AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 '멀티모달 AI'가 주류로 떠올랐습니다. 그 중에서도 시각과 언어를 결합한 VLM(Vision Language Model, 시각언어모델)가 최근 가장 주목받고 있습니다.
우선 멀티모달에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 아래 기사를 보면 알 수 있듯, 멀티모달이란 복수란 뜻의 ‘멀티(Multi)’와 인간이 정보를 받아들이는 방식을 뜻하는 ‘모달(Modal)’이 합쳐져 만들어진 단어입니다. 멀티모달 AI는 텍스트뿐 아니라 음성과 이미지, 영상 등 다양한 유형의 정보를 통합해 학습하고 처리하기 때문에 사용자의 복잡한 요청에도 응할 수 있죠.
AI 앞에 자꾸 붙는 수식어 '멀티모달'의 정체는 [조선일보]
VLM은 멀티모달 AI 중에서도 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술이 결합된 AI 모델입니다.
미국의 비전 AI 전문기업 '울트라리틱스'의 블로그 글을 통해 VLM에 대해 보다 자세히 살펴보겠습니다. 기존의 AI 모델들은 이미지 인식과 텍스트 처리를 각각 독립적으로 수행했지만, VLM은 이 두 가지를 통합적으로 처리합니다. 사람처럼 시각 정보와 텍스트를 유기적으로 이해하고 처리할 수 있기 때문에 두 데이터 유형 간의 깊은 연관성을 파악해 보다 정확하고 맥락적인 결과를 도출해낼 수 있죠.
비전 언어 모델과 그 응용에 대한 이해
오픈AI의 GPT-4V(GPT-4 Vision)와 MS의 플로렌스-2, Google의 팔리젬마2 등 주요 AI 기업들이 잇따라 강력한 VLM을 선보이면서 화제가 됐습니다. 이들 모델은 단순히 이미지를 인식하는 수준을 넘어 이미지 속 세부 내용을 이해하고 이에 대해 자연스러운 대화가 가능할 정도로 발전했습니다. 예를 들어 사용자가 제품 사진을 보여주며 "이 제품의 장단점을 분석해줘"라고 요청하면, VLM은 제품의 디자인, 기능, 품질 등을 종합적으로 분석해 피드백을 제공하는 식이죠.
"누구나 비전언어모델 사용"…구글, 신형AI '팔리젬마2' 오픈소스로 공개 [지디넷코리아]
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VLM의 활용 범위는 매우 광범위합니다. 전자상거래에서는 상품 이미지와 설명을 통합 분석해 더 정확한 상품 추천이 가능하고, 보안 분야에서는 CCTV 영상과 상황 정보를 결합해 더 정확한 이상 징후 탐지가 가능합니다. 교육 분야에서도 학습 자료의 이미지와 텍스트를 함께 분석해 학생들에게 맞춤형 설명을 제공할 수 있게 됐습니다. 또한, 의료 영상 판독 시 이미지와 환자의 증상 기록을 함께 분석하거나, 자율주행 차량이 도로 상황과 교통 신호를 종합적으로 해석하는 데도 활용될 수 있습니다.
비전 AI 플랫폼 기업 '슈퍼브에이아이' 역시 기업의 수요에 맞춰 자사 플랫폼을 멀티모달 기반으로 확장했습니다. CCTV 등에 멀티모달 비전 AI를 적용해 자연어로 영상 데이터를 검색할 수 있는 기능을 구현했습니다.
슈퍼브에이아이 "비전 AI에 언어모델 결합...산업 AI 가속할 것"[AI타임스]
VLM이 발전하면서 특히 주목하고 있는 분야는 로봇입니다. 로봇공학과 VLM의 결합으로 인해 로봇이 주변 환경을 시각적으로 인식하고 사용자의 자연어 명령을 이해해 적절한 행동을 취하는 것이 가능해졌습니다.
아래 기고는 스마트물류 분야에서의 VLM 활용에 대해 언급하고 있습니다. 기고 내용에 따르면, 기존에는 로봇에 특정 행동을 하도록 프로그래밍을 하거나 행동 지침을 입력해야 했지만, 생성형 AI 기술이 적용되면서 로봇이 스스로 상황을 인식하고 분석해 작업 수행 명령을 생성하게 됐습니다. 이를 통해 로봇의 활용도는 무궁무진해질 것으로 예상됩니다.
참고 기사 : [특별기고] 생성형 AI가 가져올 물류혁신 [물류신문]
물론 VLM 기술에도 여전히 과제가 남아있습니다. 복잡한 시각 정보의 정확한 해석, 윤리적 판단이 필요한 상황에서의 의사결정, 실시간 처리 속도 개선 등이 주요 과제로 꼽힙니다. 학습 데이터의 편향성 문제나 오인식으로 인한 잠재적 위험도 고려해야 할 사항입니다.
그럼에도 불구하고 VLM은 계속 발전하며 일상생활과 산업 현장에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 특히 증강현실(AR)과 같은 시각적 경험이 핵심인 기술과 결합해 새로운 가능성을 열어갈 것으로 예상됩니다. 인간과 AI가 더욱 자연스럽고 직관적으로 소통하는 미래가 우리 눈앞에 다가오고 있습니다.
AI 기술이 급속도로 발전하면서 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 '멀티모달 AI'가 주류로 떠올랐습니다. 그 중에서도 시각과 언어를 결합한 VLM(Vision Language Model, 시각언어모델)가 최근 가장 주목받고 있습니다.
우선 멀티모달에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. 아래 기사를 보면 알 수 있듯, 멀티모달이란 복수란 뜻의 ‘멀티(Multi)’와 인간이 정보를 받아들이는 방식을 뜻하는 ‘모달(Modal)’이 합쳐져 만들어진 단어입니다. 멀티모달 AI는 텍스트뿐 아니라 음성과 이미지, 영상 등 다양한 유형의 정보를 통합해 학습하고 처리하기 때문에 사용자의 복잡한 요청에도 응할 수 있죠.
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VLM은 멀티모달 AI 중에서도 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 자연어 처리(Natural Language Processing) 기술이 결합된 AI 모델입니다.
미국의 비전 AI 전문기업 '울트라리틱스'의 블로그 글을 통해 VLM에 대해 보다 자세히 살펴보겠습니다. 기존의 AI 모델들은 이미지 인식과 텍스트 처리를 각각 독립적으로 수행했지만, VLM은 이 두 가지를 통합적으로 처리합니다. 사람처럼 시각 정보와 텍스트를 유기적으로 이해하고 처리할 수 있기 때문에 두 데이터 유형 간의 깊은 연관성을 파악해 보다 정확하고 맥락적인 결과를 도출해낼 수 있죠.
비전 언어 모델과 그 응용에 대한 이해
오픈AI의 GPT-4V(GPT-4 Vision)와 MS의 플로렌스-2, Google의 팔리젬마2 등 주요 AI 기업들이 잇따라 강력한 VLM을 선보이면서 화제가 됐습니다. 이들 모델은 단순히 이미지를 인식하는 수준을 넘어 이미지 속 세부 내용을 이해하고 이에 대해 자연스러운 대화가 가능할 정도로 발전했습니다. 예를 들어 사용자가 제품 사진을 보여주며 "이 제품의 장단점을 분석해줘"라고 요청하면, VLM은 제품의 디자인, 기능, 품질 등을 종합적으로 분석해 피드백을 제공하는 식이죠.
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VLM의 활용 범위는 매우 광범위합니다. 전자상거래에서는 상품 이미지와 설명을 통합 분석해 더 정확한 상품 추천이 가능하고, 보안 분야에서는 CCTV 영상과 상황 정보를 결합해 더 정확한 이상 징후 탐지가 가능합니다. 교육 분야에서도 학습 자료의 이미지와 텍스트를 함께 분석해 학생들에게 맞춤형 설명을 제공할 수 있게 됐습니다. 또한, 의료 영상 판독 시 이미지와 환자의 증상 기록을 함께 분석하거나, 자율주행 차량이 도로 상황과 교통 신호를 종합적으로 해석하는 데도 활용될 수 있습니다.
비전 AI 플랫폼 기업 '슈퍼브에이아이' 역시 기업의 수요에 맞춰 자사 플랫폼을 멀티모달 기반으로 확장했습니다. CCTV 등에 멀티모달 비전 AI를 적용해 자연어로 영상 데이터를 검색할 수 있는 기능을 구현했습니다.
슈퍼브에이아이 "비전 AI에 언어모델 결합...산업 AI 가속할 것"[AI타임스]
VLM이 발전하면서 특히 주목하고 있는 분야는 로봇입니다. 로봇공학과 VLM의 결합으로 인해 로봇이 주변 환경을 시각적으로 인식하고 사용자의 자연어 명령을 이해해 적절한 행동을 취하는 것이 가능해졌습니다.
아래 기고는 스마트물류 분야에서의 VLM 활용에 대해 언급하고 있습니다. 기고 내용에 따르면, 기존에는 로봇에 특정 행동을 하도록 프로그래밍을 하거나 행동 지침을 입력해야 했지만, 생성형 AI 기술이 적용되면서 로봇이 스스로 상황을 인식하고 분석해 작업 수행 명령을 생성하게 됐습니다. 이를 통해 로봇의 활용도는 무궁무진해질 것으로 예상됩니다.
참고 기사 : [특별기고] 생성형 AI가 가져올 물류혁신 [물류신문]
물론 VLM 기술에도 여전히 과제가 남아있습니다. 복잡한 시각 정보의 정확한 해석, 윤리적 판단이 필요한 상황에서의 의사결정, 실시간 처리 속도 개선 등이 주요 과제로 꼽힙니다. 학습 데이터의 편향성 문제나 오인식으로 인한 잠재적 위험도 고려해야 할 사항입니다.
그럼에도 불구하고 VLM은 계속 발전하며 일상생활과 산업 현장에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 특히 증강현실(AR)과 같은 시각적 경험이 핵심인 기술과 결합해 새로운 가능성을 열어갈 것으로 예상됩니다. 인간과 AI가 더욱 자연스럽고 직관적으로 소통하는 미래가 우리 눈앞에 다가오고 있습니다.