본 논문에서는 neuromorphic computing, spiking neural networks (SNNs) 및 memristor의 기반을 분석하고 논의한다. Neuromorphic computing은 t...

배경: 생성형 AI(GenAI) 도구의 급속한 등장으로 다양한 소프트웨어 엔지니어링 활동이 재구성되기 시작했습니다. 그러나 애자일 환경 내에서의 채택은 …

취약점 연구가 점점 더 생성형 AI를 채택함에 따라, 불투명한 모델 출력에 대한 중요한 의존성이 나타나 보안 자동화에서 ‘신뢰 격차’가 생겨났습니다.

Log parsing은 반구조화된 로그를 구조화된 템플릿으로 변환하여, 다운스트림 분석을 위한 중요한 기반을 형성합니다. 전통적인 syntax와 semantic-base…

Agent-Based Models (ABMs)의 보정은 복잡한 사회 시스템을 시뮬레이션하기 위한 중요한 최적화 문제이며, 목표는 최적의 …

Penetration testing은 실제 adversaries가 악용하기 전에 web applications의 vulnerabilities를 식별하는 데 필수적입니다. 최근 연구에서는 자동화를 탐구했습니다...

데이터 이질성으로 인한 내재된 클라이언트 드리프트와 시스템 내에서의 Byzantine 공격에 대한 취약성은 효과적인 모델 학습과 수렴을 방해한다.

정확한 성능 예측은 현대 고성능 컴퓨팅(HPC) 아키텍처에서 과학 애플리케이션을 최적화하는 데 필수적입니다. Widely used perfor...

현대의 소프트웨어 패키지 레지스트리인 PyPI와 같은 서비스는 소프트웨어 개발을 위한 핵심 인프라가 되었지만, 점점 더 위협 행위자에 의해 악용되고 있다...

자율 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트가 프로그래밍 패러다임을 재구성하고 있지만, 현재는 ‘폐쇄 세계’ 제한을 겪고 있다: 이들은 …

이 연구는 소프트웨어 엔지니어링 커뮤니티에 이익을 주기 위해 비교적 분리(comparative separation)라는 새로운 그룹 공정성 개념(group fairness notion)을 제안하여 m…의 공정성을 평가합니다.

Feedback-rich neural architectures는 이전 representations를 재생성하고 temporal context를 주입할 수 있어, 이를 strictly local synaptic 환경에 자연스러운 설정으로 만든다.

벡터 검색이 AI 애플리케이션에 빠르게 통합되면서, 특히 Retrieval Augmented Generation (RAG) 분야에서, 다양한 eco…

Privacy-preserving data processing은 민감한 데이터를 기밀성을 보장하면서 계산하고 분석할 수 있게 하는 방법과 모델을 의미합니다. As cl...

인사자 위협은 특히 암묵적 신뢰가 제거된 제로 트러스트 아키텍처(ZTA)에서 특히 까다로운 사이버 보안 문제입니다. 규칙이…

우리는 Resource-Aware Task Allocator (RATA)의 설계와 분산 위성 시스템에서 실시간 작업을 처리하는 데 관한 경험적 분석을 제시한다.

Agile Research and Development (R&D) 소프트웨어 프로젝트에서 기술 품질을 관리하는 것은 지속적인 과제로, 특히 …

AI 배치 작업인 모델 훈련, 추론 파이프라인, 데이터 분석은 상당한 GPU 자원을 필요로 하며 종종 마감 시간 전에 완료되어야 합니다. Spot...

멀티코어 임베디드 시스템의 발전과 함께, 칩 온도와 지수적으로 연관된 누설 전력이 동적 전력 소비를 능가했습니다. Energy-aware ...

Few-for-many (F4M) 최적화는 최근 다목적 최적화 분야에서 새로운 패러다임으로 도입되었으며, 소수의 솔루션 집합을 찾아 효과적으로…

분산 로봇 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, edge, fog, cloud computing 계층을 원활하게 통합하면서 ...

멀티모달 및 AI 기반 서비스가 요청당 수백 메가바이트를 교환함에 따라, 기존 IPC 런타임은 메모리 복사에 CPU 사이클의 점점 더 큰 비중을 차지하고 있습니다. Alt...

Local search는 운영 연구와 조합 최적화에서 기본적인 방법입니다. 이는 다양한 도전적인 문제에 널리 적용되어 왔으며, inc...

우리는 샘플링된 point cloud의 proximity graphs에서 얕은 graph convolutional neural networks (GCNNs)의 훈련에 대한 이산‑연속 일관성을 연구한다.