퍼셉트론 및 신경망: 컴퓨터 비전의 기본 원리

지난 몇 십 년 동안 신경망은 수많은 주요 인공지능(AI) 혁신의 핵심 구성 요소가 되었습니다. 신경망은 인간 뇌의 복잡한 기능을 모방하려는 계산 모델입니다. 이는 기계가 데이터를 통해 학습하고 패턴을 인식하여 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 컴퓨터 비전 및 딥러닝과 같은 AI 하위 분야가 의료, 금융, 자율주행 자동차와 같은 분야에서 구현될 수 있게 합니다.

신경망의 작동 방식을 이해하면 AI라는 "블랙박스"에 대해 더 명확하게 파악할 수 있으며, 최첨단 기술이 어떻게 우리의 일상생활에 통합되는지 그 신비를 푸는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 신경망이란 무엇이며 어떻게 작동하는지, 그리고 지난 수년간 어떻게 진화해 왔는지 살펴봅니다. 또한 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망이 수행하는 역할도 알아봅니다. 시작해 보겠습니다!

Link to this sectionAI에서의 퍼셉트론이란 무엇입니까?#

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

A perceptron is a linear machine learning algorithm used for supervised learning (learning from labeled training data). It is also known as a single-layer neural network and is typically used for binary classification tasks that differentiate between two classes of data. If you are trying to visualize a perceptron, you can think of it as a single artificial neuron.

그림 1. 퍼셉트론은 단일 인공 뉴런입니다.

Link to this section퍼셉트론의 작동 방식 이해하기#

퍼셉트론은 여러 입력을 받아 가중치와 결합하고, 어떤 범주에 속하는지 결정하며, 간단한 의사결정자 역할을 할 수 있습니다. 퍼셉트론은 네 가지 주요 파라미터로 구성됩니다: 입력 값(노드라고도 함), 가중치 및 편향, 순합(net sum), 활성화 함수.

작동 방식은 다음과 같습니다:

• 입력 및 가중치: 여러 정보(입력)가 있고 각 정보에는 중요도를 나타내는 가중치가 있다고 가정해 보겠습니다. 이 외에도 편향은 퍼셉트론이 의사결정을 내릴 때 더 유연하게 대처할 수 있도록 돕습니다.
• 가중합 계산: 퍼셉트론은 각 입력에 가중치를 곱한 다음, 편향을 포함한 모든 값을 더하여 가중합을 산출합니다.
• 의사결정: 그 다음, 퍼셉트론은 활성화 함수를 사용하여 최종 출력을 결정합니다. 가중합을 취하여 퍼셉트론이 활성화될지 여부를 결정합니다. 가장 간단한 경우, 활성화 함수는 단계 함수이며 가중합이 특정 임계값보다 크면 1을, 그렇지 않으면 0을 출력합니다. 따라서 가중치가 적용된 입력은 예/아니오 결정으로 변환됩니다.
• 학습 및 개선: 퍼셉트론이 실수를 하면 가중치를 조정하여 다음번에 개선하려고 시도합니다. 이 과정은 모델이 실수로부터 학습하도록 돕습니다.

그림 2. 퍼셉트론 개요. 출처: indiantechwarrior.com

Link to this section컴퓨터 비전에서의 퍼셉트론의 역할#

Perceptrons play an important role in helping us understand the basics of computer vision. They are the foundation of advanced neural networks. Unlike perceptrons, neural networks are not limited to a single layer. They are made up of multiple layers of interconnected perceptrons, which lets them learn complex nonlinear patterns. Neural networks can handle more advanced tasks and produce both binary and continuous outputs. For example, neural networks can be used for advanced computer vision tasks like instance segmentation and pose estimation.

Link to this section신경망에서 파생된 컴퓨터 비전 기술의 진화#

신경망의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라가며 수많은 연구와 흥미로운 발견들로 가득합니다. 이러한 주요 사건들을 자세히 살펴보겠습니다.

초기 이정표를 간단히 살펴보면 다음과 같습니다:

• 1940년대: 워런 맥컬럭(Warren McCulloch)과 월터 피츠(Walter Pitts)는 뇌가 작동하는 방식을 모방한 간단한 회로를 개발했습니다.
• 1958년: 로젠블라트(Rosenblatt)가 퍼셉트론을 도입했습니다.
• 1970년대: 폴 웨보스(Paul Werbos)는 역전파(예측값과 실제 출력값의 차이를 최소화하여 신경망이 학습하도록 돕는 학습 방법) 개념을 고안했습니다. 역전파는 다층 신경망을 학습시킬 수 있게 해주었으며 딥러닝의 길을 열었습니다.
• 1980년대: 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 얀 르쿤(Yann LeCun)과 같은 연구자들은 연결주의(connectionism)를 연구했는데, 이는 상호 연결된 유닛들의 네트워크가 어떻게 인지 과정을 형성할 수 있는지에 관한 것입니다. 그들의 연구는 현대 신경망의 토대를 마련했습니다.
• 1990년대: 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber)와 셉 호크라이터(Sepp Hochreiter)는 시퀀스 예측 작업에 필수적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 제안했습니다.

그림 3. 신경망의 진화.

21세기로 접어들면서 신경망 연구가 급성장하여 더욱 큰 발전을 이루었습니다. 2000년대에 데이터에서 패턴을 찾는 일종의 신경망인 제한 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann machine)에 대한 힌튼의 연구는 딥러닝을 발전시키는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 연구는 딥 네트워크 학습을 더 쉽게 만들었고, 복잡한 모델과 관련된 문제를 해결하는 데 도움을 주어 딥러닝을 더욱 실용적이고 효과적으로 만들었습니다.

Then, in the 2010s, research rapidly accelerated due to the rise of big data and parallel computing. A highlight during this time was AlexNet's win in the ImageNet competition (2012). AlexNet, a deep convolutional neural network, was a major breakthrough because it showed how powerful deep learning could be for computer vision tasks, like accurately recognizing images. It helped spark the rapid growth of AI in visual recognition.

Today, neural networks are evolving with new innovations like transformers, which are great for understanding sequences, and graph neural networks, which work well with complex relationships in data. Techniques like transfer learning - using a model trained on one task for another - and self-supervised learning, where models learn without needing labeled data, are also expanding what neural networks can do.

Link to this section신경망 이해하기: 기초#

이제 기본 사항을 다루었으니 신경망이 정확히 무엇인지 이해해 보겠습니다. 신경망은 인간의 뇌를 닮은 계층 구조 속에 상호 연결된 노드나 뉴런을 사용하는 일종의 머신러닝 모델입니다. 이러한 노드나 뉴런은 데이터를 처리하고 학습하여 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 또한 신경망은 적응력이 있어 실수로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 이를 통해 얼굴 인식과 같은 복잡한 문제를 더 정확하게 해결할 수 있는 능력을 갖게 됩니다.

그림 4. 신경망.

신경망은 병렬로 작동하는 여러 프로세서로 구성되며 계층으로 조직되어 있습니다. 신경망은 입력 계층, 출력 계층, 그리고 그 사이의 여러 은닉 계층으로 구성됩니다. 입력 계층은 우리의 시신경이 시각 정보를 받아들이는 것과 유사하게 원시 데이터를 수신합니다.

Each layer then passes its output to the next, rather than working directly with the original input, much like how neurons in the brain send signals from one to another. The final layer produces the network’s output. Using this process, an artificial neural network (ANN) can learn to perform computer vision tasks like image classification.

Link to this section컴퓨터 비전에서 신경망의 산업적 적용#

신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해했으니, 컴퓨터 비전에서 신경망의 잠재력을 보여주는 애플리케이션을 살펴보겠습니다.

Link to this section에너지 부문의 송전선 검사#

신경망은 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델의 기반을 형성하며 드론을 사용하여 송전선을 육안으로 검사하는 데 사용될 수 있습니다. 유틸리티 산업은 광범위한 송전선 네트워크를 검사하고 유지 관리하는 데 있어 물류적인 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 선들은 종종 바쁜 도시 지역에서부터 외딴 험준한 지형에 이르기까지 모든 곳을 가로질러 뻗어 있습니다. 전통적으로 이러한 검사는 지상 작업 팀이 수행했습니다. 효과적이기는 하지만 이러한 수동 방법은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되며 작업자를 환경적 위험과 전기적 위험에 노출시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 유틸리티 라인 작업은 미국에서 가장 위험한 10대 직업 중 하나이며, 10만 명당 연간 사망률은 30~50명입니다.

그러나 드론 검사 기술은 항공 검사를 더욱 실용적이고 비용 효율적인 옵션으로 만들 수 있습니다. 최첨단 기술을 통해 드론은 검사 중에 빈번한 배터리 교체 없이 더 먼 거리를 비행할 수 있습니다. 많은 드론이 이제 AI와 통합되어 자동 장애물 회피 기능과 향상된 결함 감지 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능을 통해 드론은 많은 송전선이 있는 혼잡한 지역을 검사하고 더 먼 거리에서 고품질 이미지를 캡처할 수 있습니다. 많은 국가에서 송전선 검사 작업을 위해 드론과 컴퓨터 비전을 도입하고 있습니다. 예를 들어 에스토니아에서는 모든 송전선 검사의 100%가 이러한 드론에 의해 수행됩니다.

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

Link to this section핵심 요약#

신경망은 연구에서 애플리케이션으로 나아가는 과정에서 먼 길을 걸어왔으며 현대 기술 발전의 중요한 부분이 되었습니다. 신경망은 기계가 학습한 내용을 사용하여 학습하고 패턴을 인식하며 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 의료와 금융에서부터 자율주행 차량과 제조에 이르기까지 이러한 네트워크는 혁신을 주도하고 산업을 변화시키고 있습니다. 우리가 신경망 모델을 계속 탐구하고 다듬어 나감에 따라, 우리의 일상생활과 비즈니스 운영의 더 많은 측면을 재정의할 수 있는 신경망의 잠재력은 더욱 분명해지고 있습니다.

더 자세히 알아보려면 GitHub 저장소를 방문하고 커뮤니티에 참여하십시오. 솔루션 페이지에서 제조 및 농업 분야의 AI 응용 사례를 탐색해 보세요. 🚀