잠재공간 사고과정 분석을 활용한 생성형 인공지능 이미지 판별 성능 향상 연구
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 중앙대 산업보안/자연
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 프로그래밍, 수학Ⅱ, 미적분
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-05-21
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내용 요약
생성형 인공지능의 결과물과 인간 창작물의 구분이 점점 어려워지는 문제의식에서 출발하여, 출력 결과가 아닌 내부 사고 과정과 특징 정보를 활용한 판별 가능성을 탐구 주제로 설정함
Autoencoder 구조에서 encoder·decoder의 선형 사상과 잠재벡터를 분석하여, 이미지 생성 과정에서의 특징 정보를 수학적으로 추적하고 이를 시각화한 특징 이미지를 추출함
추출된 특징 이미지를 GAN 기반 판별 모델의 추가 입력으로 활용하고, XceptionNet과 MoE 구조를 결합한 판별 모델을 설계함
기존 공개 모델들과의 정량적 성능 비교 실험을 통해 정확도 향상을 확인함
생성 과정 자체를 분석 대상으로 삼아 기존 외형 기반 판별 방식의 한계를 보완할 수 있음을 보여준 탐구였음
탐구 보고서 전문
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