본 기사는 북마케도니아 공공 조달 계약 데이터 분석을 위해 온톨로지 기반의 의미 네트워크를 활용한 혁신적인 연구에 대해 소개합니다. RDF와 SPARQL을 활용한 데이터 접근성 및 해석력 향상, 머신러닝 기반 예측 모델링을 통한 심층 분석 등의 내용을 다루며, 공공 부문의 투명성과 효율성 증대에 대한 시사점을 제시합니다.

Skylar S. Gay 등 연구진이 개발한 '가상 도지미터'는 자연어 처리와 선량 분포 예측 기술을 결합하여 방사선 치료 계획 검토 교육의 새로운 패러다임을 제시합니다. 최적이 아닌 계획 사례를 생성하고, 훈련생이 자연어 프롬프트를 통해 계획을 개선하도록 지원하는 이 시스템은 효율적이고 정확한 교육 환경을 제공하여 방사선 치료 교육의 질적 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

본 연구는 NLP 기술, 특히 NER을 활용하여 폐암 및 유방암 임상 보고서에서 의료 정보를 자동 추출하는 시스템을 개발했습니다. 스페인어 기반 RoBERTa 모델을 미세 조정하여 높은 정확도를 달성했으며, 향후 다양한 암 종류 및 희귀 개체에 대한 성능 향상이 기대됩니다.

본 기사는 Yi, Xiao, Albert 등 연구진이 개발한 다중 모달 다중 에이전트 프레임워크 기반 방사선 보고서 생성 시스템에 대한 내용을 다룹니다. 기존 방식의 한계를 극복하고, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 의료 AI 시스템을 구축하는 데 기여하는 이 시스템은 의료 서비스의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다.

Kağan ÇETİN의 연구는 3D 비국소 블록을 통합한 새로운 비디오 초고해상도 강화 기법을 제시하여 기존 SRGAN의 한계를 극복했습니다. 패치 기반 학습 및 데이터 저하 기술을 활용한 실험적 학습 파이프라인을 통해 시간적 일관성과 시각적 품질을 향상시켰으며, 대형 및 경량 모델을 제공하여 다양한 응용 분야에 적용 가능성을 높였습니다.