인공지능의 눈, 합성곱 신경망

인공지능의 시각, 합성곱 신경망(CNN)의 원리

합성곱 신경망(CNN)이란?

카메라 어플 스노우의 얼굴 인식 기능

혹시 스마트폰으로 사진을 찍으면 자동으로 사람 얼굴을 인식하거나, 친구의 얼굴에 스티커를 씌워주는 필터 기능을 써본 적이 있나요? 이 기술의 중심에는 바로 '합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Network, CNN)'이라는 딥러닝 모델이 있습니다. CNN은 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사용되며, 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하고 분석하는 데 특화된 인공지능 알고리즘입니다. CNN의 가장 중요한 특징은 스스로 이미지의 중요한 특징들을 찾아내고 학습하여, 마치 사람의 눈처럼 사물을 인식하고 분류할 수 있게 해 준다는 점이에요.

CNN의 핵심 구조 : 세 가지 계층의 역할

1. 합성곱 계층(Convolutional Layer)

이 계층은 이미지의 전체 영역을 샅샅이 훑으며 중요한 특징들만 추출하는 역할을 해요. 마치 우리가 그림을 볼 때 전체를 한 번에 보기보다 눈, 코, 입 같은 특징적인 부분을 먼저 파악하는 것과 비슷해요. '필터'라는 것을 사용해 이미지의 일부 영역과 곱셈과 덧셈 연산을 수행하고 , 그 결과를 모아 '특성 맵'이라는 것을 만듭니다. 이때 이미지의 가장자리 정보 손실을 막기 위해 데이터 주변을 특정 값으로 채우는 '패딩'이라는 기술도 사용돼요.

2. 풀링 계층(Pooling Layer)

합성곱 계층을 거친 특성 맵은 데이터의 양이 많아서 다음 단계로 넘어가기에는 부담이 커요. 풀링 계층은 이 특성 맵의 크기를 줄여서 핵심 정보만 남기고 요약하는 역할을 합니다. 마치 긴 글을 읽고 중요한 내용만 요약하듯이, 풀링은 데이터의 크기를 효과적으로 줄여서 연산량을 줄이고 모델이 핵심적인 특징에만 집중하도록 돕습니다.

3. 전결합 계층(Fully Connected Layer)

이 계층은 앞선 합성곱 계층과 풀링 계층에서 추출된 모든 특징들을 한 곳에 모아 최종적으로 판단을 내리는 역할을 해요. 마치 여러 증거들을 모아 최종 결론을 내리는 판사처럼, 추출된 특징들을 바탕으로 '이것은 고양이', '이것은 강아지'처럼 최종적인 분류 결과를 출력하게 됩니다.

CNN의 실생활 사례

CNN이 인공지능 알고리즘에서 중요한 이유는 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보이기 때문입니다. 기존의 딥러닝 모델로는 이미지의 모든 픽셀 정보를 한꺼번에 처리하기 어려웠지만, CNN은 이미지의 특징을 계층적으로 학습하는 방식을 통해 이런 한계를 극복했습니다.

이미지 분류 : 스마트폰의 얼굴 인식 잠금 해제나, 제품 사진을 자동으로 분류하는 기능, 의료 영상에서 질병을 진단하는 것 등이 대표적인 예시입니다.

객체 검출 : 자율주행차가 카메라 영상에서 도로 표지판, 보행자, 다른 차량 등을 정확하게 인식하는 기술이 바로 CNN을 기반으로 합니다.

영상 분석 : 동영상 내에서 특정 행동을 감지하거나, 보안 CCTV 영상을 분석하는 데 사용됩니다.

기타 분야 : OCR(문자 인식) , 증강현실(AR), 가상현실(VR)과 같은 시각 인식 관련 기술에도 CNN이 중요한 역할을 하고 있습니다.