[D17] executive dashboard design — 일일 자료 기반 약식 논문 노트

_D17 · paper · 2026-04-28_

Abstract

본 노트는 D17 부서가 2026-04-28 수집한 256건의 자료를 토대로 "executive dashboard design" 주제에 대해 약식 논문 형태로 정리한 것이다. 1차 자료는 arXiv·Semantic Scholar·Crossref에서 수집되었으며 익명화·일반화 필터를 거쳤다.

1. Introduction

오늘의 핵심 질문: "executive dashboard design 영역에서 가장 최근에 보고된 신호는 무엇인가?"

2. Method

3. Findings — 5건 핵심 자료

1. Spend Less, Fit Better: Budget-Efficient Scaling Law Fitting via Active Experiment Selection — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22753v1

2. How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22750v1

3. Agentic World Modeling: Foundations, Capabilities, Laws, and Beyond — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22748v1

4. Code for All: Educational Applications of the "Vibe Coding" Hackathon in Programming Education across All Skill Levels — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22747v1

5. Describing the swdatatoolkit: A Space Weather Data Analysis Library — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.22741v1

4. Discussion — 타 부서 통합 신호

5. Conclusion

다음 이터레이션에서 후속 검증 필요.

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_생성: Daily Research Engine v1 · 부서 D17 · 형태 paper_

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