테크노트 “하나 가르치면 둘 배우는 AI”...UNIST, 멀티 모달 학습법 개발

인공지능에게 한 유형의 데이터만 가르쳐서, 다른 유형의 데이터 학습을 촉진 시킬 수 있는 학습 방식이 개발됐다. 서로 다른 유형의 데이터 학습에서 꼭 필요하다고 여겨지던 데이터 정렬 작업 없이도 학습이 가능해져 데이터셋 구축 비용 등을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 윤성환 교수팀은 데이터 정렬과 매칭 없이 하나의 데이터 유형만으로 다른 유형의 모델 학습을 촉진 시킬 수 있는 AI 멀티모달 학습 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 멀티모달 학습은 오디오, 이미지, 텍스트와 같이 서로 다른 데이터 모달리티를 결합해 통합적으로 이해하고 처리하는 학습법이다. 멀티 모달 학습을 위해서는 다양한 모달리티 데이터를 정렬하고 이에 대해 쌍을 이루는 라벨링 과정이 필요해 많은 시간과 비용이 소모된다. 또 명확히 짝지어진 데이터가 부족하면 성능이 저하되기까지 했다. 연구팀이 제안한 학습법은 짝지어지지 않은 데이터로도 멀티 모달 학습이 가능하다. 음성과 인간 표정을 함께 분석해 감정을 이해하는 AI 비서나, CT 영상과 진료 기록을 의사처럼 결합해 진단하는 의료AI 구축에 들어가는 비용과 시간을 절감할 수 있다. 연구팀은 텍스트 모델이 이미지 모델 학습

• 이창현 기자
• 2025-05-07 15:07