IT에 관련된 글을 보면 알고리즘이라는 말이 나옵니다.
저도 IT 글을 작성하면서 많이 작성하였습니다.
알고리즘은 명령어들 집합체로 문제를 해결하는 기능이 있습니다.
오늘은 알고리즘 개념 정리 및 알고리즘 뜻, 종류 5가지와 문제점, 실제 적용 사례 등을 알아보도록 하겠습니다.
알고리즘 뜻
알고리즘은 IT 키워드 중 하나로 정보 검색, 인공지능, 데이터 분석 등 다양한 IT 분야에서 활용이 되고 있습니다.
그럼 어떻게 활용이 되는지 간단하게 설명해 드리겠습니다.
인공지능이 데이터 분석이나 정보 검색을 할 경우 계산이 어렵거나 복잡할 경우 해결이 안 되는 경우가 있습니다.
이러한 문제가 생겼을 때 문제를 해결 위해 많은 명령어를 입력을 하여 문제를 해결합니다.
즉 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 명령어들의 집합체입니다.
예를 들어 요리를 하기 위해 요리 방법 참고 하는 것 또는 길을 찾기 위해 지도를 보는 것과 같다고 보시면 됩니다.
정리하면 알고리즘은 특정한 목표를 달성하기 위한 단계 별 절차를 뜻합니다.
특성
보다 쉽게 특정한 목표에 달성하기 위해서는 크게 4가지의 특성이 있어야 합니다.
- 명확함 : 인공지능은 아직 발전 초기 단계로 모호한 명령을 이해하지 못합니다. 그렇기 때문에 알고리즘(명령어)은 명확하고 간결해야 합니다.
- 유한함 : 사람도 그렇지만 인공지능도 명령을 무한하게 내리면 오류가 발생을 하고 목표에 원하는 답을 내리지 못합니다. 그렇기 때문에 명령을 작성을 할 때 유한한 횟수 단계로 구성을 하여야 합니다.
- 정확성 : 사람에게 정확하게 명령을 내리지 않으면 잘못된 행동을 합니다. 인공지능 역시 동일합니다. 명령을 정확하게 내리지 않는다면 잘못된 결과를 내리거나 충돌이 일어납니다.
- 일반적 : 알고리즘은 특성 문제를 해결하는데 많이 사용이 되지만 일반적 원리에도 많이 사용이 됩니다. 그렇기 때문에 일반적인 원리를 기반으로 설계가 되어야 다른 문제도 쉽게 적용할 수 있습니다.
알고리즘 종류 2가지
알고리즘은 매우 다양한 기준으로 분류가 되는데, 크게 목적에 따른 분류와 사용되는 기법에 따른 분류로 나누어집니다.
목적에 따른 분류
- 검색 알고리즘 : 빅데이터 등 매우 큰 데이터에서 필요한 정보를 정확하고 빠르게 검색하는 기술입니다. 대표적인 알고리즘으로는 TF-IDF, PageRank, BM25 등이 있고 구글 및 네이버의 검색 엔진 및 데이터 베이스 검색 등에 활용을 하고 있습니다.
- 정령 알고리즘 : 방대한 데이터를 특정 기준에 맞게 정렬시키는 기술로 버블 정렬, 삽입 정렬, 선택 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등이 있고, 데이터 분석 및 컴퓨터 그래픽, 운영 체제 등에 활용을 하고 있습니다.
- 압축 알고리즘 : 방대한 데이터를 압축하여 크기를 줄이는 기술로 저장 공간을 효율적으로 활용이 가능합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Huffman 코딩, Lempel Ziv Storer Szymanski 알고리즘 등이 있으며 파일 압축 및 데이터 전송 이미지 압축 등에 활용을 하고 있습니다.
- 암호화 알고리즘 : 보안 강화를 위하여 데이터를 암호화하는 기술로, 대표적인 알고리즘으로 RSA, AES 등이 있고, 네트워크 보안 및 정보 보호, 금융 거래 등에 활용되고 있습니다.
- 머신 러닝 알고리즘 : 자동으로 학습하고 예측하는 기술로, 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, SVM, 딥 러닝 등이 있으며, 이미지 인식 및 음성 인식, 자연어 처리 등에 활용되고 있습니다.
사용되는 기법에 따른 분류
- 분할 정복 : 문제 크기를 작고 동일한 하위 문제로 분해하여 해결하는 기술로, 문제를 해결하고 간결한 코드로 작성을 하기 때문에 큰 문제를 효율적으로 해결하지만 메모리 사용량 증가 및 특정 문제에만 적용이 가능하다는 단점이 있습니다. 대표적인 알고리즘은 퀵 정령 및 병합 정렬, 이진 탐색 등이 있습니다.
- 탐욕 : 현재 상황에서 최적의 방법을 선택 후 반복 기능으로 문제를 해결하는 기술로, 간단하고 직관적인 접근 방식을 적용하여 빠른 실행 속도를 가지고 있지만, 특정 문제에만 적용이 가능하며, 항상 최적의 방법을 찾지 못한 다는 단점을 가지고 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 크루스칼 알고리즘과 다익스트라 알고리즘이 있습니다.
- 동적 계획법 : 이미 계산된 결과를 저장하여 반복 계산을 줄이는 기술로 반복 계산을 줄이기 때문에 효율성이 크게 향상되고 시간이 절약이 됩니다. 하지만 메모리 사용량 증가 및 복잡한 알고리즘 구현이 된다는 단점이 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 플로이드 워셜 알고리즘 및 냅색 문제 등이 있습니다.
- 휴리스틱 : 경험이나 직관을 기반으로 문제를 해결하는 기술로, 최적의 방법을 찾지 못해도 좋은 방법을 찾을 수 있고 빠른 실행 속도가 장점입니다. 하지만 경험이나 직관에 의존하기 때문에 정확도가 떨어집니다. 대표적인 알고리즘으로는 로컬 탐색 및 A*알고리즘 등이 있습니다.
- 이 외에도 백트래킹 및 분할 지배, 확률 알고리즘 등 다양한 알고리즘이 있습니다.
알고리즘 문제점
알고리즘은 현대 IT 사회에서 꼭 필요한 기술입니다, 하지만 100% 완벽하지는 않습니다.
간단하게 문제점을 알아보도록 하겠습니다.
- 편향성 : 알고리즘은 기존 데이터를 기반으로 작동을 하기 때문에 알고리즘 개발에 필요한 데이터 및 설계 방식이 편향된 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들면 여성 및 소수 인종에 대한 차별 문제 등이 있습니다.
- 불투명성 : 알고리즘은 복잡하고 어려운 구조로 되어 있기 때문에, 신뢰도가 낮을 수 있고, 문제 발생 시 책임 소재가 명확하게 하기가 힘듭니다. 대표적인 예로는 인공지능 결정 시스템 및 추천 시스템 등이 있습니다.
- 악용 사용 : 인공지능은 명령에 의해 작동을 하는 기술이기 때문에 악의적으로 사용이 가능합니다. 예로 들어 딥페이크 기술로 가짜 영상 및 음성을 만들어 사기 행위 등에 사용을 할 수 있습니다.
- 약한 통제력 : 시간이 지나면서 보다 좋은 알고리즘이 나오고 있습니다. 이는 인간의 통제력 약화라는 결과를 도출하기 때문에 예상치 못한 결과나 나올 수 있습니다. 대표적인 예로는 자율 주행 자동차 및 인공지능 로봇 등을 들 수 있습니다.
- 사회적 문제 : 알고리즘의 발전은 일차지 감소 및 차별 등 사회적 문제를 만들어 냅니다. 예를 들어 자동화 기술은 일자리 감소를 만들어 내고 결정 시스템은 차별 및 불평등을 만들어 냅니다.
- 기술적 문제 : 알고리즘의 개발은 초기 단계로 완벽하지 않습니다. 그로 인해 예측 불가능한 상황에 오류가 발생할 가능성이 있습니다.
- 이외에도 윤리적 문제 등 다양한 문제점을 가지고 있습니다.
해결 방안
- 편향 감소 : 알고리즘을 학습시켜 데이터 수집 및 분석 과정에서 편향된 정보를 제거해야 합니다.
- 투명성 향상 : 설명 가능한 알고리즘 기술을 개발하여 작동 방식을 투명하게 공개를 통해 신뢰도를 향상해야 합니다.
- 악용 문제: 악용 사례에 대한 연구 및 대응 방안을 마련하고, 보안 기술을 향상해야 합니다.
- 인간 통제 유지 : 인간과 알고리즘 협력 모델을 개발하여 최종 판단 및 책임은 인간이 지게 해야 합니다.
- 사회적 문제 : 사회적 약자에 대한 보호 정책 마련 및 알고리즘 개발 및 활용 과정에 사회적 책임을 마련해야 합니다.
- 기술적 문제 : 지속적인 개발을 통하여 성능 향상 및 어려운 문제도 예측을 할 수 있도록 해야 합니다.
- 이외에도 윤리적 가이드라인 및 법적 규제를 마련해야 합니다.
알고리즘 활용 사례 3가지
추천 시스템
- 개념 : 사용자 기존 데이터(과거 해동 및 선호도 등)를 기반으로 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 시스템
- 장점 : 개인 맞춤 콘텐츠로 고객 유지 증대 및 새로운 콘텐츠 발굴
- 단점 : 데이터 수집 및 분석에 비용 과다, 개인정보 침해 가능
- 활용 분야 : 음악 및 동영상 스트리밍 및 온라인 쇼핑몰
- 사용 알고리즘 : 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터림, 혼합 필터링
이미지 인식
- 개념 : 사람, 풍경, 사물 등의 이미지를 인식하여 분류하는 기술
- 장점 : 자동화 기술로 인간보다 빠르고 정확한 이미지 분석을 하여 다양한 분야에서 활용
- 단점 : 고성능 환경이 필요하며, 학습 데이터 수집에 많은 비용이 발생
- 활용 분야 : 사진 검색 및 자동 안면 인식, 자율 주행 자동차 등
- 사용 알고리즘 : 딥 러닝, 컨볼루션 신경망, 객체 인식 알고리즘
자연어 처리
- 개념 : 인간 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 기술
- 장점 : 컴퓨터와 인간의 상호 작용 및 정보 접근성 향상, 자동화 및 효율성 향상
- 단점 : 복잡한 자연어로 인한 정확도 필요, 데이터 수집 및 학습에 많은 비용 발생, 성별 및 인종 차별 등 편향 문제 발생
- 활용 분야 : 기계 번역, 챗봇, 음성 인식, 감정 분석
- 사용 알고리즘 : 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석, 기계 학습
마치며
현재 사회에서는 다양한 IT 기술 등이 활용이 되고 있고, 이러한 기술 등을 효율적으로 활용을 하기 위해서는 문제를 해결하는 기술인 알고리즘은 꼭 필요합니다.
오늘은 알고리즘 뜻 및 종류, 문제점 등 알고리즘 개념 정리를 쉽게 알려 드렸습니다.
보다 알고리즘에 대한 이해를 높이고 활용 능력을 향상하는 것은 미래 IT 사회에서 성공하지 위한 필수적인 요소입니다.
감사합니다.