UNIST "멀티모달 AI가 더 잘 배우는 이유 수학적으로 규명" 작성일 06-28 41 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">"서로 다른 형태 데이터가 학습 오차 완화…'강건성' 향상"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="G8Qqb4iPXZ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c11a3d592ce6c6f953f7f0fe451e7799e3fd6bc25caed05ba979b69ccc144cc5" dmcf-pid="H6xBK8nQZX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="UNIST 윤성환 교수(왼쪽)와 이재준 연구원 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/yonhap/20260628110116275eikt.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="YY7HZ02ut5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/28/yonhap/20260628110116275eikt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> UNIST 윤성환 교수(왼쪽)와 이재준 연구원 [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="15250b4a1d190793152fddf1879bd4473e37c7babbd607b695a2f88ffef20e45" dmcf-pid="XPMb96LxHH" dmcf-ptype="general">(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 이미지나 영상, 음성, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 함께 학습하는 '멀티모달(Multimodal) 인공지능(AI)'이 한 종류의 데이터만 학습한 AI보다 더 정확하고 안정적인 이유를 국내 연구진이 수학적으로 규명했다.</p> <p contents-hash="246f3bf897182bcd59e6eb0d5b49231fcdc11b325ee5a6d3949aec127d9cfa09" dmcf-pid="Z24U79RfGG" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 윤성환 교수팀이 멀티모달 AI가 단일 모달 AI보다 더 좋은 성능을 내는 원리를 '손실 지형'의 평탄화 관점에서 설명했다고 26일 밝혔다.</p> <p contents-hash="cc745d9b8fcce8124f65918ad1bd92caefd8ffa666a06cbfe0636ba69d1d5b26" dmcf-pid="5V8uz2e41Y" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 멀티모달 학습은 서로 다른 '모달리티'(입력하는 정보의 형태) 데이터를 함께 활용해 AI가 같은 대상이나 상황을 더 잘 이해하도록 하는 학습 방식이다. 일반적으로 단일 모달 학습보다 성능이 뛰어나다고 알려졌지만, 그 이유를 실제 딥러닝 과정과 연결해 설명하는 이론적 근거는 부족했다.</p> <p contents-hash="ec9f23c687e6d7ced881736849ed4064ee3d04140dfd59fe9093c0af606675a6" dmcf-pid="1f67qVd8tW" dmcf-ptype="general">연구팀은 여러 모달리티 데이터를 함께 학습할 때 손실 지형이 더 평탄해져 배우지 못한 상황에 대응하는 능력인 '강건성'이 향상되는 것을 확인했다.</p> <p contents-hash="7603bee086c3df57b9ec93c43799a2e4fac2fb92ba5a510ec1e7181f433f9165" dmcf-pid="t4PzBfJ6ty" dmcf-ptype="general">손실 지형은 AI가 학습 과정에서 겪는 오차와 모델 내부 설정값들의 관계를 산과 골짜기 같은 공간으로 나타낸 개념이다. 넓고 완만하면 경험하지 못한 새로운 데이터가 들어와도 성능을 안정적으로 유지하기 쉽다.</p> <p contents-hash="2d84c58081756fb6dc88315bf1143a6e77adb8b38f1bb2d06a3e44edfde51ff8" dmcf-pid="F8Qqb4iPYT" dmcf-ptype="general">연구팀은 손실 지형이 평탄화되는 이유를 서로 다른 데이터가 오차의 거친 변화를 평균 내듯이 완화하는 수학적 '합성곱 스무딩 효과'(하나의 함수에 다른 데이터 분포를 합성곱해 급격한 변화나 불규칙한 성분을 완화하는 현상)로 설명했다.</p> <p contents-hash="bc588b0bf7d1f68bd5a3cbc9a00ffb3fac16b8f14bdecc0a9b449c9602f49dfa" dmcf-pid="36xBK8nQ5v" dmcf-ptype="general">이미지 하나만 보고 학습할 때 생기는 뾰족한 오차 변화가 음성이나 문장 정보와 함께 학습되면서 눌리고 퍼지는 것이다.</p> <p contents-hash="8213f0cb5357df395ec39b009daa02c272c6ec19dce445ff76ef6583a37d7428" dmcf-pid="0PMb96LxXS" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 증명을 기반으로 멀티모달 학습 성능을 더 높일 수 있는 새로운 '분포 기반 멀티모달 학습'(DML·Distributional Multimodal Learning)도 제안했다.</p> <p contents-hash="4ac2c86ae9e90076e0a16bd18f4ac7a6cfc80b67cb58d664172da527295c19e2" dmcf-pid="pQRK2PoMtl" dmcf-ptype="general">기존 멀티모달 학습은 이미지 하나와 그에 정확히 대응하는 음성이나 문장 하나를 고정된 쌍으로 묶어 학습하는 반면, DML은 같은 정답 범주 안에서 서로 다른 모달리티 데이터를 무작위로 다시 짝짓는 방식이다. 이 방식은 학습 데이터 조합을 훨씬 다양하게 만들어 평탄화 효과가 극대화된다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="5f114d264c5034c144bcbc58b763f8aa9e18c9321b0de6a9114e0ede2659373f" dmcf-pid="UQRK2PoMHh" dmcf-ptype="general">성능 실험에서 DML은 정해진 데이터 쌍만 학습하는 방식보다 분류 정확도가 높았고, 사진을 보고 설명문을 찾거나 설명문을 읽고 사진을 찾는 실험에서도 더 정답을 많이 맞혔다.</p> <p contents-hash="9642c2cffd5585fc0ed65c0e74319f67879797dd7197598410fc078c5034ff20" dmcf-pid="uxe9VQgRYC" dmcf-ptype="general">연구팀 관계자는 "데이터를 더욱 효율적으로 활용하면서도 외부 노이즈나 교란에도 흔들림 없이 안정적으로 작동하는 강건한 AI를 설계하는 기반 기술이 될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="778cb278027dcdcbe801a49d1d9f30ce06c15251b69e4f5557fba900dc958521" dmcf-pid="7Md2fxae5I" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부, 한국연구재단, 정보통신기획평가원의 지원을 받은 이번 연구는 세계 3대 AI 학회인 '국제머신러닝학회'(ICML)에서 발표될 예정이다. 올해 ICML은 다음 달 6일부터 서울에서 열린다.</p> <p contents-hash="c1032d26a1f0092db257317c42ba1c11d73be66e470d20ed2dec9ca751642d13" dmcf-pid="zRJV4MNdtO" dmcf-ptype="general">yongtae@yna.co.kr</p> <p contents-hash="310597acbd556d770c6c90f2dbf11ec19d0896e82c7d13e6aa2b3c9ad98aa3ae" dmcf-pid="Bdn46eAitm" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 “한국 축구 ‘최대 적’은 대한축구협회”…월드컵 탈락 ‘예견된 참사’ 꼬집은 송영길 06-28 다음 [챗ICT]매도자 아닌 투자자로…원스토어 딜에 담긴 셈법 06-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
