최근 몇 년간 새로운 유형의 머신러닝이 세상을 휩쓸고 있어요. 바로 생성적 적대 신경망, 줄여서 GAN이라고 불리는 기술이에요. 그렇다면 GAN이 무엇이고, 왜 이렇게 인기 있을까요?
이 글에서는 GAN을 소개하고 왜 중요한지 설명해 드릴게요. 다음 주제들도 간단히 다뤄볼 거예요:
- GAN이 무엇이고, 어떻게 작동하는지
- GAN을 어떻게 훈련시키는지
- GAN의 실제 응용 사례들
- GAN의 주요 과제들
생성적 적대 신경망(GAN)이란 무엇일까요?
GAN은 머신러닝 프레임워크의 한 종류예요. 학습 데이터셋을 기반으로 학습 세트와 동일한 통계를 가진 새로운 데이터를 생성하는 법을 배우죠. GAN이 만들어내는 데이터는 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양할 수 있어요.
생성 모델이란?
생성 모델은 주어진 입력 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 만들어내는 머신러닝 알고리즘이에요. 이미지 생성, 텍스트 생성 및 다양한 데이터 합성 작업에 유용하게 쓰이죠.
GAN의 역사는?
2014년, Ian Goodfellow와 그의 동료들이 GAN에 관한 논문을 발표했어요. 이 연구는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습되는 비지도 학습을 위한 새로운 프레임워크를 제안했죠.
그 이후로 GAN은 생성 모델링에 가장 널리 사용되는 신경망 중 하나가 되었어요. 최근에는 데이터 증강, 강화 학습, 준지도 학습 기법에도 유용하게 쓰이고 있어요.
GAN 훈련하기
GAN은 어떻게 작동할까요?
GAN은 두 개의 별도 신경망이 게임과 같은 시나리오에서 서로 대결하는 구조로 되어 있어요. 첫 번째 네트워크인 생성기 네트워크는 진짜처럼 보이는 가짜 데이터를 만들어내려고 해요.
두 번째 네트워크인 판별기 네트워크는 보통 컨볼루션 신경망(CNN)으로, GAN이 생성한 데이터(가짜 데이터)와 실제 데이터를 구분하려고 해요. 이 네트워크는 이 예시들을 정확히 분류하는 법을 배우고, 이 정보는 생성기 네트워크가 더 현실적인 데이터를 만들도록 조정하는 데 사용돼요.
아래 이미지는 GAN이 작동하는 방식의 개념을 시각화한 것이에요. GAN은 생성 분포(녹색)가 데이터 생성 분포(점선)와 같아져 둘 다 개선할 점이 없는 지점에 도달할 때까지 학습돼요. 그리고 판별기는 두 분포를 구별할 수 없어요(파란색 점선은 판별 분포를 나타냄).
GAN의 핵심 메커니즘 출처 논문 Generative Adversarial Nets
시간이 지나면서 생성기는 판별기를 속일 만큼 진짜 같은 가짜 데이터를 만들어내는 데 점점 더 능숙해지고, 판별기는 가짜와 진짜 데이터를 구분하는 데 더 능숙해져요. 다시 말해, 목표는 생성기와 판별기를 속일 만큼 현실적인 가짜 데이터를 만드는 거예요.
수학적으로 보면, GAN은 확률 분포를 복제하려고 해요. 그래서 가짜 데이터의 분포와 실제 데이터의 분포 사이의 거리를 반영하는 손실 함수를 사용하죠.
손실 함수란?
손실 함수는 두 데이터셋 간의 차이를 측정하는 수학적 함수예요. GAN에서는 생성기 모델이 생성된 데이터와 학습 데이터 사이의 차이를 측정하는 손실 함수를 최적화하며 학습돼요.
반면에 판별기 모델은 생성된 데이터와 실제 데이터 사이의 차이를 측정하는 손실 함수를 최적화하며 학습돼요.
GAN을 2인 게임으로 보면?
GAN에서 두 명의 플레이어는 생성기와 판별기 모델이에요. 생성기 알고리즘은 실제 데이터와 구분할 수 없는 데이터를 생성하려고 하고, 판별기 알고리즘은 생성된 데이터와 실제 데이터를 구분하려고 해요.
이를 두 플레이어 간의 경쟁으로 생각할 수 있어요. 생성기는 판별기를 속이려 하고, 판별기는 가짜를 찾아내려고 해요. 이 게임은 데이터의 생성 모델을 학습하는 데 사용될 수 있어요. 다시 말해, 생성기는 실제 데이터처럼 보이는 데이터를 생성하는 법을 배우고 있는 거죠.
GAN 게임은 제로섬 게임으로 볼 수 있어요. 생성기는 점수를 최대화하려 하고, 판별기는 생성기의 점수를 최소화하려고 해요. GAN 훈련의 목표는 내시 균형을 찾는 거예요. 이 상태에서는 두 플레이어 모두 자신의 전략을 바꿔도 점수를 개선할 수 없어요.
*제로섬 게임: 한쪽의 이득과 다른 쪽의 손실을 더하면 제로가 되는 게임
*내시 균형: 게임 상황에서 모든 참여자가 자신의 선택을 최적화하여 상호 작용하는 상태
CNN과 GAN의 차이점은?
컨볼루션 신경망(CNN)과 생성적 적대 신경망(GAN) 모두 딥러닝 아키텍처예요. GAN은 주어진 학습 세트에서 새로운 예시를 생성할 수 있는 생성 모델이고, CNN은 주로 분류와 인식 작업에 사용돼요.
CNN을 변분 오토인코더(VAE)로 설정하면 생성 모델로도 사용할 수 있지만, CNN은 주로 판별 학습을 위한 강력한 도구로, 특히 컴퓨터 비전에서 이미지를 분류하는 데 적합해요.
판별 모델 vs 생성 모델
판별 모델은 서로 다른 범주의 데이터를 구분하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘이에요. 예를 들면 이미지 분류나 객체 탐지 같은 작업이죠. 반면에 생성 모델은 모델을 훈련시키는 데 사용된 데이터와 비슷한 새로운 데이터를 생성하는 데 사용돼요.
생성 모델과 판별 모델의 주요 차이점 중 하나는 생성 모델이 새로운 예시를 생성할 수 있다는 거예요. 반면 판별 모델은 데이터를 분류할 수 있죠. 또 다른 차이점은 생성 모델이 일반적으로 판별 모델보다 더 복잡하다는 거예요.
이는 생성 모델이 데이터의 기본 확률 분포를 학습해야 하는 반면, 판별 모델은 입력과 출력 사이의 매핑만 학습하면 되기 때문이에요.
판별 모델의 궁극적인 목표는 미리 정의되고 학습된 클래스를 분리하는 거예요. 데이터셋에 이상치가 있다면 판별 모델이 생성 모델보다 더 잘 작동해요. 즉, 판별 모델이 이상치에 더 강해요.
GAN의 가장 인기 있는 응용 사례들
GAN은 다양한 AI 작업에 활용되고 있어요. 특히 데이터 수집이 어려운 분야에서 새로운 데이터를 생성하는 데 큰 강점을 보이고 있죠. 주요 응용 사례를 살펴볼까요?
1) 처음부터 이미지 생성하기
GAN은 완전히 새로운 이미지를 만들어낼 수 있어요. 예를 들어, 실제 존재하지 않는 사람의 얼굴이나 가상의 풍경을 생성할 수 있죠. 이는 광고, 게임 콘텐츠 제작 등에 활용돼요.
2) 2D에서 3D 생성하기
2D 이미지를 입력으로 받아 3D 모델을 생성할 수 있어요. 이는 가상현실(VR)이나 증강현실(AR) 콘텐츠 제작에 매우 유용해요.
3) AI로 예술 작품 만들기
GAN은 특정 화가의 스타일을 학습해 새로운 작품을 만들어낼 수 있어요. 렘브란트 스타일의 초상화를 생성하는 등 예술 창작의 새로운 지평을 열고 있죠.
4) 얼굴 생성
실제 존재하지 않는 사람의 얼굴을 매우 사실적으로 생성할 수 있어요. 이는 영화나 게임 산업에서 캐릭터 제작에 활용될 수 있죠.
5) 의료 영상 처리
의료 분야에서 GAN은 데이터 증강에 활용돼요. 예를 들어, 희귀 질병의 의료 이미지를 생성해 진단 모델 훈련에 사용할 수 있어요.
6) 이미지 품질 개선
저해상도 이미지를 고해상도로 변환하거나, 흑백 사진에 색을 입히는 등 이미지 품질을 개선하는 데 사용돼요.
7) 소셜 미디어 페이크 봇
GAN을 이용해 실제 사용자의 글과 구분하기 어려운 텍스트를 생성할 수 있어요. 이는 자동화된 고객 서비스나 챗봇 개발에 활용될 수 있지만, 동시에 가짜 뉴스 생성 등의 우려도 있어요.
GAN의 과제들
GAN은 강력한 기술이지만, 여전히 극복해야 할 과제들이 있어요.
1) GAN 훈련
GAN을 훈련시키는 것은 매우 까다로워요. 생성자와 판별자 사이의 균형을 맞추는 것이 어렵고, 불안정한 훈련 과정으로 인해 좋은 결과를 얻기 어려울 수 있어요.
2) 모드 붕괴
이는 생성자가 다양한 출력을 생성하지 못하고 제한된 종류의 출력만 생성하는 문제예요. 예를 들어, 얼굴 생성 GAN이 비슷한 얼굴만 계속 만들어내는 경우를 말해요.
3) 계산적 과제
GAN은 학습에 많은 컴퓨팅 파워가 필요해요. 대량의 데이터로 학습시키는 데 시간이 오래 걸리고, 고성능 하드웨어가 필요하죠.
4) 학습 데이터 과대적합
GAN이 학습 데이터에 너무 맞춰져서 현실 세계를 제대로 반영하지 못하는 의미 없는 샘플을 생성하는 문제예요. 이를 해결하기 위해 더 큰 학습 세트나 검증 세트를 사용하는 등의 방법이 필요해요.
*과대적합: 머신 러닝에서 학습 데이터를 과하게 학습하는 것
이렇게 GAN은 혁신적인 기술이지만 여전히 개선의 여지가 많은 분야예요. 이러한 과제들을 해결하면서 GAN은 더욱 발전하고 있고, 다양한 산업 분야에서 활용되고 있어요.
마지막으로, AI 영상분석 서비스인 VidiGo를 소개해 드릴게요. VidiGo는 다양한 AI 기술을 활용해 영상 분석 서비스를 제공하고 있어요. VidiGo는 복잡한 영상 콘텐츠를 자동으로 분석하고 이해하는 능력을 갖추고 있어요.
자동 숏폼 생성, 콘텐츠 요약 등 다양한 기능을 통해 영상 제작자와 1인 크리에이터들의 작업 효율을 크게 높여주고 있죠. VidiGo는 영상 콘텐츠의 맥락을 정확히 이해하고 사용자에게 유용한 인사이트를 제공해요. AI 기술의 혜택을 직접 경험하고 싶으시다면 지금 바로 VidiGo를 체험해 보세요!
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