Junyuan Fang 등의 연구는 그래프 신경망(GNN)의 적대적 공격 방어에서 구조적 편향 문제를 해결하기 위해 이종-동종 증강 그래프 구축, kNN 증강 그래프 구축, 다중 뷰 노드별 어텐션 모듈을 활용한 새로운 방어 전략을 제시하였습니다. 실험 결과, 제안된 전략은 저차수 노드에 대한 방어력을 향상시키는 효과를 보였습니다.

Robert F. Downey와 S. S. Ravi의 연구는 클러스터링 결과에 대한 설명 가능성을 높이기 위해 보조 정보를 활용하는 새로운 방법을 제시합니다. Disjunctive form과 Conjunctive Normal Form 두 가지 설명 방식과 ILP 및 휴리스틱 방법을 사용하여 실험을 진행, AI 모델의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

Ravi Shankar와 Aryabartta Sahu의 연구는 에지 컴퓨팅에서 비용 효율적인 데이터 분배 전략을 제시합니다. 정수 계획법과 개선된 EDD-NSTE 알고리즘을 통해 기존 방식 대비 80.35%의 성능 향상을 달성했습니다.

본 연구는 1980년부터 2020년까지 40년간의 힙합 가사를 분석하여 어휘 다양성, 라임 밀도, 주제 변화, 정서적 톤 변화를 정량적으로 분석하고, 지역적, 시대적 배경과의 상관관계를 밝혔습니다. 연구 결과는 힙합이 사회문화적 맥락과 언어적 혁신의 상호 작용을 보여주는 역동적인 예술 형식임을 보여줍니다.

본 연구는 비트코인을 DAO(탈중앙화 자율 조직)로서 분석하고, 그 거버넌스 메커니즘의 강점과 약점을 밝히며, 향후 DAO 설계에 대한 시사점을 제시합니다. 비트코인이 DAO 연구에서 간과되어 왔다는 점을 지적하며, 비트코인의 거버넌스 모델을 통해 탈중앙화 시스템 설계에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다.