💻 컴퓨터 과학
An Integrated AI-Driven Learning Ecosystem for Refugee Higher Education Access
본 연구는 난민 및 실향민 인구의 고등 교육에 대한 법적, 재정적, 기술적 장벽을 총체적으로 극복하기 위해 적응형 학습, 다국어 지원, 블록체인 자격 검증 및 커뮤니티 멘토링을 통합한 인공지능 기반 적응형 학습 생태계(AIALE)를 제안한다.
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cs
4157 편의 논문
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Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Literature Review
본 문헌 고찰은 103개의 기록을 종합하여 AI 기반 3D 방사선 영상 재구성 방법들을 이산 그리드(discrete grids), 명시적 기저 확장(explicit basis expansions), 명시적 프리미티브(explicit primitives), 그리고 암시적 신경 표현(implicit neural representations)의 네 가지 표현 계열로 분류하는 한편, 각 방법의 강점, 한계점, 가용 자원 및 주요 임상적 과제를 평가한다.
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SWCB-YOLO: Toward Robust and Real-Time Wind Turbine Blade Defect Detection in Unstructured Natural Environments
본 논문은 곡률 인지형 형상 IoU 손실(Curvature-Aware Shape IoU loss), 비대칭 스트립 스윈 트랜스포머 V2(Asymmetric Strip Swin-TransformerV2) 모듈, 그리고 주파수-공간 이중 도메인 어텐션(Frequency-Spatial Dual-Domain Attention) 메커니즘을 통합하여 비정형 환경에서 89.0% mAP@50의 성능을 달성하는 동시에 에지 하드웨어에서 35 FPS로 구동되는 풍력 터빈 블레이드 결함 탐지를 위한 경량 실시간 검출기인 SWCB-YOLO를 제안한다.
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Safe Deployment of a Generative AI Assistant for Traditional-Medicine Education: Defense-in-Depth Architecture, Domain-Calibrated Safety Evaluation, and a Proposed Minimum Safety Stack
본 논문은 방어 심층 구조를 통해 도메인 특화 공격에 대해 100%의 안전성을 달성한 전통 의학 교육용 생성형 AI 어시스턴트인 TLAS-YHCT를 제시하며, 이는 임상적으로 보정된 안전 표준과 RAG, 표준화된 프롬프팅, 그리고 LLM-as-judge 검증이 결합된 최소 안전 스택이 임상 교육에서의 안전한 배포를 위해 필수적임을 입증한다.
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Optimization method for area controller scheduling integrating efficiency, fatigue, and fairness
본 논문은 다목적 해양 포식자 알고리즘(MOMPA)과 제약 프로그래밍에 기반한 협업 최적화 방법을 제안하여 운영 효율성, 피로 위험 및 근무 시간의 형평성을 효과적으로 균형 있게 조절하는 항로 관제사 스케줄을 생성하며, 실제 데이터를 통한 검증을 통해 우수한 성능과 공학적 타당성을 입증한다.
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Obstacle-Avoidance Path Planning for a Basket-Carrying Robotic Arm Based on an Improved APF-RRT Algorithm
본 논문은 복잡한 농업 환경에서 바구니를 운반하는 로봇 팔의 경로 계획 효율성, 매끄러움 및 장애물 회피 능력을 크게 향방시키기 위해 멱법칙 감쇠 반발 이득, 3단계 탈출 메커니즘 및 적응형 전략을 통합한 개선된 APF-RRT 알고리즘을 제안한다.
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Calibrated Abstention and Clinical Deferral in Small Language Models via RLVR and GRPO
이 논문은 RLVR 및 GRPO를 사용하여 소형 언어 모델(Gemma 2B)이 보정된 기권(calibrated abstention)을 강제하도록 학습시키는 것이 벤치마크 정확도의 저하에도 불구하고 모호한 사례에 대한 유보율을 두 배로 높임으로써 임상적 안전성을 유의미하게 향상시킨다는 것을 입증한다.
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When Explanations Mislead: A Systematic Audit of Saliency Map Localization Failures in Chest X-Ray AI Despite Correct Predictions
이 논문은 흉부 엑스레이 AI에서 정확한 예측이 부정확한 살리언시 맵 설명과 빈번하게 동반된다는 점을 체계적으로 입증하며, 이는 임상 배포 전 필수적인 검증 임계치가 필요함을 시사하는 예측 정확도와 국소화 충실도 사이의 결정적인 디커플링을 드러낸다.
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Multi-Agent LLM Collaborative Reasoning and Task Planning for Complex Task Solving
이 논문은 보정된 파라미터와 공유 메모리 메커니즘을 바탕으로 의존성 인식 태스크 그래프 상에서 작동하는 별도의 플래너, 실행자, 검증자 역할을 특징으로 하는 멀티 에이전트 LLM 프레임워크를 제안하며, 이는 완료율, 정확도 및 사실적 일관성을 향상시키고 도구 오류를 줄임으로써 복잡한 태스크 해결에 있어 단일 에이전트 베이스라인보다 성능을 크게 향상시킨다.
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Stratum-eval: A Normative-First Evaluation Framework for Clinical Machine Learning
이 논문은 사용 사례, 공정성 트레이드오프, 이해관계자 경계를 정의하는 검증된 규범적 명세서(Normative Specification Document)를 어떠한 성능 지표를 계산하기에 앞서 반드시 작성하도록 의무화함으로써, 모델 배포 전에 윤리적 및 규제적 정렬이 확립되도록 보장하는 임상 머신러닝을 위한 규범 우선 평가 프레임워크인 Stratum-eval을 소개한다.