인공 지능(AI)을 간단하게 설명하자면 인간이 생각하고 학습하는 방식을 재현하는 데 초점을 맞춘 분야라고 할 수 있습니다. AI의 학습 기법이라는 개념은 바로 여기에서 비롯된 것으로, 기계가 사람처럼 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 다양한 방법입니다.
이전에는 지도, 비지도, 강화, 전이 학습 등 주요 AI 학습 기법과 각 기법이 AI 모델이 정보를 처리하고 의사 결정을 내리는 데 어떻게 중요한 역할을 하는지 살펴봤습니다.
오늘은 AI 시스템이 환경과 상호 작용하고 피드백을 바탕으로 개선함으로써 경험을 통해 학습하도록 가르치는 기술인 강화 학습에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 특히 기계가 세상의 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 시스템인 컴퓨터 비전 애플리케이션에 강화 학습을 어떻게 적용할 수 있는지 살펴볼 것입니다.
강화 학습과 컴퓨터 비전과 같은 개념을 결합하면 흥미진진한 새로운 가능성이 열리고 있으며 현재 활발히 연구되고 있는 분야입니다. 이를 통해 AI 시스템은 보이는 것을 인식하고 해당 시각 정보를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
강화 학습은 AI 에이전트가 행동을 취하고 보상이나 벌칙의 형태로 피드백을 받음으로써 학습하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 목표는 시간이 지남에 따라 어떤 행동이 최상의 결과를 가져오는지 알아내는 것입니다.
강화 학습은 개를 훈련시키는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 개가 명령에 따라 앉으면 간식을 줍니다. 잠시 후 개는 앉으면 보상을 받는다는 것을 학습합니다. 강화 학습에서 AI 에이전트 또는 모델은 개와 같으며, 환경은 개를 둘러싼 세상이고 보상은 개가 올바른 행동을 했는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
이는 AI 모델에 정답의 예를 많이 보여주는 지도 학습과는 다릅니다. 예를 들어, 모델에 개 사진을 보여주며 "이것은 개입니다."라고 말할 수 있습니다.
반면 강화 학습은 레이블이 지정된 데이터에 의존하지 않습니다. 대신 게임을 플레이하고 어떤 움직임이 승리에 도움이 되는지 알아내는 것처럼 다양한 행동을 시도하고 그 결과를 통해 학습하는 방식입니다.
강화 학습은 단계별로 결정을 내리고 각 선택에 따라 다음에 일어날 일이 달라지는 작업에 매우 중요합니다. 이러한 유형의 학습은 전략 비디오 게임에서 플레이어의 게임 플레이를 더욱 도전적이고 흥미롭게 만들기 위해 사용됩니다.
자전거 타는 법을 배운다고 생각해 보세요. 처음에는 넘어질 수도 있습니다. 하지만 연습을 하다 보면 무엇이 균형을 유지하는 데 도움이 되는지 알아내기 시작합니다. 더 많이 탈수록 더 잘 타게 됩니다. 지시만 받는 것이 아니라 직접 해보면서 배우게 됩니다.
강화 학습은 AI에서도 비슷한 방식으로 작동합니다. 다양한 행동을 시도하고, 어떤 일이 일어나는지 관찰하고, 시간이 지남에 따라 올바른 선택을 하는 능력을 점진적으로 향상시키는 등 경험을 통해 학습합니다.
강화 학습의 주요 구성 요소 몇 가지를 살펴보세요:
이러한 구성 요소를 함께 사용하면 강화 학습을 통해 AI 시스템이 지속적인 시행착오를 통해 효과적인 행동을 학습할 수 있습니다. 시도할 때마다 상담원은 더 높은 보상과 더 나은 결과를 가져오는 행동을 더 잘 선택할 수 있게 됩니다.
컴퓨터 비전은 이미지에서 물체를 감지하고, 사진에 포함된 내용을 분류하고, 이미지를 여러 부분으로 분할하는 등의 작업에 사용됩니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이러한 작업을 지원하며 시각적 인사이트를 수집할 수 있는 영향력 있는 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
하지만 이러한 비전 AI 작업을 강화 학습과 결합하면 단순히 보는 것에 그치지 않고 시각적 인사이트를 기반으로 행동하는 방법을 학습하고 시간이 지날수록 더 나은 AI 솔루션이 탄생합니다.
컴퓨터 비전 애플리케이션에서 강화 학습의 흥미로운 예는 창고에서 로봇을 사용하는 것입니다. 카메라와 컴퓨터 비전 시스템이 장착된 로봇은 주변 환경을 분석하고, 각 품목의 위치를 감지하고, 모양과 크기를 식별하고, 선반에 어떻게 배치되어 있는지 파악할 수 있습니다.
로봇은 물건을 집으려고 시도할 때마다 피드백을 받습니다. 물건을 올바르게 집으면 성공, 떨어뜨리면 실패라는 피드백을 받습니다. 시간이 지남에 따라 로봇은 다양한 품목에 대해 어떤 동작이 가장 효과적인지 학습합니다. 고정된 일련의 지침을 따르는 대신 경험을 통해 지속적으로 개선합니다.
이제 강화 학습이 무엇이며 컴퓨터 비전에서 강화 학습의 역할에 대해 더 잘 이해했으니 강화 학습과 컴퓨터 비전이 함께 사용되는 몇 가지 예를 자세히 살펴보겠습니다.
자율 주행 차량은 주변 환경을 이해하는 비전 AI와 보이는 것을 기반으로 의사 결정을 내리는 강화 학습을 모두 활용할 수 있습니다. 이를 실제로 구현한 좋은 예가 바로 AWS 딥레이서입니다.
AWS DeepRacer는 카메라와 강화 학습을 통해 운전 방법을 배우는 1/18 스케일의 완전 자율 경주용 자동차입니다. 무엇을 해야 하는지 지시를 받는 대신 스스로 시도하고 실수를 저지르고 이를 통해 학습함으로써 스스로 상황을 파악합니다.
이 작은 자동차의 카메라는 한 쌍의 눈처럼 작동하여 전방의 트랙을 포착합니다. 보이는 것을 바탕으로 자동차는 조향 방법과 속도를 학습합니다. 한 바퀴를 돌 때마다 점점 더 좋아집니다. 예를 들어, 과거의 주행 경험을 통해 더 넓게 회전하거나 급격한 코너 앞에서 속도를 줄이는 방법을 배울 수 있습니다.
딥레이서의 훈련은 가상 환경에서 시작되며, 이 곳에서 모델은 운전 기술을 연습하고 다듬습니다. 일정 수준의 성능에 도달하면 실제 자동차가 있는 실제 트랙으로 기술을 이전합니다.
주목받고 있는 흥미로운 연구 분야는 로봇 수술에 비전 AI와 강화 학습을 통합하는 것입니다. 현재 이 응용 분야는 아직 이론적인 수준에 머물러 있습니다. 연구자들은 가상 환경에서 시뮬레이션을 실행하고 있습니다.
그러나 초기 실험에서 유망한 결과가 나타나고 있으며, 이는 결국 수술 로봇이 더 정밀하고 적응력이 뛰어나며 인간의 개입을 최소화하면서 복잡하고 섬세한 수술을 수행할 수 있음을 시사합니다.
예를 들어 수술 부위에서 거즈 조각을 조심스럽게 들어 올려야 하는 상황을 상상해 보세요. 비전 AI가 탑재된 로봇은 먼저 장면을 분석하여 세분화를 통해 거즈와 주변 조직을 식별합니다.
그러면 강화 학습은 수술 로봇이 거즈를 잡는 최적의 각도, 압력을 가하는 정도, 주변의 민감한 부위를 건드리지 않고 거즈를 들어 올리는 방법을 결정하여 작업에 접근하는 방법을 결정할 수 있도록 도와줍니다. 시간이 지남에 따라 시뮬레이션 환경에서 반복적인 연습을 통해 로봇은 이러한 미묘하고 중요한 동작을 점점 더 숙련되고 자신감 있게 수행할 수 있게 됩니다.
강화 학습을 통해 비전 AI 시스템은 단순한 인식을 넘어 보이는 것을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 로봇 공학, 자동화, 실시간 상호 작용과 같은 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다.
강화 학습을 Vision AI 워크플로에 통합하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
반면에 고려해야 할 강화 학습의 몇 가지 한계는 다음과 같습니다:
컴퓨터 비전 프로젝트의 강화 학습을 통해 AI 시스템은 주변 환경을 이해하고 경험을 통해 행동하는 방법을 학습할 수 있습니다. 실시간 물체 감지 기능을 제공하는 Ultralytics YOLO11과 같은 모델을 통해 시스템은 보이는 것을 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이 접근 방식은 AI가 라벨링된 데이터에만 의존하지 않고 시험과 피드백을 통해 개선할 수 있도록 함으로써 기존 방식을 뛰어넘습니다. 지속적인 학습을 지원하며 시간이 지남에 따라 더욱 유연하고 적응력이 뛰어나며 지능적인 비전 AI 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.
성장하는 커뮤니티에 참여하세요. GitHub 리포지토리를 방문하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 나만의 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작하고 싶으신가요? 라이선스 옵션을 살펴보세요. 유니티의 솔루션 페이지에서 제조 분야의 AI와 자동차 산업의 비전 AI에 대해 자세히 알아보세요.
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