잠재 클러스터링 기반의 확산 모델을 이용한 개념 방향 발견: 의료 영상 분석의 새로운 지평

본 연구는 잠재 클러스터링 기반의 확산 모델을 이용하여 개념 방향을 발견하는 새로운 방법(CDLC)을 제시합니다. 계산 효율성을 높이고 다차원 의미 개념을 추출하여 의료 영상 분석 등 다양한 분야에 적용 가능성을 보여줍니다.

설명 가능한 인공지능(XAI) 분야에서 개념 기반 설명은 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있는 개념과 연결하여 해석 가능한 통찰력을 제공하는 효과적인 접근 방식으로 떠올랐습니다. 하지만 기존 방법들은 계산적으로 많은 자원을 필요로 하고, 복잡하고 의미 있는 개념을 효율적으로 포착하는 데 어려움을 겪었습니다.

Varshney 등(2025)이 제시한 개념 발견을 위한 잠재 확산 기반 반실제 경로(CDCT) 프레임워크는 변이 자동 인코더의 잠재 공간을 차원별로 탐색하여 개념을 식별하려는 시도였습니다. 본 연구는 CDCT 프레임워크를 확장하여 잠재 클러스터링을 통한 개념 방향(CDLC)을 제시합니다. CDLC는 실제 이미지와 확산 모델을 통해 생성된 반실제 이미지 쌍으로부터 얻은 잠재 차이 벡터를 클러스터링하여 전역적이고 클래스별 개념 방향을 추출합니다.

CDLC의 핵심은 CDCT에서 필요했던 잠재 차원의 완전한 탐색을 제거함으로써 계산 복잡성을 크게 줄이고, 잠재 차원에 걸쳐 인코딩된 다차원 의미 개념을 추출할 수 있다는 점입니다. 실제 피부 병변 데이터셋을 이용한 검증 결과, 추출된 개념 방향이 임상적으로 인지된 피부 병변 특징과 일치하며, 경우에 따라 데이터셋의 특정 편향이나 알려지지 않은 바이오마커를 드러내는 것을 확인했습니다.

결론적으로, CDLC는 해석 가능하고 확장성이 있으며, 고위험 영역과 다양한 데이터 유형에 적용 가능한 방법임을 보여줍니다. 이는 의료 영상 분석을 비롯한 다양한 분야에서 AI 모델의 설명 가능성을 높이고 신뢰성을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 앞으로 더욱 다양한 데이터셋과 응용 분야에 대한 연구가 진행되어 CDLC의 잠재력이 더욱 밝혀질 것으로 예상됩니다. 특히, 의료 분야에서의 응용은 질병 진단 및 치료 전략 수립에 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대됩니다. 😊