VLM(Vision Language Model)이란? 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 AI의 진화

AI가 발전하면서 텍스트나 이미지 중 한 가지만 처리하던 방식을 넘어, 여러 종류의 데이터를 함께 이해하는 멀티모달 AI가 주목받고 있습니다. 그 중심에 있는 기술이 시각 정보와 언어 정보를 통합해 처리하는 VLM(Vision Language Model, 비전 언어 모델)입니다.

VLM은 이미지나 동영상 같은 시각 콘텐츠와 텍스트를 함께 분석해 둘 사이의 관계를 파악하고, 질문에 맥락에 맞는 답을 제공합니다. 의료진이 X-ray 이미지를 보여 주며 "이 환자의 폐 상태는 어떤가요?"라고 물으면, VLM이 이미지를 분석하고 의학 지식을 바탕으로 소견을 제시하는 식입니다.

입력도 출력도 자유로운 Any-to-any 모델

VLM은 이미지와 텍스트를 넘어 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 입력을 받고 여러 형태로 출력하는 Any-to-any 모델로 발전하고 있습니다. Meta의 Chameleon, Qwen 2.5 Omni가 대표적이며, Qwen 2.5 Omni는 'Thinker-Talker' 아키텍처로 텍스트 생성과 음성 응답을 동시에 처리합니다.

(Qwen 2.5 Omni 모델 / 이미지 출처: 허깅페이스)

제품 사진을 보여 주며 음성으로 질문하면 AI가 이미지를 분석해 음성으로 답하는, 훨씬 자연스러운 상호작용이 가능해집니다. 시각장애인이나 거동이 불편한 사용자에게 특히 큰 도움이 될 수 있습니다.

작지만 강한 소형 VLM

대형 모델과 함께 소형 VLM도 빠르게 발전하고 있습니다. SmolVLM 모델군은 256M에서 2.2B 파라미터의 작은 크기로도 뛰어난 성능을 보이며, 스마트폰이나 태블릿에서 직접 실행돼 클라우드 연결 없이 실시간 이미지 분석이 가능합니다.

Google DeepMind의 Gemma 3-4B-it는 128k 토큰의 긴 문맥을 처리하면서 140개 이상의 언어를 지원합니다. 다양한 언어권 사용자가 모국어로 이미지에 대해 묻고 답을 받을 수 있어, 글로벌 서비스를 운영하는 기업에게 의미가 큽니다.

자연어로 찾고 나누는 객체 탐지와 분할

(이미지 출처: 허깅페이스)

VLM은 기존 컴퓨터 비전 작업을 더 직관적으로 바꾸고 있습니다. PaliGemma 같은 모델은 "빨간색 자동차 찾기", "줄무늬 고양이 조각 찾기" 같은 자연어 명령만으로 객체 탐지와 분할을 수행합니다. 복잡한 설정이나 별도 훈련 없이도 다양한 객체를 찾아낼 수 있습니다.

(Qwen2.5-VL 모델 / 이미지 출처: 허깅페이스)

Qwen2.5-VL은 UI 요소까지 객체로 인식해 웹사이트와 앱의 사용성 테스트, 자동화된 UI 테스트에도 쓰일 수 있습니다. 소프트웨어 품질 보증과 사용자 경험 개선에 기여하는 부분입니다.

이미지가 담긴 문서도 검색하는 멀티모달 RAG

텍스트 위주였던 문서 검색은 멀티모달 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술로 이미지, 차트, 표가 섞인 문서까지 정확하게 검색할 수 있게 됐습니다. ColPali 같은 모델은 PDF를 이미지로 처리하면서도 텍스트 질의와 가장 관련 있는 페이지를 찾아냅니다.

법률, 의료, 금융처럼 수백 페이지짜리 계약서나 보고서를 다루는 분야에서는 특정 정보를 몇 초 만에 찾을 수 있게 됐습니다. 다국어 문서 처리도 가능해 글로벌 기업의 문서 관리 효율도 높아지고 있습니다.

시간의 흐름까지 이해하는 동영상 분석

VLM은 개별 프레임을 넘어 프레임 사이의 시간적 관계와 연속성까지 파악하는 단계로 나아가고 있습니다. Meta의 LongVU는 DINOv2로 중복 프레임을 걸러 내고, 텍스트 질의와 관련성이 높은 프레임만 골라 분석합니다.

(이미지 출처: 허깅페이스)

Qwen2.5-VL은 다양한 프레임 속도의 영상을 처리하고, 확장된 멀티모달 RoPE로 각 프레임의 절대적 시간 위치를 이해합니다. 실제 시간 흐름에 따른 이벤트의 속도와 순서를 정확히 파악할 수 있어, 스포츠 경기의 플레이 순서 분석이나 제조 공정의 작업 단계별 시간 효율 평가에 활용할 수 있습니다.

화면을 보고 직접 움직이는 AI 에이전트

VLM은 분석을 넘어 실제 행동을 수행하는 에이전트로도 발전하고 있습니다. UI-TARS-1.5, MAGMA-8B 같은 모델은 웹 브라우저, 컴퓨터, 스마트폰 화면을 보면서 버튼을 누르고 양식을 작성하는 등 사용자의 명령을 직접 실행합니다. 쇼핑몰 상품 정보 수집이나 여러 사이트의 정보 비교처럼 반복적인 업무를 자동화할 수 있고, 시각장애인이나 신체적 제약이 있는 사용자를 위한 보조 기술로도 활용될 수 있습니다.

산업 현장의 VLM, 씨이랩 XAIVA

기업의 VLM 도입이 늘고 있지만 데이터 보안, 모델 정확도, 기존 시스템과의 통합은 여전히 과제입니다. 다양한 언어와 문화 맥락 이해, 실시간 처리 속도, 비용 효율성도 중요한 고려 요소입니다.

씨이랩은 이런 과제에 대응해 AI 산업 안전 솔루션 XAIVA(엑스아이바)를 개발했습니다. XAIVA는 VLM 기술을 바탕으로 바이오 제약 특화 솔루션부터 여러 산업의 안전 관리까지 아우르는 AI 플랫폼입니다.

XAIVA On-Device는 바이오 제약 산업에서 주목받는 솔루션으로, 98% 정확도로 1초 안에 검사를 마치는 실시간 모니터링을 제공합니다. 온디바이스 방식이라 기존 시설에 간편하게 설치할 수 있고, SOP 작업 자동화로 일관된 품질 관리가 가능합니다. 청정 등급별로 AI 모델을 선택해 상황에 맞는 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

XAIVA의 가장 큰 강점은 높은 정확도입니다. 건설 현장 안전 관리, 기존 CCTV 인프라 활용, 초고속 영상 데이터 처리, 편리한 UI/UX를 하나로 통합했으며, 작업복 착용 상태 확인, 화재·재난 상황 검출, 작업자 안전사고 검출의 세 가지 핵심 기능으로 산업 현장의 안전성을 높입니다.

고도화된 AI 기술과 현장 맞춤형 기능을 결합한 XAIVA로 산업 현장의 안전 관리와 품질 보증을 함께 실현해 보세요.