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Plan

프로젝트 구조

주제: Quad Bayer → Bayer remosaic HW의 레지스터 튜닝에 VLM 기반 화질 판정을 도입

연구 질문 결과물 아이디어 실험
Q1. VLM이 화질(미세한 remosaic 아티팩트)을 사람 튜너처럼 판정할 수 있나? 1차: 화질 판정 VLM + 벤치마크 + 데이터 생성 방법 Track J (J1~J6) Part J (EJ1~EJ7)
Q2. 그 판정으로 레지스터를 효율적으로 최적화할 수 있나? 2차: VLM 기반 최적화 Track O (O1~O7) Part O (EO1~EO6)
  • Q2는 Q1 위에 서 있으므로 Part J를 먼저 진행함. 단, VLM이 필요 없는 EO1(물리적 한계 측정)은 병렬로 진행함.
  • 2차 결과물은 1차 결과물의 "실제 쓸모" 증거도 됨 → 논문 2편으로 나누거나, 1편(판정 VLM 주 기여 + 최적화 응용)으로 묶을 수 있음.

진행 단계

  1. 테스크 구체화 → 01_task.md

    • 풀고자 하는 문제 정의
    • 입력 / 출력, 가정과 제약 조건
    • 성공 기준 (평가 지표)

  2. 배경논문조사 → 02_background.md

    • 관련 논문 목록 (제목, 저자, 연도, 링크)
    • 논문별 핵심 아이디어, 방법, 한계
    • 연구 흐름 정리 및 남아 있는 공백(gap)

  3. 아이디어 리스트업 → 03_ideas.md

    • 후보 아이디어 나열
    • 아이디어별 동기, 핵심 방법, 예상 장단점
    • 우선순위 및 선정 근거

  4. 비교표 및 실험설계 → 04_experiments.md

    • 기존 방법 vs 제안 아이디어 비교표
    • 데이터셋, 베이스라인, 평가 지표
    • 실험 목록 (main / ablation) 및 일정

파일 구성

papers/
+-- plan.md              # 전체 계획 (이 파일)
+-- 01_task.md           # 1단계: 테스크 구체화
+-- 02_background.md     # 2단계: 배경논문조사
+-- 03_ideas.md          # 3단계: 아이디어 리스트업
+-- 04_experiments.md    # 4단계: 비교표 및 실험설계
+-- integrated.md        # 1~4단계 통합본
+-- 05_vlm_primer.md     # 부록: VLM 입문 정리 (모델, 학습, 데이터, 평가, 재미있는 발견)
+-- tools/build_site.py  # md > 웹페이지 빌드 스크립트
+-- html/                # 빌드 결과 (www/papers 로 공개: https://mintnote.io/papers/)

md를 고친 뒤에는 python3 papers/tools/build_site.py를 다시 실행해야 웹페이지에 반영됨.

진행 상태

  • [x] 1. 테스크 구체화
  • [x] 2. 배경논문조사
  • [x] 3. 아이디어 리스트업
  • [x] 4. 비교표 및 실험설계 (초안)
  • [x] 통합본 작성
원본: papers/plan.md · 빌드 2026-10-20