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[Paper] 당신의 TeaStore를 위한 칩을 원하시나요? 적응형 이산 시스템 제어 모델링
새로운 웹 애플리케이션을 설계할 때, 개발자들은 자신이 의존하는 자원—소프트웨어, 하드웨어, 네트워크—에 대한 다양한 제약을 감당해야 합니다.
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[Paper] TeaStore에서 Decoupling Adaptive Control
Adaptable TeaStore 사양은 제어 루프를 통해 자기 적응을 구현하기 위한 마이크로서비스 기반 사례 연구를 제공합니다. 우리는 구현이…
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[Paper] 클라우드 네이티브 컴퓨팅에서 API 리소스의 최적 구성
이 논문은 기존의 offline performance optimization 프레임워크를 microservice applications에 적용하여 D…의 Release phase에서 어떻게 활용할 수 있는지를 제시한다.
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[Paper] 프로젝트 기반 학습에서 품질 보증 임베딩
이 논문에서는 Software Engineering(SE) 과목에서 software quality 측면을 가르친 10년 이상의 경험을 통해 얻은 교훈을 공유합니다, 여기서 초점은...
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[Paper] Bitcoin-IPC: 비트코인 확장을 위한 Proof-of-Stake 서브넷 네트워크
우리는 Bitcoin-IPC를 소개합니다. 이는 Bitcoin을 확장하여 보편적인 Medium of Exchange (MoE)가 되도록 돕는 소프트웨어 스택 및 프로토콜이며, ...
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[Paper] Local Rendezvous Hashing: 제한된 부하와 최소 변동을 위한 캐시-로컬 후보
Consistent hashing은 분산 시스템의 기본이지만, ring 기반 방식은 많은 virtual node를 사용하지 않으면 피크 대비 평균 부하 비율이 높게 나타날 수 있습니다…
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[Paper] Kubernetes용 SLO 기반 및 비용 인식 자동 스케일링 프레임워크
Kubernetes는 Horizontal Pod Autoscaler, Vertical Pod Autoscaler 및 node-level autoscalers를 포함한 네이티브 자동 스케일링 메커니즘을 제공하여 탄력성을 가능하게 합니다.
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[Paper] CubeBench: 부분 관측 하에서 인터랙티브·장기 공간 추론 진단
Large Language Model (LLM) 에이전트는 디지털 영역에서는 능숙하지만, 물리적 세계에 배치하는 데 있어 형성의 어려움 때문에 큰 격차에 직면하고 있다.
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[Paper] $exists^*forall^*$ 하이퍼프로퍼티의 컨포먼트 플래닝 및 모델 검증에 관하여
우리는 계획 및 검증 커뮤니티 내의 두 문제, 즉 Conformant planning과 hyperproperties의 model-checking 사이의 연결을 연구한다. Conformant pl...
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[Paper] 설명 가능한 Neural Inverse Kinematics for Obstacle-Aware 로봇 매니퓰레이션: IKNet 변형의 비교 분석
Deep neural networks는 inverse-kinematics (IK) 추론을 가속화하여 저비용 매니퓰레이터가 복잡한 궤적을 실시간으로 실행할 수 있게 했습니다, ...
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[Paper] Splitwise: LLM을 위한 Lyapunov-Assisted DRL 기반 협업 엣지-클라우드 추론
대규모 언어 모델(LLMs)을 엣지 디바이스에 배포하는 것은 제한된 메모리와 전력 자원 때문에 어려운 과제입니다. 클라우드 전용 추론은 디바이스의 부담을 줄여줍니다.
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[Paper] MedGemma vs GPT-4: 오픈소스와 프로프라이어터리 제로샷 의료 질병 이미지 분류
멀티모달 대형 언어 모델(LLMs)은 방대한 임상 지식을 바탕으로 스캔을 해석함으로써 의료 영상 분야에 새로운 패러다임을 제시합니다.