A Self-Supervised JEPA Foundation Model for Endoscopic Video and Its Extension to Physical AI for Smart Endoscopy
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065632
교육부
한국연구재단
울산대학교
정진훈
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
울산광역시 남구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종목표는 최신 자기지도학습 패러다임인 결합임베딩 예측 아키텍처(Joint-Embedding Predictive Architecture, JEPA)를 내시경 비디오 도메인에 특화된 형태로 확장하여, 상부·하부 위장관 내시경 영상의 시공간적 표상을 학습하는 대규모 파운데이션 모델(Endoscopic Video Foundation Model, End...
[1차년도] 내시경 비디오 특화 V-JEPA 아키텍처 설계 및 사전학습연구책임자가 접근가능한 약 5TB 규모의 익명화된 상·하부 위장관 내시경 비디오를 기반 데이터로 활용한다. Meta AI의 V-JEPA 2.1을 출발점으로 삼되, 내시경 영상 고유의 특성을 반영하기 위한 세 가지 도메인 적응을 가한다.첫째, 모션 인지형 마스킹(motion-aware ma...
... 프레임워크를 핵심 특허로 출원하고, 향후 스마트 내시경 및 로봇 수술 기기 제조사와의 산학협력을 통해 기술 이전의 교두보를 마련하겠습니다. 셋째, 본 연구 결과를 세계 최고 권위의 의료 인공지능 학회(MICCAI 등) 및 최상위 저널에 발표하여 박사학위 논문의 핵심 성과로 삼겠습니다. 이를 발판으로 향후 차세대 내시경 및 수술 로봇을 위한 Physical AI 원천 기술을 개발하는 ...