"...Image Caption Generation, Video Description Generation, Real-time Translation, Multilingual Translation 이런것들 다가 사실 똑같은 알고리즘 셋을 써서하는거라고 할 수 있니까요..."
여기서 말하는 알고리즘 셋이라 함은 '어텐션 기반의 멀티모달 트랜스포머(Attention-based Multimodal Transformer)'를 말하는 것이라고 보면 될까요?
1. 이미지 캡션 제너레이션 (Image Caption Generation)
- 설명: 인공지능이 사진(이미지)을 분석하여 그 안에 무엇이 있는지 이해하고, 이를 설명하는 자연어 문장(캡션)을 자동으로 생성하는 기술입니다.
- 예시: 강아지가 공을 가지고 노는 사진을 입력하면 "공을 물고 있는 갈색 강아지"라는 문장을 만들어냄.
2. 비디오 디스크립션 제너레이션 (Video Description Generation)
- 설명: 영상(비디오)의 시각적 내용뿐만 아니라, 시간의 흐름에 따른 동작과 문맥까지 파악하여 요약된 설명이나 이야기를 텍스트로 생성하는 기술입니다.
- 예시: 사람이 요리하는 영상을 분석하여 "남자가 주방에서 칼로 양파를 썰고 있다"는 문장으로 묘사.
3. 리얼 타임 트랜스레이션 (Real-time Translation - 실시간 번역)
- 설명: 음성이나 텍스트를 입력받아 지연 시간 없이 거의 즉시 다른 언어로 변환하여 전달하는 기술입니다.
- 예시: 외국어 화상 회의에서 한국어 사용자가 말할 때, 상대방 화면에 즉시 영어 자막이 표시되는 것.
4. 멀티 랭귀 트랜스레이션 (Multi-language Translation - 다국어 번역)
- 설명: 단일 모델이 여러 언어 쌍(예: 한국어↔영어, 한국어↔일본어 등) 간의 번역을 동시에 수행하거나, 하나의 문장을 여러 언어로 동시에 변환하는 기술입니다.
- 예시: 하나의 문장을 입력하면 한국어, 영어, 중국어, 스페인어 등 10개 국어 자막을 동시에 생성.
어텐션 기반의 멀티모달 트랜스포머(Attention-based Multimodal Transformer)는 텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 서로 다른 유형의 데이터(Modality)를 동시에 처리하고 융합(Fusion)하여 인간과 유사한 수준의 인지 능력을 구현하는 인공지능 모델입니다. 2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처의 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로, 다양한 모달리티 간의 복잡한 연관성을 학습합니다.
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