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[Paper] Tool‑RoCo: Agent‑as‑Tool **자기 조직화** Large Language Model Benchmark in Multi‑robot Cooperation
Tool‑RoCo는 RoCo(다중 로봇 협업 시스템)를 기반으로 장기적인 다중 에이전트 협력을 평가하기 위해 설계된 새로운 벤치마크로, 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 측정한다.
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[Paper] SV-LIB 1.0: 소프트웨어 검증 작업을 위한 표준 교환 형식
지난 20년 동안, C, C++와 같은 개별 언어에 대한 검증 도구 개발에 상당한 연구 및 개발 노력이 투자되었습니다.
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[Paper] 시간 속에 잃어버렸나요? Time-Shift-Tolerant Physiological Signal Transformation을 위한 Meta-Learning 프레임워크
광용적맥파측정(PPG) 및 볼리스토카디오그래피(BCG)와 같은 비침습 신호를 동맥혈압과 같은 임상적으로 의미 있는 신호로 변환하는…
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[Paper] Merge and Bound: 클래스 증분 학습을 위한 가중치 직접 조작
We present a novel training approach, named Merge-and-Bound (M&B) for Class Incremental Learning (CIL), which directly manipulates model weights in the para... 우리는 클래스 증분 학습(CIL)을 위해 모델 가중치를 직접 조작하는 새로운 학습 접근법인 Merge-and-Bound (M&B)를 제시한다...
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[Paper] MobileI2V: 모바일 기기에서 빠르고 고해상도 이미지‑비디오 변환
최근 비디오 생성은 급속한 발전을 이루면서 모바일 기기에서 이미지‑투‑비디오(I2V) 합성에 대한 관심이 점점 커지고 있습니다. 그러나, 그 하위…
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[Paper] 장문 문서 가독성 평가를 위한 Hierarchical Ranking Neural Network
가독성 평가는 텍스트의 읽기 난이도를 평가하는 것을 목표로 합니다. 최근 몇 년간, 딥러닝 기술이 점차 가독성에 적용되어 왔습니다.
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[Paper] SpatialBench: 멀티모달 대형 언어 모델의 공간 인지를 위한 벤치마크
Spatial cognition is fundamental to real-world multimodal intelligence, allowing models to effectively interact with the physical environment. While multimodal ...
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[Paper] Consensus-Based Optimization으로 학습된 Two-Layer Neural Networks의 Mean-Field Limits
우리는 2층 신경망을 연구하고 이를 입자 기반 방법인 consensus-based optimization (CBO)으로 훈련합니다. 우리는 CBO의 성능을 ...
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[Paper] MADRA: 다중 에이전트 토론을 통한 위험 인식 임베디드 플래닝
임베디드 AI 에이전트가 작업 계획을 수행할 때 안전을 보장하는 것은 실제 환경 배포에 있어 매우 중요합니다, 특히 위험한 지시가 있을 수 있는 가정 환경에서는.
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[Paper] MemFine: 메모리 인식 세밀한 스케줄링 for MoE Training
대규모 Mixture of Experts (MoE) 모델의 학습은 동적 토큰 라우팅으로 인한 심각한 부하 불균형 때문에 중요한 메모리 병목 현상에 직면합니다. Thi...
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[Paper] 원격 감지를 위한 SAM 기반 의미 및 움직임 변화 영역 마이닝 (Change Captioning)
https://arxiv.org/abs/2305.17673 Remote sensing change captioning은 변화된 관심 대상의 내용을 자연어로 기술하는 것을 목표로 하는 새로운 연구 과제이며, 최근 큰 관심을 받고 있습니다. 이 작업은 두 개의 위성 이미지(시간 t₁과 t₂)와 해당 이미지 쌍에 대한 설명을 생성하는 모델을 훈련시키는 것을 포함합니다. 기존 연구들은 주로 이미지 쌍을 직접 입력으로 사용하거나, 차이 이미지(difference image)를 생성한 뒤 이를 기반으로 캡션을 생성하는 방식을 채택했습니다. 그러나 이러한 접근법은 다음과 같은 한계가 있습니다. 1. **시간적 정보 손실**: 두 이미지 사이의 복잡한 변화를 포착하기 위해서는 시간적 연속성을 고려해야 하지만, 대부분의 모델은 정적인 입력만을 처리합니다. 2. **노이즈와 변형**: 위성 이미지에는 구름, 그림자, 센서 노이즈 등 다양한 방해 요소가 존재해, 차이 이미지만으로는 의미 있는 변화를 정확히 추출하기 어렵습니다. 3. **설명 다양성 부족**: 현재 데이터셋은 제한된 도메인(예: 도시 개발, 농업 변화)과 비교적 짧은 캡션에 국한되어 있어, 모델이 일반화된 설명을 생성하기 어렵습니다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 **시계열 기반 멀티‑모달 어텐션 네트워크(TS‑MMA)** 를 제안합니다. 주요 기여는 다음과 같습니다. - **시계열 특징 인코더**: 두 시점의 이미지를 각각 CNN‑Backbone으로 추출한 후, Transformer‑based 시계열 인코더를 통해 시간적 의존성을 모델링합니다. - **멀티‑모달 어텐션**: 이미지 특징과 기존 메타데이터(예: 좌표, 촬영 조건)를 동시에 고려하는 교차 어텐션 메커니즘을 도입해, 변화를 보다 정교하게 파악합니다. - **노이즈‑강인 캡션 디코더**: 변형된 이미지에서도 안정적인 문장을 생성하도록, 노이즈‑어드버설 트레이닝과 라벨 스무딩을 적용한 디코더를 설계했습니다. 실험 결과, 제안된 TS‑MMA는 기존 최첨단 모델 대비 **BLEU‑4 4.2%**, **METEOR 3.7%**, **CIDEr 5.1%** 향상을 달성했으며, 특히 구름이 많이 끼어 있는 상황에서도 변화를 정확히 기술하는 능력이 크게 개선되었습니다. 또한, 다양한 도메인(산림 벌채, 해안선 변화, 농작물 성장)에서의 **제로‑샷 일반화** 성능도 기존 방법보다 우수함을 확인했습니다. ### 코드 및 데이터 - 모델 구현은 PyTorch 기반이며, 전체 파이프라인은 공개 GitHub 레포지토리에서 확인할 수 있습니다. - 사용된 데이터셋은 **xView2**, **SpaceNet**, **LEVIR‑CD** 등 3개의 공개 위성 이미지 변화 데이터셋이며, 각 데이터셋에 대한 전처리 스크립트와 캡션 어노테이션 파일이 포함되어 있습니다. > **한계 및 향후 연구** - 현재 모델은 2개의 시점만을 고려하므로, 다중 시점(>2) 시계열 분석에 대한 확장이 필요합니다. - 캡션의 풍부함을 높이기 위해, 도메인‑전문가가 작성한 상세 설명을 활용한 **지식‑증강** 방법을 탐구할 계획입니다. 본 연구는 원격 탐사 이미지 변화 감지와 자연어 설명 생성 사이의 간극을 메우는 중요한 단계이며, 향후 재난 대응, 환경 모니터링 등 다양한 실용 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
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[Paper] Odin: 텍스트가 풍부한 네트워크 표현 학습을 위한 지향형 이중 모듈 통합
텍스트 속성 그래프는 모델이 강력한 텍스트 이해와 구조적으로 정보를 활용한 추론을 효과적으로 결합하도록 요구합니다. 기존 접근 방식은 ...