Botambu Collins(박사과정), Bubacarr Jallow, 박태주, 홍기성(석사과정) 학생이 제36회 통신정보합동학술대회에서 논문을 발표하였습니다.

1. HGN-Negotiator: Noise-Aware One-to-Many Pandemic Governance (Botambu Collins 박사과정생)

 1) 제안 내용: 디노이징, 이종 그래프 어텐션, 다중 에이전트 강화학습(MARL)을 결합하여 불확실성 상황에서 지역별 방역 조치를 최적 할당하는 경량 팬데믹 제어 프레임워크(HGN-Negotiator) 제안

 2) 연구 성과: 대구 확산 사례를 반영한 한국 기반 환경 실험을 통해 기존 베이스라인(정적 모델, GCN, MARL) 대비 감염 통제 및 경제 보존 측면에서 향상된 성능을 입증

2. Hybrid Transformer–Factorization Model with Explicit Feature Interaction Modeling for CTR Prediction (Bubacarr Jaloow 석사과정생)

 1) 제안 내용: FT-Transformer의 암시적 표현 학습과 AFM의 명시적 상호작용 모델링을 결합하여, 예측 성능과 설명 가능성을 동시에 확보하는 하이브리드 CTR 예측 프레임워크(FT-AFM) 제안

 2) 연구 성과: 3가지 대규모 벤치마크 데이터셋 실험을 통해 우수한 예측 성능(AUC)을 달성했으며, 상호작용 제거 실험을 통해 모델 의사결정 과정의 인과적 해석 가능성과 실질적 산업 활용 가치 입증

3. 가중치 반영 잠재계층분석(WLCA)을 활용한 1이가구 건강행태 유형화 (박태주 석사과정생)

 1) 제안 내용: 지역사회건강조사의 복합표본 설계를 반영한 가중 잠재계층분석(WLCA)을 적용하여, 연령 구분 없이 1인가구 전체의 건강행태를 유형화하고 건강 결과와의 연관성을 검증하는 건강행위 분류 프레임워크 제안

 2) 연구 성과: 2024년 지역사회건강조사 1인가구 42,646명 분석을 통해 신체활동저하형·복합위험행태형·신체활동실천 및 식사불안정형의 3개 유형을 도출했으며, 복합위험행태형이 우울감·비만·미충족의료 위험이 가장 높은 우선 개입 집단임을 확인하고 모집단 대표성을 확보한 유형화 방법론의 타당성 입증

4. TDSA-Net: 시간 동역학 및 공간 정렬을 활용한 시공간 예측 모델 (홍기성 석사과정생)

 1) 제안 내용: 시간, 주파수, 공간적 상호작용을 모두 반영해 복잡한 시공간 데이터를 정확히 예측하는 통합 프레임워크 제안

 2) 연구 성과: 벤치마크 실험을 통해 다양한 환경에서의 우수한 예측 정확도와 일반화 성능을 입증하며 실질적인 활용 가능성을 확인