Fixed-Length Video Coding Structures for Scalable Video AI
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710113109
과학기술정보통신부
한국연구재단
고려대학교
김창수
14명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
1.9억원
1.9억원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
... 동영상 부호 구조 프레임워크를 확립하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 다양한 태스크에서 기존 픽셀 기반 입력을 보완하거나 대체할 수 있는 공통 입력 표현으로의 확장성을 확보하고자 한다. 또한 시각적 중복 제거, 움직임 정보 반영, 부호화 상태 표현 및 표준화된 구조 설계를 동시에 요구한다는 점에서 계산 관점의 동영상 표현 재설계라는 높은 연구 도전성을 갖는다.
... 연구는 후속 AI 처리와 연동 가능한 고정 길이 동영상 부호 구조를 설계하는 것을 목표로 한다. I/P/B 프레임으로 역할을 구분하고 비트율 예산을 차등 할당하여, I 프레임은 공간 기반 정보를, P/B 프레임은 시간적 변화 정보를 중심으로 부호화함으로써 전체 길이를 유지하면서 정보 중요도를 반영한다. 또한 P/B 프레임에서 시간적 중복을 최소화하고 암묵적 움직임을 반영하는 ...
... 에너지 소비 문제를 입력 구조 차원에서 완화한다. 특히 시각적 중복을 제거하고 암묵적 움직임 정보를 반영한 부호화 구조를 통해, 픽셀 도메인으로 복원하지 않고도 행동 인식, 동영상 분석, 질의응답 ... 인터페이스를 제공함으로써 배치 처리, 메모리 정렬, 모델 연산 효율을 높일 수 있으며, 향후 대규모 동영상 AI 시스템의 확장성, 계산 효율성, 인프라 부담 완화에 기여할 것으로 기대된다.