✅ 제목: 멀티모달 RAG, 생성형 AI의 진화

AI가 언어의 경계를 넘어 인간처럼 세상을 ‘보고’, ‘듣는’ 시대가 열리고 있습니다. 기존의 텍스트 중심 생성형 AI를 한 단계 더 진화시킨 멀티모달 RAG(Multimodal Retrieval-Augmented Generation)는 차세대 AI 기술로 급부상하고 있습니다. 업계에서는 이 기술이 인공지능의 인지 능력을 인간에 한층 더 가깝게 만들 혁신으로 주목하고 있습니다.

1. 멀티모달 RAG란?

멀티모달 RAG(Multimodal Retrieval-Augmented Generation, MM-RAG)는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 표, 코드 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 통합적으로 검색하고 처리할 수 있는 RAG 기법입니다. 기존의 RAG는 주로 텍스트 기반 정보를 검색하고 이를 바탕으로 자연어 응답을 생성하는 방식이었으나, 멀티모달 RAG는 복수의 모달리티를 함께 다룸으로써 인공지능의 이해 범위를 확장한다는 점에서 한층 발전된 기술로 평가받고 있습니다.

이 기술의 핵심 구성 요소는 다음 네 단계로 나뉩니다.

• 멀티모달 인코딩(Encoding): 텍스트, 이미지, 표 등 다양한 형태의 입력 데이터를 각 모달리티에 특화된 인코더를 통해 벡터로 변환하며, 해당 벡터는 통합 인덱스에 저장됩니다.
• 멀티모달 검색(Retrieval): 벡터화된 입력 질의와 유사한 외부 정보를 벡터 공간에서 검색하여 관련 정보를 추출합니다.
• 정보 통합(Fusion or Aggregation): 검색된 이질적인 정보(예: 문서, 이미지 캡션, 표 구조 등)를 하나의 입력 시퀀스로 결합하여, 생성 모델에 적합한 형태로 정렬하고 가공합니다.
• 응답 생성(Generation): 통합된 정보를 기반으로 대형 언어 모델(LLM)이 자연어 응답을 생성합니다.

2. 멀티모달 RAG 응용 사례

멀티모달 RAG는 텍스트, 이미지, 표, 코드 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 분석할 수 있는 강점을 바탕으로, 산업 전반에서 활용 가능성을 빠르게 확장하고 있습니다. 특히 제조, 금융, 헬스케어, 법률 등 복합적인 정보 흐름과 정밀한 의사결정이 요구되는 분야에서 주목받고 있습니다.

대표적인 사례로는 현대제철이 도입한 사내 지식정보 플랫폼 ‘HIP(Hyundai-steel Intelligence Platform)’이 있습니다. 이 플랫폼은 빅데이터 분석 AI 기업 S2W의 산업용 생성형 AI 플랫폼 SAIP(S2W AI Platform)를 기반으로 구현되었으며, 멀티모달 RAG 기술을 통해 사내 문서, 기술 매뉴얼, 설비 운영 보고서 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 통합 분석합니다.

제조업 현장에는 이미지 기반 도면, 표 형식의 생산 기록, 텍스트 기반 기술 문서 등 서로 다른 모달리티의 정보가 공존합니다. HIP은 이러한 데이터를 벡터화하고, 사용자의 자연어 질의에 대해 관련 자료를 검색·통합하여 자연어 응답을 생성합니다. 구성원은 복잡한 시스템 메뉴나 키워드 검색 없이, 단일 질의만으로 필요한 정보를 신속하게 획득할 수 있습니다.

이 사례는 멀티모달 RAG 기술이 단순한 데이터 검색을 넘어, 기업의 지식 자산을 구조화하고 실시간으로 활용 가능한 정보로 전환하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 보여줍니다. 특히 맥락 이해가 중요한 업무 환경에서, LLM 기반 멀티모달 응용이 실질적인 업무 효율성과 정보 접근성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 입증한 대표적인 사례입니다.

이와 유사하게, 멀티모달 RAG는 헬스케어 분야에서 의료 영상과 진료 기록의 통합 분석, 법률 분야에서 판례 문서와 표 데이터의 종합 해석 등에 활용되며, 다양한 산업으로의 확장이 기대됩니다.

3. 연구 동향과 기술적 도전 과제: MuRAG에서 MRAMG-Bench까지

멀티모달 RAG 분야의 연구는 최근 빠르게 발전하고 있습니다. 2023년 ACL에서 발표된 UC Santa Barbara의 Wenhu Chen 연구팀의 MuRAG(Multi-modal Retrieval-Augmented Generation) 모델은 텍스트와 이미지를 동시에 검색하여 질의응답을 수행하는 구조로 설계되었으며, 특히 시각 정보가 중요한 질문에서 뛰어난 성능 향상을 보인 바 있습니다.

2025년 2월에 발표된 REAL-MM-RAG는 IBM Research Israel과 Weizmann Institute of Science 연구팀이 제안한 멀티모달 검색 벤치마크로, 실제 시나리오 기반의 데이터셋을 통해 검색 정확도를 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 본 연구는 멀티모달 RAG 시스템의 실질적 활용 가능성과 기술적 한계를 조명하며, 해당 분야의 벤치마크 표준화에 기여하고 있습니다. 이어 발표된 MRAMG-Bench는 다양한 형태의 출력까지 포함해 평가할 수 있는 종합적인 벤치마크로, 연구자들에게 중요한 비교 지표로 활용되고 있습니다.

그러나 이러한 기술적 진보에도 불구하고 멀티모달 RAG는 여전히 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 특히 텍스트와 이미지처럼 서로 다른 형태의 데이터 간 의미적 정렬(Semantic Alignment)은 여전히 해결하기 어려운 문제로 남아 있으며, 이질적인 모달리티로부터 수집된 정보를 하나의 일관된 문맥으로 통합하는 과정 또한 고도의 알고리즘 설계를 요구합니다.

또한 실시간성 확보 역시 주요 과제 중 하나입니다. 비디오와 같은 대용량 데이터를 처리할 경우, 검색 및 생성 과정의 지연을 최소화해야 하며, 이는 상당한 수준의 컴퓨팅 자원과 효율적인 시스템 최적화를 필요로 합니다.

4. 결론

이러한 도전 과제에도 불구하고 멀티모달 RAG는 인간의 다중 감각적 인지 능력을 인공지능에 구현하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 향후 이 기술은 단순히 다양한 형태의 데이터를 처리하는 수준을 넘어, 인간과 유사한 직관적 판단과 상황 인식 능력을 갖춘 AI 시스템으로 발전할 것으로 전망됩니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 인공지능이 인간과 더욱 자연스럽게 상호작용하는 시대로의 전환을 의미합니다.

AI 기술이 텍스트 중심의 한계를 넘어서고, 시각·청각·구조화 데이터 등 다양한 감각 정보를 종합적으로 이해하고 활용하는 방향으로 진화함에 따라, 멀티모달 RAG는 차세대 생성형 AI의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.

🧑‍💻 칼럼 작성자: S2W AI팀 & 한국R&D신문

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