3657 편의 논문
이 논문은 규범적 정책의 '침묵의 드리프트(silent drift)' 문제를 해결하기 위해 세밀한 버전 관리, 분류된 변경 로그, 그리고 명시적인 롤백 메커니즘을 옹호함으로써 투명하고 감사 가능하며 규제적으로 수용 가능한 정책 진화를 보장하는, 소프트웨어 공학에서 영감을 얻은 AI 거버넌스 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 미세 조정된 CNN 아키텍처와 고급 이미지 전처리를 활용하여 의료 영상으로부터 폐암과 COVID-19를 높은 정확도로 자동 분류하고, 궁극적으로 임상의의 조기 질병 진단을 돕기 위해 실시간 GUI를 통해 배포되는 지능형 딥러닝 기반 시스템인 PulmoDiagAI를 소개한다.
본 연구는 생성형 AI를 통한 재작성이 데이터셋 특이적 실패 모드를 유발함으로써 건강 오정보 탐지기의 성능을 현저히 저하시킨다는 것을 입증하며, 변환 인지 학습(transformation-aware training)이 동일 도메인 내에서는 강건성을 부분적으로 회복시킬 수 있으나 서로 다른 데이터셋에 걸쳐 일관되게 일반화되지는 못한다는 점을 보여준다.
이 논문은 시장의 비정상성을 해결하기 위해 성능 기반의 모델 적응을 통해 우수한 위험 조정 수익률을 달성하도록 설계된, 적응형 신호 생성을 위한 SVM과 XGBoost를 결in한 드리프트 인지 연속 하이브리드 학습 프레임워크인 DACH-DDPG를 소개하며, 이는 DDPG 에이전트를 통한 순차적 트레이딩 의사결정을 결합한다.
본 논문은 노이즈를 효과적으로 억제하고, 다중 스케일 특징을 포착하며, 똥벌레 최적화 알고리즘을 통해 매개변수를 미세 조정함으로써 초음파 영상으로부터 매우 정확한 유방암 조기 진단을 달성하기 위해 엔트로피 가중 가이드 필터링, 컨볼루션 전치 자기 주의 집중(convolutional transposed self-attention), 그리고 최적화된 스파이킹 신경망을 통합한 EWGF-CTSA-OSN 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 아랍어 트랜스포머 기반 텍스트 분류를 위한 개별 및 앙상블 설명 가능한 AI 방법론에 대한 종합적인 벤치마크를 제시하며, 선택적 앙상블이 모델 중심의 충실도에는 완만한 개선을 제공하지만 인간 중심의 그럴듯함은 유의미하게 향상시키지 못한다는 점과 함께 비용 효율적인 자동 근거 선택 방법론의 도입을 밝히고 있다.
본 논문은 지배적인 고장 요인에 기반하여 관련 지식을 검색함으로써 예측 유지보수 고장 예측을 실행 가능하고 해석 가능하며 사례 특화된 유지보수 권고로 변환하기 위해, SHAP 기반 모델 설명과 검색 증강 생성(RAG)을 통합하는 개념 증명 프레임워크를 제안한다.
이 논문은 당뇨병 환자의 30일 이내 재입원 위험을 예측하기 위한 설명 가능한 머신러닝 프레임워크를 제안하며, 이는 알고리즘의 투명성과 형평성을 보장하는 동시에 병원이 고위험군 개인을 식별할 수 있는 공정하고 정확한 보조 도구를 제공하는 것을 목표로 한다.
본 논문은 1992년부터 2026년 사이에 발표된 69개의 학술 기록에 대한 재현 가능한 정량적 내용 분석을 제시하며, 보안, 생체 인식, 로봇 공학, 공급망을 포함한 6개 영역에 걸친 머신러닝 신뢰 연구의 분포와 구조적 패턴을 특징짓는 동시에 서지 제목이 수동으로 코딩된 응용 범주와는 약하게 일치함을 입증한다.
이 논문은 디지털 도서관이 표본 검사를 통해 특정 인용 이벤트를 검증할 수 있도록 인증된 출처 검색에 대한 암호학적으로 서명되고 감사 가능한 기록을 생성하는 시스템인 인용 영수증 프로토콜(Citation Receipt Protocol, CRP)을 소개하며, 전역적 완전성이나 의미론적 인용 유효성을 인증하는 데 있어 본 시스템의 한계를 명시적으로 인정한다.