FPF에서의 SUSY: 거대 통일 이론 규모의 끈 이론과 중력 매개 초대칭 깨짐 모델에서 중성미자-모듈리노 진동 탐색
차세대 LHC 실험, 특히 FPF(Forward Physics Facility)에서 중성미자-모듈리노 진동 신호를 탐색하면 GUT 규모의 끈 이론에서 예측하는 고에너지 SUSY 깨짐 모델을 검증할 수 있다.
컴팩트 바이너리 병합의 중력파 탐색을 위한 확장 가능한 매칭 필터링 파이프라인
본 논문에서는 대규모 중력파 데이터를 처리하고 분석하기 위해 GstLAL 파이프라인의 핵심 필터링 엔진을 PyTorch 프레임워크에 적용하여 CPU 및 GPU 환경 모두에서 유연하게 실행 가능하도록 개선한 확장 가능한 중력파 탐색 파이프라인을 제시합니다.
コンパクト連星合体からの重力波を探索するためのスケーラブルなマッチドフィルタリングパイプライン
本稿では、従来のGstLALパイプラインをPyTorchフレームワークに適応させることで、CPUとGPUの両方で柔軟な実行を可能にし、計算能力の向上と持続可能性を確保した、スケーラブルな重力波探索パイプラインを提案する。
LeXInt：基於 GPU 加速的指數積分器軟體包（公開原始碼，CUDA 架構）
LeXInt 是一款基於 CUDA 的開源軟體包，利用 Leja 點的指數積分器和多項式插值法，在 GPU 上實現顯著的加速，適用於求解剛性微分方程。
국립 연구 플랫폼에서 Grace Hopper AI 슈퍼 칩을 사용한 모험 및 A100과의 성능 비교
본 논문에서는 미국 국립 연구 플랫폼(NRP)에서 NVIDIA의 Grace Hopper AI 칩(GH200)을 사용한 경험과 컴퓨터 비전 작업에서 A100 GPU와의 성능 비교 결과를 제시합니다.
米国国立研究プラットフォームにおけるGrace Hopper AIスーパーチップを用いた冒険
本稿では、米国国立研究プラットフォーム（NRP）において、NVIDIAの最新AIチップであるGrace Hopper（GH200）の性能を、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーションといったコンピュータビジョンタスクを用いて、従来のA100 GPUと比較評価しています。
반투명 제트 + X: 방사선을 이용한 암흑 샤워 규명
대형 강입자 충돌기(LHC)에서 초기 상태 방사선(ISR)을 활용하여 반투명 제트(SVJ)를 탐색하고, 이를 통해 암흑 샤워 현상을 규명하는 방법을 제시합니다.
放射線によるダークシャワーの解明：準可視ジェット + X
本稿では、大型ハドロン衝突型加速器（LHC）における準可視ジェット（SVJ）探索において、初期状態放射（ISR）を利用することで、従来手法では困難であったダークマター質量範囲の探索が可能になることを示唆しています。
손실 압축을 사용한 가시성 데이터 처리 및 저장 최적화: SKA-Mid 시뮬레이션 및 LOFAR 데이터 분석
차세대 전파 망원경의 방대한 데이터 처리 및 저장 문제를 해결하기 위해 손실 압축 알고리즘 MGARD를 사용하여 SKA-Mid 및 LOFAR 데이터를 압축하고 이미지 품질에 미치는 영향을 분석한 결과, MGARD가 기존 방식보다 뛰어난 압축률과 제어 가능한 오류 범위를 제공하여 SKA 프로젝트의 비용 절감 및 과학적 목표 달성에 기여할 수 있음을 확인했습니다.
과학 및 보안을 위한 클라우드, 고성능 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 (CHESS) 최종 보고서: 분산 과학 시스템 자동화 및 컨티넘 플랫폼 활용
과학적 발견을 가속화하기 위해서는 실험실 장비, 엣지 센서, 고성능 컴퓨팅 시스템, 클라우드 리소스를 아우르는 컴퓨팅 컨티넘에서 분산 과학 워크플로우를 자동화하고 조정하는 기술이 필요합니다.
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