GIST, AI의 '문맥·영상 이해도' 새 평가 기준 개발

재난 감시·자율주행 등 AI 성능 개선에 기여 기대

[전남광주=뉴시스]C3-Bench 개요. 자연 장면, 원격탐사 영상, 이미지 편집, 이상 탐지의 4개 분야 아래 도로·건설·재난·자원 개발·제품 결함 등 51개 변화 맥락을 구성하고, 각 맥락에 맞는 변화 설명 능력을 종합적으로 평가한다. (이미지=GIST 제공) [email protected]

[전남광주=뉴시스]이창우 기자 = 광주과학기술원(GIST) 인공지능(AI)학과 김의환 교수 연구팀이 AI가 두 이미지의 차이를 찾아내는 데 그치지 않고 어떤 변화가 중요한지 판단해 맥락에 맞게 설명하는 능력을 평가하는 새로운 기준을 개발했다.

기존처럼 설명문에 포함된 단어가 실제 이미지의 변화와 얼마나 일치하는지를 보는 방식에서 벗어나 변화의 정확성·구체성·자연스러움·상황 적합성을 종합적으로 평가한다.

13일 GIST에 따르면 김의환 교수 연구팀이 개발한 '문맥 인식 변화 설명 평가체계(C3-Bench)'는 자연환경, 위성·항공 영상, 이미지 편집, 이상탐지 등 4개 분야의 51개 실제 상황과 4996쌍의 이미지로 구성했다.

예를 들어 같은 철도 사진이라도 날씨 상황에서는 눈이나 구름의 변화가 중요할 수 있고, 안전 상황에서는 새로 나타난 열차가 중요한 변화가 될 수 있어 AI가 상황에 따라 '살펴봐야 할 변화'와 '무시해야 할 차이'를 구분하도록 평가체계를 설계했다.

[전남광주=뉴시스] (왼쪽부터) 광주과학기술원(GIST) AI학과 김의환 교수, 김재우 석·박사통합과정생. (사진=GIST 제공) [email protected]

연구팀은 이 평가체계를 활용해 400개 이미지쌍을 대상으로 사람과 GPT-5.2의 변화 설명 능력을 비교했다.

그 결과 전체 점수는 사람 7.45점, GPT-5.2 5.72점으로 1.73점의 차이를 보였다.

이미지 순서를 뒤집었을 때 변화 방향을 일관되게 설명하는 가역성에서도 사람은 93%였지만 GPT-5.2는 61%에 그쳤다.

반면 설명의 자연스러움은 GPT-5.2가 8.53점으로 사람의 8.32점보다 높아 문장을 자연스럽게 만드는 능력과 실제 상황을 이해하는 능력에는 차이가 있는 것으로 나타났다.

김 교수팀의 이번 연구는 재난 감시·자율주행 등 AI 성능 개선에 기여할 것으로 기대를 모은다.

김의환 교수는 "자연스러운 설명 능력과 문맥에 맞는 변화 이해 능력은 다르다"며 "C3-Bench가 다양한 분야에서 AI의 변화 이해력을 평가하는 공통 기준으로 활용되길 기대한다"고 말했다.

연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 국제학술대회 'European Conference on Computer Vision(ECCV) 2026'에서 채택됐다.


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