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설비 연결, 품질 검사, 생산 분석과 제조 업무에 관련된 외부 논문입니다.
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논문 목록
T01. LLM 에이전트 오케스트레이션과 하네스
이 주제만 보기- T01-13유사문제2025년 이후
Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?
- T01-19유사문제2025년 이후
tau^2-Bench: Evaluating Conversational Agents in a Dual-Control Environment
- T01-12유사문제2025년 이후
tau-bench: A Benchmark for Tool-Agent-User Interaction in Real-World Domains
- T01-7유사문제
WebArena: A Realistic Web Environment for Building Autonomous Agents
- T01-8유사문제
SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?
- T01-16유사문제
AgentBench: Evaluating LLMs as Agents
- T01-17유사문제
GAIA: a benchmark for General AI Assistants
- T01-18유사문제
OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real Computer Environments
T02. Recursive Language Model과 긴 문맥 처리
이 주제만 보기- T02-3유사문제
Walking Down the Memory Maze: Beyond Context Limit through Interactive Reading (MemWalker)
- T02-6유사문제
Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
- T02-7유사문제
RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context Language Models?
- T02-11유사문제
LongBench: A Bilingual, Multitask Benchmark for Long Context Understanding
T03. tool use, function calling과 MCP
이 주제만 보기- T03-13유사문제2025년 이후
Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions
- T03-12유사문제2025년 이후
The Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL): From Tool Use to Agentic Evaluation of Large Language Models
- T03-9유사문제2025년 이후
Tool Learning with Foundation Models
- T03-6유사문제
API-Bank: A Comprehensive Benchmark for Tool-Augmented LLMs
T04. 계획 수립, 반성, 평가자, 자기개선 에이전트
이 주제만 보기- T04-9유사문제
Let's Verify Step by Step
- T04-11유사문제
Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
- T04-16유사문제
CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing
T05. 사람 검토와 승인 절차 (human in the loop, approval workflow)
이 주제만 보기- T05-21유사문제2025년 이후
Human-In-the-Loop Software Development Agents (HULA)
- T05-1유사문제
Ironies of Automation
- T05-2유사문제
The Out-of-the-Loop Performance Problem and Level of Control in Automation
- T05-3유사문제
Humans and Automation: Use, Misuse, Disuse, Abuse
- T05-5유사문제
Complacency and Bias in Human Use of Automation: An Attentional Integration
- T05-13유사문제
Trust in Automation: Designing for Appropriate Reliance
- T05-14유사문제
Guidelines for Human-AI Interaction
- T05-15유사문제
Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration in AI-Assisted Decision Making
- T05-16유사문제
Does the Whole Exceed its Parts? The Effect of AI Explanations on Complementary Team Performance
- T05-17유사문제
To Trust or to Think: Cognitive Forcing Functions Can Reduce Overreliance on AI in AI-assisted Decision-making
- T05-18유사문제
The flaws of policies requiring human oversight of government algorithms
T06. RAG, 지식그래프, 온톨로지, 출처 추적
이 주제만 보기- T06-14유사문제2025년 이후
Enhancing retrieval-augmented generation for interoperable industrial knowledge representation and inference toward cognitive digital twins
- T06-2유사문제
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
- T06-4유사문제
Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
- T06-9유사문제
Measuring Attribution in Natural Language Generation Models
- T06-12유사문제
Knowledge Graphs
- T06-13유사문제
A benchmark dataset with Knowledge Graph generation for Industry 4.0 production lines
T07. 구조화 출력, 스키마 검증, 문서 이해
이 주제만 보기- T07-11유사문제2025년 이후
JSONSchemaBench: A Rigorous Benchmark of Structured Outputs for Language Models
JSONSchemaBench
- T07-3유사문제
TableFormer: Table Structure Understanding with Transformers
TableFormer
- T07-5유사문제
FUNSD: A Dataset for Form Understanding in Noisy Scanned Documents
FUNSD
- T07-6유사문제
DocVQA: A Dataset for VQA on Document Images
DocVQA
- T07-12유사문제
Let Me Speak Freely? A Study On The Impact Of Format Restrictions On Large Language Model Performance
Let Me Speak Freely?
- T07-13유사문제
Grammar-Aligned Decoding
Grammar-Aligned Decoding (GAD)
T08. OCR, VLM과 산업 현장 표시장치 판독
이 주제만 보기- T08-1유사문제2025년 이후
Do Vision-Language Models Measure Up? Benchmarking Visual Measurement Reading with MeasureBench
MeasureBench (계측기 판독 평가 묶음)
- T08-3유사문제
Convolutional Neural Networks for Automatic Meter Reading
계량기 자동 판독을 위한 합성곱 신경망
- T08-4유사문제
Utilizing Smartphone-Based Machine Learning in Medical Monitor Data Collection: Seven Segment Digit Recognition
7세그먼트 표시창 숫자 인식
T09. 산업 시계열, 이상탐지, 예지보전
이 주제만 보기- T09-1유사문제
Current Time Series Anomaly Detection Benchmarks are Flawed and are Creating the Illusion of Progress
조기공개(early access)는 2021년에 등록되었다. 그래서 Crossref에는 연도 2021, 쪽수 1-1로 남아 있다. 확정 게재본은 DBLP와 IEEE 권호 정보 기준으로 35권 3호 2023년이다. 이 문서는 확정 게재본 기준으로 (Wu, Keogh, TKDE, 2023)으로 인용한다. 사전공개본은 arXiv:2009.13807이고 초판 투고일은 2020년 9월 29일이다. 요약본이 IEEE ICDE 2022에 1479쪽부터 1480쪽으로 실렸다(DOI 10.1109/ICDE53745.2022.00116).
- T09-2유사문제
Towards a Rigorous Evaluation of Time-series Anomaly Detection
사전공개본은 arXiv:2109.05257이고 초판은 2021년이다. 이 문서는 학회 게재본 기준으로 2022년으로 인용한다.
- T09-3유사문제
The Elephant in the Room: Towards A Reliable Time-Series Anomaly Detection Benchmark
- T09-4유사문제
Volume Under the Surface: A New Accuracy Evaluation Measure for Time-Series Anomaly Detection
- T09-5유사문제
A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data
ACM 디지털 라이브러리 게재일은 2021년 4월 17일이다. 54권 3호의 지면 발행일은 2022년 4월이라 DBLP는 이 논문을 2022년으로 적는다. 이 문서는 게재일 기준으로 2021년으로 인용하고, 2022년 표기를 만나면 같은 논문으로 본다. 사전공개본은 arXiv:2002.04236이다.
- T09-7유사문제
Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding
- T09-9유사문제
A Dataset to Support Research in the Design of Secure Water Treatment Systems (SWaT)
학회는 2016년에 열렸고 논문집은 2017년에 나왔다. 이 문서는 논문집 발행 기준으로 2017년으로 인용하고, 학회 표기는 CRITIS 2016으로 함께 적는다.
- T09-13유사문제
Damage Propagation Modeling for Aircraft Engine Run-to-Failure Simulation
- T09-14유사문제
A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance
- T09-15유사문제
Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction
T10. AutoML, 모델 선택, 평가 설계, 실험 추적
이 주제만 보기- T10-1유사문제
Random Search for Hyper-Parameter Optimization
- T10-9유사문제
AMLB: an AutoML Benchmark
- T10-10유사문제
Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets
- T10-11유사문제
On Over-fitting in Model Selection and Subsequent Selection Bias in Performance Evaluation
- T10-12유사문제
Evaluating time series forecasting models: An empirical study on performance estimation methods
T11. 객체 검출, 다중 객체 추적, 영상 이해
이 주제만 보기- T11-3.2유사문제
Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT)
작업자와 지게차를 끊김 없이 따라가야 하는 우리 영상 안전 판단과 같은 문제를 다룬다.
- T11-5.2유사문제
SlowFast Networks for Video Recognition
작업자 행동을 실시간으로 판정하는 문제와 같은 문제를 다룬다.
T12. 영상 이해와 근거 선택 (Vision-Language Model)
이 주제만 보기- T12-13유사문제2025년 이후
Video-MME: The First-Ever Comprehensive Evaluation Benchmark of Multi-modal LLMs in Video Analysis
- T12-6유사문제
Can I Trust Your Answer? Visually Grounded Video Question Answering (NExT-GQA)
- T12-9유사문제
QVHighlights: Detecting Moments and Highlights in Videos via Natural Language Queries (Moment-DETR)
- T12-12유사문제
EgoSchema: A Diagnostic Benchmark for Very Long-form Video Language Understanding
- T12-14유사문제
Evaluating Object Hallucination in Large Vision-Language Models (POPE)
- T12-15유사문제
VideoHallucer: Evaluating Intrinsic and Extrinsic Hallucinations in Large Video-Language Models
T13. 엣지 AI, 스트리밍 추론, 자원 스케줄링
이 주제만 보기- T13-2유사문제
Live Video Analytics at Scale with Approximation and Delay-Tolerance
VideoStorm
- T13-3유사문제
AWStream: Adaptive Wide-Area Streaming Analytics
AWStream
- T13-4유사문제
Chameleon: Scalable Adaptation of Video Analytics
Chameleon
- T13-5유사문제
Reducto: On-Camera Filtering for Resource-Efficient Real-Time Video Analytics
Reducto
- T13-18유사문제
MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale
MillWheel
- T13-19유사문제
The Dataflow Model: A Practical Approach to Balancing Correctness, Latency, and Cost in Massive-Scale, Unbounded, Out-of-Order Data Processing
Dataflow Model
T14. 산업용 프로토콜 번역, 코드 생성, 프로그램 합성
이 주제만 보기- T14-1유사문제
Evaluating Large Language Models Trained on Code
- T14-2유사문제
ChatGPT for PLC/DCS Control Logic Generation
- T14-6유사문제
Automated Control Logic Test Case Generation using Large Language Models
- T14-7유사문제
Automated generation of OPC UA information models - A review and outlook
- T14-15유사문제
Program Synthesis with Large Language Models
T15. OPC UA, Asset Administration Shell, MQTT과 제조 상호운용성
이 주제만 보기- T15-2.1유사문제
The Future of Industrial Communication: Automation Networks in the Era of the Internet of Things and Industry 4.0
Wollschlaeger 외 (2017) 산업통신의 미래, 프로토콜 지형 개괄
- T15-2.2유사문제
Insights into Mapping Solutions Based on OPC UA Information Model Applied to the Industry 4.0 Asset Administration Shell
Cavalieri & Salafia (2020) OPC UA 정보모델로 AAS를 표현하는 방법
- T15-2.4유사문제
OPC UA versus ROS, DDS, and MQTT: Performance Evaluation of Industry 4.0 Protocols
Profanter 외 (2019) OPC UA, ROS, DDS, MQTT 성능 비교
- T15-2.9유사문제
Streaming Machine Generated Data via the MQTT Sparkplug B Protocol for Smart Factory Operations
Koprov 외 (2022) MQTT Sparkplug B로 공작기계 데이터 스트리밍
T16. 제조 지식그래프와 시맨틱 레이어
이 주제만 보기- T16-7유사문제2025년 이후
Fault Cause Identification across Manufacturing Lines through Ontology-Guided and Process-Aware FMEA Graph Learning with LLMs
- T16-3유사문제
Knowledge Graphs in Manufacturing and Production: A Systematic Literature Review
- T16-12유사문제
The Industry 4.0 Standards Landscape from a Semantic Integration Perspective
T17. 자연어를 SQL로 바꾸기와 근거 기반 보고서 생성
이 주제만 보기- T17-5유사문제2025년 이후
Spider 2.0: Evaluating Language Models on Real-World Enterprise Text-to-SQL Workflows
Spider 2.0
- T17-1유사문제
Seq2SQL: Generating Structured Queries from Natural Language using Reinforcement Learning
Seq2SQL와 WikiSQL
- T17-2유사문제
Spider: A Large-Scale Human-Labeled Dataset for Complex and Cross-Domain Semantic Parsing and Text-to-SQL Task
Spider
- T17-4유사문제
Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs
BIRD
- T17-17유사문제
ToTTo: A Controlled Table-To-Text Generation Dataset
ToTTo
- T17-18유사문제
QTSumm: Query-Focused Summarization over Tabular Data
QTSumm
T18. AI 품질관리, 모델 모니터링, 감사기록
이 주제만 보기- T18-1유사문제
Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems
- T18-7유사문제
A Survey on Concept Drift Adaptation
- T18-8유사문제
Learning under Concept Drift: A Review
- T18-10유사문제
Operationalizing Machine Learning: An Interview Study
연구에서 제품 적용까지
운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.
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