본 연구는 확산 모델(DM)을 기반으로 하는 새로운 신경망 음성 코덱(NSC) 설계를 제시하고, 기존 모델들과의 비교 평가를 통해 DM 기반 NSC의 우수성을 입증합니다. DM 기반 NSC의 체계적인 설계 공간 분석과 새로운 모델 제안을 통해 저비트레이트 환경에서의 음성 코딩 성능 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

본 연구는 계층적 에지 네트워크에서의 비IID 데이터 문제를 해결하기 위해 개인화된 계층적 에지 기반 연합 학습(PHE-FL)을 제안합니다. PHE-FL은 각 에지의 고유한 데이터 분포에 맞춰 모델을 개인화하여 기존 방식 대비 최대 83% 향상된 정확도와 안정성을 달성했습니다. 이는 IoT 기반 서비스 및 응용 분야에 혁신적인 발전을 가져올 것으로 기대됩니다.

본 연구는 양자 컴퓨팅과 고전 기계 학습의 하이브리드 모델에 대한 새로운 일반화 경계를 제시합니다. 양자 및 고전적 기여 요소를 명확히 분리하여 하이브리드 모델 학습에 대한 이해를 높이고, 양자-고전 합성곱 신경망(QCCNN)에 대한 적용 결과를 제시하며, 고전 통계적 학습 이론의 한계와 미래 연구 방향을 제시합니다.

본 기사는 LLM을 이용한 새로운 암호화 프레임워크에 대한 연구 결과를 소개합니다. 이 프레임워크는 공개 채팅 채널에서도 안전하고 은밀한 통신을 가능하게 하며, LLM과 양자 컴퓨팅 기술 모두에 호환 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 기술의 악용 가능성에 대한 우려 또한 함께 고려되어야 합니다.

딥러닝 모델의 블랙박스 공격에 대한 기존 연구의 편향성을 지적하고, 사전 지식 없이 공격 효과를 측정하는 새로운 프레임워크를 제시한 연구. 사전 지식이 공격 성공률을 과대평가하며, 쿼리 기반 공격 및 이미지 블렌딩 기법을 통해 더욱 정확한 분석을 수행.