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[Paper] Morphling: 대규모에서 빠르고, 결합된, 유연한 GNN 훈련
Graph Neural Networks (GNNs)는 불규칙하고 메모리 바인드된 그래프 탐색과 규칙적이며 연산 집약적인 밀집 연산을 결합함으로써 근본적인 하드웨어 과제를 제시한다.
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[Paper] In-context 역최적성: 공정 디지털 트윈을 위한 선호 기반 접근법
Digital Twins (DTs)는 복잡한 사회기술 시스템에서 자율적인 의사결정자로 점점 더 많이 활용되고 있다. 이들의 수학적으로 최적의 결정은 종종 차이를 보인다.
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[Paper] MIT Lincoln Laboratory: 연구 프로젝트를 위한 소프트웨어 지원 개선 사례 연구
소프트웨어는 복잡한 시스템 개발 및 프로토타이핑에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 최근 몇 년간 MIT Lincoln Laboratory는 ...
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[Paper] StarDist: 분산 그래프 알고리즘을 위한 코드 생성기
현실 세계에서 발생하는 관계형 데이터는 종종 그래프로 구조화되며, 이는 분석적 도출을 단순하게 만드는 논리적 추상화를 제공합니다.
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[Paper] Package Dashboard: 크로스‑에코시스템 프레임워크를 활용한 소프트웨어 패키지의 이중 관점 분석
Software supply chain attacks는 기존 SCA 도구의 사각지대를 드러냈으며, 이러한 도구들은 종종 단일 생태계에 제한되고 소프트웨어 artifact만 평가한다...
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[Paper] Biomedical 및 Bioacoustic 신호 분석에서 향상된 Temporal Modeling을 위한 Parallel Delayed Memory Units
고급 deep learning 아키텍처, 특히 recurrent neural networks (RNNs)는 audio, bioacoustic 및 biomedical signal 분석에 널리 적용되어 왔습니다.
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[Paper] 고성능 컴퓨팅과 소프트웨어 테스트가 만날 때: MPI를 이용한 분산 퍼징
이 논문은 MPI 기반 동기화 기술을 분산 퍼징 프레임워크에 통합하는 방식을 탐구하며, 가능한 상당한 성능 향상을 강조한다.
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[Paper] GPTrace: LLM 임베딩을 이용한 효과적인 크래시 중복 제거
Fuzzing은 소프트웨어 취약점을 발견하는 데 매우 효과적인 방법이지만, 결과 데이터를 분석하는 데는 일반적으로 상당한 수동 작업이 필요합니다. Thi...
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[Paper] OpenDORS: 공개적으로 인용된 오픈 연구 소프트웨어 데이터셋
많은 학문 분야에서 소프트웨어는 연구 과정 중에 또는 연구 목적을 위해 만들어집니다. 연구를 위한 소프트웨어의 중요한 역할이 커지고 있습니다.
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[Paper] Delta Sum Learning: 빠르고 전역적인 수렴을 위한 Gossip Learning 접근법
Federated Learning은 보안 및 계산상의 이점 때문에 distributed learning에 널리 사용되는 접근 방식입니다. 강력한 디바이스가 네트워크에 등장하면서...
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[Paper] 산업과 함께하는 온라인 다기관 연구 수준 소프트웨어 엔지니어링 코스 교육 - 경험 보고서
Covid는 온라인 교육과 학습을 받아들일 수 있게 만들었고, 학생들, 교수진, 그리고 산업 전문가 모두가 이 방식을 편안하게 여기고 있습니다. 이러한 편안함은…
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[Paper] MEGConformer: Conformer 기반 MEG 디코더를 이용한 강인한 음성 및 음소 분류
우리는 LibriBrain 2025 PNPL 대회를 위해 Conformer 기반 디코더를 제시하며, 두 가지 기본적인 MEG 작업인 Speech Detection과 Phoneme Classification을 목표로 합니다....