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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- T01-1구조대응
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
- T01-2구조대응
Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
- T01-3구조대응
HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face
- T01-9구조대응
AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversations
- T01-10구조대응
MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework
- T01-11구조대응
SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering
- T01-15구조대응
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
T02. Recursive Language Model과 긴 문맥 처리
이 주제만 보기- T02-1구조대응2025년 이후
Recursive Language Models
- T02-2구조대응
RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval
- T02-5구조대응
Chain of Agents: Large Language Models Collaborating on Long-Context Tasks
- T02-9구조대응
Recursively Summarizing Books with Human Feedback
T03. tool use, function calling과 MCP
이 주제만 보기- T03-1구조대응
WebGPT: Browser-assisted question-answering with human feedback
- T03-2구조대응
MRKL Systems: A modular, neuro-symbolic architecture that combines large language models, external knowledge sources and discrete reasoning
- T03-7구조대응
Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs
T04. 계획 수립, 반성, 평가자, 자기개선 에이전트
이 주제만 보기- T04-1구조대응
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
- T04-4구조대응
Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback
- T04-7구조대응
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena
- T04-15구조대응
Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
T05. 사람 검토와 승인 절차 (human in the loop, approval workflow)
이 주제만 보기- T05-4구조대응
A Model for Types and Levels of Human Interaction with Automation
- T05-6구조대응
On Optimum Recognition Error and Reject Tradeoff
- T05-7구조대응
Learning with Rejection
- T05-8구조대응
Predict Responsibly: Improving Fairness and Accuracy by Learning to Defer
- T05-9구조대응
SelectiveNet: A Deep Neural Network with an Integrated Reject Option
- T05-10구조대응
Consistent Estimators for Learning to Defer to an Expert
- T05-11구조대응
Learning to Complement Humans
- T05-12구조대응
Machine Learning with a Reject Option: A survey
- T05-19구조대응
Identifying the Risks of LM Agents with an LM-Emulated Sandbox (ToolEmu)
- T05-20구조대응
AgentDojo: A Dynamic Environment to Evaluate Prompt Injection Attacks and Defenses for LLM Agents
T06. RAG, 지식그래프, 온톨로지, 출처 추적
이 주제만 보기- T06-1구조대응
Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering
- T06-3구조대응
Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering
- T06-5구조대응
From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization
- T06-7구조대응
Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection
- T06-8구조대응
Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations
- T06-10구조대응
Provenance Semirings
- T06-11구조대응
Provenance in Databases: Why, How, and Where
T07. 구조화 출력, 스키마 검증, 문서 이해
이 주제만 보기- T07-10구조대응2025년 이후
XGrammar: Flexible and Efficient Structured Generation Engine for Large Language Models
XGrammar
- T07-1구조대응
LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking
LayoutLMv3
- T07-2구조대응
OCR-free Document Understanding Transformer
Donut
- T07-7구조대응
PICARD: Parsing Incrementally for Constrained Auto-Regressive Decoding from Language Models
PICARD
- T07-8구조대응
Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning
Grammar-Constrained Decoding (GCD)
- T07-9구조대응
Efficient Guided Generation for Large Language Models
Outlines (Efficient Guided Generation)
T08. OCR, VLM과 산업 현장 표시장치 판독
이 주제만 보기- T08-2구조대응2025년 이후
DialBench: Towards Accurate Reading Recognition of Pointer Meter using Large Foundation Models
DialBench와 MRLM (바늘형 계기 판독)
- T08-5구조대응
An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition
CRNN (글자 줄을 통째로 읽는 기본 구조)
- T08-6구조대응
Real-time Scene Text Detection with Differentiable Binarization
DBNet (글자 위치를 실시간으로 찾기)
- T08-9구조대응
General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model
GOT-OCR2.0 (통합 단대단 문자인식)
- T08-12구조대응
ScreenAI: A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding
ScreenAI (화면과 인포그래픽 이해)
T09. 산업 시계열, 이상탐지, 예지보전
이 주제만 보기- T09-6구조대응
Anomaly Detection in Time Series: A Comprehensive Evaluation
- T09-8구조대응
Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic Recurrent Neural Network (OmniAnomaly)
- T09-10구조대응
Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Discrepancy
arXiv 초판은 2021년이다. 이 문서는 학회 발표 기준으로 2022년으로 인용한다.
- T09-11구조대응
TranAD: Deep Transformer Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data
- T09-12구조대응
Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft
T10. AutoML, 모델 선택, 평가 설계, 실험 추적
이 주제만 보기- T10-2구조대응
Auto-WEKA: Combined Selection and Hyperparameter Optimization of Classification Algorithms
- T10-3구조대응
Efficient and Robust Automated Machine Learning (auto-sklearn)
- T10-7구조대응
AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data
- T10-8구조대응
Auto-Sklearn 2.0: Hands-free AutoML via Meta-Learning
- T10-13구조대응
OpenML: Networked Science in Machine Learning
- T10-14구조대응
Developments in MLflow: A System to Accelerate the Machine Learning Lifecycle
T11. 객체 검출, 다중 객체 추적, 영상 이해
이 주제만 보기- T11-1.1구조대응
An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ViT)
아래 DETR 계열 검출기, VideoMAE, SAM이 모두 이 백본 계보 위에 서 있다. 우리가 트랜스포머 기반 인식기를 쓸 때 계보의 출발점으로 맞대볼 수 있다.
- T11-2.1구조대응
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
2단계 검출기 기준선이다. 뒤에 나오는 DETR 계열이 무엇을 대체했는지 재는 기준으로 맞대볼 수 있다.
- T11-2.2구조대응
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (YOLO)
실시간 1단계 검출의 출발점이다. RT-DETR이 비교 대상으로 삼는 계열의 원논문이다.
- T11-2.3구조대응
Focal Loss for Dense Object Detection (RetinaNet)
YOLO에서 DETR로 넘어가는 사이의 1단계 검출기 표준 기준선이다. 초점 손실 자체는 불균형이 심한 우리 위험 이벤트 학습에도 맞대볼 수 있다.
- T11-2.4구조대응
End-to-End Object Detection with Transformers (DETR)
영상 안전 판단의 검출 단계에서 후처리 규칙을 줄이는 구조로 맞대볼 수 있다.
- T11-2.5구조대응
Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection
DETR에서 RT-DETR로 넘어가는 중간 단계다. 실시간 트랜스포머 검출기의 근거를 잇는 고리다.
- T11-2.6구조대응
DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection
RT-DETR이 비교 기준으로 삼는 DINO-R50이 이 논문이고, Grounding DINO의 이름과 뼈대도 여기서 온다. 두 논문을 읽으려면 이 문헌이 먼저다.
- T11-3.1구조대응
Simple Online and Realtime Tracking (SORT)
추적 계보의 첫 논문이다. 뒤 논문들이 무엇을 보완했는지 재는 기준선으로 맞대볼 수 있다.
- T11-3.3구조대응
ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box
설비 사이에 사람이 가려지는 공장 화면에서 궤적 유지 로직으로 맞대볼 수 있다.
- T11-4.1구조대응
Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics (MOTA, MOTP)
3.3절 ByteTrack의 MOTA 80.3 같은 수치가 바로 이 문헌이 정의한 지표다. MOTA 수치를 쓸 때 붙일 정의 문헌이다.
- T11-4.2구조대응
Performance Measures and a Data Set for Multi-Target, Multi-Camera Tracking (IDF1)
3장 여러 논문이 쓰는 IDF1 수치의 정의 문헌이다. 우리 추적 성능을 IDF1로 보고하려면 이 문헌을 붙여야 한다.
- T11-4.3구조대응
HOTA: A Higher Order Metric for Evaluating Multi-Object Tracking
우리 추적 성능을 수치로 보고할 때 쓰는 현행 표준 지표다. 성능 주장에는 이 지표를 붙여야 한다.
- T11-4.4구조대응
MOT16: A Benchmark for Multi-Object Tracking
3장 추적 성능 수치가 대부분 MOT17 기준인데, MOT17을 따로 다룬 별도 논문은 확인하지 못했다. MOT17 기준 수치를 쓸 때는 이 MOT16 문헌과 6절 MOT20 문헌을 함께 근거로 붙인다.
- T11-5.1구조대응
Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset (I3D)
영상 행동인식의 기준선이자 Kinetics의 출처다. 뒤 논문들의 성능 수치가 모두 이 데이터셋 기준이다.
- T11-6.1구조대응
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (CLIP)
말로 물체를 정의해 찾는 개방어휘 검출의 토대다. Grounding DINO 같은 방식이 여기서 출발한다.
- T11-6.2구조대응
Segment Anything (SAM)
SAM 2의 원본이다. 픽셀 단위 영역 판정을 쓰려면 이 원논문의 한계부터 봐야 한다.
T12. 영상 이해와 근거 선택 (Vision-Language Model)
이 주제만 보기- T12-2구조대응2025년 이후
Adaptive Keyframe Sampling for Long Video Understanding
- T12-1구조대응2025년 이후
Frame-Voyager: Learning to Query Frames for Video Large Language Models
- T12-3구조대응
Self-Chained Image-Language Model for Video Localization and Question Answering (SeViLA)
- T12-4구조대응
VideoAgent: Long-form Video Understanding with Large Language Model as Agent
- T12-7구조대응
TimeChat: A Time-sensitive Multimodal Large Language Model for Long Video Understanding
- T12-8구조대응
VTimeLLM: Empower LLM to Grasp Video Moments
- T12-11구조대응
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models
T13. 엣지 AI, 스트리밍 추론, 자원 스케줄링
이 주제만 보기- T13-1구조대응
Neurosurgeon: Collaborative Intelligence Between the Cloud and Mobile Edge
Neurosurgeon
- T13-6구조대응
Ekya: Continuous Learning of Video Analytics Models on Edge Compute Servers
Ekya
- T13-7구조대응
Clipper: A Low-Latency Online Prediction Serving System
Clipper
- T13-8구조대응
Serving DNNs like Clockwork: Performance Predictability from the Bottom Up
Clockwork
- T13-17구조대응
MLPerf Inference Benchmark
T14. 산업용 프로토콜 번역, 코드 생성, 프로그램 합성
이 주제만 보기- T14-5구조대응2025년 이후
Training LLMs for Generating IEC 61131-3 Structured Text with Online Feedback
- T14-3구조대응
LLM4PLC: Harnessing Large Language Models for Verifiable Programming of PLCs in Industrial Control Systems
- T14-10구조대응
Automated Attack Synthesis by Extracting Finite State Machines from Protocol Specification Documents
- T14-11구조대응
Syntax-Guided Synthesis
- T14-12구조대응
Automating string processing in spreadsheets using input-output examples
- T14-13구조대응
Combinatorial Sketching for Finite Programs
T15. OPC UA, Asset Administration Shell, MQTT과 제조 상호운용성
이 주제만 보기- T15-2.10구조대응2025년 이후
ESP32-Based Sparkplug B Gateway Framework for Brownfield PLC Integration into an IIoT Unified Namespace: A Data Foundation for Intelligent Industrial Systems
Šenk 외 (2026) 구형 PLC를 Sparkplug B 통합 이름공간에 붙이는 게이트웨이
- T15-2.3구조대응
Reusing OPC UA information models in the Asset Administration Shell
Weiss & Reichelt (2023) OPC UA 노드셋을 AAS 서브모델로 재사용
- T15-2.5구조대응
Evaluation and Extension of OPC UA Publish/Subscribe MQTT Binding
Raddatz 외 (2020) OPC UA PubSub의 MQTT 바인딩 구현과 지연 측정
- T15-2.8구조대응
File- and API-based interoperability of digital twins by model transformation: An IIoT case study using asset administration shell
Platenius-Mohr 외 (2020) 모델 변환으로 디지털 트윈 상호운용성 확보
- T15-2.11구조대응
A Cyber-Physical Machine Tools Platform using OPC UA and MTConnect
Liu 외 (2019) OPC UA와 MTConnect를 잇는 공작기계 플랫폼
T16. 제조 지식그래프와 시맨틱 레이어
이 주제만 보기- T16-6구조대응2025년 이후
Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations
- T16-1구조대응
The Industrial Ontologies Foundry (IOF) Core Ontology
- T16-2구조대응
Semantic Integration of Bosch Manufacturing Data Using Virtual Knowledge Graphs
- T16-5구조대응
Generation of Asset Administration Shell with Large Language Model Agents
- T16-9구조대응
Ontop: Answering SPARQL queries over relational databases
- T16-10구조대응
RML: A Generic Language for Integrated RDF Mappings of Heterogeneous Data
T17. 자연어를 SQL로 바꾸기와 근거 기반 보고서 생성
이 주제만 보기- T17-9구조대응2025년 이후
MAC-SQL: A Multi-Agent Collaborative Framework for Text-to-SQL
MAC-SQL
- T17-3구조대응
Semantic Evaluation for Text-to-SQL with Distilled Test Suites
실행 기반 채점법, Test Suite Accuracy
- T17-6구조대응
RAT-SQL: Relation-Aware Schema Encoding and Linking for Text-to-SQL Parsers
RAT-SQL
- T17-7구조대응
DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with Self-Correction
DIN-SQL
- T17-8구조대응
Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation
DAIL-SQL
- T17-10구조대응
CHESS: Contextual Harnessing for Efficient SQL Synthesis
CHESS
- T17-13구조대응
Attributed Question Answering: Evaluation and Modeling for Attributed Large Language Models
Attributed QA, 귀속 자동 측정
- T17-14구조대응
RARR: Researching and Revising What Language Models Say, Using Language Models
RARR, 자동 귀속과 사후 수정
- T17-16구조대응
FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long Form Text Generation
FActScore
T18. AI 품질관리, 모델 모니터링, 감사기록
이 주제만 보기- T18-12구조대응2025년 이후
Provenance Tracking in Large-Scale Machine Learning Systems
- T18-2구조대응
The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
- T18-3구조대응
Data Validation for Machine Learning
- T18-6구조대응
Closing the AI Accountability Gap: Defining an End-to-End Framework for Internal Algorithmic Auditing
- T18-9구조대응
Failing Loudly: An Empirical Study of Methods for Detecting Dataset Shift
연구에서 제품 적용까지
운영 중인 기능, 시범 적용과 개발 중인 기술을 구분해 정리했습니다.
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