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[청년발언대] 딥러닝이란?

 

【 청년일보 】 딥러닝이 무엇인지 알기 위해서는 그 상위분야인 인공지능(AI), 머신러닝(ML)에 대한 이해가 필요하다.


먼저, '인공지능(AI)'은 일반적으로 기계 또는 컴퓨터 프로그램을 통해 인간 행동의 구조를 모방하거나 복제하는 것을 가리킨다. AI기반의 시스템은 인간의 행동이나 의사결정구조를 모방하거나 모델링하기 위해 통계학적 알고리즘, 휴리스틱 절차, 인공 신경망(ANN) 등 다양한 방법을 활용한다.


'머신러닝'은 AI의 하위 분야인 머신러닝은 복수의 예시 데이터에서 일반적인 규칙을 도출하기 위한 자동화된 절차로 구성된다. 즉, 예시 데이터로부터 규칙이 '학습'되는 것이다.


이러한 작업은 사전 정의되고 이해하기 쉬운 알고리즘과 규칙을 적용해 수행되거나, 딥러닝의 경우 인공 신경망을 사용해 수행된다. 머신러닝은 일반적으로 지도 학습과 비지도 학습으로 구분된다.


지도 학습에서 학습을 위한 샘플 데이터는 입력값과 대응되는 예상 결과를 모두 포함하는 반면, 비지도 학습에서는 시스템이 입력 값 자체에서 가능한 결과를 식별한다.


이처럼 '딥러닝'은 머신 러닝의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축한다. 특히, 머신 비전 분야에서 신경망은 일반적으로 데이터와 예제 데이터에 대한 사전 정의된 결과와 같은 지도 학습을 통해 학습된다.


◆ 딥러닝의 작동원리…'인공신경망 구조'와 '뉴런 & 레이어 연결'


딥러닝은 '인공신경망' 모델을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야로서, 다량의 데이터로부터의 보다 정확한 결과모형을 구축하고자 하는 기법이다. 이는 데이터를 컴퓨터가 처리 가능한 형태로 표현하고 이를 학습하는 시스템을 구축하는 연구를 포함한다.


이러한 딥러닝의 표현 방법들 중 다수는 인공신경망에서 영감을 얻었으며, 신경 시스템의 정보 처리나 패턴에 기반을 두고 있다. 인공신경망에서 발전한 딥러닝 머신러닝 연구자들이 만들어 낸 초기 알고리즘의 형태는 인공신경망(artificial neural network)인 뉴런에 착안한 연결구조였다.


물리적으로 근접한 어떠한 뉴런이 든 상호적으로 연결이 가능하다는 특징을 가진 뇌와는 다르게 인공신경망은 데이터 전파 및 레이어 연결 방향이 일정하다는 특징을 가지고 있다.


뉴런의 레이어 연결의 큰 특징은 데이터 전달과정을 반복한다는 점에 있다. 뉴런은 이미지를 수많은 조각으로 잘라 신경망의 첫 번째 레이어에 입력한 후, 최종 결과를 출력할 때까지, 데이터가 전달되는 과정을 반복한다. 그리고 각 뉴런에는 현재 수행하는 작업을 기준으로 해 입력의 정확도를 나타내는 가중치가 할당돼 있습니다. 최종 출력은 가중치를 모두 합산해 결정된다.


정지 표지판으로 예를 들면, ▲움직임 여부 ▲붉은 색상 ▲표시 문자 ▲팔각형 모양 ▲크 기 등 그 이미지의 특성이 잘게 분류돼 뉴런에서 검사되며, 신경망은 이것이 정지 표지판인지의 여부를 식별한다.


여기서, 가중치에 따라 충분한 데이터를 바탕으로 하여 결과를 예측하는 방법이 활용된다. 이 밖에도 딥러닝의 영역에는 MRI 스캔의 종양 식별 능력, 혈액의 암세포 스캔 능력 등이 포함돼 있다.


딥러닝의 등장으로 인해 머신러닝은 상용화되고 있고, 또한 인공지능의 영역은 확장 중에 있다. 더 발전된 예방 의학, 영화 추천, 운전자 없는 자동차 등 딥러닝 기반의 기술들은 우리 일상에서 사용되고 있거나, 실용화가 될 예정이다.
 


【 청년서포터즈 6기 최연아 】

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