144 편의 논문
이 논문은 소프트웨어 공학에서 규제 준수를 설계 단계에 통합하기 위해 다양한 관점과 산출물을 중심으로 한 '규제 요구사항 공학을 위한 산출물 모델 (AM4RRE)'을 제안하고, 이를 통해 체계적인 규제 요구사항 공학 프로세스 구축을 위한 향후 연구 방향에 대한 피드백을 구하고 있습니다.
이 논문은 19,145 명을 대상으로 한 실험을 통해 최신 대형 언어 모델 (LLM) 이 기존 정치 광고보다 더 효과적으로 정치적 견해를 설득할 수 있음을 입증하고, 모델별 설득력 차이와 정보 기반 프롬프트의 상반된 영향을 분석하여 프론티어 모델의 설득적 위험을 벤치마킹하는 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 기존 심리측정학 기반의 컴퓨터 적응형 검사 (CAT) 를 머신러닝 관점에서 재조명하여 측정 모델, 문항 선정, 문항지 구성, 검사 통제 등 핵심 요소를 최적화하는 방안을 제시하고, 향후 보다 포괄적이고 학제적인 접근을 촉구하는 종합적 조사를 제공합니다.
이 논문은 위키백과에서 성 및 건강과 같은 금기 주제에 대한 지식 산물이 어떻게 생성되고 유지되는지 질적·양적 혼합 방법을 통해 분석하여, 이러한 콘텐츠가 갈등 속에서도 견고한 리더십과 참여적 조직, 그리고 새로운 거버넌스를 통해 생존할 수 있음을 규명합니다.
이 논문은 일본 4 개 대도시의 대규모 이동 데이터를 기반으로 Llama-3-8B 모델을 지시 미세조정하여 15 일 이상의 장기 도시 이동성을 예측하는 'Llama-Mob'을 제안하고, 기존 최첨단 기법보다 뛰어난 성능과 단일 도시 학습으로도 다른 도시에 적용 가능한 강력한 제로샷 일반화 능력을 입증했습니다.
본 논문은 대규모 언어 모델 (LLM) 을 활용하여 임상 시뮬레이션, 논문 분석, 의학 뉴스 요약 기능을 제공하는 'MediTools'를 개발하고 의료 전문가 및 학생들의 피드백을 통해 의료 교육 혁신 가능성을 입증한 연구입니다.
이 논문은 K-5 수학 및 독해 평가 문항의 난이도를 예측하기 위해 대규모 언어 모델 (LLM) 을 활용한 직접 추정법과 특징 기반 앙상블 모델 접근법을 비교한 결과, LLM 이 추출한 언어 및 인지 특징을 나무 기반 머신러닝 모델에 입력하는 방식이 가장 높은 예측 정확도를 보였음을 입증했습니다.
이 논문은 온라인 토론에서 논의를 중단하거나 방향을 전환하는 '중단점 (stopping points)'을 탐지하기 위한 프랑스어 주석 데이터셋 SPOT 과 벤치마크를 소개하며, 이를 통해 CamemBERT 기반의 미세 조정 모델이 지시 기반 LLM 보다 더 우수한 성능을 보임과 동시에 문맥 메타데이터의 중요성을 입증했습니다.
이 논문은 웹 기반 디지털 웰빙을 위해 '탐색 - 통찰 - 행동' 치료 패러다임에 부합하는 다중 에이전트 프레임워크인 XInsight 와 이를 평가하기 위한 벤치마크 XInsight-Bench 를 제안하며, 기존 시스템 대비 치료적 일관성, 해석 가능성 및 개입 깊이를 크게 향상시켰음을 보여줍니다.
본 연구는 서아프리카 이주자들의 AI 기반 사기 취약성을 평가한 결과, 과거 표적 공격 경험이 가장 큰 위험 요인이었으며 AI 콘텐츠 식별 능력과 높은 검증 노력의 행동 특성이 중요한 보호 요인으로 작용함을 밝혔습니다.
이 논문은 EU AI 법, NIST 위험 관리 프레임워크 등 기존 거버넌스 도구의 한계를 보완하기 위해 AI 수명주기의 각 단계에 결과론·의무론·덕윤리적 사고를 통합한 '3 중 게이트 (성능, 거버넌스, 환경)' 구조를 도입하여 윤리적 원칙을 실행 가능하고 검증 가능한 운영 통제 장치로 전환하는 실용적 AI 거버넌스 프레임워크를 제안합니다.
이 논문은 배양 과정 없이 현미경 이미지와 딥러닝을 활용해 수질 안전을 98% 이상 빠르게(\$0.44) 진단하는 'DeepScope' 시스템을 개발하여 기존 테스트의 시간과 비용 문제를 해결하고 높은 정확도를 입증했습니다.
이 논문은 트럼프 행정부의 2026 년 연방 연구 예산 삭감 제안이 R1 연구 중심 대학들의 교수진 연구 활동에 치명적인 영향을 미쳐 연구 자금이 임계치 이하로 떨어지는 '혁신의 겨울'을 초래할 수 있음을 확률적 모델을 통해 경고하고 있습니다.
이 논문은 530 편의 논문 데이터를 활용한 인과 추론 분석을 통해, 인종, 성별, 소속 기관의 국가 (글로벌 사우스) 가 학술 논문 심사 결과에 통계적으로 유의미한 부정적인 인과적 영향을 미친다는 사실을 규명하고, 이에 대한 공정성 개입의 시급성을 강조합니다.
이 논문은 AI 시대의 과학적 소양을 정의하고 K-16+ 교육 환경에서 과학 지식과 추론의 교수·학습·평가 간 일관성을 제고하기 위해 필요한 생성형 AI 의 아키텍처와 도구, 그리고 향후 연구 방향을 제시합니다.
이 연구는 80 개 학생 디자인 팀의 반성적 글을 분석하여 생성형 AI 가 브레인스토밍과 정보 통합 등 초기 단계에서 인지적 가속기 역할을 하지만, 맥락 해석과 솔루션 정제에는 '에이전시, 도메인 지식, 상상력, 취향'이라는 4 가지 인간 역량이 필수적임을 보여줍니다.
이 논문은 생산성과 정렬에 이어 인공지능 연구의 세 번째 목표로서, 대규모 언어 모델을 인간 행동과 문화, 도덕적 추론을 연구하는 과학적 도구로 활용하는 새로운 패러다임을 제시하고 그 방법론과 한계를 탐구합니다.
이 논문은 Reddit 의 r/Brexit 서브레딧을 분석한 결과, 설득 가능한 사용자의 이탈로 인한 생존 편향과 동질적 사용자 간의 상호작용이 지배적인 에코 챔버 현상이 결합되어 정치적 의견이 강화되고 고정되는 것을 발견했습니다.
이 논문은 네팔 문화적 맥락에서 7 개의 최신 대규모 언어 모델을 대상으로 '이중 지표 편향 평가 (DMBA)' 프레임워크를 적용하여 명시적 동의 편향과 암시적 생성 편향을 분석한 결과, 두 편향 지표 간 상관관계가 약하며 생성 편향이 온도 설정에 따라 비선형적으로 변화함을 규명했습니다.
이 논문은 40 개 주요 소셜 미디어 플랫폼을 분석하여 AI 생성 콘텐츠에 대한 거버넌스가 주로 기존 규칙 위반 및 공개에 집중되어 있으며, 소유권과 수익화 등 더 포괄적이고 미래 지향적인 정책 및 교육 도구의 개발이 필요함을 주장합니다.