자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV)이 어떻게 협력하여 더 스마트한 교차 양식 AI 시스템으로 산업을 혁신할 수 있는지 알아보세요.
자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV)이 어떻게 협력하여 더 스마트한 교차 양식 AI 시스템으로 산업을 혁신할 수 있는지 알아보세요.
자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV)은 인공 지능(AI)의 두 가지 뚜렷한 분야로, 최근 몇 년 동안 많은 인기를 얻었습니다. AI의 발전 덕분에 이 두 분야는 그 어느 때보다 상호 연결되어 있습니다.
좋은 예는 자동 이미지 캡셔닝입니다. 컴퓨터 비전은 이미지의 내용을 분석하고 이해하는 데 사용될 수 있으며, 자연어 처리는 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 자동 이미지 캡셔닝은 소셜 미디어 플랫폼에서 접근성을 개선하고 콘텐츠 관리 시스템에서 이미지를 효율적으로 구성하고 태그하는 데 일반적으로 사용됩니다.
NLP와 Vision AI의 혁신은 다양한 산업 분야에서 많은 사용 사례로 이어졌습니다. 이 기사에서는 NLP와 컴퓨터 비전을 자세히 살펴보고 이들이 어떻게 작동하는지 논의할 것입니다. 또한 이러한 기술을 함께 사용하는 흥미로운 응용 프로그램도 살펴볼 것입니다. 시작해 보겠습니다!
NLP는 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용에 중점을 둡니다. 이를 통해 기계는 의미 있는 방식으로 텍스트 또는 음성을 이해, 해석 및 생성할 수 있습니다. 번역, 감성 분석 또는 요약과 같은 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
한편, 컴퓨터 비전은 기계가 이미지와 비디오를 분석하고 작업하는 데 도움이 됩니다. 사진에서 객체 감지, 얼굴 인식, 객체 추적 또는 이미지 분류와 같은 작업에 사용할 수 있습니다. Vision AI 기술을 통해 기계는 시각적 세계를 더 잘 이해하고 상호 작용할 수 있습니다.
컴퓨터 비전과 통합되면 NLP는 텍스트와 이미지를 결합하여 시각적 데이터에 의미를 더하여 더 깊은 이해를 가능하게 합니다. "그림은 천 마디 말의 가치가 있다"는 말처럼 텍스트와 함께 사용하면 더욱 강력해져 풍부한 통찰력을 제공합니다.
아마도 여러분은 일상적인 도구에서 NLP와 컴퓨터 비전이 함께 작동하는 것을 눈치채지 못했을 것입니다. 예를 들어 휴대폰이 사진에서 텍스트를 번역할 때가 그렇습니다.
사실, Google 번역은 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 모두 사용하여 이미지에서 텍스트를 번역합니다. 다른 언어로 된 거리 표지판 사진을 찍으면 컴퓨터 비전이 텍스트를 식별하고 추출하고, NLP는 이를 사용자가 선호하는 언어로 번역합니다.
NLP와 CV는 함께 작동하여 프로세스를 원활하고 효율적으로 만들어 사용자가 언어 간 정보를 실시간으로 이해하고 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이러한 기술의 원활한 통합은 의사 소통 장벽을 허물어줍니다.
다음은 NLP와 컴퓨터 비전이 함께 작동하는 다른 응용 프로그램입니다.
지금까지 컴퓨터 비전과 자연어 처리가 어떻게 사용되는지 살펴보았으니, 이제 이들이 어떻게 결합하여 교차 양식 AI를 구현하는지 살펴보겠습니다.
교차 양식 AI는 컴퓨터 비전의 시각적 이해와 NLP의 언어 이해를 결합하여 텍스트와 이미지 전반의 정보를 처리하고 연결합니다. 예를 들어 의료 분야에서 교차 양식 AI는 X-ray를 분석하고 잠재적인 문제에 대한 명확한 서면 요약을 생성하여 의사가 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU)는 NLP의 특별한 하위 집합으로, 의도, 맥락, 의미론, 어조 및 구조를 분석하여 텍스트에서 의미를 해석하고 추출하는 데 중점을 둡니다. NLP는 원시 텍스트를 처리하는 반면, NLU는 기계가 인간의 언어를 보다 효과적으로 이해할 수 있도록 합니다. 예를 들어 구문 분석은 작성된 텍스트를 기계가 이해할 수 있는 구조화된 형식으로 변환하는 NLU 기술입니다.
NLU는 시각적 데이터에 이해해야 할 텍스트가 포함된 경우 컴퓨터 비전과 함께 작동합니다. 컴퓨터 비전은 광학 문자 인식(OCR)과 같은 기술을 사용하여 이미지, 문서 또는 비디오에서 텍스트를 추출합니다. 여기에는 영수증 스캔, 표지판의 텍스트 읽기 또는 손으로 쓴 메모 디지털화와 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
그런 다음 NLU는 추출된 텍스트를 처리하여 의미, 맥락 및 의도를 이해합니다. 이러한 조합을 통해 시스템은 텍스트를 인식하는 것 이상을 수행할 수 있습니다. 영수증에서 비용을 분류하거나 어조와 감정을 분석할 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 NLU는 함께 시각적 텍스트를 의미 있고 실행 가능한 정보로 전환합니다.
프롬프트 엔지니어링은 대규모 언어 모델(LLM) 및 비전-언어 모델(VLM)과 같은 생성적 AI 시스템을 안내하여 원하는 출력을 생성하도록 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 극대화하는 입력을 제작해야 합니다. 이는 텍스트와 이미지를 모두 사용하는 AI 모델의 경우 특히 중요합니다.
OpenAI의 DALL·E 모델을 예로 들어 보겠습니다. “말을 탄 우주 비행사의 실사 이미지를 만들어줘”라고 요청하면 설명에 따라 정확히 그렇게 생성할 수 있습니다. 이 기술은 전문가가 텍스트 아이디어를 시각적 모형으로 빠르게 전환하여 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있는 그래픽 디자인과 같은 분야에서 매우 유용합니다.
이것이 컴퓨터 비전과 어떻게 연결되는지 궁금할 수 있습니다. 이것은 단순한 생성적 AI가 아닌가요? 둘은 실제로 밀접하게 관련되어 있습니다. 생성적 AI는 컴퓨터 비전의 토대를 기반으로 완전히 새로운 시각적 출력을 생성합니다.
텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성하는 생성적 AI 모델은 텍스트 설명과 쌍을 이루는 대규모 이미지 데이터 세트에 대해 훈련됩니다. 이를 통해 객체, 텍스처 및 공간 관계와 같은 언어와 시각적 개념 간의 관계를 학습할 수 있습니다.
이러한 모델은 실제 이미지에서 객체를 인식하는 것과 같이 기존 컴퓨터 비전 시스템과 동일한 방식으로 시각적 데이터를 해석하지 않습니다. 대신 이러한 개념에 대한 학습된 이해를 사용하여 프롬프트를 기반으로 새로운 시각 자료를 생성합니다. 이 지식을 잘 만들어진 프롬프트와 결합함으로써 생성적 AI는 사용자의 입력과 일치하는 현실감 있고 상세한 이미지를 생성할 수 있습니다.
질의 응답 시스템은 자연어 질문을 이해하고 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하도록 설계되었습니다. 정보 검색, 의미 이해 및 딥 러닝과 같은 기술을 사용하여 쿼리를 해석하고 응답합니다.
OpenAI의 GPT-4o와 같은 고급 모델은 시각적 질의 응답(VQA)을 처리할 수 있습니다. 즉, 이미지에 대한 질문을 분석하고 답변할 수 있습니다. 그러나 GPT-4o는 컴퓨터 비전 작업을 직접 수행하지 않습니다. 대신 특수 이미지 인코더를 사용하여 이미지를 처리하고 특징을 추출한 다음 언어 이해와 결합하여 답변을 제공합니다.
다른 시스템은 컴퓨터 비전 기능을 완전히 통합하여 한 단계 더 나아갈 수 있습니다. 이러한 시스템은 이미지나 비디오를 직접 분석하여 객체, 장면 또는 텍스트를 식별할 수 있습니다. 자연어 처리와 결합하면 시각적 콘텐츠에 대한 더 복잡한 질문을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 시각적 요소를 감지하고 해석하여 “이 이미지에 있는 객체는 무엇입니까?” 또는 “이 영상에 있는 사람은 누구입니까?”와 같은 질문에 답변할 수 있습니다.
제로샷 학습 (ZSL)은 AI 모델이 특정 훈련 없이도 새롭고 보지 못한 작업을 처리할 수 있게 하는 머신러닝 방법입니다. 모델이 이미 알고 있는 것(본 클래스)과 새롭고 보지 못한 범주를 연결하기 위해 설명이나 의미론적 관계와 같은 추가 정보를 사용합니다.
자연어 처리에서 ZSL은 모델이 단어와 개념 간의 관계에 의존하여 훈련받지 않은 주제를 이해하고 작업하는 데 도움을 줍니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전에서 ZSL은 모델이 날개나 깃털과 같은 시각적 특징을 새와 같은 알려진 개념에 연결하여 이전에 접하지 못한 객체를 인식하거나 장면을 인식할 수 있도록 합니다.
ZSL은 언어 이해와 시각적 인식을 결합하여 NLP와 CV를 연결하므로 둘 다 관련된 작업에 특히 유용합니다. 예를 들어, 시각적 질의 응답에서 모델은 관련 질문을 이해하면서 이미지를 분석하여 정확한 응답을 제공할 수 있습니다. 이미지 캡셔닝과 같은 작업에도 유용합니다.
자연어 처리와 컴퓨터 비전을 결합함으로써 텍스트와 이미지를 모두 이해할 수 있는 AI 시스템이 개발되었습니다. 이러한 결합은 자율 주행 자동차가 도로 표지판을 읽도록 돕는 것부터 의료 진단을 개선하고 소셜 미디어를 더 안전하게 만드는 것까지 많은 산업에서 사용되고 있습니다. 이러한 기술이 발전함에 따라 삶을 더 편리하게 만들고 광범위한 분야에서 새로운 기회를 열어줄 것입니다.
자세한 내용은 GitHub 저장소를 방문하여 커뮤니티에 참여하십시오. 솔루션 페이지에서 자율 주행 자동차 및 농업 분야의 AI 애플리케이션을 살펴보십시오. 🚀
