본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. * 오토(auto)’는 ‘자동’(automatic)이 아니라 그리스어 αὐτός(autos)에서 온 ‘스스로(self)’라는 뜻이다. 즉, 오토인코더(autoencoder)는 입력을 “스스로” 재구성(self‐reconstruct)한다는 의미로, 입력 값 자체를 복원하는 과정을 통해 내부 표현을 학습하는 네트워크 구조다. 1. Introduction신경망(neural networks)은 일반적으로 지도 학습(supervised learning) ..

* 본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다 ABSTRACT인공지능 기술의 발전으로 청소년 스포츠 자세 교정용 3D 포즈 추정 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 기법들은 복잡한 동작, 실시간 피드백 제공, 다양한 자세 처리에서 특히 가림(occulusion), 빠른 움직임, IoT 장치의 연산 자원 제약으로 인해 정확도와 실시간 성능 간 균형을 이루기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 IoT 환경과 $\textbf{GTA-Net}$을 제안한다.$\textbf{핵심 구성}..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. Abstract현재까지 기계 번역 분야에서 주류를 이루던 모델은 인코더와 디코더를 포함한 RNN 또는 CNN 기반 구조였으며, 최상위 성능 모델들도 인코더-디코더 사이에 attention 매커니즘을 적용해 왔다. Transformer 모델은 오직 attention 만으로 구성된 단순한 네트워크 구조를 제안하여, 기존 연구 문헌상의 최상위 모델들보다 학습 비용을 절감하면서 더 우수한 성능을 보였으며, 일반화 능력 역시 뛰어남을 입증하였다.WMT20..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. Ⅰ. 서론디지털 전환과 NFT 부상코로나19와 모바일 기술 확산으로 디지털 경제가 급팽창하면서, 블록체인을 기반으로 한 NFT가 희소성과 소유권 증명 기능을 갖춘 새로운 디지털 자산으로 급부상했다. 글로벌 리서치사 자료에 따르면 2027년까지 연평균 35 % 성장해 136억 달러 규모가 될 전망이다.NFT 소비자 연구의 필요성NFT 거래소·마켓플레이스·게임·메타버스 등 생태계가 빠르게 확대됐지만, 소비자가 NFT를 어떤 ‘가치’로 인식하는지, 그..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. Abstract최근 공개된 DeepSeek-R1 모델은 일부 벤치마크에서 GPT-4o·Claude에 필적하는 성능을 훈련 비용의 일부만으로 달성해 주목받았다. 본 논문은 “짧은 텍스트로부터의 결과 예측”이라는 공통 프레임을 설정하고, 두 분류 과제 ① 저자 판별(Authorship Classification, AC) ② 인용 유형 분류(Citation Classification, CC)에서 DeepSeek-R1을 Claude-3.5-Sonnet,..

본 블로그 포스트에서 사용된 표, 이미지 및 기타 관련 자료는 해당 논문에서 발췌한 것입니다. 이 자료들은 논문의 내용을 요약하고 이해를 돕기 위한 참고용으로 제공됩니다. 또한, 해석 과정에서 일부 오류가 있을 수 있으니 원 논문을 참고하여 확인하시기 바랍니다. 초록 (Abstract)Satoshi Nakamoto는 금융기관을 거치지 않고 개인 간 직접 전자지불이 가능한 P2P 기반의 전자화폐 시스템을 제안하였다. 기존의 디지털 서명 방식은 거래의 무결성과 소유권 이전에는 효과적이지만, 이중지불(double-spending) 문제를 해결하기 위해서는 여전히 신뢰할 수 있는 제3자의 개입이 필요하다. Nakamoto는 이 문제를 해결하기 위해 분산형 P2P 네트워크에 기반한 타임스탬프 체인(timestam..