[AI] 딥러닝과 컴퓨터 비전 정리

ㅁ 딥러닝과 컴퓨터 비전 소개

딥러닝(DL)은 인공 신경망을 이용하여 데이터를 학습하고 예측하는 기법으로, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 큰 성공을 거두었다. DL의 발전은 대량의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이를 통해 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있다.

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 이미지나 동영상에서 정보를 추출하고 분석하는 AI 분야이다. 이 기술을 이용하면 카메라가 찍은 사진이나 영상을 분석하여 객체 감지, 얼굴 인식, 장면 이해 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 컴퓨터 비전은 의료 진단, 자율 주행 차량, 보안 시스템 등 여러 산업에서 중요한 역할을 하고 있다.

 

ㅁ 역사적 배경

인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 1950년대에 시작된 개념으로, 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 수행할 수 있는 작업들을 개발하는 학문이다. 

 

초기 인공지능(1950-1970): AI 연구는 1956년 다트머스 대학교의 존 맥캐시(John McCarthy)가 "인공지능"이라는 용어를 처음 사용하면서 시작되었다. 이 시기는 로봇공학, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 초기 AI 분야에서 많은 발전이 이루어진 때다.

초기 성공과 침체(1970-1980): 1960년대와 1970년대에는 AI 연구가 급격히 성장했다. 이 시기에 ELIZA, MYCIN, PROLOG 등의 시스템이 개발되었다. 그러나 1980년대에 들어서면서 AI의 실제 적용 가능성에 대한 의문과 비용 문제로 인해 연구가 침체되기도 했다.

재발견(2000-2010): 21세기 초반에는 인터넷과 데이터 저장 기술의 발전으로 대량의 데이터가 생성되었고, 이와 함께 AI 연구가 재부상했다. 2004년 구글이 검색 엔진을 개발하면서 AI 기술의 중요성이 다시 부각되었다.

딥러닝 시대(2010-현재): 2011년에는 아르투르 레비스트(Arthur Levis)와 유즈프 드보루크(Yoshua Bengio가 딥러닝(DL)의 기본적인 아이디어를 정리한 논문을 발표했다. 이 이후로 DL은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 큰 성공을 거두었다.

현재와 미래(2020-): AI는 현재 의료, 금융, 로봇공학, 자율주행차 등 여러 산업에 널리 적용되고 있다. 또한, 강화학습과 같은 새로운 기술이 발전하면서 AI의 가능성은 더욱 커지고 있다.

 

ㅁ 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계

ㅇ 공통점

  인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)은 서로 밀접하게 연관된 개념다. 인공지능은 인간의 지능을 모방하여 컴퓨터가 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술을 의미한다. 이 중에서 머신러닝과 딥러닝은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 모델을 만드는 알고리즘이는 공통점을 가진다. 

ㅇ 다른점

  머신러닝의 목표는 주어진 데이터로부터 일반적인 규칙이나 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 예측할 수 있는 모델을 만드는 것이며 비교적 간단한 모델을 구성한다. 머신러닝은 비교적 적은 양의 데이터로도 효과적으로 작동할 수 있어 적은 컴퓨팅 성능을 사용한다. 머신러닝은 예측, 분류, 클러스터링 등 다양한 분야에서 사용된다. 

  딥러닝은 다층 신경망(ANN)을 사용하여 입력 데이터로부터 여러 층의 특징을 추출하고 학습하여 매우 복잡한 패턴까지도 인식할 수 있다. 딥러닝은 대량의 데이터가 필요하며, 데이터의 양이 많을수록 성능이 향상된다. 데이터 만큼 많은 계산 자원을 요구하며, GPU 등의 하드웨어가 필요하다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 특히 복잡한 이미지 인식이나 자연어 처리, 음석 인식 등을 처리하는 데 뛰어난 성능을 보인다.

  머신러닝과 딥러닝은 각각 다른 관점에서 컴퓨터가 데이터를 분석하고 학습하는 방법을 제공하지만, 둘 다 인공지능의 핵심적인 부분으로서 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하는 데 공통점이 있다.

 

ㅁ 인공지능의 학습 방법(비지도학습, 지도학습, 강화학습)

  인공지능의 학습 방법(머신러닝) 다양한 기법과 알고리즘이 포함된 광범위한 분야로, 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있다.  이 세 가지 학습 방법은 각각의 특성과 용도에 따라 상황에 맞게 선택되어 활용되며, 통합적으로 문제를 해결할 수 있다. 비지도학습은 데이터의 구조를 이해하고, 지도학습은 명확한 목표와 결과를 예측하며, 강화학습은 동적 환경에서 최적의 행동을 결정한다.

 비지도학습(Unsupervised Learning): 비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 패턴을 발견하거나 구조를 이해하는 기법이다. 주어진 데이터의 내부적인 구조나 관계를 학습함으로써 군집(cluster), 차원 축소(dimensionality reduction) 등의 작업에 활용된다. 예를 들어, 고객 그룹화를 위해 비지도적으로 클러스터링(clustering)을 수행하거나, 고차원 데이터에서 중요한 특징을 추출하는 데 사용될 수 있다.
 지도학습(Supervised Learning): 지도학습은 레이블이 있는 데이터를 사용하여 특정 작업을 학습하는 기법이다. 예측 모델을 생성하기 위해 입력과 출력의 쌍(pair)을 이용한다. 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측할 수 있도록 학습되며, 분류(classification)와 회귀(regression)의 두 가지 주요 유형으로 나눌 수 있다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하는 모델이나, 고객의 구매량을 예측하는 모델 등이 지도학습에 해당한다.
 강화학습(Reinforcement Learning): 강화학습은 에이전트(agent)가 환경과 상호작용하여 보상을 최대화하도록 학습하는 기법이다. 에이지는 주어진 상태(state)에 대해 행동(action)을 취하고, 그로 인해 받는 보상(reward)를 기반으로 다음 상태와 행동을 결정한다. 목표는 총합적인 보수를 최대로 만드는 것이다. 강화학습은 게임 AI, 로봇 제어, 자율주행 등에서 널리 사용된다.

 

ㅁ 예측모델

  인공지능에서 예측모델은 주어진 입력 데이터를 바탕으로 출력 값을 예측하는 모델이다. 이 모델의 목적은 새로운 데이터에 대해 정확한 결과를 제공하여 문제를 해결하거나 의사결정을 지원하는 것이다.

예측모델은 회귀 분석, 분류 클러스터링 모델이 있다. 회귀 분석 모델: 연속적인 값(예: 가격, 온도)을 예측한다. 분류 모델: 분류된 카테고리(예: spam/not spam 이메일)로 데이터를 예측한다. 클러스터링 모델: 유사한 특성을 가진 데이터 그룹을 찾는다.

 

ㅁ 퍼셉트론

   퍼셉트론(Perceptron)은 인공신경망의 기본 단위로, 가장 간단한 형태의 신경망 모델 중 하나이다. 퍼셉트론은 1957년 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 인공신경망 모델다. 이 모델은 인간의 뇌를 모방하여 데이터를 학습하고 예측하는 데 사용된다.

 퍼셉트론의 구조 퍼셉트론은 다음과 같은 기본 구성 요소로 이루어져 있다

- 입력 노드 (Input Nodes): 입력 벡터 x = [x1, x2, ..., xn]를 포함한다.

- 가중치 (Weights): 각 입력 노드와 연결된 가중치를 의미한다. w = [w1, w2, ..., wn].

- 합성곱 노드 (Summation Node): 모든 입력 노드의 값을 가중치로 곱한 후 합산하는 노드를 말한다.

- 활성화 함수 (Activation Function): 합성곱 결과를 받아서 출력을 결정하는 함수이다. 일반적으로 직선함수(Threshold Logic)나 시그모이드 함수(Sigmoid)를 사용한다.

 

퍼셉트론의 동작

퍼셉트론의 동작은 입력으로 주어진 특징 벡터가 출력 값으로 변환되는 일련의 과정이다. 

1. 입력 벡터와 가중치 곱하기: 각 입력 노드의 값을 해당 가중치와 곱하여 합산한다.
2. 합성곱 결과 계산: 모든 입력 노드의 값과 가중치를 더한 결과를 구한다.
3. 활성화 함수 적용: 합성곱 결과에 활성화 함수를 적용하여 출력을 결정한다.

퍼셉트론의 학습 방법

퍼셉트론은 주로 선형 데이터를 분류하는 데 사용된다. 이를 위해 다음과 같은 학습 방법을 사용할 수 있다.

ㅇ 기계적 학습 (Supervised Learning): 입력과 출력 간의 관계를 학습하여 예측 모델을 만든다.
ㅇ 학습 과정: 가장 기본적인 학습 알고리즘이 바로 퍼셉트론 학습 알고리즘이다. 이 알고리즘은 다음과 같은 과정을 거친다.
 - 초기 가중치를 설정한다.
 - 입력 벡터와 출력 벡터를 사용하여 오류를 계산한다.
 - 오류에 대한 가중치의 변화율을 업데이트하고, 이를 통해 새로운 가중치를 계산한다.
 - 이 과정을 반복하며 학습을 진행한다.

 

ㅁ 다층 퍼셉트론

다층 퍼셉트론(Deep Learning, DL)은 인공 신경망의 한 형태로, 여러 층으로 구성된 퍼셉트론을 사용하여 복잡한 패턴과 데이터를 학습한다. 각 층은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layers), 출력층(output layer)으로 나뉘며, 이들 사이에는 활성화 함수(activation function)이 적용된다.

1. 입력층 (Input Layer): 입력된 데이터가 저장되는 곳
2. 은닉층 (Hidden Layers):
   - 각 층에서는 이전 층의 출력을 받아 새로운 특징을 추출
   - 은닉층의 개수와 그 안에 있는 뉴런(신경세포)의 수는 모델의 복잡성을 결정짓는다.
3. 출력층 (Output Layer)
   - 최종적으로 예측 또는 분류 결과를 내놓는다.

활성화 함수 (Activation Function)은 각 층에서 출력을 변형하여 더 많은 정보를 추출할 수 있도록 한다. 대표적인 활성화 함수로는 Sigmoid, ReLU(Rectified Linear Unit), Tanh 등이 있다.

 

다층 퍼셉트론의 장점

복잡한 패턴 학습: 여러 층을 통해 데이터를 처리함으로써 복잡하고 고차원적인 패턴을 학습할 수 있다.

특징 추출: 각 은닉층에서 더 높은 차원의 특징을 추출하여 최종 출력에 반영한다.

일반화 성능 향상: 데이터의 노이즈나 오버피팅 문제를 줄일 수 있어 모델의 일반화 성능이 향상된다.

 

예시

• 이미지 인식: 다층 퍼셉트론을 사용하여 이미지를 입력받아 객체를 인식한다.
• 음성 인식: 스피커에서 나오는 소리 데이터를 분석하여 특정 단어나 문장을 인식한다.
• 자연어 처리(NLP): 텍스트 데이터를 통해 의미 있는 정보를 추출하고 해석한다.

 

ㅁ 딥러닝 기본 개념

  딥러닝은 여러 층을 가진 인공신경망으로 구성된 딥러닝 모델은 많은 양의 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측이나 분류 작업을 수행한다. 대표적인 딥러닝 응용 분야로는 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등이 있다.

• 신경망(Neural Networks): 인간의 뇌와 유사한 구조로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됨
• 역전파(Backpropagation) 알고리즘: 학습 과정에서 오차를 최소화하는 방법

주요 딥러닝 모델

• Convolutional Neural Networks (CNNs): 이미지 처리에 적합한 구조로, 컨볼루션 층과 풀링 층을 포함
• Recurrent Neural Networks (RNNs): 시계열 데이터나 텍스트를 분석하는 데 사용됨

컴퓨터 비전의 주요 알고리즘

• 이미지 인식(Image Recognition): 분류(Classification), 객체 탐지(Object Detection), 세그멘테이션(Segmentation) 등
• 이미지 생성(Generation): GANs, VAEs 등의 모델이 사용됨

응용 분야

• 의료: 암 진단, 조직 분할
• 자율 주행: 차량의 경로 설정 및 사물 인식
• 보안: 얼굴 인식, 가짜 뉴스 탐지
• 로봇공학: 환경 이해와 상호작용

도전 과제

• 데이터 불균형(Data Imbalance): 클래스 비율이 다른 경우 학습 성능에 영향을 미침
• 오버피팅(Overfitting) 및 언더피팅(Underfitting): 모델의 복잡도와 데이터의 크기에 따라 발생함

ㅁ 마무리

  딥러닝과 컴퓨터 비전은 빠르게 발전하는 분야로, 다양한 산업에서 응용되고 있다. 앞으로 더 많은 연구가 필요하며, 기술적 도전 과제를 극복하여 인간 중심의 AI 사회를 만들어 나가야 할 것이다.