• Video AI Evaluation Platform 구축
  • Benchmarking: 비디오 이해(Video Understanding)를 위한 평가 파이프라인을 구축하고 Gemini, GPT 등 최신 모델을 벤치마킹
  • Monitoring: 시나리오 기반 평가 시스템을 설계하여 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 모델 업데이트 이후 발생하는 성능 저하(regression)를 자동으로 탐지
  • Visualization: 연구 결과를 검토·공유하고 외부 파트너(예: 삼성전자)에 시연할 수 있는 인터랙티브 웹 대시보드 개발
  • Infrastructure: 약 300개의 비디오를 병렬 처리할 수 있는 Ray 기반 분산 비디오 인덱싱 파이프라인을 설계하고, 비디오 파생 feature의 단일 소스(SSOT) 역할을 하는 Feast 기반 Feature Store 구축
• Video Understanding 연구
  • Video Scene Segmentation: 비디오를 의미 있는 서사 단위(scene)로 분할하면서도 문맥 정보를 유지할 수 있는 영상 분할 방법 연구
  • Video RAG: 시각 및 음성 정보를 활용하여 비디오 지식을 효율적으로 저장·검색할 수 있는 Retrieval-Augmented Generation(Video RAG) 접근 방식 연구

• 비디오 이상 탐지 및 의료 영상 분할 분야 연구, 제1저자 논문 4편 게재
  • 이상 탐지: LVLM 기반 제로샷 VAD 프레임워크 AnyAnomaly 개발 (WACV 2026); PatchCore를 비디오 도메인으로 확장한 VideoPatchCore 제안 (ACCV 2024); 프레임 손상을 통한 이상 신호 증폭 SSL 프레임워크 MAMA 개발 (IEEE Access)
  • 영상 분할: 3D 의료 영상 분할을 위한 이중 스트림 융합 U-Net Transformer DS-UNETR 개발 (BigComp 2024, ORAL)
• 졸업 논문: VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection · 연구 포트폴리오
• 지도교수: 박상현 교수 (sanghyun@yonsei.ac.kr)

포스터 발표

NVIDIA GTC 2026 (San Jose, CA, USA) 승인

• 장면 기반 비디오 인덱싱을 통해 비디오 검색 성능 향상
• 장편 비디오 벤치마크에서 균일 분할 vs. 장면 기반 분할 Video QA 비교 실험 수행

팀 프로젝트

캡스톤 디자인 경진대회 (자연/융합/공학 부문) 대상 수상

• 프리지팀 팀장으로 AI 시스템 전반 설계 및 구현 총괄
• Computer vision 기반 식품 유통기한 자동 인식·관리 AI 챗봇, 프리지 개발
• 실제 도입 가능성 검증을 위해 한국 E-mart(신세계그룹) 담당자와 인터뷰 진행