด๊ฐ€ ๋ถ€์กฑํ–ˆ๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์—ฌ ์—ญ์‚ฌ์  ํ๋ฆ„ ์ •๋ฆฌ : ์ดˆ๊ธฐ ์Šค๋ฌด๋”ฉ ์ž…์ž ์œ ์ฒด์—ญํ•™(SPH)๋ถ€ํ„ฐ ์ตœ๊ทผ์˜ ์žฌ๊ตฌ์„ฑ ๊ธฐ๋ฐ˜ RBF(๋ฐฉ์‚ฌ๊ธฐ๋Šฅ ๊ธฐ๋ฐ˜) ์ฝœ๋กœ์ผ€์ด์…˜๊นŒ์ง€, ์ฃผ์š” ์ „ํ™˜์ ๊ณผ ๋…ผ๋ฌธ๋“ค์„ ์—ฐ๋Œ€์ˆœ์œผ๋กœ ์ •๋ฆฌํ•˜์˜€๋‹ค. ๋ถ„๋ฅ˜ ์ฒด๊ณ„ ์ œ์‹œ : โ€œํŒŒ์ƒ ์›๋ฆฌโ€์— ๋”ฐ๋ผ (โ‘  ๊ฐ€์ค‘์น˜ ๊ธฐ

No Image

Analysis of AdvFusion: Adapter-based Multilingual Learning for Code Large Language Models

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ์ฝ”๋“œ LLM์˜ ๋‹ค๊ตญ์–ด ํ•œ๊ณ„ : ํ˜„์žฌ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ์ฝ”๋“œ LLM์€ ์˜์–ด ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ํŽธ์ค‘๋ผ ์žˆ์–ด, ๋น„์˜์–ด๊ถŒ ๊ฐœ๋ฐœ์ž๋‚˜ ๋‹ค๊ตญ์–ด ์ฃผ์„ยท๋ฌธ์„œ๊ฐ€ ํฌํ•จ๋œ ์ฝ”๋“œ์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋„๊ฐ€ ๋‚ฎ๋‹ค. ์–ด๋Œ‘ํ„ฐ(Adapters)์˜ ์žฅ์  : ์ „์ฒด ๋ชจ๋ธ์„ ์žฌํ•™์Šตํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ ๋„ ํŠน์ • ํƒœ์Šคํฌ๋‚˜ ๋„๋ฉ”์ธ์— ๋งž์ถฐ ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€ยท์กฐ์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์–ด, ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌยท์—ฐ์‚ฐ ํšจ์œจ์„ฑ์ด ๋›ฐ์–ด๋‚˜๋‹ค. 2. AdvFusion ์„ค๊ณ„ | ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ | ์„ค๋ช… | | | | | Base Code LLM | ์‚ฌ์ „ ํ•™์Šต๋œ ๋Œ€ํ˜• ์ฝ”๋“œ ๋ชจ๋ธ(์˜ˆ: CodeBERT, CodeGen) | | Langu

Model Analysis Learning
No Image

APP: Accelerated Path Patching with Task-Specific Pruning

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋™๊ธฐ ๋ฉ”์ปค๋‹ˆ์ฆ˜ ํ•ด์„ : ๋Œ€ํ˜• ์–ธ์–ด ๋ชจ๋ธ(LM)์˜ ๋‚ด๋ถ€ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํšŒ๋กœ(circuit) ์ˆ˜์ค€์˜ ๋ถ„์„์ด ํ•„์ˆ˜์ ์ด๋‹ค. ๊ธฐ์กด Path Patching์˜ ํ•œ๊ณ„ : ์ „์ฒด ์–ดํ…์…˜ ํ—ค๋“œ์— ๋Œ€ํ•ด exhaustiveํ•˜๊ฒŒ ํƒ์ƒ‰ํ•ด์•ผ ํ•˜๋ฏ€๋กœ GPUยท์‹œ๊ฐ„ ๋น„์šฉ์ด ๊ธ‰์ฆํ•œ๋‹ค. ํŠนํžˆ ๋ชจ๋ธ ๊ทœ๋ชจ๊ฐ€ ์ž‘์„ ๋•Œ๋Š” ํƒ์ƒ‰ ๊ณต๊ฐ„์ด ์ œํ•œ๋ผ ๋ฏธ์„ธํ•œ ํšŒ๋กœ๊นŒ์ง€ ํŒŒ์•…ํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ต๋‹ค. ํ”„๋ฃจ๋‹๊ณผ ํšŒ๋กœ ๋ฐœ๊ฒฌ์˜ ์—ฐ๊ฒฐ ๊ณ ๋ฆฌ : ์ž‘์—…โ€‘ํŠนํ™” ํ—ค๋“œ๋ฅผ ๋ณด์กดํ•˜๋ฉด์„œ ๋ถˆํ•„์š”ํ•œ ํ—ค๋“œ๋ฅผ ์ œ๊ฑฐํ•˜๋ฉด ํƒ์ƒ‰ ๊ณต๊ฐ„์„ ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ์ถ•์†Œํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. 2. ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ๋ฒ•: Contrastiveโ€‘

No Image

Architecture, Simulation and Software Stack to Support Post-CMOS Accelerators: The ARCHYTAS Project

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ํ•„์š”์„ฑ ํฌ์ŠคํŠธโ€‘CMOS ์‹œ๋Œ€ : ์ „ํ†ต์ ์ธ ์‹ค๋ฆฌ์ฝ˜ CMOS๊ฐ€ ๋ฌผ๋ฆฌ์  ํ•œ๊ณ„์— ๋„๋‹ฌํ•จ์— ๋”ฐ๋ผ ์Šคํ•€ํŠธ๋กœ๋‹‰์Šค, ํŒŒ์ด์˜ค๋‹‰์Šค, ์–‘์žยท๊ด‘ํ•™ ๋””๋ฐ”์ด์Šค ๋“ฑ ์ƒˆ๋กœ์šด ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๊ฐ€์†๊ธฐ๊ฐ€ ์ฃผ๋ชฉ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋””๋ฐ”์ด์Šค๋Š” ์ „ํ†ต์ ์ธ ์„ค๊ณ„ยท์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ ํˆด๊ณผ ํ˜ธํ™˜์„ฑ์ด ๋‚ฎ์•„ ์„ค๊ณ„ ์ฃผ๊ธฐ๊ฐ€ ํฌ๊ฒŒ ๋Š˜์–ด๋‚˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ํ†ตํ•ฉ ์„ค๊ณ„ ํ™˜๊ฒฝ์˜ ๋ถ€์žฌ : ํ˜„์žฌ๋Š” ๊ฐ ๋””๋ฐ”์ด์Šค๋งˆ๋‹ค ๋ณ„๋„ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ดํ„ฐ์™€ ์ „์šฉ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์Šคํƒ์ด ์กด์žฌํ•ด ์„ค๊ณ„์ž๋“ค์ด ์—ฌ๋Ÿฌ ํˆด์„ ๋ฒˆ๊ฐˆ์•„ ๊ฐ€๋ฉฐ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ๋น„ํšจ์œจ์„ฑ์ด ์กด์žฌํ•œ๋‹ค. 2. ARCHYTAS ํ”„๋กœ์ ํŠธ์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ์—ฌ | ๊ตฌ๋ถ„ | ์ฃผ์š” ๋‚ด์šฉ

No Image

Arxiv 2512.05342

1. ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ์˜์˜ | ๊ตฌ๋ถ„ | ๊ธฐ์กด ์ ‘๊ทผ๋ฒ• | ํ•œ๊ณ„ | | | | | | 1์ฐจ ์ตœ์ ํ™” (SGD, Adam) | Gradient๋งŒ ์‚ฌ์šฉ | ๊ณก๋ฅ  ๋ฌด์‹œ โ†’ ์ˆ˜๋ ด ์†๋„ยท์•ˆ์ •์„ฑ ์ €ํ•˜ | | 2์ฐจ ์ตœ์ ํ™” (Newton, KFAC) | Hessian/Fisher ์ •๋ณด ํ™œ์šฉ | ํ–‰๋ ฌ ์—ญ์—ฐ์‚ฐ ๋น„์šฉ O(Nยณ), ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌยท์ „์†ก ๋ณ‘๋ชฉ | ๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์€ โ€œRRAM ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ธโ€‘๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์•„๋‚ ๋กœ๊ทธ ๋งคํŠธ๋ฆญ์Šค ์ปดํ“จํŒ…(AMC)โ€ ์„ ํ†ตํ•ด 2์ฐจ ์ตœ์ ํ™”์˜ ํ•ต์‹ฌ์ธ ์—ญํ–‰๋ ฌ ์—ฐ์‚ฐ์„ ๋ฌผ๋ฆฌ์ ์œผ๋กœ ํ•œ ๋ฒˆ์— ์ˆ˜ํ–‰ ํ•จ์œผ๋กœ์จ ์œ„ ํ•œ๊ณ„๋ฅผ ๊ทผ๋ณธ์ ์œผ๋กœ ํ•ด์†Œํ•œ๋‹ค๋Š” ์ ์—์„œ ํ˜์‹ ์ ์ด๋‹ค. 2. ํ•ต

< Category Statistics (Total: 5509) >

Electrical Engineering and Systems Science
103
General
4547
General Relativity
3
HEP-EX
4
HEP-LAT
1
HEP-PH
4
HEP-TH
5
MATH-PH
9
Quantum Physics
18

Start searching

Enter keywords to search articles

โ†‘โ†“
โ†ต
ESC
โŒ˜K Shortcut