분류 전체보기 (23) 썸네일형 리스트형 MDAgents: An Adaptive Collaboration of LLMs for Medical Decision-Making 논문 리뷰 본 과제는 2025년 3월~6월 석사 3학기에 의료의사결정 수업(이효경 교수님)에서 기말과제로 발표한 논문리뷰이다. Paper Overview논문 소개38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024) 에서 포스터 세션으로 발표된 논문.Number of citations: 55MIT, Google Research, Seoul National University Hospital 소속 저자들의 연구.최근 많이 연구되고 있는 Multi-Agent System 분야를 Medical Decision-Making 도메인에 맞춰 프레임워크를 제안한 연구. Motivation/BackgroundBackground의료 의사결정(Medical D.. Resource management framework using simulation modeling and multi-objective optimization: a case study of a front-end department of a public hospital in Thailand 논문 리뷰 본 과제는 2025년 3월~6월 석사 3학기에 의료의사결정 수업(이효경 교수님)에서 중간과제로 발표한 논문리뷰이다. Motivation/Background 문제점 태국의 공공병원은 환자 수 급증으로 인해 병원 과밀화 현상이 심화되고 있으며, 특히 프론트엔드 부서(간호 분류소, 의무기록실 등)에서 심각한 병목 현상이 발생하고 있음.WHO(World Health Organization)는 병원 내 의사 1인당 환자 수가 1,000명 이하일 것을 권장하지만, 본 논문에서 분석한 태국의 병원은 의사 1인당 환자 수가 1,771명에 달해 기준을 크게 초과함.이와 같은 구조적 문제는 환자의 대기시간을 증가시키고, 결과적으로 환자의 만족도를 저하시키는 주요 원인으로 작용함.이러한 환자 만족도는 의료기관에 대한 충성.. What Could the Future Structure of Multi-Agent Systems Look Like? 미래의 Multi-Agent System은 어떤 구조일까? 요즘들어 LLM, MCP의 발전으로 Agentic AI, Multi-Agent System을 통해 여러가지 tools와 많은 AI agents 들 간 협업을 통해 정교한 답변을 생성하고자 하는 시도들이 많이 이뤄지고 있다. 특히, Multi-Agent System에서 하나의 agent마다 실제 사람처럼 reasoning 하며 task를 수행하게끔 구현을 하고 이러한 다양한 페르소나를 가지는 agents 들의 의견을 적절하게 모으고 이 의견들을 어떻게 수렴시키고 현실에서도 만족할만한 퀄리티의 출력을 뽑아내는 지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 예를들면, Park et al.(2023) 는 가상환경의 게임 속에서 LLM-based agent들에게 고유의 페르소나를 부여한 뒤 이들이 소통할 수 있는 프레.. 병원을 찾아줘! 병원 한글 리뷰 데이터 기반 병원 추천 시스템 들어가기전본 과제는 2024년 4월~6월 석사 1학년에 비정형데이터분석 수업(강필성 교수님)에서 작성한 발표자료이다. 네이버 병원 리뷰 데이터를 활용하여 사용자가 프롬프트로 입력한 조건과 가장 잘 어울리는 병원을 추천해주기 위해 텍스트 비정형 데이터에 대해 전처리, 토픽 모델링, 후처리, 워드 임베딩, 감성 분석, 유사도 계산, 유사도 가중치 설계 및 적용을 하여 추천 시스템을 설계하였다. 코드는 아래의 깃허브에서 참고 바란다.https://github.com/krx0896/Hospital-Recommendation-System-based-on-Hospital-Review-Data_IME653 GitHub - krx0896/Hospital-Recommendation-System-based-on-Hospi.. Build the Right It, Alberto Savoia의 신속한 프로토타이핑 테스트를 통해 실패에 대항하는 전략 들어가기전이 레포트는 2024년 3월 석사 1학년에 제품개발 수업(정의승 교수님)에서 작성한 보고서이다. “ecorner.Stanford.edu”라는 사이트의 VIDEOS 탭 아래 “product development”라는 키워드 중 Google의 엔지니어링 디렉터인 Alberto Savoia의 "Build the Right It" 이라는 신속한 프로토타이핑 테스트를 통해 실패에 대항하는 전략에 대한 강의(아래 링크)를 참고하여 작성하였다. 본 과제는 2페이지의 제한된 분량으로 핵심적인 내용만 넣었다.https://ecorner.stanford.edu/videos/build-the-right-it-entire-talk/ Build the Right It [Entire Talk] | Video | Sta.. Nebia의 샤워기가 주는 제품의 가치와 성공 요인 분석 들어가기전이 레포트는 2024년 3월 석사 1학년에 제품개발 수업(정의승 교수님)에서 작성한 보고서이다. Kick Starter에 있는 Nebia의 샤워기 제품(아래 링크)에 대해 성공한 요인을 분석하고자 하였다. 레포트의 분량이 3장 내외라 짧지만 핵심적인 내용 위주로 분석을 하였다.https://www.kickstarter.com/projects/nebia/nebia-shower-better-experience-70-less-water 1. 선정 제품 소개이 제품은 샤워기를 만드는 Nebia 회사에서 만든 샤워기이다. Nebia의 특징으로는 제품을 공학적으로 설계하여 샤워기에서 나오는 물의 흐름과 양, 그리고 온도까지 기존 샤워기보다 더 개선하여 사용자에게 상쾌한 경험을 선서한다.펀딩 기간은 2.. Enhancing Credibility in Intelligent Personal Assistants: The Role of User Interaction in Learning Systems 2024.06.12 - [기술/UX] - Enhancing Human Information Processing in Rabbit r1: Analytical Report and Solutions들어가기전이 레포트는 2024년 6월 석사 1학년에 인지 감성과 AI 수업(이상원 교수님)에서 작성한 레포트이다. 이전 레포트(위 링크)를 통해 Intelligence Personal Assistant 디바이스인 Rabbit r1의 Large Action Model을 기반으로 한 Action teach mode의 문제점을 도출한 것을 바탕으로 가설을 세우고 검증할 수 있는 실험까지 설계한 과제이다. 본 과제를 통해 두가지 다른 Action teach mode의 인터페이스를 통해 사용자에게 미치는 영향을 매개 변수 모.. Enhancing Human Information Processing in Rabbit r1: Analytical Report and Solutions 들어가기전이 레포트는 2024년 4월 석사 1학년에 인지 감성과 AI 수업(이상원 교수님)에서 작성한 레포트이다. 이 레포트는 Intelligence Personal Assistant 디바이스인 Rabbit r1의 Large Action Model을 기반으로 한 Action teach mode를 Human Information Processing 과정으로 분석하고 여기서 나온 문제점을 해결하기 위해 새로운 teach mode 인터페이스를 제안한다. 1. Product/System Overview이번 CES 2024에서 아주 큰 화제 중 하나였던 새로운 AI 에이전트 기기, Rabbit r1에 대해 소개하려고 한다. 이 장치는 전통적인 스마트폰 개념을 넘어서는 혁신적인 AI 중심의 디바이스로 개인화.. 이전 1 2 3 다음
