Source-free Domain Adaptation (SFDA)는 소스 데이터에 접근하지 않고, 오직 학습된 소스 모델과 Unlabled 타겟 데이터만을 이용하여 타겟 도메인에서도 모델이 높은 성능을 유지하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 Decomposed Mutual Information (DMI)을 정의하고, 이를 최대화하는 신뢰 기반의 선택적 정보 극대화 방법론을 제안한다. 또한 DMI에 기반하여 Multimodal Foundation Model을 타겟 모델과 효과적으로 융합하는 Framework를 제안한다. 실험적 결과 Office31, OfficeHome, DomainNet, VisDA 데이터셋에서 모두 state-of-the-art (SOTA)의 성능을 달성함으로써 해당 Framework의 우수성을 입증하였다.
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