“보지 못한 이상까지 잡아낸다”… 연세대, 차세대 AI ‘제로샷 이상 탐지’ 새 패러다임 제시

AI 요약

연세대학교 인공지능융합대학 박유랑 교수 연구팀은 제로샷 이상 탐지 모델 모이클립(MoECLIP)을 개발해 6월 3일부터 7일까지 미국 콜로라도주 덴버에서 개최되는 CVPR 2026에 채택되었다고 20일 밝혔습니다. 모이클립은 이미지 내 각 패치를 특성에 따라 서로 다른 경량 저차원 적응(LoRA) 전문가 모듈로 동적으로 라우팅하는 혼합 전문가(MoE) 구조와 입력 특성 공간을 직교 분리하는 FOFS, 출력 벡터의 최대 등각 구조를 유도하는 ETF 손실 함수를 도입해 기존 CLIP 기반의 패치 무관 구조 한계를 해결했습니다. 산업·의료 분야 14개 벤치마크 데이터셋 실험에서 이미지 수준 분류와 픽셀 수준 분할 모두 기존 최고 수준 모델 대비 우수한 성능을 보였고, 산업용 데이터로 학습한 모델이 뇌 MRI, 간 CT, 대장 내시경 영상 등 의료 영상 환경에서도 높은 강건성을 보였다고 밝혔습니다.