이미지 생성 AI 모델 'CPDM' 개발…실제 이미지 유사도 개선
정건우 학생 제1저자 참여…12월 호주 시드니서 연구 성과 발표
한국공학대는 컴퓨터공학부 학생들이 참여한 AI 연구 논문이 세계 3대 AI 학술대회 중 하나인 'NeurIPS 2026' 정식 발표 논문으로 채택됐다고 21일 밝혔다.
NeurIPS는 ICML, ICLR과 함께 세계적인 AI 학술대회로 꼽히며 글로벌 대학과 연구기관, 기업 연구자들이 최신 연구 성과를 발표하는 무대다.
이번 연구에는 정건우 학생(4학년)이 제1저자로 참여했으며, 오승훈 교양학부 교수가 제2저자를 맡았다. 추상범 학생(3학년)과 김원준 학생(4학년)이 공동저자로 이름을 올렸고, 나보균 컴퓨터공학부 교수가 연구를 지도하며 교신저자를 맡았다.
연구팀은 이미지 생성 AI가 서로 다른 조건의 비율을 연속적으로 조절할 때 이미지 형태가 왜곡되거나 생성 품질이 떨어지는 문제에 주목했다. 이를 개선하기 위해 연속 개인화 확산 모델인 'CPDM'(Continuous Personalized Diffusion Model)을 개발했다. 이 모델은 이미지의 여러 특성을 조건에 따라 세밀하게 조절하면서 자연스럽고 일관성 있는 이미지를 생성하도록 설계됐다.
성능 평가에서도 개선 효과를 보였다. 실제 이미지와 생성 이미지의 차이를 평가하는 FID 지표에서 CPDM은 49.68을 기록했다. 비교 모델의 83.76과 134.27보다 낮은 수치로, 실제 이미지에 가까운 결과를 생성하는 성능을 보였다.
제1저자인 정씨는 오는 12월 호주 시드니에서 열리는 NeurIPS 2026에 참석해 연구 결과를 발표할 예정이다. 이미지 생성 과정에서 조건을 반영하는 CPDM의 원리와 실험 결과를 소개하고, 기존 방식과의 결합 가능성과 후속 연구 방향도 논의할 계획이다.
