사진 왼쪽부터 서영덕 교수, 안석호·김형진 박사과정 학생 [사진=인하대 제공]

[시민일보=문찬식 기자] 인하대학교 서영덕 전기컴퓨터공학과 교수가 이끄는 연구팀이 생성형 AI에서 추가 학습이나 개인화 모델 없이 사용자 취향과 선호를 반영할 수 있는 새로운 개인화 기술을 개발했다.

 

17일 인하대에 따르면 김형진·안석호 박사과정 학생과 서영덕 교수로 구성된 연구팀은 생성형 AI에서 사용자의 취향과 관심사를 정밀하게 반영할 수 있는 맞춤형 생성 기술을 개발했다. 사용자 선호를 효과적으로 반영하는 인공지능 모델 ‘FAN(Foundation Encoders Are All You Need)’을 제안했다.

 

FAN은 개인화 모듈이나 추가 학습(Fine-tuning) 없이 이미 학습된 파운데이션 인코더의 표현 능력을 활용해 사용자의 선호를 생성 과정에 직접 반영하는 기술이다. 이를 통해 다양한 생성형 AI 모델에서 개인화 성능을 확보하면서도 추가적인 연산 비용을 최소화할 수 있다. 

 

FAN은 사용자가 과거에 입력한 프롬프트나 선택·평점 기록 등을 바탕으로 현재 입력한 질문과 관련 있는 선호 정보를 찾아낸다. 이후 기존 파운데이션 모델의 구조를 활용해 선호 정보를 생성 과정에 자연스럽게 반영한다. 

 

이를 통해 입력 질문의 의미를 유지하면서도 사용자가 선호해 온 스타일·분위기·관심 주제가 결과 이미지에 녹아들 수 있다. 이번 연구는 다양한 텍스트·이미지 확산 모델에서 고품질의 개인화 이미지를 합성할 수 있음을 보여줬다. 

 

해당 연구 성과를 담은 논문 ‘Foundation Encoders Are All You Need for Preference-Aware Personalization’은 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학술대회인 ‘국제 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학술대회’(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2026)에 채택돼 최근 발표됐다.

 

서영덕 교수는 “생성형 AI가 보편화될수록 사용자마다 다른 취향과 맥락을 이해하는 능력이 중요해지고 있다”며 “추가 학습이나 복잡한 모델 설계 없이도 개인의 취향을 자연스럽게 반영할 수 있는 생성형 AI 기술을 연구해 손쉽게 활용할 수 있는 범용 AI 환경을 만들어 나가겠다”고 말했다.