[2024.11] 정보 부호화 및 처리 연구실 (권세미 학생), 한국방송·미디어공학회 2024 추계학술대회 논문 부문 최우수상 수상
정보 부호화 및 처리 연구실(강제원 교수)의 석사과정생 권세미 학생이 한국방송·미디어공학회가 주최한 2024 추계학술대회에서 논문 부문 최우수상을 수상했다. 지난 11월 20일부터 21일까지 이틀간 코엑스 컨퍼런스룸에서 열린 학술대회에서 권세미 학생은 포스터 발표를 통해 연구 성과를 선보였다.
본 연구실의 권세미 학생이 발표한 논문인 “사전학습된 이미지-언어 모델을 활용한 효율적인 비디오 시간적 연계성 학습”에서는 영상 프레임 간 시간 관계를 모델링하는 모듈을 접목한 사전학습 이미지-언어 멀티모달 모델을 통해 비디오의 연속성과 텍스트에 담긴 시간적 표현의 의미적 연결을 강화하고, 제한된 자원에서도 효율적인 파인튜닝이 가능한 방법을 제안한다. 제안 방법은 비디오와 텍스트 시퀀스 간의 시간적 연계성을 효과적으로 포착하여 비디오-텍스트 시간 정렬 성능 평가에서 비교 모델 대비 정량적으로 우수한 성능을 입증했다.
