서울시립대 엄대호 교수팀, AI 최상위 학회 'ICML 2026' 논문 채택

AI 요약

서울시립대 전자전기컴퓨터공학부 엄대호 교수 연구팀의 논문이 인공지능 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 국제 머신러닝 학회 ICML 2026에 채택됐으며, 제43회 ICML은 오는 7월 서울 코엑스 컨벤션·전시센터에서 개최되어 한국에서의 오프라인 개최는 처음입니다. 엄 교수팀은 단국대 김선오 교수와 공동 연구를 통해 사진 조작 공격에 취약한 대규모 비전–언어 모델 CLIP의 한계를 극복하기 위해 입력 이미지에 다양한 변형을 적용해 여러 시각을 구성하고 새로 정의한 안정성과 적합성 지표를 측정해 신뢰할 수 있는 시각에 더 집중해 추론하는 테스트 시간 프롬프트 튜닝 기법을 제안했습니다. 제안 기법인 SS-TPT은 내부 파라미터 변경 없이 세계 최고 수준의 적대적 강인성을 달성해 모델의 신뢰성을 크게 향상시켰으며, 논문은 SS-TPT: 적대적 공격에 강한 비전-언어 모델을 위한 안정성 및 적합성 기반 테스트 시간 프롬프트 튜닝이라는 제목으로 채택됐습니다.