Loan Dao와 Ngoc Quoc Ly의 논문 "Recent Advances in Medical Image Classification"은 AI 기반 의료 영상 분류의 최신 동향을 다루며, CNN, Vision Transformer, Vision Language Model 등의 활용과 설명 가능한 AI의 중요성을 강조합니다. 데이터 부족 문제 해결 및 XAI 기술 발전은 향후 연구의 주요 과제입니다.

본 연구는 RIS를 활용한 통합 감지 및 통신 시스템에서 RIS 지원 경로를 효과적으로 식별하는 새로운 방법을 제시합니다. RIS의 동적 제어를 통해 채널 전력을 변조하는 패턴 교번 방식을 제안하고, 이를 통해 시스템 성능을 분석적으로 평가하며 시뮬레이션으로 검증합니다. 이 연구는 차세대 통신 시스템 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

Loan Dao 박사와 Ngoc Quoc Ly 박사의 연구는 DNN 기반 의료 영상 분할(MIS) 기술의 발전과 XAI의 중요성을 강조하며, 암 조기 진단 등 의료 분야의 혁신에 기여할 잠재력을 보여줍니다.

중국과학원 자동화연구소 연구팀이 개발한 TSSC-Net은 4D MRI 영상의 시간적 및 공간적 해상도를 크게 향상시키는 혁신적인 프레임워크입니다. 확산 기반의 시간적 초해상도 네트워크와 삼방향 Mamba 기반 모듈을 통해 빠른 움직임에서도 높은 정확도와 일관성을 유지하는 고해상도 영상을 생성합니다.

AI 기반 유전자 집합 분석(cGSA)은 기존 방법의 한계를 극복하고 질병 연구의 정확성과 해석력을 크게 향상시키는 혁신적인 프레임워크입니다. 19가지 질병과 10가지 질병 관련 메커니즘에 대한 벤치마킹 결과, cGSA는 기존 방법보다 30% 이상 성능이 향상되었으며 전문가 검증을 통해 정확성과 해석력이 개선됨을 확인했습니다.