멀티모달 딥러닝은 여러 개의 모델을 사용하는 인공지능 기술이라고 생각하면 됩니다. 딥러닝이란 기술은 인간의 뇌 구조를 모방하여 한 가지 신경망을 사용하여 데이터를 학습했다면, 멀티모달 딥러닝은 여러 신경망을 사용하여 데이터를 학습하는 기술입니다.
멀티모달 딥러닝이란?
멀티모달 딥러닝이란 여러 개의 모델을 사용하여 학습하는 기술로, 쉽게 말하면 텍스트, 이미지, 음성, 냄새, 맛 등의 여러 종류의 데이터를 함께 사용하여 학습하는 기술이기 때문에 단일 딥러닝 기술보다 고 퀄리티의 결과값을 얻어낼 수 있습니다.
예를 들어보겠습니다.
옷을 구매할 때 단순히 입어보는 행동만 하는 것이 아니라, 입어 보기도 하고, 소재를 만져보고, 설명도 들어보는 등의 종합적인 정보를 받아들여서 구매하는 최종 결정을 할 수 있는 기술이라고 보시면 됩니다.
또한 보안분야에서 사람을 인식할 때 주위 환경이 어둡다고 가정을 하면, 어두운 환경 때문에 정확한 인식을 할 수 없지만 지문과 음성 등의 정보가 추가로 제공된다면 정확한 인식을 할 수 있을 것입니다.
멀티로 학습을 할 수 있는 멀티모달 딥러닝은 단순히 모달의 정보를 합치는 것이 아닙니다. 각 모달 간의 정보를 상호보완적으로 학습을 한다는 특징이 있죠. 텍스트와 이미지를 동시에 분석을 할 때 감정을 인식할 수 있다거나 음성과 영상의 패턴을 분석하여 다음 행동을 예측할 수 있는 기술인 것입니다.
결론적으로, 다양한 정보를 동시에 학습하여 인간에 가깝게 정확하고 풍부한 정보를 제공하는 기술입니다.
따라서, 다양한 분야에서 정확도 높은 결과값을 제공하는데 활용될 수 있죠.
멀티모달 딥러닝 활용분야 및 원리
멀티모달 딥러닝을 쉽게 이해하기 위해서 일반 AI가 할 수 있는 일과 비교하였습니다.
| 활용분야 | 일반AI | 멀티모달 딥러닝 |
| 자연어 처리 | 기계 번역 | 감정 분석 (텍스트 + 음성) |
| 컴퓨터 비전 | 이미지 인식 | 물체 인식 (이미지 + 텍스트) |
| 추천 플랫폼 | 상품 추천 | 맞춤형 추천 (구매이력 + 선호도+ 검색 기록) |
| 자율 주행 | 주변 환경 인식 | 안전 운전 (카메라+라이다+레이더+센서) |
| 로봇 | 물체 조작 | 상호작용 (이미지+음성+텍스트) |
| 게임 | 캐릭터 제어 | 신뢰도 향상 (영상+음성+촉각) |
| 교육 | 학습 콘텐츠 제작 | 개임 맞춤형 학습 제공 (학습 데이터+학습자 정보+평가결과) |
멀티모달 딥러닝의 대표적인 활용 분야를 제시하는 예이며, 실제로는 활용성이 더욱 높을 것으로 보고 있습니다.
멀티모달 딥러닝의 작동 원리
멀티모달 딥러닝의 작동 방식은 정보를 수집하고 이해하고 각각의 정보를 연결해 줌으로써 고 퀄리티의 결과를 얻을 수 있는 원리를 가지고 있죠.
1. 데이터 수집 및 가공
정보를 수집하는 단계입니다.
텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 모달의 데이터를 수집하고 표준화된 방식으로 변환하여 특정한 정보들을 추출합니다.
2. 모달 임베딩
정보를 이해하는 단계입니다.
각 모달의 데이터를 학습할 수 있도록 변환시켜 주고 각 데이터를 처리할 수 있는 AI모델을 각각 사용하여 사람이 쓰는 언어를 기계언어로 바꿔주는 임베딩 과정을 거칩니다.
일반적으로 텍스트는 Word2VEC 모델을 사용하고, 이미지는 CNN 모델을 사용하는 등 모달별 특징을 고려한 모델을 사용합니다.
3. 모달 어텐션
각각의 정보를 연결해 주는 단계입니다.
각각의 모달의 중요도를 계산하고, 가중치를 부여함으로써 학습을 합니다.
4. 모달 퓨전
결과를 도출하는 단계입니다.
각 모달에서 추출한 정보를 결합하여 최종 결과를 만들어 냅니다. 단순히 합치는 것이 아니라 상관관계를 학습하여 고 퀄리티의 결과를 도출하는 단계입니다.
이러한 학습과정을 반복하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.
멀티모달 딥러닝 학습에 사용되는 일반적인 기술
- 딥러닝 : CNN, RNN 등
- 모달 임베딩 : Vord2Vec, BERT 등
- 모달 어텐션 : Self-attention 등
- 모달 퓨전 : Late fusion 등
결론
멀티모달 딥러닝은 인공지능 기술이 여러 개가 동시에 작동되는 기술입니다. 다양한 정보를 한꺼번에 분석하여 놀라울 정도로 정교한 결과를 만들어 낼 수 있기 때문에 일반 딥러닝 기술보다 진화한 기술임에는 틀림없습니다.