합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

목차

 

딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정

인공 신경망의 기본 구조와 중요성

활성화 함수(Activation Functions) 이해하기

손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성

딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)

기울기 사라짐(Vanishing Gradient)

손실 함수와 최적화

컴퓨터 비전(Computer Vision)

합성곱 연산(Convolution)

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)

순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)

오토 인코더(Autoencoder)

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)

과적합과 그 방지법

데이터 불균형

딥러닝 모델 튜닝: 성능 향상의 기초와 전략

전이 학습(Transfer Learning)

딥러닝 학습 방법: 지도학습부터 강화학습까지

설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)

Introduction

 

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 딥러닝의 가장 혁신적인 발전 중 하나로, 

 

이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 

 

이 글에서는 CNN의 기본 구조부터 합성곱 연산, 활성화 함수, 

 

그리고 유명한 데이터셋인 MNIST와 CIFAR10을 이용한 이미지 인식 사례까지 간단히 알아본다.

 

Basic Structure of CNN

 

CNN은 크게 두 부분으로 구성된다: 합성곱 계층(Convolutional Layer)과 완전 연결 계층(Fully Connected Layer, FC). 

 

합성곱 계층에서는 입력 이미지에 여러 필터(Filter)를 적용해 특징을 추출한다. 

 

이때, 각 필터는 이미지의 특정 패턴, 예를 들어 가장자리나 질감 등을 인식하도록 설계된다. 

 

필터를 적용한 후, 결과인 피처 맵(Feature Map)을 생성한다.

이어지는 활성화 함수(Activation Function) 단계에서는 비선형성을 도입해 모델의 표현력을 높인다. 

 

대표적인 활성화 함수로는 ReLU(Rectified Linear Unit)가 있다. 

 

ReLU는 음수를 0으로 변환해 주며, 이 과정에서 네트워크가 비선형 문제도 해결할 수 있게 한다.

마지막으로, 완전 연결 계층에서는 합성곱 계층을 통과해 추출된 특징들을 기반으로 최종 분류나 회귀를 수행한다. 

 

이 계층은 이름처럼 각 뉴런이 이전 계층의 모든 뉴런과 연결되어 있다.

 

MNIST

 

MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 숫자(0부터 9까지)의 그림 70,000개로 구성되어 있으며, 

 

이 중 60,000개는 훈련용, 10,000개는 테스트용으로 사용된다. 

 

CNN을 MNIST 데이터셋에 적용하면, 합성곱 계층이 숫자의 형태와 구조를 학습하게 되고, 

 

이를 바탕으로 각 이미지가 어떤 숫자를 나타내는지 정확하게 분류할 수 있다.

 

CIFAR10

 

CIFAR10은 10개의 서로 다른 카테고리(예: 자동차, 새, 고양이 등)를 포함하는 

 

60,000장의 작은 컬러 이미지들로 이루어진 데이터셋이다. 

 

이 데이터셋은 이미지 인식 분야에서 널리 사용되며, 

 

CNN이 다양한 객체를 어떻게 구별하는지를 학습하는 데 이상적인 환경을 제공한다. 

 

CIFAR10을 통해 훈련된 CNN 모델은 각 이미지를 정확한 카테고리로 분류할 수 있는 능력을 개발하며, 

 

이는 CNN이 복잡한 이미지에서도 유의미한 패턴을 인식할 수 있음을 증명한다.

 

 

Evolution and Applications of CNN

 

CNN의 발전은 멈추지 않고 계속되고 있다. 

 

연구자들은 네트워크 구조를 최적화하고, 새로운 활성화 함수를 개발하며, 깊이와 너비를 조절하여 성능을 향상하고 있다. 

 

이러한 노력 덕분에 CNN은 이미지 분류뿐만 아니라, 객체 감지(Object Detection), 영상 분할(Segmentation), 

 

의료 영상 분석(Medical Image Analysis) 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되고 있다.

특히, 의료 영상 분석에서 CNN의 응용은 눈부신 성과를 보여주고 있다. 

 

CNN은 X-레이, MRI와 같은 의료 영상에서 이상을 탐지하고, 질병의 진단을 보조하는 데 중요한 역할을 한다. 

 

또한, 자율 주행 자동차 기술에서도 CNN은 주변 환경을 인식하고,

 

보행자, 차량, 도로 표지판 등을 정확하게 식별하는 데 핵심 기술로 자리 잡았다.

 

Conclusion

 

CNN은 딥러닝 분야에서 혁명적인 발전을 이끌었으며, 그 적용 범위는 계속해서 확장되고 있다. 

 

이 글을 통해 CNN의 기본 구조와 작동 원리를 이해하고, 

 

MNIST와 CIFAR10 데이터셋을 활용한 사례를 통해 그 효과를 직접 볼 수 있었기를 바란다. 

 

딥러닝과 CNN에 대한 지식은 현재의 기술뿐만 아니라 미래 사회를 이해하는 데도 중요하다.