비전 트랜스포머 취약성 분석·개선 기법 제안

▲ 김성민 전기컴퓨터공학과 석사과정 학생

전기컴퓨터공학과 김성민 석사과정 학생(지도교수 송병철)이 비전 트랜스포머(Vision Transformer·ViT)의 취약성을 개선하는 연구 성과로 세계 최고 권위의 컴퓨터비전 학술대회인 CVPR 2026에 제 1저자로 논문을 발표한다.

CVPR(IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)은 ECCV, ICCV와 함께 세계 3대 컴퓨터비전 학술대회로 꼽히는 최고 권위의 국제 학술대회다. 올해 CVPR에는 총 1만6천92편의 논문이 투고됐으며, 이 중 25.42%인 4천90편만이 채택됐다.

김성민 학생이 발표하는 논문은 'Towards Robust Vision Transformers: Path Dependency Analysis and a Simple Two-Stage Adversarial Training'이다. 비전 트랜스포머의 적대적 공격 취약성을 체계적으로 분석하고 이를 효과적으로 완화할 수 있는 새로운 2단계 적대적 학습 기법을 제안했다.

비전 트랜스포머는 최근 다양한 인공지능 비전 시스템의 핵심 모델로 활용되고 있지만 입력 영상에 미세한 변형을 가하는 '적대적 공격'에 취약하다는 한계가 있다.

이번 연구는 모델 내부의 '경로 의존성(path dependency)'을 분석해 취약성이 발생하는 구조적 원인을 규명하고, 이를 바탕으로 모델의 강건성을 높이는 학습 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

제안된 기술은 자율주행 자동차, 의료 영상 분석, 얼굴 인식, CCTV 영상 분석 등 인공지능 시스템이 오류나 공격 상황에서도 안정적으로 작동해야 하는 안전 필수 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

특히 석사과정 학생이 CVPR과 같은 세계 최고 수준의 학술대회에서 제1저자로 논문을 발표하는 것은 매우 의미 있는 성과로 평가된다.

CVPR 2026은 오는 6월 3일부터 7일까지 미국 콜로라도주 덴버 컨벤션센터에서 개최되며, 김성민 학생은 현장에서 해당 연구 성과를 발표할 예정이다.

한편, 김성민 학생이 소속된 컴퓨터비전 및 영상처리연구실(CVIP Lab)은 인공지능 및 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술대회에 꾸준히 논문을 발표하며 본교의 연구 경쟁력 강화에 기여하고 있다.

지도교수인 송병철 교수는 "우리 연구실은 학생들이 자유롭게 아이디어를 제시하고 서로의 연구에 대해 깊이 있는 피드백을 주고받는 협업 문화를 중요하게 생각한다"며 "김성민 학생은 끈기 있게 문제에 몰입하는 태도와 동료들과 적극적으로 소통하며 함께 성장하려는 자세를 두루 갖춘 인재"라고 말했다.

기사출처 [인하뉴스]