CNN(Convolutional Neural Networks): 소개

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컨볼루션 신경망(CNN) 완벽 분석: 작동 방식, 역사, 응용 및 장점

최첨단 기술의 발전 속도는 놀라울 정도입니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 더 이상 생소한 단어가 아닙니다. 이러한 기술들은 마케팅, 전자상거래, 소프트웨어 개발은 물론 금융, 의료 등 거의 모든 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

AI와 ML은 방대한 영역이며, 다양한 실질적인 문제를 해결하기 위해 그 응용 범위가 빠르게 확장되고 있습니다. 이러한 기술 내에서 다양한 하위 분야들이 발전하는 이유도 여기에 있습니다. 머신 러닝은 AI의 하위 집합으로 볼 수 있습니다.

최근 특히 주목받는 AI 분야 중 하나가 바로 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)입니다.

본 글에서는 CNN이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 현대 사회에서 CNN이 얼마나 유용한지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

컨볼루션 신경망이란 무엇인가?

컨볼루션 신경망(CNN 또는 ConvNet)은 딥러닝 알고리즘을 기반으로 이미지 분석, 시각적 객체 분류, 컴퓨터 비전 작업 등을 수행하는 인공 신경망(ANN)입니다. CNN은 행렬 곱셈과 같은 선형 대수학 원리를 활용하여 이미지 내 패턴을 식별합니다. 이러한 과정은 복잡한 계산을 수반하므로 모델 학습에는 그래픽 처리 장치(GPU)가 필수적입니다.

간단히 말해, CNN은 이미지와 같은 입력 데이터를 받아들이고, 해당 이미지의 다양한 측면에 중요도를 할당합니다. 이러한 중요도는 편향 및 학습 가능한 가중치 형태로 표현됩니다. 이러한 방식으로 CNN은 이미지를 구별하고 분류할 수 있게 됩니다.

CNN의 간략한 역사

컨볼루션 신경망은 인공 신경망의 일종이므로 신경망에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 계산 분야에서 신경망은 딥러닝 알고리즘을 사용하는 머신 러닝(ML)의 일부입니다. 이는 인간 두뇌의 뉴런 연결 패턴과 유사하며, 시각 피질의 배열 방식에서 영감을 얻었습니다.

다양한 유형의 인공 신경망(ANN)은 각기 다른 목적에 사용됩니다. 그 중 하나가 이미지 감지 및 분류 등에 활용되는 CNN입니다. CNN은 1980년대에 Yann LeCun 박사에 의해 소개되었습니다.

LeCun의 이름을 딴 CNN의 초기 버전인 LeNet은 손으로 쓴 숫자를 인식할 수 있었습니다. LeNet은 은행 및 우편 서비스에서 수표의 숫자와 봉투에 쓰여진 우편 번호를 읽는 데 활용되었습니다.

하지만 초기 버전의 CNN은 확장성이 부족했습니다. 따라서 CNN은 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 사용되지 못했습니다. 또한, 대규모 이미지를 보다 효율적으로 처리하기 위해서는 상당한 계산 자원과 데이터가 필요했습니다.

2012년, AlexNet이 등장하면서 다층 신경망을 활용한 딥러닝이 재조명받기 시작했습니다. 기술 발전과 함께 대규모 데이터 세트와 강력한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 컴퓨터 비전 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 복잡한 CNN 모델을 생성할 수 있게 되었습니다.

CNN의 레이어 구조

CNN은 여러 계층으로 구성되어 있습니다. 각 계층은 이미지의 특정 측면을 감지하는 역할을 합니다. CNN의 계층이 증가할수록 모델의 복잡성이 증가하며, 이미지를 인식하기 위해 단순한 특징에서 시작하여 최종적으로 물체의 모양, 더 큰 요소 등 복잡한 특징을 감지할 수 있게 됩니다.

컨볼루션 레이어 (Convolution Layer)

CNN의 첫 번째 레이어는 컨볼루션 레이어입니다. 이 레이어는 CNN의 주요 구성 요소로, 대부분의 계산이 여기서 이루어집니다. 컨볼루션 레이어는 입력 데이터, 특징 맵, 필터와 같은 몇 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

CNN에는 여러 개의 컨볼루션 레이어가 존재할 수 있습니다. 이는 후속 레이어가 이전 레이어의 수용 필드 내 픽셀을 시각화할 수 있도록 하여 CNN 구조를 계층적으로 만듭니다. 컨볼루션 레이어는 주어진 이미지를 숫자 값으로 변환하고, 네트워크가 유의미한 패턴을 이해하고 추출할 수 있도록 합니다.

풀링 레이어 (Pooling Layer)

풀링 레이어는 차원을 줄이는 데 사용되며, 다운샘플링이라고도 합니다. 이는 입력에 사용되는 매개변수를 줄이는 역할을 합니다. 풀링 작업은 컨볼루션 레이어와 마찬가지로 입력 전체에 필터를 이동하지만, 가중치는 없습니다. 필터는 수신 영역의 숫자 값에 결합 함수를 적용하여 결과 배열을 채웁니다.

풀링에는 평균 풀링과 최대 풀링, 두 가지 유형이 있습니다.

  • 평균 풀링: 필터가 입력을 스캔하여 출력 배열로 전송하는 수신 필드에서 평균 값을 계산합니다.
  • 최대 풀링: 필터가 입력을 스캔할 때 수신 필드에서 가장 큰 값을 선택하여 출력 배열로 전송합니다. 최대 풀링은 평균 풀링보다 일반적으로 더 많이 사용됩니다.

풀링 과정에서 일부 데이터가 손실되기는 하지만, CNN에는 여러 가지 이점을 제공합니다. 풀링은 효율성을 높이고 과적합 위험과 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한, CNN의 안정성을 향상시키는 데도 기여합니다.

완전 연결 레이어 (Fully Connected Layer, FC)

이름에서 알 수 있듯이 출력 레이어의 모든 노드는 이전 레이어의 모든 노드에 직접 연결됩니다. 완전 연결 레이어는 이전 레이어에서 추출된 특징을 기반으로 이미지를 분류하는 역할을 합니다. 필터와 함께 이전 레이어에서 추출된 특징을 기반으로 이미지를 분류합니다.

또한, 완전 연결 레이어는 일반적으로 ReLu 함수 대신 입력 데이터를 올바르게 분류하기 위해 소프트맥스 활성화 함수를 사용합니다 (풀링 및 컨볼루션 레이어와는 다름). 소프트맥스 함수는 0 또는 1 사이의 확률을 생성하는 데 유용합니다.

CNN 작동 원리

컨볼루션 신경망은 수백 개의 레이어로 구성되며, 각 레이어는 주어진 이미지의 다양한 특징을 식별하는 방법을 학습합니다.

CNN은 신경망이지만, 그 구조는 일반적인 ANN과는 다릅니다.

일반적인 ANN은 여러 개의 은닉층을 통해 입력을 변환합니다. 각 은닉층은 인공 뉴런 세트로 구성되며, 동일한 층의 모든 뉴런에 완전히 연결되어 있습니다. 최종적으로 결과를 표시하는 완전 연결 레이어 또는 출력 레이어가 존재합니다.

반면에 CNN은 너비, 깊이, 높이의 3차원으로 레이어를 구성합니다. CNN에서는 뉴런 레이어가 다음 레이어의 모든 뉴런과 연결되는 대신, 작은 영역의 뉴런에만 연결됩니다. 최종적으로 결과는 확률 점수가 포함된 단일 벡터로 표현되며, 깊이 차원만 가집니다.

이제 CNN에서 “컨볼루션”이 무엇인지 궁금할 수 있습니다.

컨볼루션은 두 데이터 세트를 결합하는 수학 연산을 의미합니다. CNN에서는 입력 데이터에 컨볼루션 개념을 적용하여 정보를 필터링하고 특징 맵을 생성합니다. 이는 CNN에서 사용되는 몇 가지 주요 개념과 용어를 이해하는 데 도움이 됩니다.

  • 필터: 기능 감지기 또는 커널이라고도 불리는 필터는 3×3과 같은 특정 차원을 가질 수 있습니다. 필터는 입력 이미지의 각 요소에 대해 행렬 곱셈을 수행하여 컨볼루션을 적용합니다. 다양한 해상도와 합성 이미지의 출력에서 모든 학습 이미지에 필터를 적용하면 후속 레이어의 입력으로 사용됩니다.
  • 패딩: 가짜 픽셀을 삽입하여 입력 행렬을 행렬의 경계까지 확장하는 데 사용됩니다. 이는 컨볼루션으로 인해 행렬 크기가 줄어드는 현상에 대응하기 위한 것입니다. 예를 들어, 9×9 행렬은 필터링 후에 3×3 행렬로 줄어들 수 있습니다.
  • 스트라이딩: 입력보다 작은 출력을 얻기 위해 스트라이딩을 수행할 수 있습니다. 필터가 이미지 위를 이동할 때 특정 영역을 건너뛸 수 있습니다. 2개 또는 3개의 픽셀을 건너뛰면 공간 해상도를 줄여 보다 효율적인 네트워크를 생성할 수 있습니다.
  • 가중치와 편향: CNN의 뉴런에는 가중치와 편향이 있습니다. 모델은 학습 과정에서 이러한 값을 학습하며, 모든 뉴런에 대해 주어진 계층 전체에서 동일하게 유지됩니다. 이는 각 은닉 뉴런이 이미지의 다른 영역에서 동일한 특징을 감지한다는 것을 의미합니다. 결과적으로 네트워크는 이미지를 변환할 때 객체에 대해 더 관대해집니다.
  • ReLU: Rectified Linear Unit(ReLU)의 약자로, 보다 효과적이고 빠른 학습에 사용됩니다. ReLU 함수는 음수 값을 0으로 매핑하고 양수 값을 그대로 유지합니다. 네트워크는 활성화된 이미지 기능만 후속 계층으로 전달하므로, 활성화 함수라고도 합니다.
  • 수용 필드: 신경망에서 모든 뉴런은 이전 레이어의 서로 다른 위치에서 입력을 받습니다. 컨볼루션 레이어에서 모든 뉴런은 이전 레이어의 제한된 영역(수용 필드)에서만 입력을 받습니다. 반면 완전 연결 레이어의 경우 전체 이전 레이어가 수용 필드가 됩니다.

실제 계산 작업에서는 일반적으로 3D 필터가 필요한 3D 이미지에서 컨볼루션이 수행됩니다.

CNN은 서로 다른 부분 또는 노드 레이어로 구성됩니다. 각 노드 레이어에는 임계값과 가중치가 있으며, 다른 레이어와 연결됩니다. 임계값을 초과하면 네트워크의 다음 레이어로 데이터가 전송됩니다.

이러한 레이어들은 데이터에 변화를 주어 관련 기능을 학습하는 작업을 수행합니다. 또한, 이러한 작업들은 이미지의 서로 다른 특징을 감지하는 방법을 지속적으로 학습하는 수백 개의 레이어를 거치면서 반복됩니다.

CNN의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • 입력 레이어: 이미지와 같은 입력 데이터가 들어오는 곳입니다. 이 때 입력 데이터는 높이, 너비, 깊이가 정의된 3D 객체가 됩니다.
  • 하나 또는 여러 개의 은닉 레이어 또는 특징 추출 단계: 이러한 레이어는 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 완전 연결 레이어 등이 될 수 있습니다.
  • 출력 레이어: 결과를 보여주는 레이어입니다.

컨볼루션 레이어를 통해 이미지를 처리하면 특징 맵 또는 활성화 맵으로 변환됩니다. 컨볼루션 레이어는 입력을 컨볼루션한 후 결과를 다음 레이어로 전달합니다.

CNN은 특징 추출 단계에서 특징을 감지하기 위해 다양한 컨볼루션 및 풀링 기술을 사용합니다. 예를 들어, 고양이 이미지를 입력하면 CNN은 네 다리, 색상, 두 눈과 같은 특징을 인식합니다.

CNN의 완전 연결 레이어는 추출된 특징에 대한 분류기 역할을 합니다. 딥러닝 알고리즘이 이미지에 대해 예측한 것을 기반으로 결과를 출력합니다.

CNN의 장점

높은 정확도

CNN은 컨볼루션을 사용하지 않는 일반 신경망보다 높은 정확도를 제공합니다. CNN은 특히 많은 데이터, 비디오, 이미지 인식 등이 필요한 작업에 유용합니다. CNN은 매우 정확한 결과와 예측을 생성하므로, 다양한 분야에서 활용도가 증가하고 있습니다.

높은 계산 효율성

CNN은 다른 일반 신경망보다 높은 수준의 계산 효율성을 제공합니다. 이는 컨볼루션 프로세스를 사용하기 때문입니다. 또한 차원 축소 및 매개변수 공유 기술을 사용하여 모델을 더 빠르고 쉽게 배포할 수 있습니다. 이러한 기술은 스마트폰이나 노트북 등 다양한 장치에서 작동하도록 최적화될 수도 있습니다.

특징 추출 능력

CNN은 수동 엔지니어링 없이도 이미지의 기능을 쉽게 학습할 수 있습니다. 사전 학습된 CNN 모델을 활용하고 새로운 작업을 수행할 때 데이터를 제공하여 가중치를 관리할 수 있습니다. 이러한 방식으로 CNN은 새로운 작업에 원활하게 적응할 수 있습니다.

CNN의 다양한 응용

CNN은 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. CNN의 실제 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

이미지 분류

CNN은 이미지 분류에 광범위하게 사용됩니다. CNN은 가치 있는 특징을 인식하고 주어진 이미지에서 객체를 식별할 수 있습니다. 따라서 의료 분야, 특히 MRI와 같은 분야에서 활용됩니다. 또한, 컴퓨터 비전 분야에서 CNN의 초기 사용 사례 중 하나인 손으로 쓴 숫자 인식에도 사용됩니다.

객체 감지

CNN은 실시간으로 이미지에서 객체를 감지하고, 레이블을 지정하고, 분류할 수 있습니다. 이러한 기능으로 인해 자율 주행 차량에 널리 사용됩니다. 또한 스마트 홈에서 거주자의 얼굴을 인식하거나 AI 기반 감시 시스템에서 객체를 감지하고 표시하는 데에도 사용됩니다.

시청각 매칭

시청각 매칭에 대한 CNN의 도움은 Netflix, YouTube 등과 같은 비디오 스트리밍 플랫폼을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 “엘튼 존의 사랑 노래”와 같은 사용자 요청을 충족하는 데에도 기여합니다.

음성 인식

이미지 외에도 CNN은 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식에도 유용하게 사용됩니다. 실제 예로 Google에서 음성 인식 시스템에 CNN을 사용하는 것을 들 수 있습니다.

객체 재구성

CNN은 디지털 환경에서 실제 객체를 3D 모델링하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 CNN 모델은 이미지를 사용하여 3D 얼굴 모델을 생성할 수도 있습니다. CNN은 생명 공학, 제조, 건축 분야에서 디지털 트윈을 구성하는 데에도 유용하게 활용됩니다.

다음은 다양한 분야에서 CNN이 사용되는 예시입니다.

  • 의료: 컴퓨터 비전은 방사선과에서 의사가 종양을 더 효율적으로 감지하는 데 활용될 수 있습니다.
  • 농업: CNN은 LSAT와 같은 인공위성 이미지를 활용하여 비옥한 토지를 분류할 수 있습니다. 이는 토지 비옥도 수준을 예측하고 수확량을 극대화하기 위한 효과적인 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.
  • 마케팅: 소셜 미디어 응용 프로그램은 다른 사람의 프로필에 게시된 사진에서 사람을 추천할 수 있습니다. 이를 통해 사진 앨범에서 사람들을 태그하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 소매: 전자 상거래 플랫폼에서 시각적 검색을 사용하여 고객이 구매하고 싶어하는 관련 상품을 추천할 수 있습니다.
  • 자동차: CNN은 자동차에서 승객과 운전자의 안전을 개선하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 차선 감지, 객체 감지, 이미지 분류 등과 같은 기능으로 이루어집니다. 또한, 자율 주행 자동차 기술 발전에 기여하고 있습니다.

CNN 학습을 위한 자료

Coursera:

Coursera에는 CNN에 대한 여러 강좌가 있습니다. 이 과정은 컴퓨터 비전이 어떻게 발전해왔는지, 현대 사회에서 CNN이 어떻게 활용되는지를 설명합니다.

Amazon:

다음 서적과 강의를 통해 CNN에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.

  • 신경망 및 딥러닝: 모델, 알고리즘, 딥러닝 및 신경망 이론을 다룹니다.
  • 컴퓨터 비전을 위한 컨볼루션 신경망 가이드: 이 책은 CNN의 응용과 그 개념을 설명합니다.
  • Tensorflow를 사용한 실습 컨볼루션 신경망: 이 책은 Python과 TensorFlow를 사용하여 컴퓨터 비전의 다양한 문제를 해결하는 방법을 알려줍니다.
  • 고급 응용 딥러닝: 이 책은 CNN, 딥러닝, 객체 감지와 같은 고급 응용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
  • 컨볼루션 신경망 및 순환 신경망: 이 책은 CNN과 RNN에 대해 설명하고, 이러한 네트워크를 구축하는 방법을 알려줍니다.

결론

컨볼루션 신경망은 인공 지능, 머신 러닝 및 딥러닝 분야의 핵심적인 기술 중 하나입니다. CNN은 오늘날 거의 모든 분야에서 다양한 응용 프로그램과 함께 널리 사용되고 있습니다. 이러한 활용 사례가 증가함에 따라, 앞으로도 CNN은 더욱 발전하고 다양한 실질적인 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.