Trends of Data, Machine Learning, A.I.
각 국가가 독자적이고 자주적인 인공지능 기술과 모델을 보유해야 하는 이유
– AI 모델과 시스템에 대해 공정성, 투명성, 책임성의 기준을 적용하는 과정에서 한 국가의 독특한 법적 요구사항과 규제 환경 및 거버넌스 구조를 반영하려면 독자적인 AI 기술과 모델을 보유해야 합니다. 더보기 >> 각 국가가 독자적이고 자주적인 인공지능 기술과 모델을 보유해야 하는 이유
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
(K-EECS) 진지하게 재미로 비교해 본 서울대, KAIST, POSTECH의 연구 성향
– 서울대학교의 상위 10개 세부 주제의 구성을 보면, 전자, 컴퓨터 분야에서 비교적 넓은 스펙트럼의 주제들에 비중을 두고 있다고 할 수 있습니다. KAIST의 상위 10개 세부 주제의 구성을 보면, 전반적으로 인공지능 관련 분야에 대해 크게 집중하고 있는 것으로 보입니다. POSTECH의 상위 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
(K-EECS) 한국은 Autonomous and Advanced Vehicle Systems: Navigation and Safety 분야에서 어떤 연구를 하고 있을까?
– ‘Autonomous and Advanced Vehicle Systems: Navigation and Safety’ 주제에서의 한국 연구자들의 연구는 현대적인 차량에 적용되는 기술과 관련된 다양한 세부 주제들을 포함합니다. 특히, 자율 주행 기술 및 안전 시스템과 관련된 응용 분야에 초점을 맞춥니다. 또한 센서, 인공지능, 통신, 규제 등 다양한 더보기…
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
(K-EECS) 전자, 컴퓨터 분야 K-연구의 전체적인 동향 (data ver. 20250709)
– 전자, 컴퓨터 분야의 국내 연구현황에 대한 다양한 분석을 해보기 위해, 현재 19개 국내 대학의 전산, 전자 관련학과에 소속된 현직 전임교수들의 연구내용을 수집하고 있습니다. 다음과 같은 대학들을 대상으로, 각 대학의 전자, 컴퓨터 관련 학과에 소속된 전임 교수들의 구글 스칼라에 공개된 더보기…
Human, Data & A.I.
(논문 간단 요약) Evidence of a social evaluation penalty for using AI
– 재미있는 논문을 소개합니다. Evidence of a social evaluation penalty for using AI (https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2426766122) !!!!!!) 제가 볼 때 이 논문에서 언급한 결과는 AI 사용이 점점 더 보편적이 된 이후에는 크게 달라질 수도 있을 것 같습니다. 더보기 >> (논문 간단 요약) Evidence 더보기…
Human, Data & A.I.
AIFrenz 참여 연구자들의 최신 연구결과를 소개합니다. (1)
– 더보기 >> AIFrenz 참여 연구자들의 최신 연구결과를 소개합니다. (1)
Trends of Data, Machine Learning, A.I.
AIFrenz 참여자들은 어떤 연구를 하고 있을까?
– AIFrenz에서 활동하는 연구자들에게서는 전통적인 공학 분야(기계, 재료)와 첨단 기술(기계학습, 나노, 플라즈마, 네트워크, 로봇) 분야 뿐만 아니라 우주, 환경, 핵 에너지 분야의 전문성이 나타날 것으로 보입니다. 또한 AI 교육 관련 전문가들도 포함되어 있다는 점에 주목할 만 합니다. 더보기 >> AIFrenz 더보기…