본 논문은 비지도 이상치 탐지(UAD) 문제에 고전적인 매칭 작업에서 차용한 비용 필터링 개념을 도입한 CostFilter-AD를 제안한다. 입력 이미지와 정상 샘플 간의 매칭 비용 볼륨을 구성하고, 입력 관찰을 어텐션 쿼리로 사용하여 매칭 노이즈를 억제하고 미세한 이상치를 포착하는 비용 볼륨 필터링 네트워크를 제안한다. CostFilter-AD는 재구성 기반 또는 임베딩 기반 방법 모두에 적용 가능한 플러그인으로 설계되었으며, MVTec-AD 및 VisA 벤치마크에서 성능을 입증했다.