퍼셉트론과 신경망: 컴퓨터 비전의 기본 원리

지난 수십 년 동안 신경망은 인공지능(AI)의 여러 핵심 혁신을 이루는 구성 요소가 되었습니다. 신경망은 인간 두뇌의 복잡한 기능을 모방하려는 계산 모델입니다. 신경망은 기계가 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 의료, 금융, 자율주행 자동차와 같은 분야에서 컴퓨터 비전과 딥러닝 같은 AI 하위 분야를 활용할 수 있습니다.

신경망의 작동 방식을 이해하면 AI라는 "블랙박스"를 더 잘 이해할 수 있으며, 첨단 기술이 일상생활에 어떻게 통합되는지 쉽게 파악하는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 수년에 걸쳐 어떻게 발전해 왔는지 살펴보겠습니다. 또한 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망이 하는 역할도 알아보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

AI에서 퍼셉트론이란 무엇인가요?#

신경망을 자세히 살펴보기 전에 퍼셉트론부터 알아보겠습니다. 퍼셉트론은 가장 기본적인 유형의 신경망이며, 더 복잡한 모델을 구축하는 기반입니다.

퍼셉트론은 지도 학습(레이블이 지정된 학습 데이터에서 학습)에 사용되는 선형 머신 러닝 알고리즘입니다. 단일 계층 신경망이라고도 하며, 일반적으로 데이터의 두 클래스를 구분하는 이진 분류 작업에 사용됩니다. 퍼셉트론을 시각화하려면 하나의 인공 뉴런이라고 생각하면 됩니다.

그림 1. 퍼셉트론은 하나의 인공 뉴런입니다.

퍼셉트론의 작동 방식 이해하기#

퍼셉트론은 여러 입력을 받아 가중치와 결합하고, 입력이 속한 범주를 결정하여 간단한 의사 결정기처럼 작동할 수 있습니다. 퍼셉트론은 네 가지 주요 매개변수로 구성됩니다. 입력값(노드라고도 함), 가중치와 편향, 순합, 활성화 함수입니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 입력과 가중치: 여러 정보(입력)가 있고 각각의 정보에 중요도를 나타내는 가중치가 있다고 가정해 보겠습니다. 이와 함께 편향은 퍼셉트론이 더 유연하게 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
• 가중합 계산: 퍼셉트론은 각 입력에 해당 가중치를 곱한 다음 편향을 포함한 모든 값을 더하여 가중합을 계산합니다.
• 의사 결정: 그런 다음 퍼셉트론은 활성화 함수를 사용하여 최종 출력을 결정합니다. 가중합을 바탕으로 퍼셉트론을 활성화할지 여부를 판단합니다. 가장 단순한 경우 활성화 함수는 단계 함수이며, 가중합이 특정 임계값보다 높으면 1을 출력하고 그렇지 않으면 0을 출력합니다. 따라서 가중 입력이 예 또는 아니요의 결정으로 변환됩니다.
• 학습과 개선: 퍼셉트론이 실수하면 다음번에 개선할 수 있도록 가중치를 조정합니다. 이 과정은 모델이 실수에서 학습하는 데 도움이 됩니다.

그림 2. 퍼셉트론 개요. 출처: indiantechwarrior.com

컴퓨터 비전에서 퍼셉트론의 역할#

퍼셉트론은 컴퓨터 비전의 기본 원리를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 퍼셉트론은 고급 신경망의 기반입니다. 퍼셉트론과 달리 신경망은 단일 계층으로 제한되지 않습니다. 신경망은 서로 연결된 여러 퍼셉트론 계층으로 구성되므로 복잡한 비선형 패턴을 학습할 수 있습니다. 신경망은 더 고급 작업을 처리하고 이진 출력과 연속 출력을 모두 생성할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 인스턴스 세그멘테이션과 포즈 추정 같은 고급 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있습니다.

신경망에 따른 컴퓨터 비전 기술의 발전#

신경망의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라가며, 연구와 흥미로운 발견으로 가득합니다. 이러한 주요 사건 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다.

초기 주요 발전을 간단히 살펴보겠습니다.

• 1940년대: Warren McCulloch와 Walter Pitts는 두뇌의 작동 방식을 모방하는 간단한 회로를 개발했습니다.
• 1958년: Rosenblatt가 퍼셉트론을 소개했습니다.
• 1970년대: Paul Werbos가 역전파(예측 출력과 실제 출력의 차이를 최소화하여 신경망이 학습하도록 돕는 학습 방법) 개념을 고안했습니다. 역전파를 통해 다층 신경망을 학습할 수 있게 되었고, 딥러닝의 기반이 마련되었습니다.
• 1980년대: Geoffrey Hinton과 Yann LeCun을 비롯한 연구자들은 연결주의를 연구했습니다. 연결주의는 서로 연결된 단위로 구성된 네트워크가 인지 과정을 형성하는 방식을 다루는 분야입니다. 이들의 연구는 현대 신경망의 기반을 마련했습니다.
• 1990년대: Jürgen Schmidhuber와 Sepp Hochreiter는 시퀀스 예측과 관련된 작업에 필수적인 장단기 기억(LSTM) 네트워크를 제안했습니다.

그림 3. 신경망의 발전.

21세기에 접어들면서 신경망 연구가 활발해졌고, 더욱 큰 발전으로 이어졌습니다. 2000년대에는 데이터에서 패턴을 찾는 신경망의 한 유형인 제한 볼츠만 머신에 대한 Hinton의 연구가 딥러닝 발전에 중요한 역할을 했습니다. 이 연구는 심층 네트워크의 학습을 더 쉽게 만들어 복잡한 모델과 관련된 문제를 극복하고 딥러닝을 더욱 실용적이고 효과적으로 구현하는 데 기여했습니다.

그 후 2010년대에는 빅데이터와 병렬 컴퓨팅의 부상으로 연구가 빠르게 가속화되었습니다. 이 시기의 주요 사건으로는 ImageNet 대회(2012)에서 AlexNet이 우승한 일이 있습니다. 심층 합성곱 신경망인 AlexNet은 이미지를 정확하게 인식하는 것과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 딥러닝이 얼마나 강력한지 보여준 중요한 돌파구였습니다. 이는 시각적 인식 분야에서 AI가 빠르게 발전하는 계기가 되었습니다.

오늘날 신경망은 시퀀스 이해에 뛰어난 트랜스포머와 데이터의 복잡한 관계를 효과적으로 처리하는 그래프 신경망 같은 새로운 혁신과 함께 발전하고 있습니다. 한 작업에서 학습한 모델을 다른 작업에 사용하는 전이 학습과 모델이 레이블이 지정된 데이터 없이 학습하는 자기-지도 학습 같은 기법도 신경망의 활용 범위를 넓히고 있습니다.

신경망 이해하기: 기본 사항#

이제 기본적인 내용을 살펴보았으니 신경망이 정확히 무엇인지 알아보겠습니다. 신경망은 인간의 두뇌와 유사한 계층 구조로 상호 연결된 노드 또는 뉴런을 사용하는 머신 러닝 모델의 한 유형입니다. 이러한 노드 또는 뉴런은 데이터를 처리하고 학습하여 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 신경망은 적응형이므로 실수에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 따라서 얼굴 인식과 같은 복잡한 문제를 더 정확하게 처리할 수 있습니다.

그림 4. 신경망.

신경망은 병렬로 작동하고 계층으로 구성된 여러 프로세서로 이루어져 있습니다. 신경망은 입력 계층, 출력 계층, 그리고 그 사이에 있는 여러 은닉 계층으로 구성됩니다. 입력 계층은 시신경이 시각 정보를 받아들이는 방식과 유사하게 원시 데이터를 수신합니다.

각 계층은 원래 입력을 직접 처리하는 대신 출력값을 다음 계층으로 전달합니다. 이는 두뇌의 뉴런이 서로 신호를 보내는 방식과 유사합니다. 마지막 계층은 네트워크의 출력을 생성합니다. 이 과정을 통해 인공 신경망(ANN)은 이미지 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다.

컴퓨터 비전에서 신경망의 산업적 활용 사례#

신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해했으므로, 컴퓨터 비전에서 신경망의 잠재력을 보여주는 활용 사례를 살펴보겠습니다.

에너지 분야의 전력선 검사#

신경망은 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델의 기반을 이루며, 드론을 사용하여 전력선을 시각적으로 검사하는 데 사용할 수 있습니다. 전력 및 공공 서비스 산업은 광범위한 전력 네트워크를 검사하고 유지 관리할 때 물류상의 어려움에 직면합니다. 이러한 전력선은 번화한 도시 지역부터 외딴 험준한 지형에 이르기까지 다양한 곳에 걸쳐 있습니다. 전통적으로 이러한 검사는 지상 작업 인력이 수행했습니다. 수동 방식은 효과적이지만 비용과 시간이 많이 들고 작업자가 환경적 위험과 전기 위험에 노출될 수 있습니다. 연구에 따르면 전력선 작업은 미국에서 가장 위험한 직업 10개 중 하나이며, 연간 사망률은 근로자 10만 명당 30~50명입니다.

그러나 드론 검사 기술을 활용하면 항공 검사를 더욱 실용적이고 비용 효율적인 선택으로 만들 수 있습니다. 첨단 기술을 통해 드론은 검사 중 배터리를 자주 교체하지 않고도 더 먼 거리를 비행할 수 있습니다. 현재 많은 드론에는 AI가 통합되어 있으며, 자동 장애물 회피 기능과 향상된 결함 감지 기능이 탑재되어 있습니다. 이러한 기능을 통해 드론은 전력선이 많은 혼잡한 지역을 검사하고 더 먼 거리에서 고품질 이미지를 촬영할 수 있습니다. 많은 국가에서 전력선 검사 작업에 드론과 컴퓨터 비전의 사용을 도입하고 있습니다. 예를 들어 에스토니아에서는 모든 전력선 검사의 100%를 이러한 드론으로 수행합니다.

그림 5. 드론과 AI 도구를 사용하여 전력선을 검사하는 기술자(왼쪽 이미지)와 그가 조종하는 드론(오른쪽 이미지)(suasnews).

핵심 요점#

신경망은 연구 단계에서 실제 애플리케이션에 이르기까지 크게 발전했으며, 현대 기술 발전의 중요한 부분이 되었습니다. 신경망을 통해 기계는 학습한 내용을 바탕으로 학습하고, 패턴을 인식하며, 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다. 의료와 금융부터 자율주행 차량과 제조업에 이르기까지 이러한 네트워크는 혁신을 주도하고 산업을 변화시키고 있습니다. 신경망 모델을 계속 탐구하고 개선해 나감에 따라 일상생활과 비즈니스 운영의 더 많은 측면을 재정의할 잠재력이 점점 더 분명해지고 있습니다.

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