Mahmoud M. Salim 등 연구팀이 개발한 하이브리드 에너지 수확 및 심층 강화 학습 기반의 에너지 효율적인 UAV-탑재 RIS 시스템은 IoT의 지속 가능성을 높이고 실제 환경 적용 가능성을 크게 향상시킵니다.

류시벤 등 연구팀이 개발한 DAFC 모델은 기존의 지속 학습 기반 사람 재식별 기술의 한계를 극복하고, 뛰어난 성능 향상을 달성했습니다. 텍스트 기반 프롬프트 집계, 분포 기반 인식 및 통합, 지식 통합 메커니즘 등 세 가지 핵심 모듈을 통해 망각 문제를 해결하고, 실제 세계의 복잡한 상황에 더욱 효과적으로 적응할 수 있는 AI 시스템 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

본 기사는 저랭크 적응(LoRA) 기반의 새로운 음성 합성 워터마킹 기법 SOLIDO를 소개합니다. SOLIDO는 기존 방법의 한계를 극복하고 높은 정확도와 로버스트성을 통해 음성 생성 모델의 보안을 강화하는 혁신적인 솔루션입니다.

본 연구는 RIS(재구성 가능 지능형 표면) 기술을 활용하여 ISAC(통합 감지 및 통신) 시스템에서 사용자의 위치 정보를 도청자로부터 은폐하는 새로운 기법을 제시합니다. 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 매니폴드 최적화 알고리즘을 개발하여, 합법적인 통신 성능을 유지하면서 도청자의 감지 능력을 현저히 저하시키는 효과를 보였습니다.

본 논문은 RIS와 딥 강화 학습을 활용하여 에너지 효율을 극대화하는 UAV 지원 통신 시스템을 제안합니다. HERA 전략과 EE-DDPG 알고리즘을 통해 단일 및 다중 사용자 시나리오에서 각각 최대 81.5%와 73.2%의 EH 효율 향상을 달성하였습니다.