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[IT뉴스]“질감 보나 형상 보나” 혼선 끝냈다…UNIST, AI 시각 지능 평가 재정립

온카뱅크관리자

2026-10-01 15:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">유재준 교수팀, 글로벌 표준 ‘큐 컨플릭트’의 비율 왜곡·채점 결함 규명<br>형상·질감 정밀 분리한 6000장 구축…단순 비율 대신 개별 활용 점수 산출<br>“고성능 모델일수록 두 정보 총량 적극 활용”…‘ECCV 2026’ 상위 1.3% 선정</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="X79MAGe4ll">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9cdd1306cb62785288e4dfa0c5f52151b9040c63cf26382b704ccf0605d56ef6" dmcf-pid="Zz2RcHd8Wh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="고양이에 코끼리 피부를 입힌 큐컨플릭트 벤치마크의 이미지(왼쪽)와 연구진이 제시한 벤치마크의 이미지. 연구그림=UNIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/seouleconomy/20261001151542396ndxr.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="HpRNCUAiCS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/seouleconomy/20261001151542396ndxr.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            고양이에 코끼리 피부를 입힌 큐컨플릭트 벤치마크의 이미지(왼쪽)와 연구진이 제시한 벤치마크의 이미지. 연구그림=UNIST
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="47bdaee5da17a94abed80b71616f3e8a9af503957c4dc47a269a5e598278ad8d" dmcf-pid="5qVekXJ6yC" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)이 사물을 알아볼 때 겉모습(형상)과 표면 무늬(질감) 중 무엇을 바탕으로 판단하는지 평가해 온 글로벌 표준 체계의 구조적 오류가 국내 연구진에 의해 규명됐다. 단순 비율 계산에 갇혀 AI의 실제 성능을 왜곡하던 채점 방식을 완전히 뜯어고친 새 평가 기준이 학계의 주목을 받고 있다.</p>
          <p contents-hash="c93155ce12b9b08e412c0ac8c0a07b7f61b9ff98b6b81bdb6b31e2b8473f4c58" dmcf-pid="1BfdEZiPhI" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)는 인공지능대학원 유재준 교수 연구팀이 기존 AI 시각 평가법인 ‘큐 컨플릭트(Cue-conflict)’의 결함을 입증하고, 이를 대체할 새 벤치마크 ‘리파인드 바이어스(REFINED-BIAS)’를 구축했다고 1일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="5a719cf7d64e5c8897e6673a501011c3e3bced448173ec7913cc77c4b50cce29" dmcf-pid="tb4JD5nQCO" dmcf-ptype="general">그동안 학계는 2019년 독일 튀빙겐대 연구진이 고안한 큐 컨플릭트를 통해 AI의 사물 인식 특성을 측정해 왔다. 고양이 몸에 코끼리 피부 질감을 덧씌운 합성 이미지를 주고 어느 쪽으로 답하는지 확인하는 방식이다. “AI는 사람과 달리 질감에 치우친다”는 초기 결과에 따라 인간처럼 형상을 위주로 보게 학습해야 한다는 주장이 지배적이었으나, 이후 연구들에서 형상 선호도와 모델 성능 사이의 상관관계가 엇갈리며 논란이 이어졌다.</p>
          <p contents-hash="9a0e2942cfb7b925333345c115468a36d45aad4c496e71f45e4394d1658a1045" dmcf-pid="FK8iw1Lxls" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 같은 혼선의 원인을 벤치마크의 자체적 한계에서 찾았다. 기존 방식은 AI의 선택 ‘비율’만 측정해 실제 활용 능력을 반영하지 못했다. 예컨대 100문제 중 형상을 80번 맞힌 고성능 AI와 단 8번만 맞힌 저성능 AI 모두 질감 인식률이 낮으면 똑같이 ‘형상 선호도 80%’라는 판정을 받았다. 질감을 전혀 못 알아봐서 상대적으로 수치가 튀어 오른 저성능 모델을 구별해내지 못한 셈이다. 합성 이미지 안에서 형상과 질감이 덜 분리됐거나, 사전 후보군에 없는 1순위 오답을 배제한 채 차순위 선택을 정답으로 둔갑시키는 채점 결함도 확인됐다.</p>
          <p contents-hash="caef881204a1b5b6e22a562fa9d3d1e7a44ddf5e2013ec03c6c2f79500d34d45" dmcf-pid="396nrtoMWm" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 리파인드 바이어스는 비율 대신 두 요소를 각각 얼마나 민감하게 활용하는지 개별 ‘점수’로 채점 체계를 전환했다. 모래시계처럼 형태가 뚜렷한 10종과 얼룩말처럼 질감이 두드러진 10종을 선별해 총 6000장의 이미지를 새롭게 마련했다. 형상 평가용은 표면 무늬를 지워 윤곽만 남겼고, 질감 평가용은 이미지를 잘라 재배열해 형태를 숨겼다. 평가 범위 또한 정해진 몇몇 후보에서 AI가 낼 수 있는 전체 선택지로 넓혔다.</p>
          <p contents-hash="75ae8b4cf130c621196555499a04d900dd05d653aedff567b4d98fa6540add86" dmcf-pid="02PLmFgRCr" dmcf-ptype="general">새 기준으로 검증한 결과, 성능이 뛰어난 모델일수록 한쪽 정보에 치우치지 않고 형상과 질감을 모두 적극적으로 활용하는 것으로 나타났다. 모델 간 성능 격차를 가르는 핵심은 선호의 방향이 아니라 두 시각 정보를 활용하는 ‘총량’이었던 것이다. 아울러 트랜스포머 구조를 적용하거나 텍스트와 이미지를 함께 학습한 최신 모델들이 실제로 형상 인식 능력이 뛰어나다는 점도 명확히 입증됐다.</p>
          <p contents-hash="74a14cf131de799d22fc8d061efefa5be22583e3b1aaab3dd3cae30ce08bd527" dmcf-pid="pVQos3aeCw" dmcf-ptype="general">유재준 교수는 “벤치마크는 AI 성능 평가를 넘어 미래 개발 방향을 제시하는 기준점”이라며 “이번 연구가 시각 AI의 정보 활용 방식을 정밀 진단해 모델 구조와 학습 방식을 개선하는 데 핵심적인 역할을 할 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="031d633ce4e356509b804abce8b3f762b9a5a92b727da38b8af84465dcfa177e" dmcf-pid="UJamG2OcvD" dmcf-ptype="general">김범준·이승아 연구원이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 논문은 컴퓨터 비전 분야 최고 권위 학술대회인 ‘유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV 2026)’에서 전체 1만 473편 중 상위 약 1.3%에 해당하는 스포트라이트(Spotlight) 논문으로 선정됐다.</p>
          <p contents-hash="0f04b8e5b0e8db89803666d79b31723132dfc7b979795cbacf3aad68aed9a13f" dmcf-pid="uiNsHVIkWE" dmcf-ptype="general">울산=장지승 기자 jjs@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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