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고려대학교 산업경영공학부 DSBA 연구실

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고려대학교 산업경영공학부 DSBA 연구실

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총 1102건의 영상 자료가 등록되어 있습니다.

AI-based Control Systems 4주차 PID & Image/Vision – Part 2
발표자: 서울대학교 산업공학과 박사과정 박진우 메일: jinwoo_park@snu.ac.kr 1. 논문 제목: Robust ELM-PID tracing control on autonomous mobile robot via transformer-based pavement crack segmentation (Measurement 2025) 2. 논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224124019304 3. 요약: - Pavement Crack Tracing task 수행을 위하여 2가지의 sub task 수행 - 기존 CNN이 종횡비를 가진 가늘고 긴 균열에 대하여 특징을 추출할 때, 여러번의 연산을 거친다면 fine-grained information을 잃을 수 있다는 문제점에 기반하여, ViT 기반의 fine-grained crack segmentation 진행 - 제어 대상이 Dynamic하게 변화하는...
2025-06-30 | 15:22:42
[Paper Review] Granularity Fusion Transformer: Learning multi-granularity patterns
발표자: 서울대학교 산업공학과 박사과정 박진우 메일: jinwoo_park@snu.ac.kr 1. 논문 제목: Granularity Fusion Transformer: Learning multi-granularity patterns for time-series forecasting (KBS 2025) 2. 논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705125006902 3. 요약: - 제안 연구에서는 시계열 데이터의 granularity라는 특성을 바탕으로, 다양한 시간적 스케일을 동시에 고려하는 multi-granularity 개념을 도입함으로써 기존 single-granularity 방식의 제한된 정보 표현력을 극복 - Fine-grained data를 추정하기 위하여, 하나의 시계열 데이터 내에 존재하는 주기 내/주기 간 정보를 모두 반영하여 업샘플링하는 방법론 제안 - Patch-wise cross-at...
2025-06-30 | 15:11:50
[Paper Review] Look Inside for More: Internal Spatial Modality Perception for 3D Anomaly Detection
발표자: 석사과정 남웅찬 (woongchan_nam@korea.ac.kr) 1. 논문제목: Look Inside for More: Internal Spatial Modality Perception for 3D Anomaly Detection 2. 논문링크: https://arxiv.org/abs/2412.13461 3. Venue: AAAI 2025 4. 논문요약: - Point Cloud를 여러 슬라이스로 분할하여 내부의 다양한 구조적 feature를 효과적으로 추출하는 Spatial Insight Engine (SIE) 제안 - Local 및 Global 구조 정보를 정밀하게 표현하는 Enhanced Feature Extraction 모듈 제안 - 잡음과 불필요한 변동을 줄이고, 이상 신호가 더 잘 드러나도록 feature를 정제하는 Laplacian Smoothing 방식의 Feature Filtering 제안 # 3D AD # ISMP
2025-06-30 | 15:02:02
[Paper Review] CATCH:Channel-Aware multivariate Time Series Anomaly Detection via Frequency Patching
발표자: 서울대학교 DSBA 연구실 석사과정 임성훈 (sunghun.lim@snu.ac.kr) [Paper Info] 제목: CATCH:Channel-Aware multivariate Time Series Anomaly Detection via Frequency Patching (ICLR 2025) url: https://arxiv.org/pdf/2410.12261 [Overview] - CATCH는 다양한 이상 유형(Point/Subsequence)에 효과적으로 대응하기 위한 주파수 기반 시계열 이상 탐지 프레임워크 - 채널 간 관계를 마스킹 기반으로 유연하게 학습하는 Channel Fusion Module과 고주파 이상까지 포착 가능한 주파수 patch 분할 구조를 결합 -시간 도메인과 주파수 도메인의 복원 기반 스코어를 Dual-Domain Alignment로 통합하여 정밀한 anomaly scoring을 수행 - 총 24개 시계열 데이터셋에서 실험을 수행, Point/S...
2025-06-30 | 14:54:04
[Paper Review] Deja Vu: Contextual Sparsity for Efficient LLMs at Inference Time
발표자 : 천재원 석사과정(jaewon_cheon@korea.ac.kr) 1. 논문 제목: Deja Vu: Contextual Sparsity for Efficient LLMs at Inference Time 2. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2310.17157 3. 인용 수: 348회 (~2025.6.30) 4. 논문 Overview: - LLM 내 MLP의 연산 중 불필요한 부분을 정의, 효과적으로 예측해낼 수 있는 방법론 제시 - GPU Custom Kernel을 구현하여 실질적인 추론 가속을 위한 연산 융합을 이루어냄
2025-06-30 | 03:46:28
[Paper Review] Time-MQA: Time Series Multi-Task Question Answering with Context Enhancement
발표자: 서울대학교 DSBA 연구실 석사과정 박시언 (sieon.park@snu.ac.kr) [Paper Info] 제목: Time-MQA: Time Series Multi-Task Question Answering with Context Enhancement (ACL 2025) url: https://arxiv.org/pdf/2503.01875 [Overview] - Time-MQA라는 시계열 멀티태스크 질의응답 프레임워크를 제안 - 약 20만 개의 QA 쌍으로 구성된 TSQA 데이터셋을 구축 - TSQA 데이터셋을 활용한 LLM fine-tuning은 시계열 특화 지식을 모델에 내재화시키고, 자연어 질의를 통한 포괄적인 시계열 분석을 가능하게 함을 입증함
2025-06-30 | 00:55:26
[Paper Review] E4SRec
1. 논문 제목: E4SRec: An Elegant Effective Efficient Extensible Solution of Large Language Models for Sequential Recommendation 2. Venue: 2024 WWW 3. 논문 소개 - Sequential Recommendation 과업의 전통적인 방법론을 학습하여 얻어진 아이템 임베딩을 LLM에 적용하는 시도를 보인 첫 연구 - LLM 기반 방법론 중 Top-k 추론이 가능 4. 발표자: 김도윤(doyooni303@snu.ac.kr)
2025-06-30 | 00:33:35
[Paper Review] Hyperbolic Anomaly Detection
[Paper Info] 제목: Hyperbolic Anomaly Detection (CVPR 2024) url: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Li_Hyperbolic_Anomaly_Detection_CVPR_2024_paper.pdf [Overview] - Hyperbolic 공간(Poincaré ball)을 임베딩 공간으로 사용하여 self-supervised anomaly detection 수행 -Augmented view 간 hyperbolic distance minimization을 통해 정상 패턴을 정렬하고, 이상을 거리 기반으로 검출 발표자: 이우준
2025-06-27 | 13:19:54
[Paper Review] SAITS :Self Attention based Imputation for Time Series
[Paper Info] 제목: SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series (ESWA 2023) url: http://arxiv.org/abs/2202.08516 [Overview] - Self-Attention 기반 시계열 결측값 보간 모델 - Joint-optimization 방식을 통해 self-attention 모델을 효과적으로 학습 - 시계열 결측값 보간에서 새로운 SOTA 달성 - 정량적 성능 뿐만 아니라 downstream 학습 성능 향상 측면에서도 강력한 실용성을 보임 발표자: 신수연
2025-06-25 | 09:35:58
[Paper Review] ResAD: A Simple Framework for Class Generalizable Anomaly Detection
- 발표자: 서울대학교 DSBA 연구실 석사과정 차수빈 - 제목: ResAD: A Simple Framework for Class Generalizable Anomaly Detection - URL: https://arxiv.org/abs/2410.20047 [Overview] - 해당 클래스 간 별도 재학습 없이 하나의 통합 모델로 이상 탐지를 수행하는 클래스 일반화(class generalizable) 문제를 다루고 있음 - 초기 특징 대신 잔여(feature residual) 특징 분포를 학습함으로써 클래스 간 특징 변이를 대폭 줄이고, 새로운 클래스에서도 정상 분포가 크게 편향되지 않도록 보장 - ResAD는 특징 변환기(Feature Converter), 특징 제약기(Feature Constraintor), 분포 추정기(Feature Distribution Estimator)로 구성되며, 추가 학습 없이도 새로운 클래스에서 우수한 이상 탐지 성능을 보임
2025-06-24 | 18:35:14
[Paper Review] Inverse design of metamaterials via diffusion models
[Paper Info] 제목: Inverse design of nonlinear mechanical metamaterials via video denoising diffusion models (Nature Machine Intelligence 2023) url: https://www.nature.com/articles/s42256-023-00762-x [Overview] - Diffusion model을 이용한 mechanical metamaterial의 2D 구조 디자인 생성 - Buckling, contact 등으로 인해 발생할 수 있는 nonlinear stress-strain response에 대해 structure를 생성하는 inverse design과, 생성된 디자인의 stress distribution 예측을 동시에 수행 - Training data에 포함되지 않은 범위의 물성에 대응되는 구조도 생성이 가능, FE Simulation과 매우 유사한 stress resp...
2025-06-18 | 11:30:57
AI-based Control Systems 3주차 Time Series - Part 2
1. 주요 내용 시계열 데이터 예측 과업에서 미래 시점에 대한 보정을 위한 add-on 모듈로서 PID-RENet 제안 2. 논문 제목 Deep learning with PID residual elimination network for time-series prediction of water quality in aquaculture industry 3. 저자 Xinhui Zhou et al. 4. Journal(Year) Computers and Electronics in Agriculture (2023)
2025-06-17 | 00:45:36
[Paper Review] Evaluation of Multilingual Image Captioning: How far can we get with CLIP models?
발표자: 석사과정 마민정(minjeong_ma@korea.ac.kr) 1. 논문 제목 Evaluation of Multilingual Image Captioning: How far can we get with CLIP models? 2. 링크 https://arxiv.org/abs/2502.06600 3. Overview - 본 논문에서는 기존 영어 중심의 벤치마크를 여러 언어로 확장하여 다국어 데이터에서의 이미지 캡셔닝 평가 지표 수립 - 품질 필터링이 적용된 기계 번역을 활용하여 비용 부담없이 다양한 언어에서 일관된 벤치마크 품질을 유지 - 다국어 Fine-tuning 전략을 통해 다국어, 다문화 과제에서 더 일반화 능력 향상에 기여 - 원어 기반 데이터셋을 캡셔닝 평가 과제로 변환하여 학습에 통합함으로써 문화적, 언어적 손실을 최소화하고 신뢰성 강화 4. Keyword: #ImageCaptioning, #VisionLanguage, #evaluation 5. http...
2025-06-16 | 22:40:00
AI-based Control Systems 2주차 PID & Machine Learning – Part 1
AI-based Control Systems 2주차 PID & Machine Learning – Part 1 - Machine Learning-based Diesel Engine-Out NOx Reduction Using a plug-in PD-type Iterative Learning Control (IEEE Conference on Control Technology and Applications 2020) 발표자 : 박사과정 허재혁
2025-06-14 | 21:52:13
AI-based Control Systems 2주차 PID & Machine Learning – Part 2
AI-based Control Systems 2주차 PID & Machine Learning – Part 2 - A Machine Learning-Based Temperature Controland Security Protection for Smart Buildings - A Machine Learning Classifier for Detection of Performance Issues in Industrial Closed-Loop PID Controllers 발표자 : 석박통합과정 강형원
2025-06-10 | 21:44:40
AI-based Control Systems 3주차 Time Series - Part 1
1. 주요 내용 주기적인 시계열 데이터(Periodic Time Series) 예측의 정확도를 높이기 위해 PID Controller를 add-on 방식으로 활용한 방법론 제안 2. 논문 제목 Proportional integral derivative booster for neural networks based time series prediction: Case of water demand prediction 3. 저자 Tony Salloom et al 4. Journal(Year) Engineering Applications of Artificial Intelligence (2022)
2025-06-03 | 21:31:49
[Paper Review] Who&When : On Automated Failure Attribution of LLM Multi-Agent Systems
발표자 : 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 석사과정 성시열 (siyul_sung@korea.ac.kr) 1. 논문 제목 : Which Agent Causes Task Failures and When? On Automated Failure Attribution of LLM Multi-Agent Systems (ICML 2025 Spotlight) 2. 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/2505.00212 3. 인용 수 : 2회 (~2025.05.28) 4. 요약 - 새로운 연구 분야 제시 : Automated failure attribution for LLM multi-agent systems - Who & When 데이터셋 제안 * 127개의 LLM multi-agent system으로부터 광범위한 failure logs 구성 * 특정 agent와 결정적인 step에 연결된 fine-grained한 failure annotation
2025-06-02 | 00:34:49
[Paper Review] SD-LoRA: Scalable Decoupled Low-Rank Adaptation for Class Incremental Learning
논문 제목: SD-LoRA: Scalable Decoupled Low-Rank Adaptation for Class Incremental Learning 저널 / 학회: ICLR 2025 인용 수: 2 요약: Foundation Model을 활용한 Continual Learning (CL)은 사전 훈련된 모델의 풍부한 지식을 순차적 태스크 해결에 활용하는 유망한 패러다임으로 부상 하지만 기존의 프롬프트 기반 또는 LoRA 기반 방법들은 태스크 수가 증가함에 따라 프롬프트/LoRA 풀을 확장하거나 이전 태스크의 샘플을 저장(rehearsal)해야 하는 경우가 많아 확장성에 큰 어려움이 있음 이는 자원이 제한되거나 대규모 CL 환경에서는 적용하기 어려우며, 이상적인 CL 방법은 샘플 저장 없이(rehearsal-free), 추론 시 추가 계산 비용 없이 효율적이며(inference efficiency), 모든 파라미터가 CL 목표에 맞게 end-to-end optimization...
2025-05-27 | 19:07:40
[Paper Review] Battling the Non-stationarity in Time Series Forecasting via Test-time Adaptation
발표자: 서울대학교 산업공학과 박사과정 박진우 1. 논문 제목: Battling the Non-stationarity in Time Series Forecasting via Test-time Adaptation (AAAI 2025) 2. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2501.04970 3. 논문 코드: https://github.com/kimanki/TAFAS 4. 인용 수: 0회 (2025/05/07, Google scholar 기준) 5. 요약: 현실 세계에 존재하는 대부분의 시계열 데이터는 시간에 따라 데이터의 통계적 특성이 변하는 non-stationarity 문제를 내포하고 있으며, 이는 학습된 예측 모델의 일반화 성능을 크게 저해하는 요인으로 작용합니다. 제안 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 Test-time Adaptation(TTA) 기반의 시계열 예측 프레임워크인 TAFAS(Test-time Adaptive Forecasting for n...
2025-05-25 | 23:12:24
AI-based Control Systems 1주차 Basic of PID Control - Part 2
발표자 : 석사과정 성시열(siyul_sung@korea.ac.kr) 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 Study AI-based Control Systems - Basic of PID Part 2
2025-05-23 | 00:36:32
AI-based Control Systems 1주차 Basic of PID Control - Part 1
발표자 : 석사과정 손준영(junyeong_son@korea.ac.kr) 서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 Study AI-based Control Systems - Basic of PID Part 1
2025-05-21 | 23:02:32
[Paper Review] Restructuring Vector Quantization with the Rotation Trick
- 발표자 : 서울대학교 산업공학과 박사과정 이우준 1. Topic Restructuring Vector Quantization with the Rotation Trick 2. Overview - 본 연구는 VQ-VAE에서 encoder output을 codebook vector로 quantize할 때 발생하는 gradient 단절 문제를 해결하고자, encoder output을 해당 codebook vector로 회전(Rotation) 및 스케일 조정하여 매끄럽게 정렬하는 Rotation Trick을 제안합니다. 이 기법은 forward 결과를 그대로 유지하면서도, backward에서는 벡터 간의 각도(angular distance) 를 보존하여 gradient를 encoder로 전파하는 새로운 방식입니다. 이를 통해 codebook utilization 증가, quantization error 감소, reconstruction 품질 향상이라는 세 가지 주요 효과를 동시에 달성...
2025-05-20 | 23:26:08
[Paper Review] AA-CLIP: Enhancing Zero-Shot Anomaly Detection via Anomaly-Aware CLIP
발표자 : 석사과정 손준영(junyeong_son@korea.ac.kr) 1. 논문 제목 : AA-CLIP: Enhancing Zero-Shot Anomaly Detection via Anomaly-Aware CLIP(CVPR 2025, 인용 수 : 0회) 2. 논문 링크 - (arXiv) : https://arxiv.org/pdf/2503.06661 - (github) : https://github.com/Mwxinnn/AA-CLIP 3. Overview - CLIP의 Anomaly-Unawareness를 지적하고, 이를 개선한 ZSAD 방법론 Anomaly-Aware CLIP(AA-CLIP) 제안 - 2단계 학습 전략을 통해 anomaly-aware information을 CLIP에 주입 - Residual Adapter를 활용해 CLIP의 강력한 일반화 능력을 보존 - Industrial/Medical 분야의 2-shot/ 16-shot/ 64-shot per class 및 ...
2025-05-20 | 13:03:33
XAI 14주차 Time-Series XAI Part4: Other types of explanations
XAI 14주차 Time-Series XAI Part4: Other types of explanations - Rule-Constrained Network (RCN) - Granger causal graphs 발표자 : 석박통합과정 강형원
2025-05-20 | 00:28:35
XAI 14주차 Time-Series XAI Part3: Instance-based explanations
XAI 14주차 Time-Series XAI Part3: Instance-based explanations - Counterfactual explanations - Prototypes 발표자 : 석사과정 남지훈
2025-05-19 | 10:50:55
[Paper Review] SLMRec: Distilling Large Language Models into Small For Sequential Recommendation
1. 논문 제목: SLMRec: Distilling Large Language Models into Small For Sequential Recommendation 2. 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2405.17890 3. Venue: ICLR 2025 4. 주요 내용: - LLM의 일부 layer는 사실상 중복(같은 역할)을 하고 있음이 밝혀지고 있음 - LLM을 기반으로한 추천시스템 방법론에서도 이와 유사한 현상이 보임 - 즉, LLM의 layer를 전체 활용하는 것은 비효율적임을 지적 - 이에 대한 해결책으로 knowledge distillation 적용 - LLM의 일부 layer만으로도 충분히 높은 성능 보임 5. 발표자: 박사과정 김도윤(doyooni303@snu.ac.kr)
2025-05-04 | 17:13:41
[Paper Review] TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
1. 논문 제목 - TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables (NeurIPS '2024) - 링크 : https://arxiv.org/pdf/2412.10859 2. Overview - 외생 변수(exogenous variables)를 활용한 시계열 예측을 위해 Transformer 모델을 확장한 새로운 접근 방식을 제안 - 내생 변수 임베딩 (Endogenous Embedding): 내생 변수의 시계열 데이터를 일정한 길이의 패치로 분할하고, 각 패치를 임베딩하여 시간적 패턴을 포착 - 글로벌 토큰 : 내생 변수에 Concatenate되어, 내생 변수의 전체 시계열 정보를 요약하면서, 외생 변수와의 상호작용을 위한 브릿지 역할 - 외생 변수 임베딩 (Exogenous Embedding): 외생 변수 각각을 전체 시계열 시점에 대한 단일 벡터로 임베딩하여, 변수 간의 상호...
2025-05-03 | 00:47:06
[Paper Review] Imputation-based Time-Series AD with Conditional Weight-Incremental Diffusion Models
1. 논문 제목: Imputation-based Time-Series Anomaly Detection with Conditional Weight-Incremental Diffusion Models (KDD '2023) 2. 논문 링크: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3580305.3599391 3. 논문 요약 1) Vision분야에서 사용하던 확산 기반 생성 모델인 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)을 시계열 이상탐지에 적용 2) 특정 구간에 이상치가 집중적으로 발생하는 경우 성능 저하 문제가 발생하는데, 이를 해결하기 위한 연구로 DiffAD라는 새로운 접근법을 제안 3) 결측치를 다루는 과정에서 조건부 확산 과정을 설계하여 이미 알고있는 시계열 데이터 값은 유지하고 결측값만 복원하도록 모델을 학습 시키는 방법으로 Imuptation을 진행하여, 단순 생성이 아니라 시계열에 특화된 결측...
2025-04-28 | 12:19:08
XAI 13주차 Time-Series XAI Part1: Time-point based Explanations
XAI 13주차 Time-Series XAI Part1: Time-point based Explanations Focus on TimeSHAP 발표자 : 석사과정 이상민
2025-04-27 | 09:58:59
XAI 13주차 Time-Series XAI Part2: Subsequence-based Explanations
XAI 13주차 Time-Series XA Part2: Subsequence-based Explanations
2025-04-25 | 02:46:07
XAI 12주차 XAI in Diffusion-based Generative Models - Part 2
XAI 12주차 XAI in Diffusion-based Generative Models - Part 2 #H-space #Textual Inversion #inspiration Tree
2025-04-20 | 01:34:25
[Paper Review] Revisiting Multimodal Fusion for 3D AD from an Architectural Perspective
발표자: 석사과정 남웅찬 (woongchan_nam@korea.ac.kr) 1. 논문제목: Revisiting Multimodal Fusion for 3D Anomaly Detection from an Architectural Perspective 2. 논문링크: https://arxiv.org/abs/2412.17297 3. Venue: AAAI 2025 4. 논문요약: - 3D AD에서의 Multimodal Fusion Architecture가 중요함을 밝히고, NAS를 이용해 최적의 Architecture를 자동 탐색하는 3D-ADNAS를 제안 - Intra-module Fusion에서는 MSM 내부의 Feature 선택, Intermediate Node, Feature 연산을 자동으로 학습하여 최적 구조를 찾아 성능을 개선 - Inter-module Fusion에서는 Early, Middle MSM의 Output을 이후 MSM의 Candidate feature에 추가하는 등 ...
2025-04-19 | 23:07:37
XAI 12주차 XAI in Diffusion-based Generative Models - Part 1
XAI 12주차 XAI in Diffusion-based Generative Models - Part 1 #P2P #MasaCtrl
2025-04-19 | 22:57:15
[Paper Review] Reasoning over Time Series with LLMs
1. 논문 제목 : - "Language Models Still Struggle to Zero-shot Reason about Time Series" [EMNLP 2024] 2. 원문 링크 : - https://arxiv.org/abs/2404.11757 3. 요약 - Language Models Still Struggle to Zero-shot Reason about Time Series 세 가지 reasoning 과제를 통해 평가 원인 추론 (Etiological Reasoning) 질문 응답 (Question Answering) 문맥 기반 예측 (Context-Aided Forecasting) GPT-4를 포함한 대부분의 LLM은 시계열 추론에서 무작위에 가까운 성능 - Attempts to Improve Time Series Reasoning LLM을 활용하여 시계열 추론 개선을 위한 최근 연구들 소개 ...
2025-04-19 | 00:06:15
[Paper Review]Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads For Visual Grounding
1. 발표 제목 : Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads For Visual Grounding 2. 발표자: 석사과정 정기윤 3. 논문 링크: - https://arxiv.org/abs/2503.06287
2025-04-15 | 23:47:40
XAI 10주차 Explaining Generative Language Models - Part 2
서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 Study 발표자: 박사과정 임훈 Explaining Generative Language Models - Part 2 논문: - Interpretable-by-Design Text Understanding with Iteratively Generated Concept Bottleneck - Make Your Decision Convincing! A Unified Two-Stage Framework: Self-Attribution and Decision-Making
2025-04-15 | 22:28:22
[Paper Review] LLM-Based Recommendation system - EAGER_LLM
본 세미나에서는 LLM 을 이용한 추천시스템의 최신 흐름을 파악하고, LLM 을 사용 할 때, 장단점 및 기존 연구의 한계점을 파악한다. 기존연구들에서는 LLM 의 Rich text information 을 활용하기 위해 단순한 LLM 을 임베딩 역할로 사용한 연구들이 많았는데, 이는 LLM 을 온전히 활용하지 못하는 방법론이다. 최근 Tokenization 방법론이 추천시스템에서 Generative Retrieval 관점에서 주목받고 있는데 이를 활용한 LLM 방법론들이 많은 연구가 되고있다. EAGER 이라는 Tokenization 방식을 활용한 방법론에 LLM 을 적용한 방법론을 설명한다. #LLM #Recsys #Multi-modal #LLM-RS
2025-04-09 | 18:11:29
XAI 11주차 XAI in Generative AI(GAN Inversion) - Part 2
서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 Study 발표자: 박사과정 이우준 XAI in Generative AI(GAN Inversion) - Part 2 - 논문: Xia, Weihao, et al. "Gan inversion: A survey." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 45.3 (2022): 3121-3138.(https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9792208)
2025-04-08 | 15:45:58
Reasoning and Reinforcement Learning for LLM
1. 발표 제목 : Reasoning and Reinforcement Learning for LLM 2. 발표자: 박사과정 김재희 3. 논문 링크: - RLHF: https://arxiv.org/abs/2203.02155 - TRPO: https://arxiv.org/abs/1502.05477 - PPO: https://arxiv.org/abs/1707.06347 - ReFT: https://arxiv.org/abs/2401.08967 - SFT VS RL: https://arxiv.org/abs/2501.17161 - s1: https://arxiv.org/abs/2501.19393 - PAV: https://arxiv.org/abs/2410.08146 4. 참고자료: - 고려대학교 오승상 교수님 강의영상(https://youtu.be/c15b9AjHxBA?si=HFxRK3Nun9PDM5_M)
2025-04-08 | 09:14:22
XAI 10주차 Explaining Generative Language Models - Part 1
서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 Study 발표자: 박사과정 김재희 Explaining Generative Language Models - Part 1 - 논문: Mapping the Mind of a Large Language Model, Anthropic 2024 (https://www.anthropic.com/news/mapping-mind-language-model)
2025-04-08 | 09:05:02
XAI 9주차 Explaining Language Models - Part 1
서울대학교 산업공학과 DSBA 연구실 Study Explainable Artificial Intelligence - Explaining Language Models Part 1
2025-04-07 | 02:11:56
XAI 11주차 XAI in Generative AI(ExpVAE, GANMEX) - Part 1
XAI 11주차 XAI in Generative AI(ExpVAE, GANMEX) - Part 1 발표자: 박사과정 박진우
2025-04-07 | 00:56:22
[Paper Review] Accurate predictions on small data with a tabular foundation model
발표자 - 서울대학교 DSBA 연구실 박사과정 허재혁 Topic - Accurate predictions on small data with a tabular foundation model Overview - Tabular Prior-data Fitted Network (TabPFN)은 2022년에 소개된 방법으로 - Bayes’ theorem으로 접근하여 posterior predictive distribution을 직접 학습하는 모델 - University of Freiburg 소속의 연구자를 중심으로 현재까지도 계속 후속 연구를 하고 있는 방법론 - TabPFN의 장점 1. Bayesian Neural Network & Structural Causal Model 기반 synthetic data (prior) 생성 2. PFN으로 posterior predictive prediction 학습 3. In-context learning 방식으로 test sam...
2025-04-02 | 23:46:06
[Paper Review] jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA
논문 제목 : jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/2409.10173 요약 : XLM-RoBERTa 기반의 Multilingual Text Embedding Model을 제안 □ Task별 LoRA 어댑터(classification, retrieval, text-matching 등)를 활용해 다양한 목적에 최적화된 임베딩을 제공 □ Matryoshka Representation Learning(MRL)을 적용해 차원을 줄여도 성능을 유지할 수 있으며, 긴 문서도 RoPE 기반으로 효과적으로 처리 □ 실제 검색에서 발생하는 실패 유형(F1~F4)을 분석하고, 이에 대응하는 synthetic failure data와 품질 기반 학습을 적용 발표자 : 남지훈
2025-04-01 | 23:58:22
[Paper Review] LLMs Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning
논문 제목 : Large Language Models Can Automatically Engineer Features for Few-Shot Tabular Learning 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/2404.09491 요약 : LLM을 Feature Engineer로 활용하여머신러닝 모델을 학습하기 위한 최적의 입력 데이터를 생성하는 “FeatLLM” 프레임워크를 제안한 논문 발표자 : 이상민
2025-03-31 | 22:44:50
[Paper Review] LLM based Recommender Systems : LC-Rec
논문 제목 : Adapting Large Language Models by Integrating Collaborative Semantics for Recommendation (ICDM 2024, Citation 94) 추천시스템에서 LLM 을 사용하는 다양한 방법론 중 가장 LLM 의 활용도가 직관적이고, LLM 이 잘 하는것, 그리고 잘되는 이유에 대해 실험적으로 잘 서술한 논문입니다. Keywords : LLM, LLM-Recsys, Tokenization, Collaborative Alignment
2025-03-31 | 22:41:55
[Paper Review] RAPID: Training-free Retrieval-based Log AD with PLM considering Token-level info
발표자 : DSBA 연구실 석사과정 성시열 (siyul_sung@korea.ac.kr) 1. 논문 제목 : RAPID: Training-free Retrieval-based Log Anomaly Detection with PLM considering Token-level information (EAAI 2024) 2. 원문 링크 : https://arxiv.org/abs/2311.05160 3. 인용 수 : 5회 (~2025.03.31) 4. 요약 - 로그의 상세 분석을 통해 기존 Deep Learning 기반 Log Anomaly Detection 방법론의 한계를 개선한 모델인 RAPID를 제안 * Task Reformulation : 학습이 필요한 기존 연구의 Training Delay를 개선하기 위해 Information Retrieval로 재구성 ㅁ Training Free : 별도의 학습 없이 테스트 로그와 가장 가까운 정상 유형을 비교하여 Anomaly...
2025-03-31 | 21:00:00
[Paper Review] S1: Simple Test-time scaling
1. 논문 제목: s1: Simple test-time scaling 2. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2501.19393 3. 논문 요약 - 생성 토큰 수 강제 증대를 통한 reasoning 능력 향상 방법론 제시 - 효과적인 Reasoning 능력 학습을 위한 학습 데이터 정제 방법론 제시 발표자 : 김재희
2025-03-31 | 18:30:52
[Paper Review] CARLA:self-supervised contrastive representation learning for TSAD
1. 논문 제목: CARLA:self-supervised contrastive representation learning for time series anomaly detection 2. 논문 링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320324006253 3. 논문 요약 Label 부족 문제를 극복하고자, 시계열 이상 탐지를 위한 새로운 프레임워크인 CARLA를 제안 Contrastive Representation Learning과 Anomaly injection을 결합, 시계열 데이터를 위한 강건한 표현을 생성하며, 이를 기반으로 이상 윈도우를 효과적으로 분류하는 Model 제안 발표자 : 임성훈
2025-03-31 | 17:07:05
[Paper Review] PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming
1. 논문 제목: PromptChainer: Chaining Large Language Model Prompts through Visual Programming (CHI 2022, 223 Cited) 2. 논문 링크: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3491101.3519729?casa_token=9gpJYk6zgpIAAAAA:vTo_Ajt2rgMV21Ts6cvwjFKGDvXkaJ4k_zKyMvsXuQBcVhuFyHIosRUc7Rk0Y5yuKrcoMsMlGjwgoys 3. 논문 요약 - Visual Programming 기반 LLM Chaining을 통한 Non-ML Expert들의 AI Prototyping 편의성 증진
2025-03-31 | 15:08:57
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