Visual Question Answering 개념 완전정리 (VQA, 질의응답, 멀티모달)

시각 정보에 대한 질의응답 시스템을 구현하는 프로젝트를 진행하면서 Visual Question Answering(VQA)의 구조와 작동 원리에 대한 명확한 이해가 필요하다는 것을 절실히 느꼈습니다. 단순히 이미지를 분류하거나 객체를 탐지하는 것과는 다르게, VQA는 이미지에 대한 자유로운 질문을 입력받고 자연어로 된 답변을 생성하거나 선택하는 복합적인 능력을 요구합니다. 이는 컴퓨터비전과 자연어처리가 결합된 대표적인 멀티모달 인공지능 과제로, 실제 활용 범위도 자율주행, 스마트 시티, 헬스케어, 콘텐츠 검색 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 본 글에서는 VQA의 개념, 구조적 특징, 작동 원리 및 활용 예시를 중심으로 이 기술을 정리해 보고자 합니다.

VQA의 정의와 작동 원리 이해

Visual Question Answering은 하나의 이미지와 해당 이미지에 대한 질문을 입력으로 받아, 그에 대한 답변을 자연어로 출력하는 인공지능 시스템입니다. 예를 들어, 한 사진을 제시하고 “사진 속 사람은 무엇을 입고 있나요?”라는 질문을 입력하면, “청색 셔츠”와 같은 답변을 반환하는 방식입니다. 이처럼 VQA는 두 개의 입력(이미지, 질문)을 함께 이해하고, 세 번째 요소인 답변을 생성하는 멀티모달 추론 구조를 가집니다.

기본적인 처리 과정은 다음과 같습니다. 먼저 이미지와 질문을 각각 인코더를 통해 벡터 형태로 임베딩합니다. 이미지 인코더는 보통 CNN 또는 Vision Transformer 계열이 사용되며, 질문은 BERT, RoBERTa, GPT 등의 언어모델이 활용됩니다. 이후 이 두 임베딩 결과를 멀티모달 융합 모듈을 통해 결합하여, 이미지와 질문의 의미 관계를 학습합니다. 마지막으로 답변 디코더 또는 분류기가 이 융합 정보를 바탕으로 적절한 응답을 출력하게 됩니다.

VQA는 크게 두 가지 방식으로 구분됩니다. 하나는 선택형 VQA로, 미리 정의된 답변 후보 중에서 하나를 선택하는 방식이며, 대규모 데이터셋을 바탕으로 정확도를 평가하기 용이하다는 장점이 있습니다. 다른 하나는 생성형 VQA로, 모델이 직접 자연어로 된 답변을 생성합니다. 이 방식은 더 자연스럽고 유연한 대화형 시스템을 구현할 수 있지만, 평가 기준이 모호하고 문장 품질 제어가 어렵다는 점이 과제로 남아 있습니다.

VQA 모델 구조와 멀티모달 융합 방식

VQA 모델은 기본적으로 멀티모달 인코딩 구조를 따릅니다. 이미지와 질문을 각각 다른 인코더로 처리한 후, 이 정보를 통합하여 의미를 추론하고 답변을 도출하는 방식입니다. 초기 VQA 모델들은 이미지 특징과 질문 벡터를 단순히 연결(concatenation)하거나 내적 연산을 수행하는 방식으로 융합하였습니다. 그러나 이러한 방식은 이미지–문장 사이의 복잡한 관계를 반영하는 데 한계가 있었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 멀티모달 어텐션 기반 구조가 도입되었습니다. 대표적으로 BAN(Bilinear Attention Network), MCAN(Multi-modal Co-Attention Network) 등이 있으며, 이들은 이미지와 텍스트 간 상호작용을 동적으로 계산하여 어떤 이미지 영역이 질문과 관련 있는지를 파악할 수 있게 해 줍니다. 최근에는 트랜스포머 기반의 통합 인코더 구조가 주류를 이루고 있으며, 이미지 패치와 질문 토큰을 함께 입력받아 교차 어텐션을 통해 의미를 정렬합니다.

대표적인 최신 모델로는 BLIP, OFA, Flamingo 등이 있으며, 이들은 사전학습 기반의 거대 멀티모달 모델로 VQA를 포함한 다양한 태스크를 동시에 수행할 수 있는 범용성을 갖추고 있습니다. 특히 사전학습된 이미지-텍스트 모델을 활용할 경우, 라벨이 적거나 새로운 질문 유형에도 잘 적응할 수 있어, 실제 응용 시스템 구축 시 학습 비용을 줄이는 데 유리합니다.

또한 VQA 모델의 출력 방식에 따라 분류 기반과 생성 기반으로 나뉘는데, 전자는 Softmax 분류기를 활용하여 정해진 답변 집합에서 하나를 선택하는 구조이며, 후자는 GPT나 T5 디코더 구조를 통해 자연어로 된 문장을 직접 생성하는 방식입니다. 생성형 VQA는 더 복잡한 문장 생성이 가능하다는 점에서 인간과의 상호작용 측면에서 유리합니다.

활용 분야와 기술 적용 시 고려 사항

VQA는 단순한 기술 시연을 넘어서, 다양한 실제 산업 분야에서 응용 가능한 강력한 도구로 평가받고 있습니다. 의료 분야에서는 엑스레이 이미지에 대해 “이 영역은 병변이 맞는가?”와 같은 질문을 통해 진단 보조가 가능하며, 자율주행에서는 차량 주변 이미지에 대해 “보행자가 도로를 건너고 있는가?”와 같은 질의를 통해 상황 인식의 신뢰도를 높일 수 있습니다. 또한 접근성 기술로 활용될 경우, 시각장애인 사용자가 사진이나 콘텐츠에 대해 질문을 던지고 설명을 받을 수 있도록 도와주는 인터페이스로 확장될 수 있습니다.

VQA 시스템을 설계할 때는 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다. 첫째, 질문의 유형 다양성입니다. 단순 사실 확인 질문 외에도, 수량 비교, 위치 판단, 논리적 추론 등을 포함해야 시스템의 유연성과 범용성이 확보됩니다. 둘째, 이미지 품질과 시각적 정보의 다양성입니다. 모델이 다양한 각도, 해상도, 조명 조건에서의 이미지를 처리할 수 있도록 데이터 다양성을 확보해야 합니다.

셋째, 응답의 신뢰성과 설명 가능성입니다. VQA는 단순한 답변 제공을 넘어, 왜 그 답이 도출되었는지에 대한 설명 또는 근거 이미지 영역을 함께 제공함으로써 사용자의 신뢰를 얻는 것이 중요합니다. 이를 위해 시각적 어텐션 맵을 활용하거나, 생성된 응답에 부가적인 설명을 제공하는 기능이 함께 구현되기도 합니다.

결론 – 멀티모달 이해의 출발점이 되는 VQA

Visual Question Answering은 이미지와 언어 정보를 동시에 해석하고, 이로부터 새로운 정보를 추론하는 복합적인 인공지능 기술입니다. 컴퓨터비전, 자연어처리, 멀티모달 인코딩 기술이 집약된 구조로서, 실제 서비스 및 제품에 적용할 수 있는 가능성이 매우 높은 분야입니다. 특히 최근의 트랜스포머 기반 통합 모델들은 VQA뿐 아니라 설명 생성, 검색, 분류 등의 태스크를 함께 수행할 수 있어 활용성이 더욱 확대되고 있습니다.

VQA는 향후 멀티모달 인공지능을 설계하고 기획하려는 이들에게 기초적이면서도 중요한 기술적 기점이 됩니다. 본 글이 VQA 기술을 처음 접하거나, 실제 시스템 도입을 고려하고 있는 분들께 핵심 개념과 구조를 이해하는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.