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인공지능시대(23): 합성곱 신경망
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2021년 03월 19일 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
합성곱 신경망의 정의
합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)은 합성곱 연산을 사용하는 인공신경망의 하나이다. 합성곱은 하나의 함수와 또 다른 함수를 반전 이동한 값을 곱한 다음, 구간에 대해 적분하여 새로운 함수를 구하는 연산자이다. 합성곱을 사용하면 3차원 데이터의 공간적인 정보를 유지한 채 다음 레이어로 보낼 수 있다.
합성곱 신경망은 컴퓨터 과학의 일종으로 시각적 이미지를 분석하는 데 쓰이는 인공 신경망의 한 종류이며, 특히 음성 인식이나 사물 이미지 인식에서 주로 사용한다. 이 신경망은 다차원 배열 데이터 처리가 가능하며, 따라서 컬러 이미지와 같은 다차원 배열 처리에 특화되어 있다.
일반적인 신경망은 이미지 데이터를 그대로 처리하는 데 반해, 합성곱 신경망은 이미지에서 특징을 추출해 처리한다. 그러므로 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 대부분 합성곱 신경망을 기초로 만들어졌다.
합성곱 신경망의 발전역사
1958년 허벨(David H. Hubel)과 위젤(Torsten Wiesel)은 시각 피질의 구조에 대한 결정적인 힌트를 얻은 고양이 실험을 진행했다. 이 실험을 통해 시각 피질 안에 있는 수많은 뉴련이 작은 국부 수용 영역을 갖고 있다는 것을 확인했다. 이는 뉴런이 시야의 일부 범위 안에 들어온 시각 자극에만 반응한다는 뜻이다.
뉴런의 수용 영역은 서로 겹칠 수 있으며, 서로 겹친 수용 영역과 전체 시야가 이루어진다. 또한 어떤 뉴런은 수직선의 이미지에만 반응하고, 어떤 뉴런은 특정 각도의 선에만 반응하는 반면에 어떤 뉴런은 넓은 수용 영역을 가진 데 반해 저 수준의 패턴이 합친 복잡한 패턴(글귀 사물 등)에 반응한다는 것이 밝혀졌다.
이러한 관찰을 통해서 높은 수준을 갖춘 뉴런이 바로 옆에 있는 낮은 수준을 가진 뉴런의 출력에 기반한다는 아이디어가 지금의 합성곱 신경망으로 발전해 온 것이다. 그후 사물 인식에 적용하는 경사(Gradient) 기반 학습에서 손글씨 숫자를 인식하는 합성곱 신경망이 이 등장하게 되었다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
합성곱 신경망의 필터링 기법
또한 합성곱 신경망은 필터링 기법을 인공 신경망에 적용하여 이미지를 더욱 효과적으로 처리하기 위해 “사물 인식에 적용하는 경사 기반 학습”이 딥 러닝에 이용되고 있다. 기존의 여과(Filtering) 기법은 고정된 필터를 이용하여 이미지를 처리했다. 그러나 합성곱 신경망의 기본 개념은 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동으로 학습시키고 있다.
예를 들어, 이미지를 분류하는 알고리즘을 개발하고자 할 때, 필터링 기법을 이용하면 분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 그러나 이 경우 문제점은 사람의 직관이나 반복적인 실험을 통해 알고리즘에 이용될 필터를 결정해야 한다는 것이다. 이러한 상황에서 합성곱 신경망을 이용하면, 알고리즘은 이미지 분류의 정확도를 최대화하는 필터를 자동적으로 학습할 수 있다.
합성곱 신경망의 전망
합성곱 신경망은 주로 음성 인식이나 시각적 이미지를 분석하는데 사용된다. 일반 신경망은 이미지 데이터의 원본이 1차원 신경망인 완전한 연결층에 입력되어 전체 특성을 학습하는 데 반해, 합성곱 신경망은 이를 거치기 전에 회선(Convolution) 및 풀링(Poolling: 데이터의 차원을 감소시켜 신경망의 계산효율을 높이는 작업)을 통해서 데이터의 주요 특징 벡터를 추출하는 과정을 학습하여 처리하게 된다.
따라서 대부분의 이미지 인식 및 시각 분야는 딥러닝 기반의 합성곱 신경망이 주를 이루고 있다. 학습 데이터의 신뢰도 및 일반화의 성능저하 극복이라는 과제를 해결해 나감으로써 국내외 합성곱 신경망 기반의 3차원 영상 처리 분야는 그 응용 범위를 더욱 넓혀갈 것이다.
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