김은솔 연구실은 컴퓨터 비전과 인공지능 분야에서 세계적인 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 대규모 데이터에서의 표현 학습, 비디오 이해, 인간 수준의 추론, 그리고 멀티모달 데이터 통합 분석을 중심으로 다양한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 트랜스포머와 그래프 신경망 등 최신 딥러닝 기술을 활용하여, 비디오 내의 복잡한 시공간적 구조와 의미를 효과적으로 추출하고 해석하는 방법론을 개발하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 분야는 대규모 비디오 데이터의 의미 구조 분석, 장면 그래프 기반 비디오 생성 및 요약, 시공간적 행동 예측, 그리고 의미 기반 비디오 검색 및 추천 등입니다. 이러한 연구는 실제로 긴 비디오의 핵심 프레임을 자동으로 추출하거나, 비디오 내의 다양한 행동과 이벤트를 조합적으로 예측하는 데 활용되고 있습니다. 또한, 그래프 기반의 프레임 샘플링, 구조 인식 기반 비디오 표현 학습, 그리고 멀티모달 데이터의 통합적 분석 등 다양한 특허와 논문을 통해 그 우수성이 입증되고 있습니다. 김은솔 연구실은 인간과 유사한 추론 능력을 갖춘 인공지능 개발에도 주력하고 있습니다. 지식 기반의 심층 논리 신경망, 멀티모달 추론, 외부 지식 체계와의 결합을 통해, 기존 인공지능의 한계를 극복하고 있습니다. 예를 들어, 코드 스타일의 해설을 활용한 시각적 연쇄 사고, 지식 그래프 기반의 질의응답 시스템, 의미 기반 비디오 검색 및 추천 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 연구 성과를 내고 있습니다. 이러한 연구는 대용량 CCTV 데이터 분석, 비디오 기반 플랫폼의 추천 시스템, 실시간 상황 인식 등 다양한 산업적 응용 분야에 적용될 수 있습니다. 또한, 실제 산업 현장에서 요구되는 실시간 비디오 분석, 의미 기반 검색, 행동 예측 등 다양한 문제 해결에 기여하고 있습니다. 앞으로도 김은솔 연구실은 더욱 정교하고 해석 가능한 인공지능 기술을 개발하여, 인공지능의 실질적 활용 가치를 높이는 데 앞장설 것입니다. 김은솔 연구실은 국내외 유수의 학회 및 저널에 다수의 논문을 발표하며, 다양한 특허와 정부 과제를 수행하고 있습니다. 연구실 구성원들은 창의적이고 도전적인 연구를 통해, 인공지능 분야의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 인공지능과 컴퓨터 비전 분야에서 세계적인 연구 성과를 지속적으로 창출할 것입니다.