연구진이 비디오 심미적 평가(VAA)를 위해 심리적 규칙 '피크-엔드 규칙'에서 영감을 받은 경량화된 프레임워크 'Peak-End-Net'을 제안했어요. Peak-End-Net은 영상의 중요한 순간과 마지막 부분을 중시하는 인간의 인지적 특성을 반영하여 이미지 심미적 평가(IAA) 지식을 VAA에 이전하는 방식을 사용해요. 기존 VAA 벤치마크에서 최고 성능을 달성했으며, ViT 기반으로 적은 파라미터만 학습시켜 확장성과 효율성을 높였어요.