자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV)이 어떻게 함께 작동하여 더 스마트한 크로스 모달 AI 시스템으로 산업을 혁신할 수 있는지 알아보세요.
자연어 처리(NLP) 와 컴퓨터 비전(CV) 은 최근 몇 년 동안 많은 인기를 얻고 있는 인공지능(AI) 의 두 가지 분야입니다. AI의 발전 덕분에 이 두 분야는 이제 그 어느 때보다 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다.
그 좋은 예가 바로 자동 이미지 캡션입니다. 컴퓨터 비전은 이미지의 내용을 분석하고 이해하는 데 사용할 수 있으며, 자연어 처리는 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 자동 이미지 캡션은 일반적으로 소셜 미디어 플랫폼에서 접근성을 개선하고 콘텐츠 관리 시스템에서 이미지를 효율적으로 구성하고 태그를 지정하는 데 사용됩니다.
NLP와 비전 AI의 혁신으로 다양한 산업 분야에서 이러한 사용 사례가 많이 생겨났습니다. 이 글에서는 NLP와 컴퓨터 비전에 대해 자세히 살펴보고 두 기술의 작동 방식에 대해 논의합니다. 또한 이 두 기술을 함께 사용하는 흥미로운 애플리케이션도 살펴볼 것입니다. 시작해 보겠습니다!
NLP는 컴퓨터와 인간의 언어 간의 상호 작용에 초점을 맞춥니다. 기계가 텍스트나 음성을 의미 있는 방식으로 이해하고 해석하며 생성할 수 있게 해줍니다. 번역, 감정 분석 또는 요약과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
한편 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 동영상을 분석하고 작업하는 데 도움을 줍니다. 사진 속 물체 감지, 얼굴 인식, 물체 추적 또는 이미지 분류와 같은 작업에 사용할 수 있습니다. 비전 AI 기술을 통해 기계는 시각적 세계를 더 잘 이해하고 상호 작용할 수 있습니다.
컴퓨터 비전과 통합하면 NLP는 텍스트와 이미지를 결합하여 시각적 데이터에 의미를 더하고 더 깊이 이해할 수 있습니다. "그림은 천 마디 말의 가치가 있다"는 속담처럼, 텍스트와 결합하면 훨씬 더 강력해져 더 풍부한 인사이트를 제공합니다.
휴대폰이 사진에서 텍스트를 번역할 때처럼 일상적인 도구에서 알게 모르게 NLP와 컴퓨터 비전이 함께 작동하는 것을 본 적이 있을 것입니다.
실제로 Google 번역은 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 모두 사용하여 이미지에서 텍스트를 번역합니다. 다른 언어로 된 도로 표지판의 사진을 찍으면 컴퓨터 비전이 텍스트를 식별하고 추출한 다음 NLP가 이를 원하는 언어로 번역합니다.
NLP와 CV는 함께 작동하여 프로세스를 원활하고 효율적으로 만들어 사용자가 여러 언어의 정보를 실시간으로 이해하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이러한 원활한 기술 통합으로 커뮤니케이션 장벽이 허물어집니다.
다음은 NLP와 컴퓨터 비전이 함께 작동하는 몇 가지 다른 애플리케이션입니다:
이제 컴퓨터 비전과 자연어 처리가 어떻게 사용되는지 살펴보았으니, 이제 이 두 가지를 결합하여 크로스 모달 AI를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
크로스 모달 AI는 컴퓨터 비전의 시각적 이해와 NLP의 언어 이해력을 결합하여 텍스트와 이미지 전반의 정보를 처리하고 연결합니다. 예를 들어 의료 분야에서 크로스 모달 AI는 엑스레이를 분석하고 잠재적인 문제에 대한 명확한 서면 요약을 생성하여 의사가 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
자연어 이해는 의도와 문맥, 의미, 어조, 구조를 분석하여 텍스트에서 의미를 해석하고 추출하는 데 중점을 둔 NLP의 특수한 하위 집합입니다. NLP는 원시 텍스트를 처리하는 반면, NLU는 기계가 인간의 언어를 더 효과적으로 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 구문 분석은 기계가 이해할 수 있는 구조화된 형식으로 작성된 텍스트를 변환하는 NLU 기술입니다.
NLU는 시각 데이터에 이해해야 하는 텍스트가 포함되어 있을 때 컴퓨터 비전과 함께 작동합니다. 컴퓨터 비전은 광학 문자 인식(OCR)과 같은 기술을 사용하여 이미지, 문서 또는 동영상에서 텍스트를 추출합니다. 영수증 스캔, 간판의 텍스트 읽기, 손글씨 메모 디지털화 등의 작업이 여기에 포함될 수 있습니다.
그런 다음 NLU는 추출된 텍스트를 처리하여 의미, 문맥, 의도를 이해합니다. 이러한 조합을 통해 시스템은 단순히 텍스트를 인식하는 것 이상의 작업을 수행할 수 있습니다. 영수증에서 비용을 분류하거나 어조와 정서를 분석할 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 NLU는 함께 시각적 텍스트를 의미 있고 실행 가능한 정보로 변환합니다.
프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(LLM) 및 시각 언어 모델(VLM)과 같은 생성형 AI 시스템이 원하는 출력을 생성할 수 있도록 명확하고 정확하며 상세한 입력 프롬프트를 설계하는 프로세스입니다. 이러한 프롬프트는 AI 모델이 사용자의 의도를 이해하는 데 도움이 되는 지침 역할을 합니다.
효과적인 프롬프트 엔지니어링을 위해서는 모델의 기능을 이해하고 정확하고 창의적이거나 통찰력 있는 응답을 생성하는 능력을 극대화할 수 있는 입력을 만들어야 합니다. 이는 텍스트와 이미지 모두에서 작동하는 AI 모델의 경우 특히 중요합니다.
OpenAI의 DALL-E 모델을 예로 들어보겠습니다. '말을 타고 있는 우주비행사의 실사 이미지'를 만들어 달라고 요청하면 사용자의 설명에 따라 정확히 그 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 그래픽 디자인과 같이 전문가가 텍스트 아이디어를 시각적 모형으로 빠르게 전환하여 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있는 분야에서 매우 유용합니다.
이것이 컴퓨터 비전과 어떻게 연결되는지 궁금하실 텐데요, 그냥 제너레이티브 AI가 아닌가요? 사실 이 둘은 밀접한 관련이 있습니다. 제너레이티브 AI는 컴퓨터 비전의 토대를 기반으로 완전히 새로운 시각적 결과물을 만들어냅니다.
텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하는 생성형 AI 모델은 텍스트 설명과 함께 이미지가 포함된 대규모 데이터 세트를 학습합니다. 이를 통해 언어와 사물, 질감, 공간 관계와 같은 시각적 개념 간의 관계를 학습할 수 있습니다.
이러한 모델은 실제 이미지에서 물체를 인식하는 등 기존의 컴퓨터 비전 시스템과 같은 방식으로 시각 데이터를 해석하지 않습니다. 대신, 이러한 개념에 대한 학습된 이해를 사용하여 프롬프트에 따라 새로운 시각적 이미지를 생성합니다. 이러한 지식을 잘 만들어진 프롬프트와 결합함으로써 생성형 AI는 사용자의 입력과 일치하는 사실적이고 상세한 이미지를 생성할 수 있습니다.
질문 답변 시스템은 자연어 질문을 이해하고 정확하고 관련성 있는 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 시스템은 정보 검색, 의미 이해, 딥 러닝과 같은 기술을 사용하여 쿼리를 해석하고 응답합니다.
OpenAI의 GPT-4o와 같은 고급 모델은 시각적 질문 답변(VQA)을 처리할 수 있으므로 이미지에 대한 질문을 분석하고 답변할 수 있습니다. 하지만 GPT-4o는 컴퓨터 비전 작업을 직접 수행하지 않습니다. 대신 특수 이미지 인코더를 사용하여 이미지를 처리하고 특징을 추출한 후 언어 이해와 결합하여 답변을 제공합니다.
다른 시스템은 컴퓨터 비전 기능을 완전히 통합하여 한 단계 더 발전할 수 있습니다. 이러한 시스템은 이미지나 동영상을 직접 분석하여 물체, 장면 또는 텍스트를 식별할 수 있습니다. 자연어 처리와 결합하면 시각적 콘텐츠에 대한 보다 복잡한 질문을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 시각적 요소를 감지하고 해석하여 "이 이미지에 어떤 물체가 있는가?" 또는 "이 영상에 누가 있는가?"라는 질문에 답할 수 있습니다.
제로 샷 학습 (ZSL) 은 AI 모델이 특별히 학습하지 않고도 보이지 않는 새로운 작업을 처리할 수 있도록 하는 머신 러닝 방법입니다. 설명이나 의미 관계와 같은 추가 정보를 사용하여 모델이 이미 알고 있는 것(보이는 클래스)을 보이지 않는 새로운 범주에 연결함으로써 이를 수행합니다.
자연어 처리에서 ZSL은 단어와 개념 간의 관계에 의존하여 모델이 학습되지 않은 주제를 이해하고 작업할 수 있도록 도와줍니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전에서도 ZSL은 날개나 깃털과 같은 시각적 특징을 새와 같은 알려진 개념과 연결하여 모델이 이전에 접한 적이 없는 사물이나 장면을 인식할 수 있게 해줍니다.
ZSL은 언어 이해와 시각적 인식을 결합하여 NLP와 CV를 연결하므로 두 가지를 모두 포함하는 작업에 특히 유용합니다. 예를 들어, 시각적 질문에 대한 답변에서 모델은 관련 질문을 이해하면서 이미지를 분석하여 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 이미지 캡션과 같은 작업에도 유용합니다.
자연어 처리와 컴퓨터 비전을 결합하여 텍스트와 이미지를 모두 이해할 수 있는 AI 시스템이 탄생했습니다. 이 조합은 자율주행차가 도로 표지판을 읽는 것부터 의료 진단을 개선하고 소셜 미디어를 더 안전하게 만드는 것까지 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 다양한 분야에서 삶을 더욱 편리하게 만들고 새로운 기회를 열어줄 것입니다.
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