본 논문은 무감독 이상 감지(UAD)를 위한 통합 프레임워크인 Unified Cost Filtering (UCF)를 제안한다. UCF는 이미지 및 픽셀 수준의 이상을 감지하기 위해, 정상 데이터만 사용하여 훈련된 모델의 성능을 향상시킨다. UCF는 단일 모달(RGB) 및 멀티 모달(RGB-3D, RGB-Text) 환경 모두에서 적용 가능한, 범용적인 후처리 프레임워크이다. UCF는 테스트 샘플과 정상 샘플 간의 매칭을 통해 생성된 비용 볼륨을 정제하고, 멀티 레이어 어텐션을 활용하여 매칭 노이즈를 줄여 미세한 이상을 강조한다. 22개의 다양한 벤치마크에서 UCF의 효과를 입증했으며, 다양한 UAD 방법의 성능을 향상시켜 새로운 최고 성능을 달성했다.
