멀티모달 AI란? 보고 듣고 말하는 인공지능의 시대

#멀티모달 기술의 발전 과정

1990년대에 들어서서 멀티모달 인터페이스에 대한 연구가 시작되었으며, 이 시기에는 음성과 제스처, 또는 음성과 필기 같은 결합 기술들이 개발되었습니다 [1]. 2010년대 이후에는 심층 기계학습(deep learning)과 같은 AI 기술이 발전하면서 다양한 유형의 데이터 처리 능력이 크게 발전하기 시작했습니다 [1].

이러한 기술 발전의 흐름 속에서, 인공지능은 텍스트를 읽고 쓰는 도구의 역할을 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태의 정보를 함께 이해하고 생성하는 '오감형 AI'로 발전하고 있습니다 [2]. 멀티모달 AI는 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 여러 모달리티를 동시에 처리하며, 이를 결합하여 더욱 풍부한 맥락으로 답변을 만들어낼 수 있습니다 [2].

기술적인 측면에서, 최신 생성형 멀티모달 모델은 이미지나 소리 같은 입력을 직접 '느끼는' 것이 아니라, 먼저 모달리티별 인코더(encoder)를 통해 입력을 토큰 또는 임베딩이라는 숫자 표현으로 변환합니다 [2]. 이 과정에서 AI는 텍스트와 이미지를 결합하여 더 정확하고 자연스러운 의미를 전달하거나, 다양하고 창의적인 결과물을 생성할 수 있게 됩니다 [1]. 예를 들어, 멀티모달 AI는 인간이 사과를 볼 때 '빨갛다(시각)'와 '아삭한 느낌(경험/언어)'을 함께 떠올리는 것과 유사하게, 텍스트('사과')와 이미지('빨간 둥근 물체') 그리고 소리('아삭') 같은 정보를 같은 의미 공간에서 연결하도록 학습합니다 [2].

이러한 발전은 여러 분야에 활용될 잠재력을 보여줍니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 영상(엑스레이, CT, MRI)과 함께 증상 기록이나 검사 수치 같은 텍스트/구조화 데이터가 결합되어 문서화나 질의응답 등에 활용될 수 있습니다 [2]. 또한, 자율주행의 경우 카메라(시각), 라이다/레이더(거리·형상) 등 여러 센서 정보를 융합하여 주변을 정확하게 인식하는 것이 핵심 과제입니다 [2].

#멀티모달 AI의 기반 기술 및 개념

멀티모달 AI는 사람이 기계와 상호 작용할 때 텍스트, 음향, 이미지 등 여러 정보 유형을 통합하여 사용하는 것을 의미합니다 [1]. 넓은 의미에서 멀티모달은 사람이 사용하는 정보의 유형이 여러 가지인 경우를 뜻하며 [1], AI 분야에서 여러 가지 다른 형태의 모달을 통합하여 동시에 사용하는 것을 말합니다 [1]. 모달리티(modality)는 AI에서 정보가 표현되는 방식을 뜻하며, 텍스트, 이미지, 음성, 영상처럼 서로 다른 신호의 형태가 각각 하나의 모달리티에 해당합니다 [2]. 따라서 멀티모달 AI는 여러 모달리티를 한꺼번에 처리하고 서로 연결하여 해석하는 AI라고 설명할 수 있습니다 [2].

멀티모달 AI가 여러 정보를 통합하는 과정은 다음과 같습니다:

• 데이터 처리 방식: 최신 생성형 멀티모달 모델은 이미지나 소리 같은 입력을 그대로 '느끼는' 것이 아니라, 먼저 모달리티별 인코더를 통해 입력을 토큰 또는 임베딩이라는 숫자 표현으로 바꿉니다 [2].
• 정보 연결: AI는 텍스트, 이미지, 소리 등 각기 다른 형태의 정보를 같은 의미 공간에서 연결하도록 학습합니다 [2]. 예를 들어, 텍스트의 '사과'와 이미지의 '빨간 둥근 물체', 소리의 '아삭' 같은 정보를 연결하려는 시도가 이루어집니다 [2].
• 핵심 기술: 서로 다른 성격의 데이터를 하나로 엮는 핵심은 크로스모달 임베딩(cross-modal embedding)입니다 [2]. 이는 텍스트와 이미지를 함께 학습하여 어떤 캡션이 어떤 이미지와 짝인지 맞히는 방식 등을 통해 이미지와 텍스트 표현을 정렬하는 접근을 보여줍니다 [2].

이러한 기술의 발전은 센서 및 입출력 데이터 처리 능력의 발전에 힘입어 가능해졌으며 [1], 1990년대에 멀티모달 인터페이스 연구가 시작되어 음성과 제스처, 음성과 필기 등의 결합 기술이 개발되었고 [1], 2010년대 이후 심층 기계학습(deep learning) 등의 AI 기술 발전으로 데이터 처리 능력이 크게 발전하였습니다 [1].

#멀티모달 AI의 응용 분야와 요구 역량

의료 분야의 경우, 의료 영상(엑스레이, CT, MRI)뿐만 아니라 증상 기록이나 검사 수치 같은 텍스트 및 구조화 데이터가 함께 존재합니다 [2]. 따라서 의료 분야의 멀티모달 모델은 의료 영상과 임상 텍스트를 함께 활용하여 문서화(예: 예비 판독문/리포트 초안), 질의응답, 진단 보조 등 다양한 가능성을 연구하고 있습니다 [2]. 자율주행 기술의 핵심 과제는 주변을 정확히 인식하는 것이며, 이를 위해 카메라(시각)와 라이다/레이더(거리·형상) 등 여러 센서 정보를 융합하는 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다 [2]. 멀티모달 기술은 단순히 재미있는 기능을 넘어, 서로 다른 데이터가 함께 존재하는 현실 문제(의료, 교통, 업무 자동화)를 해결하기 위한 도구로 주목받고 있습니다 [1]. 또한, 멀티모달 AI가 에이전트의 형태로 발전할 경우, 사용자가 스마트폰 카메라로 냉장고 안을 비추며 "지금 있는 재료로 만들 수 있는 요리"를 요청하면, AI가 재료를 인식하여 레시피를 제안하는 식의 경험 확장이 가능할 수 있습니다 [2].

관련 영상: 인공지능 기초 멀티모달 LLM의 개념과 기술, AI가 변화를 이끄는 방법!

#정리

멀티모달 AI는 인공지능을 '글을 주고받는 프로그램'에서 '세상을 함께 보고 듣는 파트너'로 바꾸고 있습니다. 이제 중요한 건 정확한 명령어가 아니라, 무엇을 보여주고 무엇을 물을지입니다. 사진 한 장, 목소리 한 마디로 AI를 활용하는 습관을 들이면, 이 기술의 편리함을 가장 빠르게 체감할 수 있습니다.

#참고 자료

1. 멀티모달 - TTA정보통신용어사전 — terms.tta.or.kr
2. 알고보니 사이언스 ‘눈과 귀가 달린 AI ?’ 인간을 닮아가는 멀티모달AI — scienceall.com

이 글은 위 참고 자료를 바탕으로 정리했습니다. 제품 사양·서비스 정책은 바뀔 수 있으니 최신 내용은 공식 안내에서 확인해 주세요.