본 기사는 AI 기반 변압기 건강 지수 및 수명 평가 연구 동향을 소개하며, 다양한 AI 알고리즘과 시계열 분석의 결합을 통한 고장 조기 감지 및 진단 정확도 향상 전략을 제시합니다. 이 연구는 전력 시스템의 안정성과 효율성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

Chaima Njeh, Haïfa Nakouri, Fehmi Jaafar 연구팀은 LLM의 유해 콘텐츠 생성 문제 해결을 위해 데이터 중심 접근 방식의 BART-Corrective Model을 제시했습니다. 다양한 LLM 모델에 대한 실험 결과, 유해성 및 탈옥 점수가 크게 감소하여 LLM의 안전성 및 보안성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

본 논문은 AI 에이전트의 이해도 향상을 위해 도메인에 종속되지 않는 일반화 가능한 측정 기준 개발의 중요성을 강조하며, 인지과학적 기반의 새로운 연구 방향을 제시합니다.

2028년까지 EU AI Act와 미국 AI 확산 프레임워크의 컴퓨팅 기준을 초과하는 초거대 AI 모델 수가 급증할 것으로 예측되며, 이는 AI 규제의 중요성을 강조합니다. 연구에 따르면, 매년 기준 초과 모델 수는 초선형적으로 증가하며, AI 모델 개발의 가속화와 책임감 있는 AI 거버넌스의 필요성을 보여줍니다.

본 기사는 능동적 학습(Active Learning, AL)에 대한 최근 연구 동향을 소개합니다. 데이터 부족 문제 해결에 효과적인 AL의 개념과 다양한 분야에서의 활용 사례를 제시하며, 향후 연구 방향을 제시합니다.