인공 신경망은 사람의 뇌의 역할을 하는 인공지능 기술입니다.
즉 사람의 뇌처럼 사물을 학습하고 예측, 분류 등 다양한 업무를 수행을 합니다.
오늘은 인공지능의 핵심 기술 인공 신경망 이란?
무엇이고, 개념 및 작동 원리, 문제점, 인공 신경망 종류 5가지 등을 알아보겠습니다.
인공 신경망 이란?
사람의 신체 중에 뇌는 사물이나 행동을 학습하여 예측하고 분류, 판단 등을 하는 중요한 기관입니다.
인공지능에서도 이러한 역할을 하는 부분이 있는데 그 부분이 바로 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)입니다.
인공 신경망은 사람 뇌의 신경 구조인 수 백억 개의 뉴런을 모방하여 개발된 인공지능 기술로 수학적 모델을 구현을 하기 때문에 사람의 뇌가 하는 예측, 분류, 제어 등을 할 수 있습니다.
이러한 기술로 현재 이미지 인식 및 자연어 처리, 의료 분석 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있습니다.
인공 신경망 주요 특징
- 데이터 기반 학습 : 인공지능은 모든 기반이 기존 데이터입니다. 인공 신경망 역시 기존 데이터를 학습을 하여 예측 및 분류, 판단을 합니다.
- 비선형 모델링 : 현실 세계는 거의 대부분이 비선형적인 관계를 유지되고 있고, 인공 신경망은 비선형적인 관계를 모델링을 하기 때문에 현재 일어나는 문제를 해결하는데 효과적입니다.
- 병렬 처리 : 병렬 처리가 장점은 동시 처리가 가능하다는 것입니다. 인공 신경망은 사람 노의 신경 구조인 수 백억 개의 뉴런을 모방하여 개발되었기 때문에 여러 개의 뉴런이 동시에 작동하여 처리 속도가 매우 빠릅니다. 그렇기 때문에 대량의 데이터도 빠르게 처리가 가능합니다.
- 적응성 : 현대 사회에서는 다양한 데이터가 실시간으로 생성이 되고 있습니다. 인공 신경망은 이러한 데이터를 실시간으로 학습하고 적용하기 때문에 변화하는 환경에 쉽게 적응을 합니다.
- 이 외에도 다양한 함수로 표현이 가능하고, 일상에서 쉽게 사용이 가능합니다.
인공 신경망 원리
사람의 뇌를 모방한 인공지능 기술이 인공 신경망으로 입력층, 은닉층, 출력층 구성이 되어 있고, 순전파, 오차 계산, 역전파 등의 학습 방법으로 작동을 합니다.
기본 구조
인공 신경망은 기본적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성이 되어 있습니다.
- 입력층 : 기존 데이터를 받아들이는 층으로, 다양한 형태의 데이터(텍스트, 숫자, 이미지 등)가 입력이 됩니다.
- 은닉층 : 은닉층은 여러 개의 은닉층으로 구성이 되어있는데, 각 은닉층마다 다수의 뉴런으로 구성이 되어있습니다. 각 은닉층은 입력층에서 입력한 데이터를 분석하고 변환하는 층입니다.
- 출력층 : 은닉층에서 분석하고 변환한 데이터를 출력하는 층으로 예측 결과, 분류 결과, 제어 신호 등이 출력이 됩니다.
학습 과정
인공 신경망은 순전파-> 오차계산 -> 역전파 -> 반복의 순서로 학습을 합니다.
- 순전판 : 데이터는 입력층에서 입력이 되어 은닉층에서 분석, 변환을 하고 출력층으로 전달이 됩니다. 이러한 데이터는 각층의 뉴런에 의하여 가중치를 적용하고 활성화 함수를 통하여 출력값을 산출합니다.
- 오차 계산 : 순전판에서 산출된 출력값은 목표로 한 값과 차이가 나는데 이것을 오차라 합니다. 이러한 오차 차이를 다시 계산을 합니다.
- 역전파 : 오차가 발생을 하면 오차를 역방향으로 전파하여 각 뉴런의 가중치를 업데이트를 하여 오차를 줄이는 방법입니다.
- 반복 : 이러한 단계를 반복하여 오차를 줄입니다.
- 인공 신경망은 이러한 과정을 통해 데이터 패턴을 학습하고 보다 정확하게 예측하고 분류를 합니다.
구성 요소
- 뉴런 : 입력값에 따라 활성화 함수를 통해 출력값을 계산하는 기본 단위
- 가중치 : 뉴런 간 연결 강도로 학습 과정에 통해 조절
- 활성화 함수 : 시그모이드 함수 및 ReLU 함수 등 다양한 함수로 뉴런 출력값을 계산
- 레이어 : 각 뉴런들의 그룹 단위, 크게 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성
- 학습률 : 가중치 결정하는 값
인공 신경망 문제점
인공 신경망이 다양한 분야에 효과적으로 활용을 하고 있지만 문제점이 없는 것은 아닙니다.
- 과적합 (Overfitting) : 모델이 학습 데이터의 특성만 지나치게 기억을 하여 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 떨어지게 합니다.
- 어려운 학습 과정 : 대규모 모델을 학습할 경우 많은 시간과 비용이 발생을 하고 학습 과정에서 국부적인 최솟값이 빠져 전체적인 최솟값을 찾지 못하는 문제가 발생합니다.
- 해석 가능성 부족 : 인공 신경망은 내부 작동 방식이 투명하지 않아 결과 해석하기가 어렵고 이러한 문제로 신뢰성이 하락됩니다.
- 편향된 데이터 : 인공지능은 기존 데이터를 기반으로 활성화가 되기 때문에 학습 데이터가 편향된 정보를 가지고 있다면 모델에 반영이 되어 결과에도 영향을 미칩니다.
- 취약한 보안 : 기존 데이터에는 개인 정보 및 대외비 등 유출이 되면 안 되는 정보가 있습니다. 이러한 정보가 유출이 되어 개인 정보 침해 등 문제가 발생할 수 있으며, 악의적으로 인공 신경망을 공격하여 잘못된 결과를 출력하게 합니다.
해결 방안
- 과적합 : 인공 신경망을 정규화를 만들어 모델의 복잡도를 제한하고 과적합을 막아냅니다. 또한 데이터 증강을 통하여 학습 데이터를 변형하여 새로운 데이터를 만들어 내고 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가하고 조기 종류 시점을 결정합니다.
- 학습 과정 : Adam, RMSProp 등 최적화 알고리즘을 활용하여 최솟값 문제를 해결하고 여러 컴퓨터를 활용하여 학습 속도를 향상합니다.
- 해석 가능성 부족 : SHAP, LRP 등 해석 가능성 기술을 향상해 내부 작동 방식을 분석하고 결과를 해석을 하고 인터프리터블 AI 이용하여 모델을 해석 가능한 형태로 변환시키면 됩니다.
- 편향된 데이터 : 편향을 줄일 수 있는 알고리즘을 개발하여 편향이 없는 데이터를 수집해야 합니다.
- 보안 : 모델 학습 및 배포 과정에서 보안을 강화시키고 개인 정보를 침해하지 않도록 데이터를 활용해야 합니다.
인공 신경망 종류 5가지
인공 신경망은 다양한 분야에서 활용을 하고 있고, 많은 성공 사례가 있습니다.
그중 성공 사례 5가지를 알려 드리겠습니다.
알파고 승리 (이세돌과 바둑 대결)
- 사례 : 구글 DeepMind에서 개발한 알파고가 세계적 바둑 대가인 이세돌을 2:1로 승리한 사건
- 특징 : 당시 알파고는 딥러닝 기술과 몬테 카를로 트리 검색 알고리즘, 강화 학습을 통하여 바둑을 자체적으로 학습하였습니다.
- 인공 신경망 : 바둑의 전략은 매우 복잡하고 다양합니다. 알파고는 바둑의 복잡한 전략을 인공 신경망을 활용하여 이해하고, 최적의 방법을 선택하였습니다.
이미지 인식 기술 발전
- 사례 : 딥러닝 기반 이미지 인식 기술의 빠른 발전
- 특징 : 컨볼루션 신경망을 기반으로 이미지에서 특징을 추출하고 분류
- 인공 신경망 : 이미지 인식 기술의 정확도 향상 및 다양한 응용 분야에 개발
자연어 처리 기술 발전
- 사례 : 딥러닝 기반 자연어 처리 기술의 빠른 발전
- 특징 : 순환 신경망 기반의 자연어 처리 기술은 문장의 의미를 이해하고 분석에 뛰어나기 때문에 기계 번역 및 챗봇, 감정 분석 등에 활용이 됨
- 인공 신경망 : 자연어 처리 기술의 정확도에 크게 기여를 하고 인간과 자연스러운 상호 작용을 가능하게 함
의료 영상 분석
- 사례 : 질병 및 의료 영상 분석 및 신약 개발에 활용
- 특징 : 딥러닝 기반 의료 영상 분석 기술은 의료 영상에서 질병을 식별하고 분석
- 인공 신경망 : 의료 영상 분석 정확도 향상 및 의료 분야 혁신을 이끌어 냄
금융 사기 예방
- 사례 : 금융사기 예방 사기 거래 식별하고 차단
- 특징 : 금융 거래 데이터 분석을 통해 비정상적인 거래 패턴 식별
- 인공 신경망 : 금융 사기 분석을 통해 정확도 향상 및 시스템 안정성 향상
마치며
앞으로 인공지능이 발전을 하면 인공 신경망은 인간적인 방식으로 상호 작용을 하고, 많은 데이터를 학습하며, 복잡한 문제를 해결할 것입니다.
이로 인하여 더 좋은 세상을 만들어 갈 것입니다.
하지만 아직 해결해야 할 문제가 많은 만큼 정부와 기업, 사람들의 많은 노력이 필요합니다.
감사합니다.