2024년 한국정보과학회에서 실시한 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2024)의 연구 논문이다.

논문 제목: Anomaly LVLM: LVLM을 활용한 사용자 맞춤형 비디오 이상 탐지 연구
논문 저자: 안성현 · 조영완 · 이기정 · 권세인 · 박상현(연세대)
상태: Accepted (Oral Session)
정보: Korea Software Congress 2024, 여수, Dec 18, 2023 ~ Dec 20, 2024
학회 사이트: [KSC 2024]
학술정보 포털: [DBpia]
대회 결과: 🏆우수발표논문상 [View]

요약

스마트시티에서 지능형 비디오 감시 시스템은 이상 현상을 자동으로 감지하여 사고를 예방하고, 사고
발생 시 신속한 대응을 가능하게 한다. 하지만 기존 비디오 이상 탐지 모델들은 단항 분류 기법을 통해
학습되므로 학습 데이터의 정상 패턴에 의존하여 다양한 상황에 적용하기 어렵다는 한계점이 존재한다.
이를 해결하기 위해 LVLM을 활용하여 범용적으로 적용할 수 있는 사용자 맞춤형 비디오 이상 탐지 프
레임워크인 Anomaly LVLM을 제안한다. 제안된 방법론의 검증을 위해 Customizable-STC 데이터셋을 제작
하였으며, 이를 통해 Anomaly LVLM의 우수성을 입증하였다.

논문 및 발표 자료