이화여대 연구팀의 새로운 마이크로 비디오 추천 시스템은 시청자의 미세한 스킵 행동을 분석하여 개인 맞춤형 추천의 정확도를 크게 향상시켰습니다. 이중 레벨 그래프와 계층적 순위 손실 함수를 활용한 실험 결과는 기존 방법 대비 압도적인 성능 향상을 보였습니다.

본 기사는 Riccardo Bovo 등 연구진의 논문 'Symbiotic AI: Augmenting Human Cognition from PCs to Cars'을 바탕으로, XR 기술을 중심으로 한 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)의 혁신적인 변화와 인간-AI 공생의 미래를 조망합니다. 기존의 명령-제어 방식에서 벗어나 사용자 중심의 고차원 목표 설정 시스템으로의 전환과, XR 기술이 이를 가능하게 하는 핵심 요소임을 강조하며, PC와 자동차를 사례로 미래의 인간-AI 협력 시스템에 대한 비전을 제시합니다.

Zhiqun Zuo, Ding Zhu, Mohammad Mahdi Khalili 연구팀이 설명 가능한 SVD를 활용하여 공정한 회귀 모델을 위한 새로운 후처리 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 가중치 행렬의 선형 변환을 통해 공정성 제약을 특이값 제약으로 변환하고, 분석적 해법을 통해 최적의 가중치를 찾습니다. 다양한 데이터셋 실험 결과, 기존 방법 대비 우수한 공정성-정확도 균형을 달성했습니다.

본 연구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 미국 내 비트코인 거래의 의심스러운 활동을 감지하고 분석하는 연구입니다. 랜덤 포레스트 알고리즘이 가장 효과적임을 확인하였으며, 이는 미국 암호화폐 시장의 투명성과 보안 강화에 기여할 것으로 기대됩니다.

본 연구는 혼합 정수 선형 계획법(MILP)을 활용하여 알루미늄 압출 공정의 라인 밸런싱을 최적화함으로써, 일일 한계 이윤을 117.6% 증가시킨 결과를 보여주었습니다. 이는 자동화와 지능형 제조의 중요성을 강조하며, 다양한 산업 분야에 적용 가능성을 시사합니다.