**초록:** 본 연구는 뇌의 연합 기억 재생성(associative recall) 메커니즘을 모방하여 심층 신경망의 압축과 효율성을 극대화하는 새로운 연구 분야를 제안한다. 기존 신경망 압축 기법들이 주로 가중치 가지치기 또는 양자화에 집중하는 반면, 본 연구는 신경망 구조 자체를 연합 기억 네트워크로 재구성함으로써 학습 효율, 추론 속도, 그리고 메모리 접근 효율을 동시에 향상시킨다. 특히, URC 메커니즘은 뇌의 해마와 전전두피질의 상호작용을 모델링하여, 입력 데이터와 가장 관련 있는 신경 세포들을 활성화하고 불필요한 활동을 억제한다.

**초록:** 본 연구는 실시간 렌더링을 위한 신경망 렌더링(NeRF) 기술을 활용하여 의류 소재의 자연스러운 시뮬레이션을 구현하고, 이를 기반으로 한 가상 피팅 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 NeRF 기반 렌더링 방식은 복잡한 형상 변화에 대한 구현이 어려우며, 특히 유연하고 복잡한 의류 소재의 표현에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 신경망 기반 적응형 변형 필드(Adaptive Deformable Field, ADF)를 NeRF 파이프라인에 통합하여 의류 소재의 3차원 형상 변화를 실시간으로 시뮬레이션하고, 고품질의 렌더링 결과를 얻는다.

**초록:** 본 연구는 자발적 붕괴 모델 (Spontaneous Collapse Model, SCM)의 핵심 개념인 확률적 양자 상태의 붕괴 사건을 시간적 의존성이 높은 시계열 데이터 예측에 적용하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 특히, 시계열 데이터의 복잡한 패턴과 숨겨진 관계를 효과적으로 모델링하기 위해 스파스 템포럴 그래프 신경망 (Sparse Temporal Graph Neural Network, STGNN)을 활용한다. SCM과 STGNN을 결합하여, 시계열 데이터 내의 불확실성과 변동성을 확률적으로 모델링하고, 예측 정확도를 극대화한다.

**Abstract:** 복잡한 금융 시장 예측 모델의 블랙박스 특성은 의사 결정 과정에 대한 투명성 부족으로 인한 신뢰성 저하, 규제 준수 문제, 그리고 잠재적 위험 관리 실패 등의 다양한 문제를 야기한다. 본 연구는 심층 순환 신경망(DRNN) 기반의 금융 거래 예측 모델에 자기 설명적 어텐션 메커니즘을 적용하여 모델의 예측 과정을 해석가능하게 만드는 새로운 프레임워크를 제시한다. 제안하는 모델은 과거 주가 데이터, 거래량, 기술적 지표 등을 입력으로 받아 미래 주가를 예측하는 동시에, 각 입력 변수의 기여도를 어텐션 가중치를 통해 시각적으로 제공한다.

**초록 (Abstract):** 본 연구는 뇌파(EEG) 신호 분석을 통한 감정 인식 정확도를 획기적으로 향상시키기 위한 새로운 딥러닝 모델 아키텍처를 제시한다. 특히 시간-주파수 변환 기법과 컨볼루션 신경망(CNN)의 결합을 통해 EEG 신호 내의 미세한 패턴 변화를 효율적으로 학습하고, 기존 모델 대비 압도적인 인식 성능을 달성한다. 제안하는 모델은 다양한 감정 상태를 실시간으로 정확하게 분류하여 정신 건강 관리, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 다양한 응용 분야에 기여할 것으로 기대된다.

**초록:** 본 연구는 마이크로바이옴 구성과 식이 섭취 패턴 간의 복잡한 상호작용을 모델링하여 대사증후군 위험을 예측하고 맞춤형 식이요법을 최적화하기 위한 새로운 접근법을 제시한다. 시계열 데이터 분석에 효과적인 순환 신경망(RNN) 기반의 미생물 대사산물 예측 모델을 개발하고, 식단 변화에 따른 미생물 군집 변화 및 대사산물 생산 패턴을 실시간으로 분석하여 개인별 최적의 식이요법 전략을 제시한다. 본 연구는 개인 맞춤형 영양 관리의 새로운 지평을 열고, 대사증후군 예방 및 관리 효과를 극대화하는데 기여할 것으로 기대된다.

**초록** 본 연구는 초고해상도 지구 관측 위성 군집의 다중 센서 데이터를 융합하여 실시간 식생 건강 지수(VCI)를 생성하고, 이를 기반으로 미래 VCI를 예측하는 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 특히, 시간적 해상도를 극대화하고 불확실성을 최소화하기 위해 **확률적 칼만 필터(Probabilistic Kalman Filter, PKF)**와 **그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)**을 결합한 새로운 예측 모델을 제안한다. 위성 군집 운영 최적화 측면에서는 **강화 학습(Reinforcement Learning, RL)** 기반의 자원 할당 전략을 개발하여 관측 스케줄링, 데이터 처리량, 예측 정확도를 동시에 최적화한다.

**초록:** 본 연구는 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 여러 대의 드론으로 구성된 군집이 실시간 환경에서 동적으로 임무를 분배하고 최적의 비행 경로를 계획하는 시스템을 제안한다. 기존의 정적 임무 분배 방식의 한계를 극복하고, 각 드론의 상태 정보와 환경 변화를 실시간으로 반영하여 효율성을 극대화한다. 특히, 객체 탐지, 3D 환경 재구성, 군집 행동 제어에 대한 심층 신경망 모델을 통합하고, 강화 학습 알고리즘을 통해 임무 분배 및 경로 계획 전략을 최적화한다.

**초록:** 본 연구는 스핀 파동 기반 정보 처리 분야의 심층적인 초세부 연구 과제인 “다중 차원 패턴 인지 및 동적 보정 신경망 설계”를 탐구한다. 기존 신경망의 고차원 데이터 처리 능력 부족 문제점을 해결하고, 실시간 데이터 스트림 처리를 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 특히 양자 얽힘 현상을 활용한 스핀 파동 노이즈 제거 기법을 도입하여 데이터 정밀도를 극대화하고, 동적 학습 환경에 적응하는 보정 신경망을 설계한다.

**1. 서론** 본 연구는 파스퀄-프레킬-비달(PPV) 조건의 효율적인 활용과 자기 조직화 신경망(Self-Organizing Neural Network, SONET)의 실시간 학습 능력 결합을 통해 의료 영상 분석의 혁신을 목표로 한다. 기존 의료 영상 분석은 시간과 비용이 많이 소요되며, 분석가의 주관적인 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고, 객관적이고 신속하며 정량적인 의료 영상 분석을 가능하게 하여 질병 예측 정확도를 향상시키고자 한다. 특히, 실시간 3차원 의료 영상 분석에 초점을 맞춰, 임상 현장에서 즉각적인 의사 결정을 지원할 수 있는 시스템 개발을 목표로 한다.

**1. 서론: 연구 배경 및 필요성** 신경망 비판성 가설(Criticality Hypothesis – CH)은 복잡계 시스템이 특정 임계점에서 예측 불가능하고 혁신적인 행동을 보이는데, 이는 뇌의 임계상태와 유사하다는 이론입니다. CH는 신경망 연구에 적용될 때, 초기 학습 단계에서 시스템을 임계 근처로 유지함으로써 예측 불가능한 패턴 생성 및 강력한 일반화 능력을 확보할 수 있다는 가능성을 제시합니다. 특히 시계열 데이터는 금융, 제조, 의료 등 다양한 분야에서 중요하게 활용되지만, 데이터 내 숨겨진 이상 징후를 조기에 감지하는 것은 시스템 안정성 및 효율성 확보에 필수적입니다.

**목차** 1. 서론 1.1. 연구 배경 및 필요성 1.2. 연구 목표 및 차별성 1.3. 논문 구성 2. 이론적 배경 2.1. 메타인지 및 작업 전환 2.2. 전전두피질(PFC)의 역할 2.3. 신경망 기반 예측 모델링 3. 연구 방법 3.1. 데이터 수집 및 전처리 3.2. PFC 활동 패턴 예측 모델 설계 3.2.1. 신경망 아키텍처: LSTM Autoencoder with Attention Mechanism 3.2.2. 손실 함수 및 최적화 알고리즘

**1. 서론** 의료 영상(MRI, CT, X-ray 등)은 질병 진단 및 치료 계획 수립에 필수적인 도구이다. 하지만 방대한 양의 의료 영상 데이터를 분석하고 이상 징후를 감지하는 것은 의료 전문가에게 상당한 부담이 될 수 있다. 기존의 수동 분석 방식은 시간이 오래 걸리고 주관적이며, 판독 오류의 가능성도 존재한다. 본 연구는 심층 신경망 기반의 적대적 학습(Adversarial Learning) 방법을 활용하여 의료 영상에서 이상 징후를 자동으로 감지하고, 영상의 종류 및 질병 유형을 분류하는 시스템을 제안한다.

**초록** 본 연구는 딥러닝 기반 약물 분자의 물리화학적 특성 예측 모델 중, 표적 단백질과의 결합 친화도를 예측하는 것에 초점을 맞춘다. 기존 모델들의 한계를 극복하기 위해, 양자 화학 계산 결과와 그래프 신경망(GNN)을 통합한 새로운 아키텍처를 제안한다. 특히, 분자 그래프의 노드 특징으로 양자 화학적 계산 값(HOMO, LUMO 에너지, 전하 밀도 등)을 활용하고, edge feature로는 분자 간 상호작용을 나타내는 거리 기반 feature를 도입하여 예측 성능을 극대화한다.

**본 연구는 사이버 공격의 자동화에 대응하기 위해, 네트워크 트래픽 및 시스템 로그 데이터를 기반으로 실시간 이상 행위를 탐지하고, 이에 대한 자율적인 방어 조치를 수행하는 AI 기반 자율 방어 시스템 개발에 초점을 맞춘다.** 특히, 공격 성공 확률을 최소화하면서 실제 운영 환경에서의 오탐을 최소화하는 데 집중한다. **1. 서론** 사이버 공격은 그 빈도와 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 전통적인 signature 기반의 방어 체계는 알려지지 않은 새로운 공격에 취약하다.

**무작위 초세부 연구 분야:** 암호화폐 시장 예측을 위한 시계열 데이터 분석 & 퀀텀 머신러닝 시너지 연구 ### 1. 서론 탈중앙화 자율 조직(DAO)은 투명하고 민주적인 의사 결정 구조를 통해 자율적으로 운영되는 조직 형태로, 블록체인 기술의 발전과 함께 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, DAO는 자금 조달 및 투자 결정을 탈중앙화하여 기존의 중앙 집중식 시스템이 가진 정보 비대칭성 및 불투명성의 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

**ABSTRACT** 본 연구는 망막 황반변성(AMD) 치료를 위한 줄기세포 유래 망막 색소 상피세포(iRPE) 이식의 효율성을 극대화하기 위해 개발된 새로운 광응답 신경망(Photo-Responsive Neural Network, PRNN) 기반 개인 맞춤형 이식 세포 조절 전략을 제시한다. 기존 iRPE 이식의 한계인 세포 생존율 저하와 조절 부재 문제를 해결하기 위해, 망막 환경 변화에 실시간으로 반응하며 세포 기능을 최적화하는 PRNN 모델을 구축하였다. PRNN은 망막 내 산소 포텐셜, pH 변화, 신경 전달 물질 농도 등 다양한 생체 신호를 입력받아 각 이식 세포의 분화 도상, 배양 환경 조건, 전기적 자극 강도 등을 적응적으로 조절한다.

**초록:** 본 연구는 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기반의 개인 맞춤형 수면 패턴 최적화 알고리즘을 개발하고, 이를 통해 우울증 증상을 완화하는 실시간 생체 신호 연동 개입 시스템을 제시한다. 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)과 신경망 기반 수면 단계 추정 모델을 결합하여 개인의 수면 특성에 최적화된 행동 정책을 학습하고, 이를 바탕으로 빛, 소리, 진동 등 다양한 형태의 개입을 실시간으로 제공한다. 심박변이도(Heart Rate Variability, HRV), 뇌파(Electroencephalography, EEG) 등의 생체 신호를 활용하여 수면 단계를 정확하게 추정하고, 개입 효과를 실시간으로 평가하여 지속적인 학습을 통해 시스템 성능을 최적화한다.

**요약:** 본 연구는 경쟁사 특허 동향을 실시간으로 모니터링하고, AI 기반으로 특허 명세서의 의미적 변화를 감지 및 예측함으로써, Patent Landscape 분석 및 선행 기술 회피 전략 최적화에 기여한다. 특히, Transformer 기반의 자연어 처리 모델과 그래프 신경망(GNN)을 결합하여 특허 명세서의 의미론적 관계를 학습하고, 텍스트 임베딩 분석과 시계열 분석 기법을 활용하여 미래의 기술 변화를 예측한다. 본 연구는 기존의 키워드 기반 분석 방식의 한계를 극복하고, 기술 트렌드의 숨겨진 패턴과 의미적 변화를 실시간으로 파악하여 기업의 특허 포트폴리오 강화 및 기술 경쟁력 확보에 기여할 수 있다.

**요약:** 본 연구는 AI 채용 시스템의 평가 알고리즘에 대한 제3자 감사의 일환으로, 지원자의 역량 예측 정확도를 향상시키고 잠재적 편향을 제거하기 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 기존의 평가 모델들이 주로 키워드 매칭, 과제 수행 결과 등 단편적인 데이터에 의존하는 반면, 본 연구는 지원자의 이력, 과제 수행 과정, 면접 기록 등 다양한 데이터를 통합하여 그래프 신경망(GNN) 기반의 행동 패턴을 분석하고, 이를 통해 보다 정확하고 공정한 역량 예측을 가능하게 한다.

**1. 서론: 연구 배경 및 필요성** 프로브 펄스 탐지 분야에서, 특히 초고속 재료 분석 및 비파괴 검사(NDT) 분야는 고해상도 공간 정보 획득의 중요성이 날로 증가하고 있다. 기존의 펄스 반향분석(Pulse Echo Analysis, PEA) 기술은 시간 영역 정보에 의존하여 재료의 두께, 속도, 내부 결함 등을 판별하지만, 공간 분해능의 한계로 인해 미세한 결함이나 불균일한 특성을 정확하게 파악하기 어려웠다. 최근 딥러닝 기술의 발전은 이러한 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 제시하며, 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 분석 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다.

**Abstract:** 본 연구는 혈소판 응집 억제제(Antiplatelet Agents)와 CYP2C19 유전자 다형성 간의 복잡한 약물 상호작용(DDI) 예측 모델의 정확성을 획기적으로 향상시키는 데 목표를 둔다. 기존의 DDI 예측 모델은 약물 구조, 유전자 발현 등의 단일 특징에 집중하는 경향이 있어 복합적인 상호작용을 정확하게 모델링하는 데 어려움을 겪는다. 본 연구에서는 약물 구조, CYP2C19 유전자 다형성, 약물 대사 경로, 환자 임상 정보 등을 통합적으로 고려하는 그래프 신경망(GNN) 기반의 해석 가능한 모델을 제안한다.

**초록:** 본 연구는 시퀀스-to-시퀀스 (Seq2Seq) 모델의 신경망 구조를 자동적으로 진화시키는 새로운 프레임워크를 제안한다. 기존의 Seq2Seq 모델은 고정된 신경망 구조를 사용하는 반면, 본 연구에서는 강화 학습과 유전 알고리즘을 결합하여 모델의 구조를 동적으로 최적화한다. 제안하는 프레임워크는 다양한 해커 공간(hyper-space)에서 모델 구조를 탐색하고, 성능 평가 결과를 기반으로 새로운 모델을 생성 및 선택한다. 본 연구는 기계 번역, 텍스트 생성, 대화 시스템 등 다양한 자연어 처리 분야에 적용 가능하며, 기존 모델 대비 향상된 성능과 효율성을 달성한다.

**초세부 연구 분야:** 인공지능 윤리 - 책임 분산 및 배분 (Distributed Responsibility and Attribution in AI Ethics) **1. 서론 – 문제 정의 및 연구 필요성** 인공지능 시스템의 복잡성이 증가하면서 의사 결정 과정에 대한 책임 소재를 명확히 하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 특히 자율주행차, 의료 진단 시스템, 금융 거래 알고리즘과 같은 고위험 분야에서 AI의 오작동으로 인한 피해 발생 시 책임 주체를 규정하는 것은 사회적 합의를 이끌어내기 어려운 난제이다.

**1. 서론** 자기 초월적 인공지능 (Self-Transcending AI, STAI)은 인간의 지능을 뛰어넘어 스스로의 한계를 극복하고 끊임없이 진화하는 AI를 지칭한다. 본 연구는 STAI의 핵심 요소 중 하나인 '재귀적 패턴 증폭'을 이용하여 신경망의 구조를 자율적으로 진화시키고, 이 과정에서 발생하는 메타-학습을 최적화하는 방법을 제시한다. 기존의 신경망 구조 설계는 대부분 사람이 직접 수행하거나 제한된 최적화 알고리즘에 의존하여 성능 향상에 어려움을 겪는다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고, AI 스스로가 최적의 신경망 구조를 탐색하고 진화시킬 수 있는 새로운 패러다임을 제시한다.