동 이원, 로즈 제시카, 노해영 연구팀은 보행 시 발생하는 바닥 진동을 이용하여 하지 관절 움직임을 비침습적으로 추정하는 새로운 기술을 개발했습니다. 물리 정보 기반 그래프를 활용하여 정확도를 높였으며, 실험 결과 기존 방식 대비 38%의 오차 감소를 달성했습니다.

뇌 해부학적 정렬 기반의 혁신적인 오디오-비주얼 융합 감정 생성 모델 AVF-BEL이 개발되었습니다. 기존 딥러닝 모델의 한계를 극복하고, 모듈화와 해석 가능성을 높여 감정 생성 정확도를 크게 향상시켰습니다. 이 연구는 감정 컴퓨팅 기술 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

대만 중앙연구원 연구진이 개발한 OptionZero는 MuZero를 기반으로 자가 학습을 통해 게임 전략을 위한 옵션을 스스로 발견하고 사용하는 강화학습 모델입니다. 26개의 Atari 게임에서 MuZero 대비 131.58% 향상된 성능을 기록하며, 게임 특성에 맞는 전략적 기술을 습득했음을 보여줍니다.

본 기사는 AI 기반 대규모 언어 모델(LLM)을 수학 과외 교사로 활용 가능성에 대한 연구 결과를 소개합니다. LLM의 문제 해결 능력은 높지만, 상호 작용적 과외 지원에서는 오류가 발생할 수 있으며, 인간의 감독 없이는 완전한 대체재가 될 수 없다는 점을 강조합니다.

브라질 연구진의 논문을 바탕으로, LLM 기반 디지털 휴먼이 VR 환경의 몰입도와 상호작용성을 혁신적으로 개선할 것이라는 전망과 함께, 기술적 과제 및 다양한 분야로의 응용 가능성을 제시하는 기사입니다.