멀티모달 임베딩 전략 비교 (이미지, 문장, 벡터화)

멀티모달 구현을 위한 프로그래밍 사진


최근 멀티모달 인공지능 프로젝트에 참여하면서 이미지와 텍스트 데이터를 함께 처리하는 구조를 설계할 일이 많아졌습니다. 이 과정에서 가장 중요하게 다뤄야 했던 부분 중 하나는 각기 다른 데이터 타입을 공통된 의미 공간에서 비교하거나 결합할 수 있도록 임베딩하는 전략이었습니다. 텍스트는 문장 구조, 문맥, 어휘 차이를 고려해야 하며, 이미지는 형태, 색상, 질감 등의 시각적 요소를 벡터로 표현해야 합니다. 이러한 서로 다른 모달리티를 통합하기 위해 어떤 임베딩 전략을 선택하느냐에 따라 모델 성능과 확장성이 크게 달라질 수 있습니다. 본 글에서는 멀티모달 인공지능 시스템에서 사용되는 이미지와 텍스트 임베딩 전략들을 비교하고, 그 특성과 장단점, 선택 시 고려해야 할 요소들을 정리하였습니다.

이미지 임베딩 – CNN에서 비전 트랜스포머까지

이미지 임베딩은 시각 정보를 고차원 벡터로 변환하는 과정이며, 컴퓨터비전 모델의 핵심 구성입니다. 초기에는 Convolutional Neural Network(CNN)가 이미지 특징 추출의 표준 방식이었으며, 대표적으로 ResNet, EfficientNet, Inception 등이 널리 활용되었습니다. 이러한 구조는 이미지의 공간 정보를 보존하면서 지역적인 특징을 추출할 수 있도록 설계되었으며, 이미지 분류, 객체 인식, 세그멘테이션 등 다양한 태스크에 적용되어 높은 성능을 보여주었습니다.

하지만 CNN 기반 구조는 글로벌 컨텍스트 파악에 한계가 있고, 계층적으로 추출된 특징들이 각기 다른 의미 공간에 위치하는 경우가 많아, 멀티모달 통합 임베딩에는 다소 제약이 있었습니다. 이를 극복하기 위해 등장한 것이 Vision Transformer(ViT) 기반 임베딩 전략입니다. ViT는 이미지를 일정 크기의 패치로 나눈 후, 이를 시퀀스 형태로 입력하여 전체 이미지를 글로벌하게 해석하는 방식을 사용합니다.

ViT 기반 임베딩은 텍스트에서 사용하는 트랜스포머 구조와 유사하기 때문에, 이미지와 텍스트 임베딩을 동일한 아키텍처 패턴에서 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 멀티모달 모델에서 임베딩 간 정렬(alignment) 성능을 향상시키는 데 큰 도움이 되며, CLIP, BLIP, Flamingo 등 주요 멀티모달 모델에서도 ViT가 이미지 인코더로 활용되는 사례가 늘고 있습니다.

텍스트 임베딩 – 문맥 이해에서 의미 정렬까지

텍스트 임베딩은 자연어 문장을 수치 벡터로 표현하는 과정으로, 단어 간 문맥, 문장 구조, 의미적 유사성 등을 반영해야 합니다. 가장 기본적인 방식은 Word2Vec이나 GloVe처럼 단어 수준의 벡터를 생성하는 것이었지만, 이러한 정적 임베딩은 문맥 반영에 한계가 있었습니다. 이후 등장한 BERT, RoBERTa, T5, GPT 등 트랜스포머 기반의 언어 모델은 문맥을 반영한 동적 임베딩을 생성함으로써 텍스트 표현의 정밀도를 크게 향상시켰습니다.

특히 멀티모달 임베딩에서는 텍스트 표현이 이미지 표현과 얼마나 의미적으로 가까운지를 고려해야 하기 때문에, 텍스트 임베딩의 품질이 전체 시스템의 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어 “강아지가 잔디밭에 누워 있다”라는 문장을 벡터화할 때, ‘강아지’, ‘잔디밭’, ‘누워 있다’의 의미를 각각 정확히 포착하고, 이들을 통합된 표현으로 구성해야 합니다.

멀티모달 모델에서는 이러한 문장을 임베딩한 결과가 이미지 임베딩과 동일한 임베딩 공간에 위치하도록 학습합니다. 이를 위해 Cross-Modal Contrastive Learning이 사용되며, 이미지-문장 쌍의 유사도는 cosine similarity 또는 inner product 등으로 계산됩니다. 텍스트 임베딩의 성능은 프롬프트 품질에도 영향을 받기 때문에, 멀티모달 시스템에서는 프롬프트 설계 또한 중요한 변수로 작용합니다.

공통 임베딩 공간 구축 전략과 모델별 비교

멀티모달 AI에서 핵심은 이미지와 텍스트를 동일한 의미 공간에서 표현할 수 있도록 임베딩 정렬(alignment)을 잘 수행하는 것입니다. 이를 구현하는 대표적인 전략은 CLIP에서 제안된 대조 학습 기반의 이중 인코더 구조입니다. 이 구조는 이미지와 텍스트를 각각 독립된 인코더에서 임베딩한 후, 동일한 임베딩 공간에서의 유사도를 기반으로 학습합니다.

CLIP은 별도의 태스크 지시 없이 텍스트 프롬프트만으로 다양한 분류나 검색이 가능하다는 점에서 유연성과 확장성이 뛰어납니다. 반면 BLIP는 보다 통합적인 구조로, 이미지와 텍스트를 함께 입력받아 멀티모달 attention을 활용하여 더 깊은 의미 통합을 시도합니다. 이를 통해 이미지 캡셔닝이나 VQA와 같은 복합 태스크에서 더 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.

또한 Flamingo, OFA(One For All), Kosmos-1 등은 멀티모달 임베딩을 넘어, 멀티모달 생성까지 가능한 구조를 탑재하고 있으며, 사전학습 단계에서 이미지-텍스트 상호작용을 강화한 학습 기법을 사용합니다. 이러한 구조에서는 텍스트 생성 성능까지 고려하여 임베딩 구조가 설계되며, 학습에 사용되는 데이터셋의 다양성도 임베딩 성능에 중요한 영향을 줍니다.

결론 – 임베딩 전략 선택의 실무적 기준

멀티모달 임베딩 전략은 단순한 벡터화 기술이 아니라, 모델이 서로 다른 모달리티 간 의미를 얼마나 정밀하게 연결할 수 있는지를 결정하는 핵심 요소입니다. 이미지 임베딩에서는 ViT 기반 구조가 점차 주류가 되고 있으며, 텍스트 임베딩에서는 BERT 계열 트랜스포머가 여전히 강력한 성능을 유지하고 있습니다. 그러나 모델의 목적, 응용 분야, 시스템 요구 사항에 따라 어떤 임베딩 구조를 선택할지는 달라질 수 있습니다.

제로샷 분류, 검색 기반 추천, 이미지 설명 생성 등 다양한 목적에 맞춰 공통 임베딩 공간을 어떻게 설계할 것인가는 실무 기획과 모델 개발에서 매우 중요한 판단 기준이 됩니다. 본 글이 멀티모달 인공지능 시스템을 설계하거나 관련 연구를 수행하고자 하는 독자에게 임베딩 전략을 이해하고 비교할 수 있는 실질적인 기초가 되기를 바랍니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...
자세한 내용 보기

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...
자세한 내용 보기

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...
자세한 내용 보기