멀티모달 AI를 아시나요?
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 한 번에 처리하는 AI 기술을 의미해요. 최근 미국의 정보 기술 및 자문회사인 가트너(Gartner)가 주목해야 할 최신 AI 트렌드 중 하나로 멀티모달 AI를 꼽으며, 향후 5년 내에 조직에 큰 영향을 미칠 잠재력 있는 기술이라 설명했어요. 왜 멀티모달AI가 잠재력 있는 기술로 불리는지, 멀티모달 AI가 무엇인지 본격적으로 알아볼까요?
멀티모달 AI, 네가 궁금해
멀티모달 AI(MultiModal AI)는 무엇일까요?
멀티모달 AI는 다양한 유형의 데이터를 이해하고 분석하는 인공지능 기술을 의미해요. 여기서 '모달리티(modality)'는 데이터의 형식을 뜻하며, 텍스트(글이나 문서), 이미지(사진이나 그림), 오디오(소리나 음성), 비디오(동영상) 등이 포함됩니다. 즉, 멀티모달 AI는 AI가 여러가지 모달리티(Modalities)를 이해하고 함께 활용하는 것을 의미해요.
멀티모달 AI는 다양한 모달리티(Modalities) 즉, 언어적, 시각적, 청각적 정보를 이해하고 통합적으로 처리하는데, 마치 사람처럼 여러 감각을 통해 정보를 받아들이고 처리하는 능력 때문에 '사람처럼 생각하는 AI'로도 불립니다. 우리가 AI에게 음성으로 질문하고 텍스트나 이미지로 답변을 받는 것도 멀티모달 AI에 속해요.
그렇다면 멀티모달 AI와 기존 AI는 어떤 차이가 있을까요?
기존 AI는 주로 '텍스트' 데이터에 초점을 맞추고 있어요. 그 이유는 대부분의 정보가 언어적 정보로 남아있기 때문이에요. 우리가 인터넷에서 무언가를 검색할 때를 떠올려볼까요? 포털 사이트에 검색어를 입력하고 검색결과를 확인해 정보를 습득하곤 하죠. 이처럼 기존 AI도 텍스트 기반 정보를 분석하고 이해하고 처리하는데 중점을 둡니다. 자연어처리(NLP) 같은 모델도 텍스트 데이터 이해와 분석에 초점을 두고 있죠. 하지만 멀티모달 AI는 텍스트는 물론 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 이해할 수 있다는 차이가 있어요. 서로 다른 유형의 데이터를 함께 다룰 수 있기 때문에 기존 AI보다 더 정확한 인사이트를 제공할 수 있죠.
멀티모달 AI가 비즈니스에 미치는 영향
멀티모달 AI의 가장 큰 장점은 특정 산업이나 사례에 국한되지 않고, AI와 인간이 상호작용하는 모든 분야에 적용될 수 있다는 점입니다. 가트너는 현재 AI 솔루션 중 1%만 멀티모달 방식을 사용하고 있지만, 2027년까지 40%로 늘어날 것이라 예측했어요.
멀티모달AI는 사람이 시각, 청각 등 다양한 모달리티를 사용하여 정보를 처리하는 것처럼, 복합적인 데이터를 이해하고 처리하는데 적합해요. 사람들이 다양한 감각을 동시에 이해하듯 멀티모달 AI도 여러 데이터 소스를 한 번에 처리하고 인사이트를 제공할 수 있어, 비즈니스 환경에서 고객 경험을 개선하고 실무자의 의사결정까지 지원할 수 있으리라 기대되고 있답니다.
멀티모달 AI, 이렇게 사용되고 있어요
그렇다면 지금 산업 환경 속에서 멀티모달 AI는 어떻게 활용되고 있을까요?
1. 이미지 검색 및 생성
멀티모달 AI는 텍스트를 이미지로 생성하거나, 이미지를 다시 텍스트로 변환할 수 있어요. 예를 들어 사용자가 인터넷에서 본 귀여운 고양이 사진을 AI에게 제공한다고 가정해볼게요. AI는 사진을 분석해 사진 속 고양이를 묘사하고 특징을 분석하는 것은 물론, 유사한 이미지를 검색하거나 찾는 것도 가능해요. 이런 기술은 상품 검색에도 활용이 가능하겠죠? 그래서 전자상거래, 상품 추천, 광고 등의 마케팅 분야에서도 활용될 수 있어요.
2. 비디오 처리
멀티모달 AI는 영상을 분석해 특정 동작에 대해 설명할 수 있어요. 객체 추적(Object Tracking) 기술은 영상에서 움직이는 객체를 탐지해 해당 객체의 움직임을 추적하는 기술로, 멀티모달 AI는 단순히 객체의 위치를 추적하는 것을 넘어, 객체의 행동이나 동작의 의도를 이해할 수 있어요. 그래서 CCTV 등의 영상 분석, 자율주행, 스포츠에서 유용하게 활용된답니다.
3. 음성 및 텍스트 처리
음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기술과 텍스트를 음성으로 변환하는 TTS (Text-to-Speech) 기술은 음성과 텍스트라는 두 가지 모딜리티를 통합하며, 멀티모달 AI의 중요한 요소로 활용되고 있어요. 특히 협업툴에서 활용도가 높아요. STT 기술은 사용자가 회의록을 따로 정리할 필요없이 음성을 텍스트로 변환해 자동으로 회의록을 작성해요.
TTS를 사용하면 공유 받은 회의록을 음성으로 들으며 업무를 진행할 수 있어 작업 효율성을 극대화할 수 있어요. 또한, 고객 지원 부서에서는 고객이 음성으로 남긴 문의 사항을 텍스트로 변환해 더 빠르고 정확한 업무 대응도 가능해져요. 협업툴을 통한 업무와 협업 진행이 보편화되면서 두 기술의 활용도는 더욱 높아질 것이라 기대되고 있어요.
기존의 단일 모달리티 AI보다 더 직관적이고 정교한 사용자 경험과 인사이트를 제공할 수 있는 멀티모달AI.
멀티모달 AI의 도입은 단순히 새로운 AI를 도입하는 것이 아니라는 사실, 이제 잘 아시겠죠?
멀티모달AI의 탄생과 발전은 비즈니스 환경에서 중요한 의미를 가집니다. 고객의 높은 기대를 충족하고, 정보 접근 방식이 다양해진 현대의 비즈니스 환경에서 멀티모달 AI는 다양한 모달리티를 결합해 풍부한 인사이트를 제공해, 기업의 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회 창출까지 기여할 수 있을 테니까요. 특히 기업 생산성을 높이는데 중요한 역할을 하는 협업툴에서 그 역할이 더욱 되겠죠.
그럼 다음에도 유익한 콘텐츠로 찾아뵐게요!
참고자료
디지털투데이, 멀티모달·오픈소스·특화·에이전트 주목하라...가트너 생성형AI 보고서 발표(2024.10.02)
멀티모달(Multi Modal)AI와 기존 인공지능의 차이점(2024.07.03), https://www.clunix.com/insight/it_trends.php?boardid=ittrend&mode=view&idx=824
동영상 분석을 위한 객체 추적 기술(2023.04.14), https://blog-ko.superb-ai.com/object-tracking-technology-for-video-analysis/
Writer/Editor 최윤영 Graphic Design 조정한
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멀티모달 AI를 아시나요?
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 한 번에 처리하는 AI 기술을 의미해요. 최근 미국의 정보 기술 및 자문회사인 가트너(Gartner)가 주목해야 할 최신 AI 트렌드 중 하나로 멀티모달 AI를 꼽으며, 향후 5년 내에 조직에 큰 영향을 미칠 잠재력 있는 기술이라 설명했어요. 왜 멀티모달AI가 잠재력 있는 기술로 불리는지, 멀티모달 AI가 무엇인지 본격적으로 알아볼까요?
멀티모달 AI, 네가 궁금해
멀티모달 AI(MultiModal AI)는 무엇일까요?
멀티모달 AI는 다양한 유형의 데이터를 이해하고 분석하는 인공지능 기술을 의미해요. 여기서 '모달리티(modality)'는 데이터의 형식을 뜻하며, 텍스트(글이나 문서), 이미지(사진이나 그림), 오디오(소리나 음성), 비디오(동영상) 등이 포함됩니다. 즉, 멀티모달 AI는 AI가 여러가지 모달리티(Modalities)를 이해하고 함께 활용하는 것을 의미해요.
멀티모달 AI는 다양한 모달리티(Modalities) 즉, 언어적, 시각적, 청각적 정보를 이해하고 통합적으로 처리하는데, 마치 사람처럼 여러 감각을 통해 정보를 받아들이고 처리하는 능력 때문에 '사람처럼 생각하는 AI'로도 불립니다. 우리가 AI에게 음성으로 질문하고 텍스트나 이미지로 답변을 받는 것도 멀티모달 AI에 속해요.
그렇다면 멀티모달 AI와 기존 AI는 어떤 차이가 있을까요?
기존 AI는 주로 '텍스트' 데이터에 초점을 맞추고 있어요. 그 이유는 대부분의 정보가 언어적 정보로 남아있기 때문이에요. 우리가 인터넷에서 무언가를 검색할 때를 떠올려볼까요? 포털 사이트에 검색어를 입력하고 검색결과를 확인해 정보를 습득하곤 하죠. 이처럼 기존 AI도 텍스트 기반 정보를 분석하고 이해하고 처리하는데 중점을 둡니다. 자연어처리(NLP) 같은 모델도 텍스트 데이터 이해와 분석에 초점을 두고 있죠. 하지만 멀티모달 AI는 텍스트는 물론 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 이해할 수 있다는 차이가 있어요. 서로 다른 유형의 데이터를 함께 다룰 수 있기 때문에 기존 AI보다 더 정확한 인사이트를 제공할 수 있죠.
멀티모달 AI가 비즈니스에 미치는 영향
멀티모달 AI의 가장 큰 장점은 특정 산업이나 사례에 국한되지 않고, AI와 인간이 상호작용하는 모든 분야에 적용될 수 있다는 점입니다. 가트너는 현재 AI 솔루션 중 1%만 멀티모달 방식을 사용하고 있지만, 2027년까지 40%로 늘어날 것이라 예측했어요.
멀티모달AI는 사람이 시각, 청각 등 다양한 모달리티를 사용하여 정보를 처리하는 것처럼, 복합적인 데이터를 이해하고 처리하는데 적합해요. 사람들이 다양한 감각을 동시에 이해하듯 멀티모달 AI도 여러 데이터 소스를 한 번에 처리하고 인사이트를 제공할 수 있어, 비즈니스 환경에서 고객 경험을 개선하고 실무자의 의사결정까지 지원할 수 있으리라 기대되고 있답니다.
멀티모달 AI, 이렇게 사용되고 있어요
그렇다면 지금 산업 환경 속에서 멀티모달 AI는 어떻게 활용되고 있을까요?
1. 이미지 검색 및 생성
멀티모달 AI는 텍스트를 이미지로 생성하거나, 이미지를 다시 텍스트로 변환할 수 있어요. 예를 들어 사용자가 인터넷에서 본 귀여운 고양이 사진을 AI에게 제공한다고 가정해볼게요. AI는 사진을 분석해 사진 속 고양이를 묘사하고 특징을 분석하는 것은 물론, 유사한 이미지를 검색하거나 찾는 것도 가능해요. 이런 기술은 상품 검색에도 활용이 가능하겠죠? 그래서 전자상거래, 상품 추천, 광고 등의 마케팅 분야에서도 활용될 수 있어요.
2. 비디오 처리
멀티모달 AI는 영상을 분석해 특정 동작에 대해 설명할 수 있어요. 객체 추적(Object Tracking) 기술은 영상에서 움직이는 객체를 탐지해 해당 객체의 움직임을 추적하는 기술로, 멀티모달 AI는 단순히 객체의 위치를 추적하는 것을 넘어, 객체의 행동이나 동작의 의도를 이해할 수 있어요. 그래서 CCTV 등의 영상 분석, 자율주행, 스포츠에서 유용하게 활용된답니다.
3. 음성 및 텍스트 처리
음성을 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 기술과 텍스트를 음성으로 변환하는 TTS (Text-to-Speech) 기술은 음성과 텍스트라는 두 가지 모딜리티를 통합하며, 멀티모달 AI의 중요한 요소로 활용되고 있어요. 특히 협업툴에서 활용도가 높아요. STT 기술은 사용자가 회의록을 따로 정리할 필요없이 음성을 텍스트로 변환해 자동으로 회의록을 작성해요.
TTS를 사용하면 공유 받은 회의록을 음성으로 들으며 업무를 진행할 수 있어 작업 효율성을 극대화할 수 있어요. 또한, 고객 지원 부서에서는 고객이 음성으로 남긴 문의 사항을 텍스트로 변환해 더 빠르고 정확한 업무 대응도 가능해져요. 협업툴을 통한 업무와 협업 진행이 보편화되면서 두 기술의 활용도는 더욱 높아질 것이라 기대되고 있어요.
기존의 단일 모달리티 AI보다 더 직관적이고 정교한 사용자 경험과 인사이트를 제공할 수 있는 멀티모달AI.
멀티모달 AI의 도입은 단순히 새로운 AI를 도입하는 것이 아니라는 사실, 이제 잘 아시겠죠?
멀티모달AI의 탄생과 발전은 비즈니스 환경에서 중요한 의미를 가집니다. 고객의 높은 기대를 충족하고, 정보 접근 방식이 다양해진 현대의 비즈니스 환경에서 멀티모달 AI는 다양한 모달리티를 결합해 풍부한 인사이트를 제공해, 기업의 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회 창출까지 기여할 수 있을 테니까요. 특히 기업 생산성을 높이는데 중요한 역할을 하는 협업툴에서 그 역할이 더욱 되겠죠.
그럼 다음에도 유익한 콘텐츠로 찾아뵐게요!
참고자료
디지털투데이, 멀티모달·오픈소스·특화·에이전트 주목하라...가트너 생성형AI 보고서 발표(2024.10.02)
멀티모달(Multi Modal)AI와 기존 인공지능의 차이점(2024.07.03), https://www.clunix.com/insight/it_trends.php?boardid=ittrend&mode=view&idx=824
동영상 분석을 위한 객체 추적 기술(2023.04.14), https://blog-ko.superb-ai.com/object-tracking-technology-for-video-analysis/
Writer/Editor 최윤영 Graphic Design 조정한
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