KOINEU

Ponomarenko dynamo sustained by a free swirling jet

1. 연구 배경 및 목표 포노마렌코 다이너모 는 나선형(헬리컬) 흐름이 비교적 낮은 유속에서도 자기장을 생성할 수 있다는 점에서 실험실 구현에 매력적이다. 기존 레이가(Riga)와 카를스루에(Karlsruhe) 실험은 내부 벽이나 고정 구조물에 의해 흐름이 강제되었으며, 이는 자기장 유동 비선형 상호작용을 제한한다. 본 논문은 내부 구조물이 전혀 없는 원통형 용기 에서 임펠러(또는 회전 영구자석)만으로 생성되는 자유로운 소용돌이 제트 흐름이 다이너모를 구동할 수 있는지를 검증하고, 기존 설계보다 낮은 임계 마그네틱 레이놀즈수(Rm)

February 22, 2026

Physics

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PORTool: Tool-Use LLM Training with Rewarded Tree

1. 연구 배경 및 문제점 정적 데이터셋 기반 툴 사용 LLM 은 툴 호출 시퀀스를 하나의 “정답” 패턴으로 학습한다. 실제 서비스 환경에서는 툴 가용성, 응답 지연, 새로운 툴 추가 등 동적인 요소가 존재해, 모델이 다양한 경로를 탐색하고 적응할 필요가 있다. 기존 방법은 탐색(exploration) 부족 과 다양한 해결책을 시도하지 못함 이 주요 한계점이다. 2. 핵심 아이디어 – 보상 트리 구조 | 요소 | 설명 | 장점 | | | | | | 다중 롤아웃 생성 | 하나의 질의에 대해 여러 후보 경로를 동시에 생성 | 다양한 해

February 22, 2026

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POSESTITCH-SLT: Linguistically Inspired Pose-Stitching for End-to-End Sign Language Translation

1. 연구 배경 및 동기 데이터 부족 문제 : 수화는 영상·포즈 시퀀스로 표현되지만, 문장 수준으로 정렬된 대규모 코퍼스가 거의 없어 지도 학습이 어려움. 기존 접근 : 글로스(수화의 중간 표기) 추출 후 텍스트 번역, 혹은 포즈 직접 번역 등 다양한 파이프라인이 제안됐지만, 대부분 복잡한 전처리와 높은 라벨링 비용을 요구함. 2. 핵심 아이디어 – POSESTITCH‑SLT 언어 템플릿 기반 사전학습 : 자연어 문장을 미리 정의된 “템플릿”(예: “사람이 X를 하고 있다”)에 맞춰 변형하고, 해당 템플릿에 대응하는 포즈 시퀀스를

February 22, 2026

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PRISM: Photonics-Informed Inverse Lithography for Manufacturable Inverse-Designed Photonic Integrated Circuits

1. 연구 배경 및 필요성 역설계와 제조 격차 : 역설계는 전자기 시뮬레이션을 직접 목표 함수로 사용해 비정형 구조를 탐색하지만, 서브웨이브 수준의 미세 패턴은 리소그래피, 식각, CMP 등 다단계 공정에서 비선형 왜곡을 겪는다. 특히 DUV(193 nm) 공정에서는 라운딩·블러·브리징이 심해 수율이 거의 0에 수렴한다. 기존 DFM(Design‑for‑Manufacturing) 접근의 한계 : 전자 분야의 OPC/ILT는 “기하학적 유사성”을 최적화 목표로 삼지만, 포토닉에서는 광학 응답 이 비국소적(전파·간섭·공명)이며, 작은

February 22, 2026

Physics

Quantum Cellular Automata: The Group, the Space, and the Spectrum

1. 연구 배경 및 동기 양자 셀룰러 자동화(QCA)는 양자 다체 물리와 양자 정보 이론에서 “국소성을 보존하는 자동동형”이라는 형태로 등장한다. 기존 연구는 주로 복소수 체 (mathbb{C})와 (C^{ }) 대수 구조에 국한되었으며, 1차원에서의 완전 분류가 알려져 있는 정도였다. 그러나 최근 물리학·수학 교류에서 QCA와 동형론(호모토피 이론) , 고차 카테고리 , 위상장 이론 사이의 깊은 연관성이 제시되면서, 보다 일반적인 기반(가환환) 위에서의 이론 구축이 요구되었다. 2. 핵심 아이디어와 방법론 | 단계 | 내

February 22, 2026

Mathematics

Randomized Zero Forcing

1. 연구 배경 및 차별성 제로 포싱 은 원래 행렬 최소계수 와 양자 제어 문제에서 등장했으며, 결정론적 규칙에 기반한다. 확률적 제로 포싱(PZF) 는 무방향 그래프에 적용돼 전파가 확률 1로 보장되지만, 전파 시간만이 의미 있다. RZF 는 두 가지 중요한 확장을 도입한다. 1. 유향성 : 정점이 파란색이 되려면 입력(인 이웃) 이 파란색이어야 하므로, 전파는 전달 경로 에 강하게 의존한다. 2. 가중치 : 각 입구 엣지의 가중치를 이용해 “얼마나 많은 입력을 이미 파란 정점이 제공하는가”를 확률에 반영한다. 이러한 차별점은 실

February 22, 2026

Mathematics

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Rate-Distortion Optimization for Ensembles of Non-Reference Metrics

1. 연구 배경 및 동기 UGC 특성 : 흔히 잡음·블러·압축 잔여물 등을 포함하고 있어 전참조 메트릭이 “완벽한” 품질을 가정하는 것이 오히려 비효율적. NRM 활용의 어려움 : NRM은 스칼라 값을 출력하므로 블록‑단위 비트 할당에 바로 활용하기 어려우며, 특히 딥러닝 기반 NRM은 평가·역전파 비용이 높다. 2. 핵심 기여 | 번호 | 내용 | 의의 | | | | | | 1 | 앙상블 LNRM : 여러 NRM의 그래디언트를 가중 평균하여 하나의 선형화 손실로 결합 | 특정 NRM에 편향되지 않은, 보다 일반적인 품질 향상 유도

February 22, 2026

Image Processing Electrical Engineering and Systems Science

Real-time Range-Angle Estimation and Tag Localization for Multi-static Backscatter Systems

1. 연구 배경 및 필요성 Ambient IoT와 백스캐터링 : 초저전력 디바이스가 대규모로 배치되는 6G 환경에서 전력 공급이 어려운 센서·태그에 백스캐터링은 필수 기술이다. 기존 단일정적(monostatic) 시스템은 거리·범위가 제한적이며 확장성이 낮다. 다중정적(Multi‑static) 구조의 장점 : 여러 송신기(TX)와 다중 안테나 수신기(RX)를 활용해 직접 경로와 반사 경로를 동시에 관측함으로써, 외부 동기화 없이 TDoA 기반 거리 측정과 AoA 추정이 가능해진다. 2. 주요 기여 | 번호 | 내용 | 기존 연구와

February 22, 2026

System Electrical Engineering and Systems Science

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Reevaluating Self-Consistency Scaling in Multi-Agent Systems

1. 연구 배경 및 목적 자기‑일관성 은 다수의 CoT 추론 결과를 투표(voting)하거나 평균화해 최종 답을 도출함으로써 LLM의 신뢰성을 높이는 기법이다. 초기 연구(2022‑2023)에서는 GPT‑3 · PaLM 등 구형 모델에서 “샘플링 수 ↑ → 성능 ↑”라는 단순한 관계가 관찰되었지만, 수확 체감(diminishing returns) 현상이 존재함을 보고하였다. 본 논문은 Gemini 2.5 (2024년 최신 모델)와 HotpotQA , Math‑500 이라는 두 종류의 복합 추론 벤치마크를 이용해, 현대 모델에서도 동

February 22, 2026

System

Regularity and Pathwise bounds for probabilistic solutions of PDEs

1. 연구 배경 및 동기 확률적 PDE 해석에서는 앙상블 평균 혹은 확률적 기대값 형태의 추정이 주를 이룬다. 이는 전역 존재와 유일성을 보이는 데는 충분하지만, 실제 하나의 실현(realization) 궤적이 어떻게 성장·진화하는지는 알 수 없다. 경로별 상한은 글로벌화(globalization) 전략 , 장기 동역학 (예: 약한 난류 가설, Sobolev 노름의 로그·다항 성장) 등에 필수적이다. Bourgain(1996)의 방법은 지역적 well‑posedness 과 시간‑크기 두 배화 를 이용해 Gaussian 앙상블을 로그

February 22, 2026

Mathematics

Rethinking Diffusion Models with Symmetries through Canonicalization with Applications to Molecular Graph Generation

1. 연구 배경 및 동기 대칭이 중요한 도메인 : 분자 구조는 순열($S n$)과 유클리드 변환($SE(3)$)에 완전 불변이다. 따라서 생성 모델은 이러한 대칭을 존중해야 한다. 전통적 접근 : equivariant denoiser·인variant prior 를 설계해 모델 자체가 대칭을 만족하도록 강제한다. 하지만 이는 복잡한 텐서 연산·고비용 레이어 를 요구하고, 노이즈 단계에서 다중 궤도(orbit) 혼합 으로 인해 학습이 불안정해지는 문제를 야기한다. 2. 핵심 아이디어 – 정규화(Canonicalization) 정규화 정

February 22, 2026

Machine Learning Computer Science Model

Riemannian foliations on CROSSes

| 구분 | 핵심 내용 | 방법론·증명 아이디어 | 의의·비교 | | | | | | | 1. 배경 | 리만 포엽은 리만 다양체 위에서 각 점마다 등거리(geodesic) 잎을 갖는 분포이며, 구형 (S^{n}) 에 대한 완전 분류는 2016년

February 22, 2026

Mathematics

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

1. 연구 배경 및 필요성 라운드어바웃 은 교차로보다 복잡한 흐름과 상호작용을 가지며, 특히 다중모드 교통(차량 + 보행자·자전거) 상황에서 자동운전 시스템(AD)의 불확실성이 크게 증가한다. 기존 연구는 완전 자동화된 차량군 에 초점을 맞추어 VRU를 전혀 고려하지 않거나, 정적 신호·우선순위 횡단보도와 같은 인프라 기반 해결책에 의존한다. 이는 교통 흐름 저하·배출가스 증가 라는 부작용을 초래한다. 따라서 실시간, 예측 기반 속도 조정 이 가능한 시스템이 필요하며, 이를 위해서는 다중‑에이전트 상호작용을 정확히 예측 할 수 있는

February 22, 2026

Multiagent Systems Computer Science

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Sample size and power determination for assessing overall SNP effects in joint modeling of longitudinal and time-to-event data

1. 연구 배경 및 필요성 종단 바이오마커와 생존 데이터의 결합 : 당뇨병과 같은 만성질환에서는 HbA1c와 같은 장기 바이오마커가 합병증 발생 위험을 예측하는 핵심 변수이다. 이러한 연속적 측정값을 시간‑대 사건 데이터와 동시에 모델링하면, 직접·간접 경로를 모두 고려한 효과 추정이 가능해진다. 유전학적 연구에서 설계 단계의 공백 : GWAS 등 대규모 유전학 연구에서는 표본 크기·검정력 계산이 필수적이지만, 기존 방법은 주로 단일 사건(예: Cox 비례위험 모델)이나 치료 효과에 국한돼 있다. SNP는 0‑2의 세 수준을 갖고,

February 22, 2026

Statistics Model Data

Scaling Laws for Masked-Reconstruction Transformers on Single-Cell Transcriptomics

1. 연구 배경 및 동기 스케일링 법칙의 일반성 : Kaplan et al. (2020)·Hestness et al. (2017) 등은 모델·데이터·컴퓨팅 규모가 증가할 때 손실이 파워‑러프 형태로 감소한다는 현상을 다양한 모달리티에서 보고했다. 이는 모델 설계·자원 배분에 실용적인 가이드를 제공한다. 단일세포 전사체의 현황 : scVI, scGPT, Geneformer 등 대규모 사전학습 모델이 등장했지만, 사전학습 손실이 모델 크기·데이터 양에 따라 어떻게 변하는지는 아직 정량적으로 규명되지 않았다. 2. 실험 설계 | Regi

February 22, 2026

Machine Learning Computer Science

scPilot: Large Language Model Reasoning Toward Automated Single-Cell Analysis and Discovery

1. 연구 배경 및 필요성 단일세포 오믹스 가 급증하면서 기존 분석 파이프라인은 인간 중심의 암묵적 추론 에 크게 의존하고 있다(그림 1). 현재 LLM 활용 사례는 주로 툴 에이전트 형태로, LLM이 코드를 생성·실행하지만 생물학적 가설·정당화 과정이 결여돼 있다. 또한, Foundation Model 기반 임베딩은 고차원 벡터를 제공하지만 해석 가능성 이 낮아 실제 생물학적 발견에 제한적이다. 2. 핵심 아이디어 – Omics‑Native Reasoning (ONR) ONR은 LLM이 (i) 데이터 요약 → (ii) 가설 제시

February 22, 2026

Computer Science Analysis Model Artificial Intelligence

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Spanning the Visual Analogy Space with a Weight Basis of LoRAs

| 항목 | 내용 및 평가 | | | | | 핵심 아이디어 | LoRA를 하나만 사용하는 대신, 다수(N 32)의 저‑랭크 어댑터 를 미리 학습하고, 입력 이미지 삼중항을 CLIP‑ViT 인코더로 임베딩한 뒤 키‑값 매칭을 통해 가중치를 동적으로 조합한다. 이는 “LoRA 공간” 위에서 원하는 변환을 직접 선택하는 방식으로, 기존 “하나의 어댑터에 모든 변환을 압축”하는 접근법보다 훨씬 유연하다. | | 구조적 장점 | 1️⃣ 파라미터 효율성 – 각 LoRA는 rank 4 로 매우 가벼우며, 전체 파라미터 수는 기존 단일‑LoRA와

February 22, 2026

Computer Science Computer Vision

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Stochastic Lorenz dynamics and wind reversals in Rayleigh-Bénard Convection

1. 연구 배경 및 목적 레일리‑밴드 대류(RBC) 는 천문·지구과학 및 공학 분야에서 열전달·대류 현상의 기본 모델이다. 전통적인 접근은 Nusselt 수(Nu) 와 Rayleigh 수(Ra) , Prandtl 수(Pr) 사이의 스케일링 관계를 찾는 것이었지만, 경계층–코어 상호작용 과 대규모 순환(mean‑wind) 의 전환 메커니즘은 아직 충분히 이해되지 않았다. Sreenivasan 등(2002)의 장시간 실험에서는 평균 풍향이 급격히 전환되는 ‘reversal’ 현상이 관측되었으며, 이는 고차원 OB 방정식의 직접 시뮬레이

February 22, 2026

Physics

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Structural grouping of extreme value models via graph fused lasso

1. 연구 배경 및 필요성 극값 분석의 난점 : 극단 영역 데이터는 희소하고 불안정해 전통적인 평균‑중심 분석보다 꼬리 특성 추정이 어려움. 군집 데이터의 특성 : 기후·수문·재난 등에서 동일 지역·시간대에 다수 관측소가 존재, 인접 군집은 유사한 꼬리 특성을 가질 가능성이 높음. 기존 방법의 한계 지역 빈도 분석 · Pooling 은 사전 정의된 군집만을 대상으로 하며, 군집 수가 많아지면 모델 선택 비용 이 급증. 베이지안 군집화 (Rohrbeck & Tawn, 2023)는 계산량이 크고 사전 분포 설정에 민감. Heuristi

February 22, 2026

Statistics Model

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Systems of Graph Formulas and their Equivalence to Alternating Graph Automata

1. 연구 배경 및 동기 그래프 언어와 자동자 : 그래프는 네트워크, 소셜 미디어, 프로그램 흐름 등 다양한 구조를 모델링한다. 그래프 언어를 형식적으로 정의하기 위해서는 자동자 이론(특히 트리·그래프 자동자)과 논리(모노이드 논리, MSO 등)가 각각 활용돼 왔다. 논리와 자동자의 통합 필요성 : 자동자는 구현 친화적이지만 직관적인 사양이 부족하고, 논리는 명세에 강하지만 실행 모델이 명확하지 않다. 두 접근법을 연결하면 형식 사양 ↔ 실행 모델 간의 양방향 변환이 가능해진다. 2. 주요 기여 | 번호 | 기여 내용 | 의의 |

February 22, 2026

System

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The Complexity Landscape of Two-Stage Robust Selection Problems with Budgeted Uncertainty

1. 연구 배경 및 동기 강건 조합 최적화 에서는 불확실성을 고려한 최악‑case 모델(MinMax)이 일반적으로 명목 문제보다 더 어려워진다. 특히, 두 단계 모델에서는 첫 단계 결정 후 불확실성이 드러났을 때 두 번째 단계에서 보완 결정을 할 수 있어, 복잡도 분석이 더욱 미묘해진다. 예산 제한 불확실성 은 Bertsimas & Sim(2003, 2004) 이후, “복잡도 보존”이라는 장점을 가지고 널리 사용돼 왔다. 하지만 기존 연구는 주로 단일‑stage 혹은 특정 구조(예: knapsack, spanning tree) 에

February 22, 2026

Mathematics

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The Implicit Bias of Adam and Muon on Smooth Homogeneous Neural Networks

1. 연구 배경 및 의의 암묵적 편향 은 과대 파라미터화된 딥러닝 모델이 명시적 정규화 없이도 좋은 일반화 성능을 보이는 핵심 메커니즘으로, 기존에는 주로 GD 혹은 SGD 에 초점을 맞추었다. 현재 LLM·ViT 등에서 Adam·Muon 등 모멘텀 기반 옵티마이저가 사실상 표준이 되면서, 이들의 수학적 특성 을 이해하는 것이 실무와 이론 모두에 필수적이다. 논문은 “동질 모델” (L‑homogeneous)이라는 일반적인 클래스(선형·다층·ReLU‑q·다항 활성화 등)를 대상으로 하여, 기존 선형·2‑계층 결과를 전면 확장 한다는

February 22, 2026

Machine Learning Computer Science Network

The invariance of the Auslander-Reiten Formula for hereditary algebras

1. 연구 배경 및 동기 Auslander‑Reiten 이론 은 모듈 범주에서 사상들의 사후(translation) 구조를 파악하는 핵심 도구이며, 특히 AR 공식 은 Ext와 Hom 사이의 이중성(duality)을 명시한다. 기존 문헌에서는 AR 공식이 τ 에 대해 “자연스러운” 형태로 주어지지만, τ‑불변성 (즉, 공식이 τ와 τ⁻¹에 동시에 적용될 때 동일한 값을 갖는가?)에 대한 명시적 검증은 부족했다. 이 논문은 그 공백을 메우며, 특히 유전 대수 (hereditary algebra)라는 제한된 환경에서도 일반적인 텐서 대

February 22, 2026

Mathematics

The Role of Common Randomness Replication in Symmetric PIR on Graph-Based Replicated Systems

1. 연구 배경 및 동기 전통적인 PIR은 사용자 프라이버시 만을 보장하고, 데이터베이스의 다른 메시지에 대한 정보를 사용자에게 노출한다는 한계가 있다. 대칭 PIR(SPIR)은 이러한 데이터베이스 프라이버시 까지 요구하지만, 이를 실현하려면 서버 간에 공통 랜덤성 이 반드시 존재해야 한다는 기존 결과가 있다(

February 22, 2026

Computer Science System Information Theory

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Think Consistently, Reason Efficiently: Energy-Based Calibration for Implicit Chain-of-Thought

1. 연구 배경 및 문제 정의 기존 CoT의 한계 : 토큰‑레벨의 명시적 사고는 “오류 전파(error propagation)”와 “어휘 표현 제한(vocabulary bottleneck)”이라는 두 축에서 문제를 일으킨다. 한 단계에서 작은 오류가 뒤 단계에 누적돼 최종 답변을 크게 왜곡한다. 암묵적(연속) CoT의 등장 : 잠재 공간에서 연속적인 벡터 형태로 사고를 진행하면 토큰화 과정이 사라져 표현력이 확대되고, 모델이 내부적으로 “생각”을 정제할 여지가 생긴다. 그러나 일관성(consistency) 제어 가 부재해, 동일한

February 22, 2026

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Three dimensional contractile droplet under confinement

1. 연구 배경 및 목표 액티브 드롭릿 은 내부 혹은 주변에서 에너지를 공급받아 자가구동하는 연성 물질로, 세포 이동·분열·형태변형 메커니즘을 모사하는 모델 시스템이다. 기존 연구는 주로 2차원 또는 무제한 3차원 환경에 초점을 맞추었으며, 3차원 제한(채널) 내에서의 거동 은 거의 탐구되지 않았다. 본 논문은 이러한 공백을 메우기 위해 수축성(contractile) 액티브 젤 을 포함한 3D 방울을 마이크로채널에 가두어, 형태·운동·내부 흐름을 전산적으로 분석한다. 2. 모델 및 수치 방법 | 요소 | 설명 | 주요 파라미터 |

February 22, 2026

Condensed Matter

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Tracking Time-Varying Multipath Channels forActive Sonar Applications

1. 연구 배경 및 필요성 다중경로와 비정상성 : 얕은 해역에서는 표면·바닥 반사에 의해 강한 잔향이 발생하고, 해수면 파동·플랫폼 드리프트로 인해 통계적 비정상성이 심해진다. 이는 기존 CFAR 기반 레인지‑도플러 처리에서 통계적 정합성 가정 이 깨져 거짓 경보와 미탐지 위험을 높인다. 레인지‑도플러 변환의 한계 : 변환 과정에서 위상 일관성이 손실되고, 도플러 불일치와 윈도잉 효과가 에너지를 여러 셀에 퍼뜨려 배경 모델링을 어렵게 만든다. 2. 핵심 아이디어 | 기존 접근 | 본 논문의 접근 | | | | | 레인지‑도플러 변환

February 22, 2026

Electrical Engineering and Systems Science

Training-Free Zero-Shot Anomaly Detection in 3D Brain MRI with 2D Foundation Models

1. 연구 배경 및 동기 제로샷 이상 탐지 는 라벨이 전혀 없는 의료 영상에서 병변을 찾을 수 있다는 점에서 매력적이지만, 현재까지는 2D 이미지 에 국한된 경우가 대부분이다. 3D MRI는 볼륨 구조 와 수십만 개 토큰 이라는 데이터 규모 때문에 기존 2D 파운데이션 모델을 그대로 적용하기 어렵다. 기존 3D ZSAD 시도(예: CLIP 기반)들은 슬라이스‑별 특징 만 사용해 볼륨 전체의 연속성을 놓치고, 메모리·연산 비용이 급증한다. 2. 핵심 아이디어 | 요소 | 설명 | 장점 | | | | | | 다축 볼륨 토큰화 | Axi

February 22, 2026

Detection Computer Science Model Computer Vision

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Transitive RL: Value Learning via Divide and Conquer

1. 연구 배경 및 문제 정의 오프라인 목표‑조건 강화학습(GCRL) : 사전 수집된 데이터만을 사용해, 임의의 시작‑목표 쌍에 대해 최적 정책을 학습해야 함. 기존 TD 기반 방법은 긴 트래젝터리에서 편향 누적(bias accumulation) 문제가 심각하고, Monte‑Carlo는 고분산(high variance) 문제에 취약함. 2. 핵심 아이디어: 삼각 부등식과 나눠서 정복 GCRL에서는 상태 $s i rightarrow s j$ 로 가는 최소 단계 수 $d(s i,s j)$ 가 삼각 부등식 $d(s i,s k) le

February 22, 2026

Learning

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Tunable microwave frequency synthesis with optically-derived spectral purity

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 안정성을 얻을 수 있다. 기존 OFD는 Full‑OFD , Two‑point OFD , Electro‑optic

February 22, 2026

Physics

Uni-Flow: a unified autoregressive-diffusion model for complex multiscale flows

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‑해상도 트레이드오프’ 를 해소하는 것이 본 논문의 핵심 동기이다. 2. 핵심 아이디어 및 모델 구조 | 구성 요소 | 역할 | 주요 특징 |

February 22, 2026

Model Physics

Validating Interpretability in siRNA Efficacy Prediction: A Perturbation-Based, Dataset-Aware Protocol

February 22, 2026

Data Quantitative Biology

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What are the odds? Risk and uncertainty about AI existential risk

1. 모델 비교: 표준 스위스 치즈 vs. 저자 모델 표준 스위스 치즈 모델 은 각 방어층이 독립적으로 결함을 가질 확률을 가정하고, 전체 시스템 실패는 모든 층이 동시에 결함을 가질 때만 발생한다고 본다. 이는 “곱셈법칙”에 기반해 위험을 낮게 추정하는 경향이 있다. Cappelen·Goldstein·Hawthorne 모델 은 층 간의 구조적 상관관계 와 피드백 루프 를 강조한다. 예를 들어, 초기 설계 단계에서의 오류가 정책·규제·운영 단계에 연쇄적으로 영향을 미쳐, 결함이 독립적이지 않게 된다. 이는 “연쇄 실패(chain f

February 22, 2026

When to repeat a biomarker test? Decomposing sources of variation from conditionally repeated measurements

1. 연구 배경 및 필요성 혈압, 혈당, 콜레스테롤 등 연속형 바이오마커는 임계값을 기준으로 양성/음성을 판정하는 데 사용된다. 측정 오차가 클 경우, 임계값 근처에서 오분류(거짓 양성·거짓 음성) 위험이 급증한다. 실제 임상 현장에서는 초기 결과가 임계값 이하일 때만 재측정을 시행하는 “조건부 재검사”가 흔히 이루어지지만, 이 과정이 통계적 편향을 초래할 수 있다. 특히 혈액 기증 전 헤모글로빈(Hb) 검사는 기증자 건강 보호와 혈액 공급 효율성 측면에서 중요한데, 손가락 끝 채취 방식은 변동성이 크다. 2. 방법론 개요 2.1

February 22, 2026

Statistics Applications

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 22, 2026

Data

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 22, 2026

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Simulated Reasoning is Reasoning

본 논문은 최근 급부상하고 있는 대규모 기초 모델(FM)이 전통적인 “상징적 추론”과는 다른 메커니즘으로 추론을 수행한다는 점을 심도 있게 탐구한다. 전통적인 인공지능 연구에서는 논리 규칙, 형식 언어, 그리고 명시적 지식 그래프와 같은 구조화된 표현을 통해 인간과 유사한 추론 과정을 구현하려는 시도가 주류를 이루어 왔다. 이러한 접근은 명확한 증명 과정을 제공하고, 인간이 이해 가능한 설명을 생성한다는 장점이 있었지만, 복잡하고 개방적인 현실 세계 문제에 적용하기엔 지식 베이스의 구축 비용과 확장성 한계가 크게 작용했다. 기초 모

February 22, 2026

Computer Science Artificial Intelligence

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 22, 2026

Detection

Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs

본 논문은 최근 대규모 언어 모델(LLM)이 대부분 인과적(causal) 언어 모델로 구현된다는 점에 주목한다. 인과적 모델은 토큰이 순차적으로 생성되며, 현재 토큰은 이전 토큰만을 참조하고 미래 토큰은 볼 수 없다. 이러한 구조적 제약은 입력 프롬프트 내 토큰들의 상대적 순서가 모델의 예측 결과에 직접적인 영향을 미치게 만든다. 실제로 “컨텍스트‑질문” 순서와 “질문‑컨텍스트” 순서는 동일한 내용임에도 불구하고 모델이 내놓는 답변 정확도에 차이를 보인다. 이는 특히 추론(Chain‑of‑Thought) 없이 단순히 질문에 대한 직

February 22, 2026

Computer Science Machine Learning

Enhancing Automatic Speech Recognition Through Integrated Noise Detection Architecture

이 논문은 최근 음성 인식 분야에서 큰 주목을 받고 있는 self‑supervised 학습 모델인 wav2vec2를 기반으로, 소음 감지 기능을 동일 네트워크 안에 통합함으로써 기존 시스템이 갖는 한계를 극복하고자 한다. wav2vec2는 대규모 비지도 음성 데이터로부터 강력한 음향 표현을 학습하는데, 이 표현을 그대로 전사(head)와 소음 분류(head) 두 개의 병렬 디코더에 전달한다는 점이 핵심 설계이다. 전사 디코더는 전통적인 CTC 혹은 seq2seq 손실을 최소화하도록 학습되는 반면, 소음 디코더는 환경 소리와 무음 구

February 22, 2026

Detection Sound Computer Science

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 22, 2026

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

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

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

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

Machine Learning Computer Science

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

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

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

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

< Category Statistics (Total: 5054) >

Astrophysics

Condensed Matter

Economics

Electrical Engineering and Systems Science

103

General

4150

General Relativity

HEP-EX

HEP-LAT

HEP-PH

HEP-TH

MATH-PH

Nonlinear Sciences

Physics

133

Quantitative Biology

Quantum Physics

Statistics

Ponomarenko dynamo sustained by a free swirling jet

PORTool: Tool-Use LLM Training with Rewarded Tree

POSESTITCH-SLT: Linguistically Inspired Pose-Stitching for End-to-End Sign Language Translation

PRISM: Photonics-Informed Inverse Lithography for Manufacturable Inverse-Designed Photonic Integrated Circuits

Quantum Cellular Automata: The Group, the Space, and the Spectrum

Randomized Zero Forcing

Rate-Distortion Optimization for Ensembles of Non-Reference Metrics

Real-time Range-Angle Estimation and Tag Localization for Multi-static Backscatter Systems

Reevaluating Self-Consistency Scaling in Multi-Agent Systems

Regularity and Pathwise bounds for probabilistic solutions of PDEs

Rethinking Diffusion Models with Symmetries through Canonicalization with Applications to Molecular Graph Generation

Riemannian foliations on CROSSes

ROSA: Roundabout Optimized Speed Advisory with Multi-Agent Trajectory Prediction in Multimodal Traffic

Sample size and power determination for assessing overall SNP effects in joint modeling of longitudinal and time-to-event data

Scaling Laws for Masked-Reconstruction Transformers on Single-Cell Transcriptomics

scPilot: Large Language Model Reasoning Toward Automated Single-Cell Analysis and Discovery

Spanning the Visual Analogy Space with a Weight Basis of LoRAs

Stochastic Lorenz dynamics and wind reversals in Rayleigh-Bénard Convection

Structural grouping of extreme value models via graph fused lasso

Systems of Graph Formulas and their Equivalence to Alternating Graph Automata

The Complexity Landscape of Two-Stage Robust Selection Problems with Budgeted Uncertainty

The Implicit Bias of Adam and Muon on Smooth Homogeneous Neural Networks

The invariance of the Auslander-Reiten Formula for hereditary algebras

The Role of Common Randomness Replication in Symmetric PIR on Graph-Based Replicated Systems

Think Consistently, Reason Efficiently: Energy-Based Calibration for Implicit Chain-of-Thought

Three dimensional contractile droplet under confinement

Tracking Time-Varying Multipath Channels forActive Sonar Applications

Training-Free Zero-Shot Anomaly Detection in 3D Brain MRI with 2D Foundation Models

Transitive RL: Value Learning via Divide and Conquer

Tunable microwave frequency synthesis with optically-derived spectral purity

Uni-Flow: a unified autoregressive-diffusion model for complex multiscale flows

Validating Interpretability in siRNA Efficacy Prediction: A Perturbation-Based, Dataset-Aware Protocol

What are the odds? Risk and uncertainty about AI existential risk

When to repeat a biomarker test? Decomposing sources of variation from conditionally repeated measurements

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

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

Simulated Reasoning is Reasoning

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

Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs

Enhancing Automatic Speech Recognition Through Integrated Noise Detection Architecture

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

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

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

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

Adapting Feature Attenuation to NLP

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

Fast-weight Product Key Memory

First On-Orbit Demonstration of a Geospatial Foundation Model

Theoretical analysis of beaconless geocast protocols in 1D

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