[개발] AI의 시각·청각 정보 혼동 줄이고 신뢰성 높인다

AI 요약

KAIST 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 멀티모달 대형 언어모델(MLLM)의 감각 혼선과 환각을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다고 발표했습니다. 첫 번째는 열화상·깊이·엑스레이 등 다양한 센서의 물리적 의미를 이해하도록 하는 센서 이해 AI(DNA) 최적화 기법이고, 두 번째는 시각·청각 정보의 혼동을 줄이는 감각 혼선 방지(MAD) 기술로 별도의 대규모 재학습 없이 AI의 신뢰성을 높였다고 설명했습니다. MAD 연구는 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)에 6월 발표되었고 DNA 연구는 IEEE Transactions on Image Processing에 게재되었으며 자율주행차, 구조 로봇, 드론, 공항 보안검색, 의료영상 분석 등 산업 현장 적용이 기대된다고 학교는 전했습니다.