퍼셉트론 및 신경망: 컴퓨터 비전의 기본 원리

지난 수십 년 동안 신경망은 많은 주요 인공 지능(AI) 혁신의 구성 요소가 되었습니다. 신경망은 인간 두뇌의 복잡한 기능을 모방하려는 계산 모델입니다. 신경망은 기계가 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 컴퓨터 비전 및 딥 러닝과 같은 AI 하위 분야가 의료, 금융 및 자율 주행 자동차와 같은 분야에서 활용될 수 있습니다. 

신경망 작동 방식을 이해하면 AI라는 "블랙 박스"에 대한 더 나은 아이디어를 얻을 수 있으며, 최첨단 기술이 우리의 일상 생활 기능에 어떻게 통합되는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 수년에 걸쳐 어떻게 진화해 왔는지 살펴보겠습니다. 또한 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망이 수행하는 역할도 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

AI에서 퍼셉트론이란 무엇인가요?

신경망에 대해 자세히 논의하기 전에 퍼셉트론을 살펴보겠습니다. 퍼셉트론은 가장 기본적인 유형의 신경망이며 더 복잡한 모델을 구축하기 위한 토대입니다. 

퍼셉트론은 지도 학습(레이블이 지정된 훈련 데이터에서 학습)에 사용되는 선형 머신 러닝 알고리즘입니다. 단일 계층 신경망이라고도 하며 일반적으로 두 데이터 클래스를 구별하는 이진 분류 작업에 사용됩니다. 퍼셉트론을 시각화하려는 경우 단일 인공 뉴런으로 생각할 수 있습니다. 

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퍼셉트론 작동 방식 이해하기

퍼셉트론은 여러 입력을 받아 가중치와 결합하고 어떤 범주에 속하는지 결정하며 간단한 의사 결정자 역할을 할 수 있습니다. 입력 값(노드라고도 함), 가중치 및 편향, 순 합계 및 활성화 함수의 네 가지 주요 매개변수로 구성됩니다. 

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 입력 및 가중치: 여러 정보(입력)가 있고 각 정보에는 중요도를 나타내는 가중치가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 외에도 편향은 퍼셉트론이 결정을 내리는 데 더 유연하게 대처하도록 돕습니다.
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• 가중 합 계산: 퍼셉트론은 각 입력을 가중치로 곱한 다음 바이어스를 포함한 모든 것을 더하여 가중 합을 구합니다.
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• 결정 내리기: 그런 다음 퍼셉트론은 활성화 함수를 사용하여 최종 출력을 결정합니다. 가중 합계를 취하여 퍼셉트론을 활성화할지 여부를 결정합니다. 가장 간단한 경우 활성화 함수는 가중 합계가 특정 임계값보다 높으면 1을 출력하고 그렇지 않으면 0을 출력하는 계단 함수입니다. 따라서 가중 입력은 예 또는 아니오 결정으로 변환됩니다.
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• 학습 및 개선: 퍼셉트론이 실수를 하면 다음에 개선하기 위해 가중치를 조정합니다. 이 프로세스는 모델이 실수로부터 학습하는 데 도움을 줍니다.

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컴퓨터 비전에서 퍼셉트론의 역할

퍼셉트론은 컴퓨터 비전의 기본 사항을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 고급 신경망의 기초입니다. 퍼셉트론과 달리 신경망은 단일 레이어에 국한되지 않습니다. 신경망은 상호 연결된 퍼셉트론의 여러 레이어로 구성되어 복잡한 비선형 패턴을 학습할 수 있습니다. 신경망은 고급 작업을 처리하고 이진 및 연속 출력을 모두 생성할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 고급 컴퓨터 비전 작업 (예: 인스턴스 분할 및 포즈 추정)에 사용할 수 있습니다.

신경망에서 컴퓨터 비전 기술의 진화

신경망의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라가며 연구와 흥미로운 발견으로 가득 차 있습니다. 이러한 주요 사건 중 일부를 자세히 살펴보겠습니다. 

다음은 초기 주요 이정표에 대한 간략한 소개입니다.

• 1940년대: Warren McCulloch과 Walter Pitts는 뇌의 작동 방식을 모방하는 간단한 회로를 개발했습니다. 
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• 1958년: Rosenblatt가 퍼셉트론을 소개했습니다.
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• 1970년대: Paul Werbos는 역전파(예측된 출력과 실제 출력 간의 차이를 최소화하여 신경망이 학습하도록 돕는 훈련 방법) 개념을 제시했습니다. 역전파는 다층 신경망을 훈련할 수 있게 하고 딥러닝의 길을 열었습니다. 
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• 1980년대: Geoffrey Hinton과 Yann LeCun과 같은 연구자들은 상호 연결된 유닛의 네트워크가 어떻게 인지 과정을 형성할 수 있는지에 대한 연결주의를 연구했습니다. 그들의 연구는 현대 신경망의 토대를 마련했습니다.
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• 1990년대: Jürgen Schmidhuber와 Sepp Hochreiter는 시퀀스 예측과 관련된 작업에 필수적인 장단기 메모리(LSTM) 네트워크를 제안했습니다.

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21세기로 접어들면서 신경망에 대한 연구가 활발해져 훨씬 더 큰 발전으로 이어졌습니다. 2000년대에 힌튼의 제한된 볼츠만 머신(데이터에서 패턴을 찾는 신경망의 한 유형)에 대한 연구는 딥 러닝 발전에 중요한 역할을 했습니다. 복잡한 모델의 문제를 극복하고 딥 러닝을 보다 실용적이고 효과적으로 만들어 딥 네트워크 훈련을 더 쉽게 만들었습니다.

그러다가 2010년대에 빅데이터와 병렬 컴퓨팅의 등장으로 연구가 빠르게 가속화되었습니다. 이 시기의 하이라이트는 ImageNet 대회(2012)에서 AlexNet이 우승한 것이었습니다. 심층 컨볼루션 신경망인 AlexNet은 딥러닝이 컴퓨터 비전 작업(예: 이미지 정확하게 인식)에 얼마나 강력한지 보여주었기 때문에 획기적인 발전이었습니다. 이는 시각 인식 분야에서 AI의 급속한 성장에 기여했습니다. 

오늘날 신경망은 시퀀스 이해에 탁월한 트랜스포머와 데이터의 복잡한 관계에 잘 작동하는 그래프 신경망과 같은 새로운 혁신 기술로 진화하고 있습니다. 한 작업에서 훈련된 모델을 다른 작업에 사용하는 전이 학습 및 모델이 레이블이 지정된 데이터 없이 학습하는 자체 지도 학습과 같은 기술도 신경망이 할 수 있는 일을 확장하고 있습니다.

신경망 이해: 기본 사항

이제 기본 사항을 다루었으니, 신경망이 정확히 무엇인지 이해해 보겠습니다. 신경망은 인간의 뇌와 유사한 계층 구조로 상호 연결된 노드 또는 뉴런을 사용하는 일종의 머신 러닝 모델입니다. 이러한 노드 또는 뉴런은 데이터를 처리하고 학습하여 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 또한 신경망은 적응력이 뛰어나기 때문에 실수를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다. 이를 통해 얼굴 인식과 같은 복잡한 문제를 더 정확하게 해결할 수 있습니다.

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신경망은 여러 개의 병렬로 작동하는 프로세서로 구성되며, 계층으로 구성됩니다. 입력 계층, 출력 계층 및 그 사이의 여러 숨겨진 계층으로 구성됩니다. 입력 계층은 우리의 시신경이 시각 정보를 받아들이는 것과 유사하게 원시 데이터를 수신합니다.

각 레이어는 뇌의 뉴런이 서로 신호를 보내는 방식과 매우 유사하게 원래 입력과 직접 작동하는 대신 출력을 다음 레이어로 전달합니다. 마지막 레이어는 네트워크의 출력을 생성합니다. 이 프로세스를 사용하여 인공 신경망(ANN)은 이미지 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

컴퓨터 비전에서 신경망의 산업 응용

신경망이 무엇이고 어떻게 작동하는지 이해했으므로 컴퓨터 비전에서 신경망의 잠재력을 보여주는 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

에너지 부문의 전력선 검사

신경망은 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델의 기초를 형성하며 드론을 사용하여 전력선을 시각적으로 검사하는 데 사용할 수 있습니다. 유틸리티 산업은 광범위한 전력선 네트워크를 검사하고 유지 관리하는 데 있어 물류적 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 전력선은 종종 번잡한 도시 지역에서 외딴 험준한 지형에 이르기까지 모든 곳에 걸쳐 뻗어 있습니다. 전통적으로 이러한 검사는 지상 근무자에 의해 수행되었습니다. 이러한 수동 방법은 효과적이지만 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며 작업자를 환경 및 전기적 위험에 노출시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 유틸리티 라인 작업은 미국에서 가장 위험한 직업 10가지 중 하나이며, 연간 사망률은 100,000명당 30~50명입니다.

그러나 드론 검사 기술은 항공 검사를 보다 실용적이고 비용 효율적인 옵션으로 만들 수 있습니다. 최첨단 기술 덕분에 드론은 검사 중 잦은 배터리 교체 없이 더 먼 거리를 비행할 수 있습니다. 오늘날 많은 드론은 AI와 통합되어 자동 장애물 회피 기능과 향상된 결함 감지 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능 덕분에 드론은 많은 전력선이 있는 혼잡한 지역을 검사하고 더 먼 거리에서 고품질 이미지를 캡처할 수 있습니다. 많은 국가에서 전력선 검사 작업에 드론과 컴퓨터 비전을 채택하고 있습니다. 예를 들어 에스토니아에서는 모든 전력선 검사의 100%가 이러한 드론으로 수행됩니다.

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주요 내용 

신경망은 연구에서 응용 분야로 발전해 왔으며 현대 기술 발전의 중요한 부분이 되었습니다. 이를 통해 기계는 학습하고, 패턴을 인식하고, 학습한 내용을 사용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 의료 및 금융에서 자율 주행 차량 및 제조에 이르기까지 이러한 네트워크는 혁신을 주도하고 산업을 변화시키고 있습니다. 신경망 모델을 계속 탐구하고 개선함에 따라 일상 생활과 비즈니스 운영의 더 많은 측면을 재정의할 수 있는 잠재력이 점점 더 분명해지고 있습니다.

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