WaveFormer는 웨이블릿 변환을 이용한 3D 트랜스포머 기반 의료 영상 분할 모델로, 메모리 효율성과 정확성을 동시에 향상시켰습니다. 다양한 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성하며 실제 의료 현장 적용 가능성을 높였습니다.

Lu Fan 등 연구진이 개발한 LANID는 LLM을 활용하여 새로운 의도를 효율적으로 발견하는 혁신적인 프레임워크입니다. K-NN과 DBSCAN 알고리즘을 통해 LLM 쿼리를 최소화하고, 대조적 미세 조정을 통해 경량 인코더의 성능을 향상시켰습니다. 다양한 데이터셋에서 뛰어난 성능을 보였으며, TODS 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

대만 국립 운동과학대학교 연구팀이 개발한 인공지능 기반 바벨 스쿼트 코칭 시스템은 컴퓨터 비전과 머신러닝, SHAP 기법을 활용하여 정확하고 실시간 피드백을 제공합니다. 시스템 사용 그룹의 스쿼트 기술 향상을 통해 효과성이 검증되었으며, 개인 맞춤형 피트니스 솔루션의 새로운 가능성을 제시합니다.

김윤식, 정재윤 연구팀이 개발한 한국어 기반의 시각 질의응답(VQA) 벤치마크 KOFFVQA는 객관적인 평가 기준을 통해 기존 방식의 한계를 극복하고, VLMs의 신뢰성 있는 평가를 가능하게 합니다. 오픈소스 코드 공개를 통해 연구 확장성을 높였으며, 한국어 자연어 처리 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

AI 기반 분자 시뮬레이션 프레임워크를 활용하여 기존보다 빠르고 정확하게 양자 효과를 고려하는 PIMD 시뮬레이션이 가능해졌습니다. 개미산 이량체 및 물-얼음 상전이 시스템을 통한 실험 결과를 통해 그 성능이 검증되었습니다.