정승규, 남성우, 정성관, 김성은 연구원 팀은 스마트폰을 활용한 소아 폐렴 진단 시스템 iMedic을 개발했습니다. 심층 학습 기반의 도메인 일반화 기법을 통해 스마트폰의 제한된 데이터로도 높은 정확도를 달성했으며, 사용자 연구를 통해 실용성과 효과를 검증했습니다. iMedic은 의료 접근성이 낮은 지역에서 소아 폐렴 예방 및 조기 개입에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

본 논문은 다층 스마트 메타표면(SIM)을 활용하여 에너지 효율을 극대화하는 혁신적인 하이브리드 프리코딩 기반 통신 시스템 설계를 제시합니다. 2~5 계층의 SIM이 최적의 성능을 제공하며, 향후 에너지 효율적인 차세대 무선 통신 시스템 개발에 중요한 기여를 할 것으로 예상됩니다.

본 기사는 Yiannis Papageorgiou 박사 연구팀이 개발한 협업적 분할 연합 학습(C-SFL)에 대한 내용을 다룹니다. C-SFL은 모델을 세 부분으로 나누어 병렬 처리함으로써 기존 연합 학습의 단점을 극복하고, 훈련 시간 단축, 통신 오버헤드 감소, 정확도 향상이라는 세 마리 토끼를 모두 잡았습니다.

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 지능형 사용자 인터페이스(IUI)의 의사결정 에이전트로 활용할 때 발생하는 사용자 선호도와의 정렬 문제를 해결하기 위해 LLM을 이용한 합리적 선택 함수 구현 및 선호도 만족도 측정 방법을 제시하고, 자동차 분야 IUI에 적용하여 실용성을 입증했습니다.

DianJin-R1은 추론 증강 감독과 강화 학습을 활용하여 금융 분야 LLM의 추론 능력을 향상시킨 혁신적인 프레임워크입니다. 고품질 데이터셋과 GRPO 알고리즘을 통해 실제 금융 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, 계산 비용 효율성까지 갖춘 실용적인 솔루션으로 평가받고 있습니다.