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국민대는 김민우 학생이 제1저자로 참여한 논문이 세계 최고 권위 ICML 2026(Forty-Third International Conference on Machine Learning)에 최종 선정됐다고 18일 밝혔다.
이번 논문은 온라인 비디오 인식(Online Video Perception) 분야에서 메모리를 정적 저장소가 아닌 동적 시스템(Dynamics)으로 해석하는 새로운 프레임워크를 제안한 연구다. 신뢰도 기반 예측 모델(Reliability-Guided Predictive Model)을 도입해 비디오 시퀀스 내 시간적 정보를 보다 정확하고 효율적으로 활용했다.
특히 각 프레임의 신뢰도를 동적으로 추정하고 이를 메모리 갱신과 예측에 반영함으로써, 노이즈나 가림(occlusion) 상황에서도 안정적인 인식 성능을 유지할 수 있음을 보였다. 또한 다양한 온라인 비디오 벤치마크에서 기존 최신 기법(State-of-the-Art) 대비 우수한 성능을 입증했다.
김민우 학생은 “메모리와 예측의 관계를 새로운 시각으로 풀어내고자 했다”며 “학부 과정에서 수행한 연구가 세계 최고 수준의 학술대회에서 성과를 인정받아 매우 뜻깊게 생각한다”고 말했다. 이어 “앞으로도 실제 문제 해결에 기여할 수 있는 실용적인 AI 연구를 이어가고 싶다”고 덧붙였다.
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