손실함수 | UNIST News Center

UNIST, 더 믿고 쓸 수 있는 ‘AI 화가’ 만드는 설계 원리 제시

윤성환·유재준 교수팀, 확산모델의 강건성·일반화 성능 높이는 학습 원리 규명

손실함수의 ‘평평한 골짜기’ 모양 중요… ICCV 2025 논문 채택

챗GPT에 지브리풍 이미지를 그려 달라고 입력하면, 실제 그림을 그리는 주체는 챗GPT가 아닌 달리(DALL·E)라는 확산모델이다. 이 같은 확산모델은 고품질 이미지를 만들어내지만, 손가락이 3개거나 얼굴이 뒤틀린 그림이 나오기도 하고, 수십억 개의 파라미터를 가진 탓에 스마트폰처럼 계산 자원이 제한된... 더보기

2025.10.29By 양 윤정연구

“경험 없어도 척척”… AI 강화학습 기법 개발

UNIST 윤성환 교수팀, 돌발 상황에도 안정적인 성능 유지하는 강화학습 기법 개발

로보틱스, 자율주행 등 분야 활용… 3대 인공지능학회 ICLR 구두 발표 논문 선정

낯선 상황에서도 스스로 올바른 판단을 내리는 인공지능 기술이 개발됐다. 자율주행차가 눈길을 만나거나, 로봇이 운반하던 상자의 무게가 갑자기 바뀐 상황에서 AI의 안전성과 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 윤성환 교수팀은 환경 변화에도 성능 저하 없이 안정적으로 작동하는 강... 더보기

2025.04.21By 양 윤정연구