Building Foundation Models and Evaluation Benchmarks for Video Summarization
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066372
교육부
한국연구재단
서울대학교산학협력단
강민구
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 관악구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 과제의 최종목표는 1시간 이상의 장시간 비디오에서 핵심 장면과 의미 있는 맥락을 효과적으로 추출할 수 있는 비디오 요약용 파운데이션 모델을 구축하고, 이를 정밀하게 검증할 수 있는 평가 벤치마크를 함께 제안하는 데 있음. 기존 비디오 요약 연구는 주로 10분 이하의 단편 비디오를 대상으로 프레임 단위 중요도 예측이나 제한된 데이터셋 기반 성능 개선에 집...
본 과제에서는 먼저 비디오 요약, 질의 기반 장시간 비디오 요약, motion-aware video summarization 분야의 선행연구를 분석하고, 공개 데이터셋 및 평가 지표를 기반으로 실험 환경을 구축함. 이후 기존의 프레임 중요도 예측 중심 접근을 넘어, 장면 분할과 선택을 하나의 구조 안에서 함께 학습하는 end-to-end 비디오 요약 모델을...
... 예측 중심 비디오 요약 연구를 넘어 end-to-end 요약 생성, 질의 기반 요약, motion-aware 요약, 벤치마크 구축을 포괄하는 연구 기반을 제시함으로써 후속 연구를 촉진할 것으로 기대됨. 또한 본 연구 성과는 향후 Video-LLMs, 멀티모달 검색, 지능형 영상 분석, 콘텐츠 추천 및 탐색 시스템 등으로 확장 가능한 원천기술로 활용될 수 있음.