양시울린, 주주훤, 부란니, 류조이, 나단 슈나이더 등 연구진이 개발한 UD-English-CHILDES는 기존 CHILDES 데이터를 UD 표준으로 통합, 표준화한 최초의 공개 데이터베이스입니다. 48,000개 이상의 골드 스탠다드 문장과 100만 개 이상의 실버 스탠다드 문장을 제공하며, 아동 언어 연구와 인공지능 기반 자연어 처리 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

본 기사는 AI 기반 디지털 트윈을 이용한 수자원 예측 시스템의 사이버 보안 위협에 대한 연구 결과를 소개합니다. 적대적 공격 기법을 통해 예측 정확도가 심각하게 저하될 수 있음을 보여주는 실험 결과와 함께, 강력한 방어 메커니즘의 필요성을 강조합니다.

mrCAD 데이터셋은 인간의 협업적 설계 수정 과정을 담은 다모달 데이터셋으로, 생성형 AI의 한계를 극복하고 수정 지시에 대한 이해도를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 최첨단 VLMs의 생성 및 수정 지시 처리 능력 비교 분석을 통해 다모달 수정 언어 모델링 연구의 중요성을 강조합니다.

Yang, Azizzadenesheli, Ren 세 연구원의 논문 "Deep Physics Prior for First Order Inverse Optimization" 은 기존의 역설계 최적화 방법의 한계를 극복하는 심층 물리적 사전(DPP) 기법을 제시합니다. DPP는 사전 훈련된 신경 연산자와 사전 분포 제약 조건을 활용하여 계산 비용을 줄이고 정확도를 높이며, 특히 사전 정보가 부족한 상황에서 효과적입니다.

AI와 블록체인 기술을 활용한 농촌 지역 스마트 수자원 관리 시스템에 대한 연구 결과를 소개합니다. LoRaWAN 기반 데이터 수집, 머신러닝 기반 이상 탐지 시스템, 블록체인 기반 디지털 트윈 플랫폼을 통합하여 실시간 모니터링, 사이버 보안 강화, 데이터 무결성 확보에 성공했습니다. 최대 1000개의 스마트 미터 지원 및 높은 트랜잭션 처리 속도를 통해 경제적이고 확장 가능한 시스템 구축을 입증했습니다.