AI 아이디어와 대학 특허
대학 직무발명 절차와 AI 특허 요건을 바탕으로 아이디어를 권리화하는 핵심 기준을 정리한다.
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대학 직무발명 절차와 AI 특허 요건을 바탕으로 아이디어를 권리화하는 핵심 기준을 정리한다.
의료 드론 배송을 최단경로가 아닌 협업 의사결정 문제로 본 UAV-MARL 연구를 짚는다.
SBOM의 한계를 넘어 에이전트형 AI의 런타임·드리프트·악용 맥락을 기록하는 AIBOM을 다룹니다.
ML 기반 NIDS는 FGSM·GAN 적대적 예제로 우회될 수 있다. 앙상블로 강건성 평가 필요.
AI 공저는 글쓰기 절차를 반응형으로 바꾸고, 2~4점의 설득 효과처럼 사후 의견까지 이동시킨다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
월 300만원 현금과 1년 뒤 무제한 AI를 ROI로 비교: 검수·보안·정책비용까지 현금흐름화.
산업 현장 LLM 환각을 정확도보다 재현성 문제로 보고, 출력 분산을 줄이는 5가지 프롬프트 전략을 비교한다.
RF 채널을 센서로 재해석하고 양자 프로브까지 학습해 5ms 제약 내 성능을 본다.
Wikidata·Wikipedia로 Latam 국가별 Q/A(2.6만+) 구축, MCQ로 LLM 격차를 계량한다.
처리량·정확도 수치를 연구 자동화로 단정하지 말고, 성공률·시간·검증 조건을 고정해 예측하자.
멀티플로우 PINN 확장 시 공유/개별 표현, 간섭, 손실 스케일 문제를 UniPINN으로 정리.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
스킬을 프롬프트가 아닌 실행 함수 코드로 정의해 생성·실행·업데이트·저장 루프로 축적한다.
FuzzingRL은 퍼징+강화 파인튜닝으로 VLM 오답 질문을 자동 생성해 실패 모드를 찾는다.
LLM이 초전도 큐비트 제어·측정을 도구 생성·호출로 자동화하는 프레임워크와 안전·로그 과제를 정리.
비정형 문서를 스키마화해 마코프 리스크 표면과 RL 수색정책을 만들고 LLM이 QA로 점검한다.
비결정적 인용 변동을 단일 KPI로 보지 말고 반복 샘플링 분포로 비교·감지하자.
실종아동 수사에서 멀티 LLM과 합의 엔진으로 불일치를 줄이고 TEVV 중심 운영을 제안.
의료 DC를 결정트리·Cox 회귀로 확장하고 DP+제로오더로 안전한 합성 데이터 공유를 논한다.
OCL 스트림에서 PEFT 한계를 점검하고 라우팅·게이팅으로 망각과 지연을 관리한다.
AI 자기증폭 R&D 루프가 커질수록 12% 얼라인먼트 페이킹 위험이 커져 TEVV·독립검토·모니터링이 핵심이다.
의료 LLM 권고는 성별·보험·주거 등 SDoH 교차성에 따라 달라질 수 있어 배포 전 시나리오 테스트와 거부율 측정이 필요하다.
멀티턴 툴-사용 에이전트 RL을 실행 가능한 체커 신호로 자동화하고, 비용·재현성과 리스크를 점검한다.