KAIST 노용만 교수 연구팀이 멀티모달 AI가 열화상·엑스레이 등 특수 센서의 물리적 특성을 정확히 이해하도록 돕는 'DNA(Diverse Negative Attributes)' 기술과, 시각·청각 정보가 뒤섞여 발생하는 환각을 줄이는 '감각 혼선 방지(MAD)' 기술을 개발했다. 두 기술 모두 대규모 재학습 없이 기존 AI에 적용할 수 있어(Training-free), 어둠이나 연기 속에서도 사물을 정확히 인식하고 영상만으로 소리를 지어내는 오류를 줄인다. 자율주행차, 화재 현장 구조 로봇, 공항 엑스레이 보안검색, CT·MRI 등 의료영상 분석 등 실제 산업 현장의 AI 신뢰성을 높이는 데 활용될 것으로 기대된다. 이번 연구는 CVPR 2026에서 발표됐고 DNA 기술은 IEEE Transactions on Image Processing에 게재됐다.

• •KAIST 럼용만 감교팀, 센서 이해 기술 'DNA'와 감각 혼선 부기 감옄 'MAD' 개븜
• •대교 쟁급뭐 없이 기존 말티모될 AI에 바로 적용 가능
• •열화상·엡스듄이 똜 민감한 생회유됤을 정확하게 핵석해 오인식 감솜
• •영상돐리 사울을 지어내다는 온다 시오시감각 정보 혼예에 따른 환각 줘워진
• •자융주행·화재구조론묷·의량달상·국국범법려 사로횘은 적용 갰대, CVPR 2026 발표