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[Paper] 기업 수준 비즈니스 설문조사를 위한 machine learning 기반 synthetic microdata 개발
미국(US) 인구조사국(US Census Bureau)에서 제공하는 개인에 대한 공개용 마이크로데이터 샘플(PUMS)은 수십 년 동안 이용 가능했습니다. 그러나 컴퓨…
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[Paper] Variational Quantum Rainbow Deep Q-Network를 이용한 자원 할당 문제 최적화
자원 할당은 조합적 복잡성 때문에 여전히 NP-hard이다. Rainbow Deep Q-Network (DQN)와 같은 deep reinforcement learning (DRL) 방법은 ...
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[Paper] 줌 인, 클릭 아웃: GUI 그라운딩을 위한 줌 활용 가능성 탐색 및 평가
Grounding은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 에이전트를 구축하기 위한 기본적인 능력입니다. 기존 접근 방식들은 대규모 바운딩 박스 감독에 의존하지만…
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[Paper] 정보 손실 최소화를 통한 최적 센서 네트워크 설계
Optimal experimental design은 통계학에서 고전적인 주제로, 많은 연구된 문제, 응용 및 해결책이 있습니다. 우리가 연구하는 design problem은 p…
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[Paper] 배경이 분류 및 특징 중요도에 미치는 영향 측정: 딥러닝을 이용한 AV 인식
딥러닝을 위한 설명 가능한 AI(XAI)의 일반적인 접근 방식은 주어진 모델에서 분류 작업에 대한 입력 특징의 중요성을 분석하는 데 초점을 맞춥니다: sal...
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[Paper] 베이즈 불일치성에 대한 Disagreement Discrepancy Surrogates
딥 뉴럴 네트워크는 실제 환경에 배치될 때 분포 이동(distribution shift) 때문에 자주 실패하며, 이는 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하는 데 중요한 장벽이 됩니다. An eme...
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[Paper] 자신이 모르는 것을 아는 World Models: Calibrated Uncertainty를 활용한 Controllable Video Generation
최근 생성 비디오 모델의 발전으로 고품질 비디오 합성에서 큰 돌파구가 마련되었으며, 특히 제어 가능한 비디오 생성 분야에서 눈에 띄는 진전이 이루어졌습니다.
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[Paper] BalLOT: 균형 k-means 클러스터링 with optimal transport
우리는 균형 잡힌 k-means 클러스터링의 근본적인 문제를 고려한다. 특히, 우리는 교대 최소화에 대한 optimal transport 접근법을 소개한다.
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[Paper] 실수는 인간의 본성: 발표된 AI 논문에서 오류를 체계적으로 정량화하는 LLM 분석
출판된 AI 논문에는 얼마나 많은 실수가 포함되어 있을까요? Peer-reviewed 출판물은 새로운 연구와 지식이 구축되는 기반을 형성합니다. 오류가 …
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[Paper] NICE: 신경 암시적 두경부 모델을 이용한 악교정 수술 예측
Orthognathic surgery는 dentofacial skeletal 변형을 교정하여 occlusal 기능과 facial aesthetics를 향상시키는 중요한 중재입니다. 정확한…
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2025년 AI의 미래
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[Paper] 자연어 요약은 마이크로서비스 아키텍처에서 LLM에 의한 다중 저장소 버그 로컬라이제이션을 가능하게 한다
멀티 리포지토리 마이크로서비스 아키텍처에서 버그 로컬라이제이션은 자연어 버그 보고서와 코드 사이의 의미 격차 때문에 어려우며, LLM ...