[한국공공정책신문=김유리 기자]
◇ 딥러닝의 기본 개념
딥러닝(Deep Learning, DL)은 인공지능(AI)과 기계학습 일부로 대량의 데이터에서 복잡한 패턴과 특징을 자동으로 학습해 인간의 뇌처럼 복잡한 문제를 해결하는 기술이다. 딥러닝 중심의 다층 신경망 네트워크는 다음과 같다. ① 뉴런(Neuron)이다. 뇌의 신경세포를 모방한 계산 단위로 각 뉴런이 입력을 받아 계산을 수행하고 다음 층으로 정보를 전달한다. ② 층(Layer)이다. 신경망은 여러 층으로 구성되어 각 층이 다른 수준의 특징을 학습한다. ③ 활성화 함수(Activation Function)다. 뉴런의 출력을 조정하는 함수로 네트워크에 비선형성을 도입한다. 이를 통해 복잡한 데이터를 모델링할 수 있다. ④ 무게(Weights)다. 네트워크 내 뉴런 간의 연결을 나타내며 학습에 의해 조정된다.
◇ 딥러닝 모델 종류
딥러닝에는 다양한 모델이 존재하며 각기 다른 작업에 특화되어 있다. ① 합성 신경 네트워크(CNN)다. 주로 화상인식에서 사용되며, 화상의 특징(Edge나 Texture 등)을 추출하는데 뛰어나다. ② 리커런트 신경망(RNN)이다. 시계열 데이터 및 자연어 처리에 적합하며 과거 정보를 고려하여 다음 예측을 수행한다. LSTM이나 GRU 같은 특수한 RNN도 장기 의존관계를 학습하는데 효과적이다. ③ 생성모델(GAN)이다. 데이터에서 새로운 데이터를 생성하는 모델로 이미지 생성 및 데이터 확장에 이용한다. GAN(Generative Adversarial Network)은 생성 네트워크가 사실적인 데이터를 만들고, 이를 식별 네트워크가 평가하며 두 네트워크가 서로 경쟁함으로써 생성 정확도가 향상된다.
◇ 딥러닝의 응용사례
딥러닝은 이미지 인식, 음성인식, 자연어 처리, 자율주행차 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 특히 화상인식에 대해서는 인간의 인식능력을 넘는 정밀도를 달성하고 있어 의료 화상 진단이나 시큐러티 시스템(security system, 보안시스템, 안전시스템)에도 이용되고 있다.
◇ 딥러닝이 중요한 이유
① 고정밀 예측이다. 딥러닝은 방대한 데이터를 처리함으로써 매우 고정밀 예측과 분류를 실현할 수 있다. 이를 통해 의료 진단, 금융 예측, 자율주행차 제어 등 많은 분야에서 실용화되고 있다. ② 자동 특징 추출이다. 기존 머신러닝에서는 특징량의 선택이 중요했지만, 딥러닝에서는 모델이 자동으로 최적 특징을 추출하기 때문에 인간의 개입이 적다. ③ 확장성이다. 많은 양 데이터와 계산 리소스(resource)를 활용하여 딥러닝은 점점 더 고도의 작업을 수행할 수 있다. 이에 따라 새로운 기술과 서비스의 개발이 가속화되고 있다.
◇ 딥러닝의 장점과 과제
장점은 대량의 데이터를 사용하여 고도의 패턴 인식이 가능하다. 자연스러운 언어 이해와 이미지 인식 등 복잡한 작업을 자동화할 수 있다. 단점은 학습에는 방대한 데이터와 계산 리소스가 필요하다. 대규모 네트워크를 다루기 위해 고도의 조율(tuning)이나 최적화가 요구된다.
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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