IT/과학
KAIST, 멀티모달 AI의 감각 혼선과 환각 줄이는 핵심 기술 개발
뉴스보이
2026.07.31. 08:52
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2026.07.31. 08:52
간단 요약
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DNA와 MAD 기술을 통해 AI가 서로 다른 감각 정보를 혼동하는 오류를 획기적으로 개선했습니다.
소규모 데이터만으로도 성능을 높일 수 있어 자율주행과 의료 등 다양한 분야에 적용이 기대됩니다.
이 기사는 8개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 8개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
KAIST 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 텍스트와 이미지, 소리 등 여러 정보를 함께 이해하는 멀티모달 대형 언어모델(MLLM)의 감각 혼선과 환각 현상을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다고 31일 밝혔습니다. 이번 연구는 정상윤 박사과정 등이 제1 저자로 참여해 주도했습니다.
연구팀이 개발한 첫 번째 기술인 'DNA(Diverse Negative Attributes)'는 열화상이나 엑스레이 등 다양한 센서의 물리적 의미를 AI가 정확히 이해하도록 돕는 최적화 기법입니다. 두 번째 기술인 'MAD(Modality Adaptive Decoding)'는 시각과 청각 정보가 뒤섞일 때 AI가 스스로 판단 기준을 구분해 환각을 방지하는 역할을 합니다.
특히 이 기술들은 기존의 방대한 데이터 없이도 소규모 데이터만으로 AI의 약점을 정밀하게 보완할 수 있어 비용 부담을 크게 줄였습니다. 연구팀은 정답만 학습하는 방식보다 오답과 그 이유를 함께 학습시키는 것이 감각 오류 감소에 훨씬 효과적임을 확인했습니다.
이번 성과는 자율주행차, 구조 로봇, 드론 등 산업 현장은 물론 공항 보안검색과 의료 영상 분석 등 AI의 신뢰성이 중요한 분야에 폭넓게 활용될 전망입니다. 관련 연구는 국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)와 영상처리 분야 국제 학술지(IEEE Transactions on Image Processing)를 통해 그 우수성을 인정받았습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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