윤종원 연구실은 인공지능 기술을 활용하여 다양한 환경에서 최적의 비디오 스트리밍 품질을 제공하는 환경 적응형 비디오 스트리밍 시스템을 연구합니다. 최근 모바일 디바이스와 네트워크 환경의 다양화로 인해 사용자별로 스트리밍 환경이 크게 달라지고 있으며, 이에 따라 각 사용자에게 맞춤형 품질을 제공하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있습니다. 연구실은 대규모 데이터셋과 최신 인공지능 기법을 결합하여, 사용자의 네트워크 상태, 디바이스 성능, 시청 환경 등을 실시간으로 분석하고 이에 맞는 스트리밍 정책을 자동으로 적용하는 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 강화학습 기반의 적응형 비트레이트(ABR) 알고리즘과 사용자 경험(QoE) 모델링을 결합하여, 네트워크 변화에 민감하게 반응하면서도 사용자가 체감하는 품질을 극대화하는 방법론을 제시합니다. 이러한 연구는 실제 유튜브, 넷플릭스, 줌 등 다양한 실시간 및 주문형 비디오 서비스에 적용될 수 있으며, 특허와 논문을 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다. 또한, 오프라인과 온라인 학습을 결합한 multi-phase reinforcement learning 기법을 통해, 대규모 일반화와 개별화된 맞춤형 서비스 제공을 동시에 달성하고 있습니다. 연구실의 시스템은 실제 환경에서 기존 최신 알고리즘 대비 우수한 성능을 보였으며, 다양한 네트워크 조건과 사용자 환경에서의 실험을 통해 그 효과가 검증되었습니다. 이로써 연구실은 미래의 지능형 미디어 서비스와 차세대 네트워크 환경에서 핵심적인 역할을 할 수 있는 기술적 기반을 마련하고 있습니다.

윤종원 연구실은 비디오 캡셔닝, 즉 영상 내 다양한 이벤트를 자동으로 탐지하고 자연어로 설명하는 기술에 대한 연구도 활발히 수행하고 있습니다. Dense video captioning은 단순히 영상의 내용을 요약하는 것을 넘어, 영상 내 여러 이벤트를 정확히 구분하고 각 이벤트에 대해 일관성 있고 자연스러운 설명을 생성하는 고난이도 인공지능 과제입니다. 연구실은 비지도 사전학습, 약지도 학습, 병렬 경로 기반 프레임워크 등 다양한 혁신적 접근법을 통해 이 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 기존의 순차적(event localization 후 captioning) 방식의 한계를 극복하기 위해, 이벤트 탐지와 설명 생성을 동시에 수행하는 병렬 경로 구조와, 실시간 영상 스트림에 즉각적으로 반응하는 실시간 캡셔닝 시스템을 개발하였습니다. 이러한 기술은 영상 감시, 스포츠 중계, 실시간 미디어 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 또한, 강화학습과 딥러닝을 결합한 최적화 기법을 통해, 중첩된 이벤트 탐지, 문장 생성의 유창성 및 일관성, 실제 사용자 환경에서의 실시간성까지 모두 만족시키는 성과를 거두고 있습니다. 연구실의 비디오 캡셔닝 연구는 IEEE, ACM 등 국제 저널 및 학회에서 다수의 논문으로 발표되었으며, 실제 대규모 벤치마크 데이터셋에서 기존 방법 대비 우수한 성능을 입증하였습니다. 이를 통해 연구실은 영상 이해와 자연어 처리의 융합, 그리고 실시간 미디어 분석 분야에서 국내외적으로 선도적인 위치를 확보하고 있습니다.

윤종원 연구실은 무선 네트워크 환경에서의 실시간 미디어 처리 및 에지 컴퓨팅 기술에도 깊은 관심을 가지고 연구를 진행하고 있습니다. 모바일 기기와 무선 네트워크의 발전에 따라, 실시간 비디오 스트리밍, 트랜스코딩, 멀티캐스트 등 다양한 미디어 서비스가 요구되고 있으며, 이를 효율적으로 지원하기 위한 하드웨어-소프트웨어 융합 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 저비용 하드웨어(예: Raspberry Pi)를 활용한 에너지 효율적 트랜스코딩 클러스터, OFDMA 기반 스몰셀 네트워크에서의 빔포밍 및 자원 관리, 그리고 네트워크 환경 변화에 민감하게 적응하는 실시간 비디오 전송 시스템 등이 대표적인 연구 주제입니다. 이러한 연구는 실제 캠퍼스 TV, 모바일 방송, 대규모 이벤트 스트리밍 등 다양한 현장에 적용되어 그 실효성이 검증되었습니다. 또한, 네트워크 에러를 활용한 비밀 통신, 듀얼 채널을 이용한 데이터 전송 등 네트워크 보안 및 신뢰성 향상 기술도 함께 연구되고 있습니다. 연구실은 이와 같은 연구를 통해, 차세대 무선 네트워크 환경에서의 미디어 서비스 품질을 극대화하고, 에너지 효율성과 비용 효율성을 동시에 달성하는 혁신적 솔루션을 제시하고 있습니다. 이는 미래의 5G/6G 네트워크, IoT, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 핵심 인프라로 활용될 수 있습니다.