본 연구는 인간 중심 AI (HCAI)를 중심으로 한 자율 로봇 시스템에 대한 계량서지 연구 결과를 제시합니다. Scopus 데이터베이스 분석을 통해 도출된 학계 동향, 신흥 주제, 그리고 IBM MAPE-K 아키텍처를 통한 실제 적용 가능성을 논의합니다.

박주한, 이경재, 장형진, 조정찬 연구팀이 개발한 Seg2HOI는 세분화 기반 비전 기초 모델을 활용하여 사람-물체 상호작용 예측의 정확도를 높인 혁신적인 프레임워크입니다. Zero-Shot 학습을 통해 새로운 상황에도 효과적으로 대처하며, 다양한 분야에 폭넓게 활용될 가능성을 제시합니다.

본 기사는 LLM 기반 휴대폰 GUI 에이전트의 발전과 미래 전망에 대한 최신 연구 논문을 소개합니다. 스크립트 기반 자동화에서 지능형 시스템으로의 진화 과정, LLM의 역할, 다양한 접근 방식, 그리고 앞으로 해결해야 할 과제들을 다루며, 이 분야의 혁신적인 발전과 미래 가능성을 조명합니다.

천민종 연구원이 개발한 딥러닝 기반 번개 예측 모델 'Mjölnir'는 높은 정확도를 바탕으로 차세대 지구 시스템 모델 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

PhenoAssistant는 자연어 처리 기반의 AI 시스템으로, 식물 표현형 분석의 복잡성을 줄이고 접근성을 높였습니다. 다양한 사례 연구를 통해 검증된 PhenoAssistant는 AI가 과학 연구의 민주화에 기여할 수 있음을 보여주는 성공적인 사례입니다.