AI 학습에 적합한 합성곱신경망 CNN과 순환신경망 RNN의 차이
여러분! 컴퓨터 연산 기능을 가진 인공신경망은 언제 처음 등장했을까요?🤖 무려 1950년대 ‘퍼셉트론’으로 시작해 ‘0’ ‘1’ 입력으로 연산을 계산하는 방식을 사용했답니다. 이후로 학자들은 AI에게 본격적인 ‘학습’을 시키기 위해 오랜 기간 연구를 진행했어요.📚
그로부터 약 20년 뒤인 1986년에는 ‘알고리즘’을 통해 많아진 연산수를 해결하고, 특정 결괏값을 예측하게 되었는데요. 무게(Weight)와 편향(Bias) 값을 조정해 손실 값을 알려주며, 겹겹의 층(Layer)를 통해 가중치를 매겨 학습하는 방식을 발견하고, 이 방식을 결괏값에 근접해질 때까지 반복 훈련을 진행했어요. 🧠🔥
여기까지가 저희가 아는 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 초기 단계입니다.😀 이런 딥러닝 학습에는 다양한 종류의 알고리즘이 존재하는데요! 그게 바로 오늘 소개해 드릴 합성곱신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이에요. 이 두 신경망의 유형과 차이는 무엇인지 밑에서 조금 더 자세히 알아보기로 해요! 👇
✅ 딥러닝의 기초는 인공신경망 ANN으로부터
인공신경망(Artificial Neural Network)를 기초로 하고 있는 딥러닝은 사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘이에요 :)
흔히 ‘인공신경망’을 검색하면 가장 쉽게 볼 수 있는 위의 네트워크는 다수의 입력 데이터를 받는 입력층(Input), 데이터 출력을 담당하는 출력층(Output), 그리고 그사이의 레이어들(은닉층)이 존재합니다! 이렇게 구성된 모델들로 이제 원하는 출력값을 잘 찾아야 하죠.
하지만 ANN에서는 레이어가 많아 학습시간이 너무 느리다는 단점이 있는데요. 또한 학습과정에서 파라미터 최적값을 찾기 어렵다는 의견이 분분해지자, 여러 가지 모델을 응용한 알고리즘인 CNN과 RNN이 등장하게 되었어요!
✅ 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Network) 정의
순환신경망(RNN)은 직렬 처리로 순서에 맞게 반복되는 학습에 특화된 알고리즘이에요. 이 알고리즘은 정해진 크기 제한 없이 일련의 입력을 받도록 설계되었는데요. 즉, 왼쪽에서 오른쪽 또는 오른쪽에서 왼쪽으로 정해진 방향대로 언어를 순차 반복 처리되기 때문에 시간이 지나도 정보가 지속되는 장점을 가지고 있어요! 😀
RNN은 과거와 현재의 학습을 연결하고 시간의 흐름에 맞게 학습을 한다는 특징이 있는데요. 이전 단계의 출력을 현재 단계에 반영하여 순서 정보를 고려하기 때문에 주로 인코더, 디코더 등의 자연어 처리 방식(기계번역, 텍스트 생성, 대화 모델)에 적합하답니다! 또한, 시계열 데이터 예측, 주가 예측, 음성 인식 등에도 적용될 수 있어요.📈📊
✅ 합성곱신경망(CNN, Convolutional Neural Network)의 정의
합성곱 신경망(CNN)은 이미지 분류 및 인식에 주로 사용되는 방식이에요. CNN은 물체, 표지판, 얼굴까지 식별할 수 있는데요. 앞서 소개해 드린 Classification에 적용되는 신경망이기도 해요.🖼️
CNN은 컨볼루션 레이어를 사용하여 입력 데이터에서 특징을 추출하고 풀링 레이어를 사용해 출력의 차원을 줄입니다. 특히 이미지가 AI 시스템에 들어왔을 때 다양한 특징을 감지하고 중요도를 할당해서 한 이미지를 다른 이미지와 구별할 수 있어요.📸
이런 합성 신경망은 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사용되며, 이미지 인식, 객체 검출, 이미지 분할 등의 작업에 효과적인데요. 텍스트 분류, 시계열 데이터 특징 추출에도 적용될 수 있어요 :)
* Convolutional Layer: 필터 크기만큼 데이터를 하나의 값으로 계산하고 출력 채널 개수만큼 서로 다른 필터를 사용
* Pooling Layer: Convolutional Layer의 연산 결과로 출력된 피처 맵의 사이즈를 감소시키면서도 특징을 보존하기 위한 과정
✅ 복잡한 이미지 처리에 필요한 합성곱신경망 CNN
RNN과 같은 단순한 신경망은 기본적으로 이진적 이미지 분류는 가능하지만, 픽셀 종속성이 있는 복잡한 이미지를 처리할 수는 없습니다. 또한 픽셀이 큰 이미지를 처리하는 데 필요한 계산 능력이 부족하기 때문에 CNN이 필요하게 돼요.🌟
이렇게 CNN은 가장 복잡한 이미지도 높은 정확도로 분류하는 데 도움이 되죠. 특히 합성 신경망의 대표 활용 방법으로 알려진 YOLO(You Only Look Once)는 CNN을 통해 텐서의 그리드 형태를 나누고, 각 구간에 따라 객체인 경계 박스와 클래스 확률을 생성하여 해당 구역의 객체를 인식해요.
YOLO는 후보 영역을 추출하기 위한 별도의 네트워크를 적용하지 않기 때문에, R-CNN 보다 처리시간 측면에서 월등한 성능을 보이고 있답니다. :)
| astrago에 탑재된 YOLO 허브로 빠른 객체 검출을! |
현재 머신러닝·딥러닝 분야의 중요한 이슈는 AI 학습을 위한 데이터 품질과 양이라 할 수 있어요. 적절한 훈련 데이터의 가용성은 응용 프로그램에서 중요한 과정이 되는데요. 그렇다면 '간단한 구조' 역시 핵심 관건이 되겠죠?
YOLO는 주어진 이미지를 한 번의 스캔으로 객체의 특징과 경계선을 계산해요. 특히 기존의 R-CNN에서 거쳤던 여러 추출 단계를 YOLO에서는 간소화하기 때문에 빠른 속도와 높은 정확도를 보이고 있는데요. 이러한 장점 덕분에 많은 기업의 응용 프로그램에서 활용되고 있답니다!
현재, astrago 워크 로드에서는 모델 허브 YOLO v5&YOLOv8를 지원하고 있습니다. 또한 사용자는 데이터 셋과 하이퍼 파라미터 값 조정만 하면 되도록 편의성을 증진시킨 GUI를 제공하고 있어요.
모델 허브를 통해 직접 대응하는 손실 함수에 대해 훈련하고, 처리 시간 측면에서 실시간 객체 검출이 가능한데요. 빠르고 정확한 검출 성능을 확인할 수 있어 효율적인 AI 이미지 학습을 진행할 수 있답니다:)
오늘은 인공신경망의 대표적인 알고리즘인 RNN과 CNN을 알아보며, 각각의 응용 분야까지 살펴보았는데요. 두 신경망은 데이터의 유형과 필요한 작업에 따라 선택이 달라져요. 하지만 종종 이 두 가지를 결합하여 보다 복잡한 문제를 해결할 수도 있어요!
여러분도 빠르고 정확한 Vision AI 인프라가 필요하다면, 별도 개발 환경을 구축하지 않아도 최적화된 개발 환경 이미지와 프레임워크를 제공하는 AI 표준 플랫폼 astrago는 어떨까요? AI 학습과 개발에 최적의 데이터 셋으로 여러분의 환경 리스크 부담을 덜어 드릴게요!
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💡순환 신경망 RNN 합성곱신경망 CNN 요약
<퍼셉트론 한계로 시작된 알고리즘 발견과 딥러닝의 발전> 1950년대 처음 등장한 퍼셉트론은 단순한 0과 1의 연산을 수행했으나 이후 역전파 알고리즘으로 연산량 문제를 해결하고, AI 딥러닝이 발전하게 됐어요. 하지만 많은 양의 데이터로 학습하면서 발생한 인공신경망 ANN의 과적합 문제를 방지하고자, 오늘날 순환 신경망(RNN), 합성신경망(CNN) 의 알고리즘이 나타났답니다:) <다양한 인공신경망 알고리즘과 사용 분야> RNN(Recurrent Neural Network)는 순차적인 데이터를 처리하는 데 효과적인 신경망으로, 이전 단계의 출력을 현재 단계에 반영하여 순서 정보를 고려해요. 순환 구조를 가지고 있으며, 시계열 데이터나 자연어 처리에 적합해요.😗 CNN(Convolution Neural Network)은 이미지 처리에 주로 사용되는 신경망 구조로 이미지 내의 공간적인 구조를 인식하는 데 특화되어 있어요. 합성곱(Convolution) 및 풀링(Pooing) 레이어를 기반으로 하며, 여러 층으로 구성됨 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사용되며, 이미지 인식, 객체 검출, 이미지 분할 등의 작업에 효과적입니다😀 <복잡한 이미지 처리에 필요한 CNN과 대표 모델 YOLO> 픽셀 종속성이 있는 복잡한 이미지나 픽셀이 큰 이미지 처리에 있어서는 단순한 신경망은 계산 능력이 부족하기 때문에 CNN을 필요로 하는데요! 합성 신경망 대표로 YOLO 알고리즘이 나타나며, 기존의 여러 추출했던 단계를 간소화하고, 주어진 이미지를 한 번의 스캔으로 객체의 특징과 경계선을 계산하게 돼요. 빠른 속도와 높은 정확도를 특징으로 기업의 많은 프로그램에서 활용하게 되는데요. 현재 씨이랩의 astrago에서도 탑재되어 있어, 효율적인 AI 학습이 가능합니다. 🧡 |