인하대, 생성형 AI 개인화 기술 세계적 학회서 발표

추가 학습 없이 개인화 구현, 사용자 선호 반영 방식
다양한 분야로 확장 가능..CVPR 2026에서 발표

사용자 선호를 효과적으로 반영하는 인공지능 모델 'FAN(Foundation Encoders Are All You Need)'을 개발한 Inha KDD 연구팀.(왼쪽부터 인하대 전기컴퓨터공학과 서영덕 교수, 안석호·김형진 박사과정 학생)사진=인하대 홍보팀 제공

인하대학교 서영덕 교수 연구팀이 생성형 AI에서 별도의 추가 학습이나 개인화 모델 없이도 사용자 취향과 선호를 반영할 수 있는 새로운 기술을 개발했다.

김형진, 안석호 박사과정 학생과 서영덕 교수로 구성된 연구팀은 생성형 AI에서 사용자의 취향과 관심사를 보다 정밀하게 반영할 수 있는 새로운 맞춤형 생성 기술을 개발했다.

연구팀은 'FAN(Foundation Encoders Are All You Need)' 모델을 제안해, 기존 파운데이션 인코더의 표현 능력을 활용해 개인화 성능을 확보하면서도 연산 비용을 최소화했다.

FAN은 사용자가 과거 입력한 프롬프트, 선택 기록, 평점 등을 기반으로 현재 질문과 관련된 선호 정보를 찾아내고, 이를 생성 과정에 자연스럽게 반영한다. 이를 통해 결과 이미지나 텍스트에 사용자가 선호하는 스타일·분위기·주제가 녹아들 수 있도록 했다.

이번 연구는 텍스트·이미지 확산 모델, 멀티모달 검색, 비전-언어 모델(VLM) 등 여러 분야에서 고품질 개인화 이미지를 합성할 수 있음을 입증했다. 학계에서는 생성형 AI의 개인화 가능성을 한층 넓힌 성과로 평가하고 있다.

연구 성과는 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학술대회 중 하나인 'CVPR 2026'에서 발표됐다. CVPR은 ICCV, ECCV와 함께 세계 3대 컴퓨터비전 학술대회로 꼽힌다.

서영덕 교수는 "생성형 AI가 보편화될수록 개인의 취향과 맥락을 이해하는 능력이 중요해진다"며 "추가 학습 없이도 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 범용 AI 환경을 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 인천=주관철 기자