VTT-AI 센터는 영상 데이터에서 맥락에 따라 달라지는 이벤트를 정확하게 인식하고, 지식 베이스 학습을 통해 이벤트 간의 관계를 추론합니다. 또한, 영상 튜링 테스트(Video Turing Test)의 핵심 기술인 영상 기반 질의응답(Question & Answer) 기술 개발을 목표로 하고 있습니다.
영상 데이터에서 맥락 의존적 (context-dependent) 이벤트 인식 기술 개발
학습된 지식을 활용한 이벤트 간 관계 추론 기술 개발
영상 튜링 테스트 (Video Turing Test)의 핵심인 질의응답(Q&A) 기술 개발
최근 영상 기반 인공지능 기술이 빠르게 발전함에 따라, 비디오 데이터 내 복잡하고 다양한 상황을 정확히 이해하고 맥락에 따라 달라지는 이벤트를 인식하는 기술의 중요성이 높아지고 있습니다. 이에 본 센터는 영상 데이터의 심층적 이해와 사건 간 관계를 효과적으로 분석하고 추론할 수 있는 기술 기반을 마련하고자 설립되었습니다. 센터는 비디오 내의 상황의존적 이벤트를 정밀하게 인식하고 경험적 세계지식체계를 학습하여 이벤트 간의 관계를 추론하며, 이를 질의응답(Q&A) 등의 영상 튜링 테스트(Video Turing Test, VTT)에 활용 가능한 핵심 기술로 발전시키는 것을 목표로 합니다.
센터의 연구개발 목표를 효과적으로 달성하기 위하여, 다음과 같이 세 개의 연구팀을 구성하였습니다.
비디오·오디오 인식 팀
여섯 분의 교수님이 참여하며, 영상 데이터 내의 객체 및 등장인물, 행동 변화, 장소, 인물의 의도와 감정, 그리고 상황 변화를 정밀하게 인식하는 기술을 연구합니다.
의미론적 어휘 매핑 팀
두 분의 교수님과 대용량 문장 및 문맥 분석에 경험이 풍부한 기업이 참여하여, 선별된 어휘부를 기반으로 비디오 및 오디오의 인식 결과를 상황지식체계로 변환하는 기술을 개발합니다.
세계지식 구축 팀
한 분의 교수님과 지식 그래프 사업 전문 기업이 참여하여, 상황지식체계와 연동 가능한 확장형 세계지식체계를 연구 및 구축합니다.
유창동 교수 (KAIST)
권인소 교수 (KAIST)
김준모 교수 (KAIST)
이경무 교수 (서울대학교)
한보형 교수 (서울대학교)
권준석 교수 (중앙대학교)
오혜연 교수 (KAIST)
정민화 교수 (서울대학교)
안춘근 이사 (KONAN TECHNOLOGY INC.)
최기선 교수 (KAIST)
고의열 의사 (ACRYL INC.)
34141 Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) N24 LG Innovation Hall 2108 Video Turing Test - Artificial Intelligence Center, 291 Daehang-ro, Yuseong-gu, Daejeon
T. 042-350-5470, 8070