[2편] 영상 분류의 응용 사례

1. 의료 영상 분석

- X선, CT, MRI로 질병 자동 진단 (예: 폐렴, 종양)
- 진단 시간 단축, 정확도 향상, 의사 보조

2. 천문학 - 은하 분류

- 수많은 은하를 자동 분류 (나선형, 타원형 등)
- 우주 구조 분석에 도움, Galaxy Zoo 프로젝트 활용

3. 야생 동물 인식

- 고래 지느러미 사진으로 개체 추적
- 태깅 없이 멸종위기종 모니터링 가능

4. 기타 컴퓨터 비전 기술의 기반

- 객체 탐지: 한 이미지 내 여러 물체 인식 + 위치 확인
- 이미지 캡셔닝: 사진을 자연어로 설명하는 기술 (컴퓨터 비전 + 자연어 처리)
- 시각적 게임 플레이: 이미지로 게임 상황 파악, AI 전략 수립 (예: 알파고)

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영상 분류의 중요성

독립적인 응용
의료, 천문학, 생물학 등 다양한 분야의 전문가 작업 보조
대규모 데이터셋의 효율적 분석

다른 비전 작업의 기반
객체 탐지, 이미지 캡셔닝, 시각적 게임 플레이
복잡한 시각 이해 시스템의 핵심 구성 요소

미래 발전 방향
더 적은 데이터로 학습(Few-shot learning)
멀티모달 이해(시각+언어+음성)
실시간 처리 및 엣지 컴퓨팅으로의 확장

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※ 멀티모달(Multimodal)이란?
멀티모달은 컴퓨터가 여러 종류의 정보(모달리티)를 동시에 이해하고 처리하는 것

대표적인 모달리티
이미지 (시각)
텍스트 (언어)
음성 (청각)
센서 데이터 (움직임, 온도 등)

예시
사진을 보고 설명하는 AI → 이미지 + 언어
질문을 말로 하면 영상 속에서 답을 찾는 AI → 음성 + 이미지 + 언어