안성현

ML Research Engineer

PYLER

저는 PYLER에서 Machine Learning Research Engineer로 근무하고 있습니다. 비디오를 이해하는 AI 기술을 통해 광고 성과를 높이고 브랜드 가치를 보호하는 솔루션을 개발하고 있습니다.

현재는 Video Content Moderation 분야에서 Trust & Safety 벤치마크를 구축하고, Video Understanding 분야에서는 영상의 맥락적 이해를 높이기 위해 씬 세그멘테이션 기술을 연구하고 있습니다.

연세대학교 석사(M.S.) 및 가톨릭대학교 학사(B.S.) 우수 졸업
WACV, ACCV 등 주요 국제 학술대회 제1저자 논문 게재
IEEE TIP, TCSVT 등 저명 국제 학술지 심사위원(Reviewer) 활동

연락처

📧 skd@yonsei.ac.kr

📍 서초대로 396, 서초구, 서울, 대한민국

🏢 PYLER AI Team

학위

M.S. in Computer Science, 2025 GPA 4.33/4.5

연세대학교 신촌캠퍼스
B.S. in Computer Science, 2023 GPA 4.17/4.5 (Rank 4/51)

가톨릭대학교

최근 소식🎉

[2025년 12월] 🎉 NVIDIA GTC 2026 (San Jose, CA, USA) 포스터 발표 승인 - Scene-Aware Video RAG
[2025년 11월] 📄 SAC 2026 (Thessaloniki, Greece) 구두 발표(ORAL) 논문 2편 게재 승인
[2025년 11월] 📄 WACV 2026 (Arizona, USA) 논문 2편 게재 승인
[2025년 7월] 🎉 PYLER ML Research Engineer 입사
[2025년 2월] 🎉 한국소프트웨어종합학술대회(KSC) 우수 발표 논문상 수상 - LVLM 기반 비디오 이상 탐지
[2025년 2월] 📄 PAKDD 2025 (Sydney, Australia) 구두 발표(ORAL) 논문 게재 승인
[2024년 11월] 📄 SAC 2025 (Sicily, Italy) 구두 발표(ORAL) 논문 게재 승인
[2024년 9월] 📄 ACCV 2024 (Hanoi, Vietnam) 논문 게재 승인
[2024년 2월] 📄 IEEE Access (SCI(E)) 논문 게재 승인
[2023년 12월] 📄 BigComp 2024 (Bangkok, Thailand) 구두 발표(ORAL) 논문 게재 승인
[2023년 3월] 🎓 연세대학교 DELAB 석사 과정 입학

경력

ML Research Engineer (전문연구요원)

주식회사 파일러

July 2025 – 현재 서울, 대한민국

Video Content Moderation
- Benchmark Dataset: Trust & Safety 벤치마크 데이터셋 제작을 위해 ① 비디오 인덱싱 ② 수도 레이블링 ③ 레이블링 툴 개발·관리 등 전반적인 프로세스 구축
- Performance Optimization: 모델 성능 고도화를 위해 비디오 데이터를 분석·평가하고, 루브릭 및 수도 레이블링 방법을 지속적으로 개선
Video Understanding
- Video Indexing: 대규모 콘텐츠의 효율적인 처리와 활용을 위해 ① vLLM 기반 파이프라인을 구축하고, ② 신규 모델을 통합하여 피처 확장
- Scene Segmentation: 영상의 맥락적 이해를 높이기 위해 시각·음성·대사 등 멀티모달 정보를 활용한 씬 세그멘테이션 연구

AI 연구원

연세대학교 데이터공학연구실

March 2022 – May 2025 서울, 대한민국

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)

프로젝트

Scene-Aware Summarization for Long and Multi-Video RAG

주식회사 파일러

October 2025 – December 2025

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

AI 기반 식품 유통기한 관리 챗봇

가톨릭대학교

January 2022 – May 2022

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

논문

AMoE-BTS: An Adaptive Mixture of Experts for Clinical Decision Support in Multimodal Brain Tumor Segmentation

Jeongeun Kim , Youngwan Jo , Sunghyun Ahn , Sanghyun Park ORAL

ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC), Thessaloniki, Greece 📊 BK List (2026)

[ paper ]

GranQ: Efficient Channel-wise Quantization via Vectorized Pre-Scaling for Zero-Shot QAT

Inpyo Hong , Youngwan Jo , Hyojeong Lee , Sunghyun Ahn , Kijung Lee , Sanghyun Park ORAL

ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC), Thessaloniki, Greece 📊 BK List (2026)

[ paper ]

AnyAnomaly: Zero-shot Customizable Video Anomaly Detection with LVLM

Sunghyun Ahn* , Youngwan Jo* , Kijung Lee , Sein Kwon , Inpyo Hong , Sanghyun Park First Author

IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Arizona, USA 🏆 Premier (2026)

[ paper / code / project / video ]

Unified Video Anomaly Detection Model for Detecting Different Anomaly Types

Kijung Lee , Youngwan Jo , Sunghyun Ahn , Sanghyun Park

IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Arizona, USA 🏆 Premier (2026)

[ paper / video ]

MDVAD: Multimodal Diffusion for Video Anomaly Detection

Kijung Lee , Youngwan Jo , Sunghyun Ahn , Sanghyun Park ORAL

Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), Sydney, AUS 📊 BK List (2025)

[ paper ]

Advanced Knowledge Transfer: Refined Feature Distillation for Zero-Shot Quantization in Edge Computing

Inpyo Hong , Youngwan Jo , Hyojeong Lee , Sunghyun Ahn , Sanghyun Park ORAL

ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing (SAC), Sicily, Italy 📊 BK List (2025)

[ paper ]

VideoPatchCore: An Effective Method to Memorize Normality for Video Anomaly Detection

Sunghyun Ahn , Youngwan Jo , Kijung Lee , Sanghyun Park First Author

Asian Conference on Computer Vision (ACCV), Hanoi, Vietnam 📊 BK List (2024)

[ paper / code / project ]

Making Anomalies More Anomalous: Video Anomaly Detection Using a Novel Generator and Destroyer

Seungkyun Hong* , Sunghyun Ahn* , Youngwan Jo , Sanghyun Park First Author

IEEE Access 🔬 SCI(E) (2024)

[ paper / code / project ]

Dual Stream Fusion U-Net Transformers for 3D Medical Image Segmentation

Seungkyun Hong* , Sunghyun Ahn* , Youngwan Jo , Sanghyun Park First Author ORAL

IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp), Bangkok, Thailand (2024)

[ paper / code / project ]

학술 활동

심사위원 (Reviewer)

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT) - 2026
IEEE Transactions on Image Processing (TIP) - 2026
Pattern Recognition (PR) - 2024, 2025
AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) - 2023, 2024
IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp) - 2023, 2024
Asia-Pacific Web Conference (APWeb) - 2023

교육 (Teaching)