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초록·키워드
기존 대규모 비전-언어 모델(VLM)과 트랜스포머 기반 비디오 캡셔닝 모델은 높은 성능을 보이지만, 해석 가능성 부족, 환각, 지연 등으로 산업현장 적용에 문제가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 제안하는 캡셔닝 방법은 규칙 및 템플릿 기반의 투명한 추론 경로를 도입하여 모델을 경량화하고, 전 과정(검출 – 장면 그래프 생성 - 템플릿 선택 - 캡셔닝)의 로깅을 통해 설명 가능성과 사후 검증 기능을 보장한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094444312
