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[IT뉴스]그 영화 키스씬 언제 나왔더라?...이제 AI가 바로 찾아준다

온카뱅크관리자

2025-11-28 17:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">윤성의 KAIST 전산학부 교수<br>영상 관련 질문에 정답 찾는 AI 모델<br>3가지 모델 혼합해 정확도 높여<br>구글 주최한 대회에서 압도적 1등</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BtaqsepXS3">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f750a67aab0f2027558fab01e8361a75cdd700e468d3beb1f972fef0482dec21" dmcf-pid="bFNBOdUZSF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="윤성의 KAIST 전산학부 교수팀이 영상에 대한 질문에 정확한 답을 찾아주는 인공지능(AI)을 개발해 구글이 주관한 ‘영상 근거 기반 질의응답’ 대회에서 1등을 차지했다. [사진=구글 이미지FX로 생성]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/mk/20251128170602849doof.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="z1k8yN9Ulp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/mk/20251128170602849doof.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            윤성의 KAIST 전산학부 교수팀이 영상에 대한 질문에 정확한 답을 찾아주는 인공지능(AI)을 개발해 구글이 주관한 ‘영상 근거 기반 질의응답’ 대회에서 1등을 차지했다. [사진=구글 이미지FX로 생성]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="8c25ee93cf31c8153d1d81b9040fdc62466c76b5e99f068776011e2b2da96ae5" dmcf-pid="K3jbIJu5Ct" dmcf-ptype="general">
           “영화에서 주인공이 도넛을 먹는 장면이 언제쯤 나와?”
          </div>
          <p contents-hash="37cfe26f69cdbc212b46177aa663906224316ed01c86ea6ceee54c05f2255a01" dmcf-pid="90AKCi71S1" dmcf-ptype="general">긴 영상에서 특정 장면이 잘 기억나지 않을 때, 영상을 일일이 돌려보면서 장면을 찾았던 경험이 다들 한 번씩 있을 것이다. 앞으로는 이 같은 수고를 하지 않아도 된다. 인공지능(AI)에 간단한 명령만 하면 빠르게 원하는 장면을 찾아주는 기술이 개발됐다.</p>
          <p contents-hash="4caeb86d879cd0f265bcf48d36e625a0f5388b4b5bf143c81b00a5e5cf5a70d2" dmcf-pid="2pc9hnztW5" dmcf-ptype="general">윤성의 KAIST 전산학부 교수팀이 세계적 권위의 컴퓨터 비전 학회 ICCV 2025에서 열린 인지 테스트 대회의 영상 근거 기반 질의응답 부문에서 1위를 차지했다.</p>
          <p contents-hash="2899d34b7b11c40cfb42c23e3d3567f4b0b23750b9992a3d96b5bfdf40592677" dmcf-pid="VUk2lLqFvZ" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드가 주관하는 이 대회는 영상·음성·텍스트 등 다양한 데이터를 종합적으로 이해하는 멀티모달 AI의 인지 및 추론 능력을 평가한다.</p>
          <p contents-hash="89c1d86c5280bf84d8fee1c4cc30124810a90686b65e628960e6d9cd492e83ff" dmcf-pid="fntkbWaevX" dmcf-ptype="general">지금까지 AI는 주로 텍스트 기반이었다. 수백 쪽의 PDF 파일을 AI에게 요약해달라는 건 매우 익숙한 일이지만, 긴 영상을 요약하거나 처리하는 일은 아직 제약이 많았다. 다만 최근에는 멀티모달 AI가 빠르게 발전하면서 음성, 그림, 영상도 점차 능숙하게 처리하고 있다.</p>
          <p contents-hash="272b5ebb7d3173040ec43a54e251ad2cf62a50610adef32161067fa1d0b944f4" dmcf-pid="4LFEKYNdhH" dmcf-ptype="general">대회 주최 측에서 먼저 10~30초짜리의 비디오 클립 1만 개를 제공하면, 대회에 참가한 연구팀들은 이 영상에서 답을 찾는 AI를 개발한다. 평가에서는 얼마나 정확하게 답을 찾는지를 중점적으로 본다.</p>
          <p contents-hash="61eb3ecb775f26f10480bb92394906b70978dc104ab698e5a24890e105e76ecd" dmcf-pid="8o3D9GjJlG" dmcf-ptype="general">연구팀은 영상 전체를 무작정 분석하는 기존 방식과 달리, AI가 정답을 위해 꼭 필요한 핵심 장면을 먼저 찾아내도록 기술을 설계했다.</p>
          <p contents-hash="fd777e19a45ea144a4ea791c9b006424a8b704e71f438a5265b4405c7580595c" dmcf-pid="6g0w2HAiTY" dmcf-ptype="general">제미나이 2.5 PRO 등 3개의 AI 모델을 사용해 영상을 분석해 질문의 답이 들어있는 핵심 장면을 뽑아낸다. 1분짜리 영상이 있다면 그 중 몇 초 구간을 살펴봐야 하는지 먼저 추려내는 것이다. 이후 그 장면을 기준으로 앞뒤 시간대의 움직임을 정밀하게 추적해 답을 찾는다.</p>
          <p contents-hash="c71ec115de109dc5521181470412ec421339a659e3336c33a556cbb9d2d48c81" dmcf-pid="PaprVXcnWW" dmcf-ptype="general">제미나이가 먼저 어느 순간을 봐야 하는지를 추론해 핵심 장면을 찾으면, 또다른 멀티모달 AI 모델인 ‘Molmo-7B’가 해당 장면의 사람이나 사물의 정확한 위치를 파악한다. 이후 메타가 개발한 ‘SAM2’ 모델이 해당 장면의 맥락을 파악해 오류를 줄인다.</p>
          <p contents-hash="da160ad88683544a0230748a512c9d32ff87e2636b3ccc85a71712e6e1d7dcc4" dmcf-pid="QNUmfZkLvy" dmcf-ptype="general">이는 한 가지의 AI 모델 만으로는 해낼 수 없는 작업이다. 윤 교수는 각 모델의 장점을 파악한 뒤 이를 융합해 정확도를 높였다. 덕분에 AI는 ‘영상에 나오는 가방에 몇 개의 물건을 집어 넣었는가?’, ‘사람이 잡고 있는 물건에 손잡이가 있나?’ 같은 다소 복잡한 질문에도 정확한 답을 내놨다.</p>
          <p contents-hash="8f3ecb9642d2f0d690ae88e3c5b04300cfc29069fc55acec2c0c7ccc874e9822" dmcf-pid="xjus45EolT" dmcf-ptype="general">정확한 답의 핵심은 질문을 얼마나 제대로 이해하는지에 있었다. 윤 교수는 “우선 질문에 담긴 특징들을 먼저 뽑아내고, 영상을 구성하는 이미지 프레임에서도 특징들을 뽑아낸 다음에 두 특징들 간의 관계를 분석하는 방식”이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="b5f203d12ccc5ab849003c26ec7dac2cdedb43170560aca75e53f8321ce14f83" dmcf-pid="ypc9hnztCv" dmcf-ptype="general">이번에 1등을 차지한 윤 교수의 AI는 ‘고차 추적 정확도’ 지표에서 0.4968점을 기록해 2위인 미국 콜럼비아대의 0.4304점을 압도적인 첨수 차로 따돌렸다. 전년도 우승 기록인 0.2704점과 비교하면 약 두 배에 가까운 성과다.</p>
          <p contents-hash="1e952f57ded372ec7656dd5d398109b1d67418000387fae01120fe6760c8aa1b" dmcf-pid="WUk2lLqFlS" dmcf-ptype="general">최근 피지컬 AI에 대한 수요가 커지면서 해당 기술이 가진 산업적 잠재력도 함께 커졌다. 자율주행 AI에서는 사고 위험이 있는 순간을 정확히 포착하거나, 보안·감시 시스템에서 중요한 장면을 빠르게 찾아낼 수 있다.</p>
          <p contents-hash="f193aef78c03b668f46263cafbc545df99c8e421fe2261fc8b7b74139beb7754" dmcf-pid="YuEVSoB3hl" dmcf-ptype="general">윤 교수는 “로봇에게 무언가를 시키려면 로봇이 인식하는 영상을 정확하게 분석할 수 있어야 한다”며 “이번 기술로 인해 로봇이 근거를 갖고 정확하게 판단할 수 있게 됐다”고 했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d640ea010c5c03f2b6605d5fb9d02e555a6702346449810778587a62ce5bd98f" dmcf-pid="G7Dfvgb0Th" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="윤성의 KAIST 전산학부 교수. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/mk/20251128170604163nosu.png" data-org-width="700" dmcf-mid="qy7O81Dgh0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/28/mk/20251128170604163nosu.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            윤성의 KAIST 전산학부 교수. [사진=KAIST]
           </figcaption>
          </figure>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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