인코딩-디코딩으로 구성된 신경망 모델, VAE를 통한 합성 데이터 생성

 

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생성형 AI의 핵심 기술인 딥러닝 방법은 생성적 대립 신경망(GANs) 및 순환 신경망(RNN)을 포함하여 최근 몇 동안 크게 발전했어요. 특히 앞서 소개해 드린 GANs 기술을 통해 기계는 이제 피드백을 기반으로 학습하고 출력 품질을 향상시킬 수 있는데요. 현재 기술 관점의 시장은 GANs, Transformers, VAEs, 확산 네트워크로 세분화되며, 이제는 인간이 만든 데이터와 진짜 데이터를 구별하기 어려울 정도의 현실적인 데이터를 생성할 수 있어요.

 

GAN을 통해 실제적이고 사실적인 합성 데이터를 생성했다면, 이제 그 데이터 안의 잠재 구조를 이해하고 변형 및 재생성에 집중해야 할 때인데요! 그중 오늘은 인코더와 디코더가 구성된 VAE(Variational Autoencoder) 기술을 알아볼게요! VAE를 활용하여 어떻게 고품질의 합성 데이터를 생성하는지, 기본 원리와 다양한 사례를 예시로 알려드리겠습니다 

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| 다변수 오토인코더, VAE의 정의 알아보기 🔎

이미지 출처: velog

VAE(Variational Autoencoder)는 인코더와 디코더로 구성된 신경망 모델로, 생성 모델의 일종이에요. 데이터를 압축하고 복원하는 인공지능 모델로, 데이터를 이해하고 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있어요!

 

VAE는 입력과 출력을 같게 만드는 방식으로 학습하며, 데이터의 잠재적인 분포를 모델링 하는 데 사용되고 있어요! 기존의 오토인코더 AE와 비슷한 구조를 갖고 있지만 확률적 접근 방식을 통해 더 복잡한 데이터 분포를 처리할 수 있답니다 :)

 

*AE의 목적: 학습 데이터가 있을 때, 중요 물체로 압축된 잠재 공간을 찾는 것으로, 학습 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 없음

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우리가 은연중에 들어본 인코딩-디코딩 단어는 컴퓨터의 맥락 속에서 사람이 해석할 수 있는 데이터 형식을 변환하여 컴퓨터가 처리할 수 있게 하는 과정을 말해요.🖥️

👉인코딩은 문자와 같이 사람이 해석할 수 있는 데이터를 압축·변환하여 컴퓨터 내 저장소 절약·전송시간을 줄여줘요.
👈디코딩은 역으로, 인코딩된 데이터를 원래의 형태로 되돌려 사용자가 이해할 수 있게 만들어요. 인코딩과 디코딩 모두 데이터를 효율적으로 저장, 전송, 처리할 수 있도록 중요한 역할을 수행하고 있어요!

오늘 알아볼 VAE 또한 인코딩-디코딩으로 구성되어, 학습 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성해요😆

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| VAE의 기본 원리와 구성요소는 무엇인가요?

 

이미지 출처: HackerNoon

 

위에서 강조한 내용처럼 VAE는 인코더와 디코더 두 가지 부분으로 이루어진 심층 학습 모델입니다. 작동 원리는 다음과 같아요.

 

🔶인코딩(Encoding):

VAE의 인코더는 입력 데이터(이미지 등)를 저차원 공간으로 변환해요. 입력 데이터를 정규 분포에 따르는 잠재 변수의 평균과 분산으로 변환하는데요. 예를 들어, 큰 이미지를 작은 숫자 집합으로 바꿀 수 있죠!

 

🔶잠재 공간(Latent Space):

인코더에서 바뀐 작은 숫자 집합은 잠재 공간이라고 불리는데요. 데이터의 중요한 특징을 압축한 것이에요. VAE는 이 공간에서 샘플링을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

 

🔶 디코딩(Decoding):

디코더는 잠재 공간의 숫자 집합을 다시 원래 데이터 형태로 변환해요. 즉 작은 숫자 집합을 다시 큰 이미지로 복원하는 것이에요.

 

이 과정을 통해 VAE는 데이터의 잠재적인 구조를 학습하고, 새로운 데이터 샘플을 생성하는 데 활용할 수 있어요. VAE는 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 유형의 데이터 생성에 유용하게 사용되고 있어요.

 

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| GAN과 VAE 비교로 보는 생성 모델의 한계점은?

 

이미지 출처: velog

 

	생성적 적대 신경망 <GAN>	다변수 오토인코더 <VAE>
기능성	서로 경쟁하는 두 모델(생성기와 판별기)로 구성돼요. 생성기는 가짜 샘플을 만들고 판별기는 진짜 샘플과 가짜 샘플을 구별하려고 시도해요.	인코더와 디코더로 구성돼요. 인코더는 입력을 잠재 공간에 매핑하고, 디코더는 잠재 공간의 점을 다시 입력 공간으로 매핑해요.
출력 품질	고품질의 사실적인 출력을 생성할 수 있습니다. 실제 이미지와 구별하기 어려운 이미지를 생성해요.	일반적으로 GAN에 비해 덜 선명하거나 약간 흐릿한 이미지를 생성할 수 있어요.
잠재 공간	구조가 부족한 경우가 많아 생성된 샘플의 특성을 제어하거나 해석하기 어려워요.	보다 쉽게 ​​해석하고 조작할 수 있는 구조화된 잠재 공간을 만들어요.
훈련 안정성	GAN의 훈련은 훈련에 사용되는 적대적 손실로 인해 어렵고 불안정할 수 있어요.	일반적으로 우도 기반 목적 함수를 사용하기 때문에 훈련이 더 쉽고 안정적이에요.
사용 사례	새롭고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 좋습니다. 이미지 생성, 텍스트-이미지 합성, 스타일 전송과 같은 작업에 자주 사용돼요.	데이터 생성 프로세스를 이해하거나 생성된 출력의 속성을 제어해야 할 때 유용합니다. 이상 탐지, 노이즈 제거 또는 추천 시스템과 같은 작업에 자주 사용됩니다.

 

이처럼 VAE는 GAN에 비해 쉽게 해석하고 조작할 수 있어 훈련이 더 쉽고 안정적이에요. 하지만 고품질의 이미지를 생성하는 GAN에 비해 덜 선명하거나 흐릿한 이미지를 생성하는데요. 생성 모델의 품질이 항상 높은 편은 아니기 때문에 현실적인 샘플을 생성하는 데 어려움을 겪을 수 있어요.

 

그리고 인코더가 학습한 잠재 표현이 다른 작업에서 유용하지 않을 수 있어요. 마지막으로 VAE는 밀도 추정을 직접적으로 수행하지 않기 때문에 샘플링에서 제약이 있을 수 있어요.

 

따라서 GAN과 VAE는 새롭고 창의적인 콘텐츠, 데이터를 생성하는 데에는 도움이 되지만, 고객이 원하는 특정 환경을 객체 정의할 수 없고, 객체 오검출이 많이 된다는 한계점도 가지고 있어요.

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| Realistic Synthetic Data 생성이 가능한 XGEN

반면, 씨이랩의 X-GEN은 AI 학습에 활용하는 합성 데이터 생성 솔루션으로, 가상 이미지로 무한한 합성 이미지를 생성하며, Graphics 기반, Domain 특화, Synthetic Data 생성 기술을 제공해요.

 

X-GEN은 100% Realistic 한 합성 데이터를 생성하여 고객이 원하는 특정 환경 객체 정의가 가능해요. 씨이랩만의 데이터 생성 노하우와 자체 컴퓨터 비전 기술을 통해 다양한 가상 환경의 합성 데이터를 무제한으로 생성하며, 한 화면에 있는 특정 물체를 정확하게 검출할 수 있어 분석에도 용이합니다!

 

따라서, GAN과 VAE로 놓친 분석 데이터는 X-GEN으로 생성한다면, 여러분의 AI 학습 성능을 더 높게 향상시켜줄 수 있어요 :)

 

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XGEN으로 생성된 고품질 

합성 데이터, 어떻게 응용되나요?

 

 1. 스마트 팩토리 🏭

스마트 팩토리 환경에서는 VAE를 활용하여 기계 설비의 이상 상태를 모니터링하고, 이를 기반으로 자동화된 유지 보수 시스템을 구축할 수 있어요. 예를 들어, 생산 라인에서 VAE를 통해 생성된 합성 데이터를 사용하여 제품의 품질을 실시간으로 검사하고, 불량품을 자동으로 선별할 수 있습니다. 이는 생산 효율성을 높이고, 품질을 향상시키는 데 기여해요.

 

2. 스마트 시티 🏙️

도시의 안전과 효율성을 높이기 위해 VAE는 다양한 가상 환경 시나리오를 제공하는데요. 예를 들어, 교통 흐름을 모니터링하고, 비상 상황에서 구조 작업을 지원하는 데 사용될 수 있어요. 이는 도시 관리의 효율성을 높이고, 시민의 안전을 강화하는 데 도움을 줍니다!

 

3. 의료 및 건강 관리 🩺

의료 분야에서는 환자의 상태를 모니터링하고, 다양한 진단 시나리오를 시뮬레이션하여 의료진의 정확한 진단을 지원해요. VAE를 통해 생성된 합성 데이터를 활용하여 환자의 상태를 시각적으로 모니터링하고, 신속한 진단과 치료를 가능하게 해요.

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VAE로 본 사례처럼 합성 데이터는 현대 인공지능 연구에서 중요한 도구로 자리 잡고 있어요. 씨이랩의 X-GEN 솔루션 또한 실제 현실과 동일한 모습의 가상 현실 환경을 생성해, 고품질의 합성 데이터 생성을 통해 AI 학습을 최적화하는 데 큰 기여를 하고 있어요!

 

진짜 같은 가짜 데이터인 합성 데이터 생성을 넘어, 모델의 정확성 향상과 다양한 산업에 도움 주는 X-GEN 솔루션에 대한 적극적인 관심 바라며, 오늘의 콘텐츠 마치겠습니다 :)