Mohammad Mashayekhi와 Kamran Salehian 연구팀이 AI 기반 역설계를 이용해 Ku 대역 SIW 공진 구조 설계의 정확성과 효율성을 획기적으로 향상시킨 연구 결과를 발표했습니다. 반복적 잔차 수정 네트워크(IRC-Net)를 통해 기존 기법의 한계를 극복하고, 다중 모드 공진 구조 제어 기술을 활용하여 공진 부품 및 스마트 필터 설계의 새로운 가능성을 열었습니다. 3중 및 4중 공진 SIW 구조 설계 및 실험을 통해 그 효과성과 실용성을 검증했습니다.

홍연휘 등 14명의 연구진이 개발한 Uni-AIMS는 AI 기반 현미경 이미지 분석 플랫폼으로, 혁신적인 데이터 엔진과 강력한 분할 모델을 통해 소형 및 대형 물체를 정확하게 식별하고 정량 분석에 필수적인 스케일 바를 자동 인식합니다. 실제 응용 분야에서 효과성과 실용성을 검증받았으며, 다양한 분야의 연구에 적용 가능한 확장성을 지니고 있습니다.

RedTeamLLM은 자동화된 침투 테스트 및 제로데이 공격 발견을 위한 에이전트 AI 프레임워크로, 요약, 추론, 행동의 3단계 프로세스를 통해 계획 수정, 메모리 관리 등의 난제를 해결하고 CTF 챌린지 해결을 통해 실효성을 검증받았습니다. 사이버 보안 강화에 기여하지만, 윤리적 사용 및 오용 방지에 대한 지속적인 논의가 필요합니다.

본 기사는 Lishan Yang 등 연구진이 개발한 MMiC 프레임워크에 대해 소개합니다. MMiC는 다중 모달 연합 학습에서 데이터 누락 문제를 해결하기 위해 Banzhaf Power Index와 Markovitz Portfolio Optimization을 활용하며, 실험 결과 기존 방식보다 우수한 성능을 보였습니다.

본 기사는 초거대 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 개인 맞춤형 인공지능(API)을 구현하기 위한 새로운 접근 방식인 '개인화된 연합 지능(PFI)'에 대한 최신 연구 동향을 소개합니다. Yu Qiao 등 연구진의 논문을 바탕으로, PFI의 개념과 중요성, 미래 연구 방향을 제시하며, AGI를 넘어 API 시대를 향한 여정을 조명합니다.