멀티모달 AI 썸네일형 리스트형 Dense Video Captioning: 영상에 텍스트 설명 자동 생성 Dense Video Captioning이란?Dense Video Captioning은 영상의 각 시간 구간별로 상세한 텍스트 설명을 자동 생성하는 인공지능 기술입니다. 기존의 단순한 영상 캡셔닝과 달리, 영상 전체를 여러 의미 있는 구간으로 나누고 각 구간마다 독립적인 설명을 제공합니다. 이는 영상 콘텐츠의 시간적 변화와 복잡한 활동을 정확히 포착하여 사용자에게 풍부한 정보를 전달하는 고도화된 멀티모달 AI 기술입니다.Dense Video Captioning의 핵심 기술 구조시간적 구간 탐지(Temporal Localization)Dense Video Captioning의 첫 번째 단계는 영상에서 의미 있는 활동이나 이벤트가 발생하는 시간 구간을 자동으로 찾아내는 것입니다. 이를 위해 3D CNN이나 .. 더보기 Visual QA: 이미지 이해와 질의응답 결합 기술 Visual QA란 무엇인가?Visual Question Answering(VQA)는 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합한 인공지능 분야입니다. 이 기술은 주어진 이미지를 분석하고, 해당 이미지에 대한 질문을 자연어로 받아 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다. 단순히 이미지 속 객체를 인식하는 것을 넘어, 시각적 정보를 깊이 이해하고 추론하여 복잡한 질문에도 답할 수 있는 고도화된 AI 기술입니다.Visual QA의 핵심 구성 요소컴퓨터 비전 모듈Visual QA 시스템의 첫 번째 핵심 요소는 이미지를 분석하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)이나 최신 Transformer 모델을 활용하여 이미지 속 객체, 장면, 관계성을 파악.. 더보기 멀티모달 학습의 개념과 응용 멀티모달 학습이란 무엇인가?멀티모달 학습(Multimodal Learning)은 인간처럼 여러 감각(시각, 청각, 언어 등)을 통합하여 정보를 이해하고 추론하는 인공지능(AI) 학습 방식입니다. 기존의 단일 모달(single modality) 기반 학습이 하나의 데이터 유형(예: 텍스트만, 이미지만)을 사용하는 것과 달리, 멀티모달 학습은 다양한 종류의 데이터를 동시에 처리하여 복합적인 의미를 이해할 수 있도록 설계되었습니다.예를 들어, 인간은 한 사람의 감정을 파악할 때 음성의 톤, 얼굴 표정, 사용하는 단어 등을 종합적으로 분석합니다. AI가 이러한 멀티센서 정보를 통합적으로 처리하려면 멀티모달 학습이 필수적입니다.멀티모달 데이터의 종류와 특징멀티모달 학습에서 다루는 주요 데이터 유형은 다음과 같습니.. 더보기 AI 연구의 최신 동향과 발전 방향 인공지능(AI) 연구의 현재 위치인공지능(AI)은 더 이상 공상과학 영화 속 이야기나 실험실의 연구 주제에만 머무르지 않습니다. 최근 몇 년간 AI는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자율 주행, 의료 영상 분석, 예측 모델링 등 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 자리매김하였습니다. 그 중심에는 딥러닝(Deep Learning)의 급격한 발전과 컴퓨팅 파워의 비약적인 증가, 그리고 대규모 데이터셋의 접근성이 크게 향상된 점이 있습니다.특히, 트랜스포머(Transformer) 기반의 자연어 처리 모델, 생성형 AI(Generative AI), 강화 학습(Reinforcement Learning)의 실용화 등은 AI 연구의 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다. 이제 AI는 ‘특정 문제 해결 도구’에서 .. 더보기 이전 1 다음
