퍼셉트론과 신경망: 컴퓨터 비전의 기본 원리

지난 수십 년 동안 신경망은 여러 핵심 인공지능(AI) 혁신의 기반이 되었습니다. 신경망은 인간 두뇌의 복잡한 기능을 모방하려는 계산 모델입니다. 신경망은 기계가 데이터로부터 학습하고 패턴을 인식해 정보에 입각한 결정을 내리도록 지원합니다. 이를 통해 의료, 금융, 자율주행차와 같은 분야에서 컴퓨터 비전과 딥러닝 같은 AI 하위 분야를 구현할 수 있습니다.

신경망의 작동 방식을 이해하면 AI라는 “블랙박스”를 더 잘 파악하고, 첨단 기술이 일상생활에 통합되는 방식을 명확히 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 글에서는 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 수년에 걸쳐 어떻게 발전해 왔는지 살펴보겠습니다. 또한 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망이 어떤 역할을 하는지도 알아보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

AI에서 퍼셉트론이란 무엇인가요?#

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

퍼셉트론은 지도 학습(레이블이 지정된 학습 데이터에서 학습)에 사용되는 선형 머신러닝 알고리즘입니다. 단층 신경망이라고도 하며, 일반적으로 두 데이터 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 어느 범주에 속하는지 판단하여 간단한 의사결정자처럼 작동합니다. 퍼셉트론은 입력값(노드라고도 함), 가중치와 편향, 순합, 활성화 함수의 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

• 입력과 가중치: 여러 정보(입력)가 있고 각 입력의 중요도를 나타내는 가중치가 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에 편향을 더하면 퍼셉트론이 더욱 유연하게 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 가중합 계산: 퍼셉트론은 각 입력에 해당 가중치를 곱한 다음, 편향을 포함해 모든 값을 더하여 가중합을 구합니다.
• 의사 결정: 그런 다음 퍼셉트론은 활성화 함수를 사용해 최종 출력을 결정합니다. 활성화 함수는 가중합을 바탕으로 퍼셉트론을 활성화할지 판단합니다. 가장 단순한 경우 활성화 함수는 계단 함수입니다. 가중합이 특정 임계값보다 크면 1을, 그렇지 않으면 0을 출력합니다. 따라서 가중 입력이 예 또는 아니요라는 결정으로 변환됩니다.
• 학습과 개선: 퍼셉트론이 실수하면 다음에는 더 잘할 수 있도록 가중치를 조정합니다. 이 과정을 통해 모델은 실수로부터 학습합니다.

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 계층에 국한되지 않습니다. 신경망은 서로 연결된 여러 퍼셉트론 계층으로 구성되어 복잡한 비선형 패턴을 학습할 수 있습니다. 신경망은 더 고도화된 작업을 처리하고 이진 출력과 연속 출력을 모두 생성할 수 있습니다. 예를 들어 신경망은 고급 컴퓨터 비전 작업인 인스턴스 세그멘테이션과 포즈 추정에 사용할 수 있습니다.

신경망에서 비롯된 컴퓨터 비전 기술의 발전#

신경망의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라가며, 연구와 흥미로운 발견으로 가득합니다. 주요 사건 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.

초기 주요 성과를 간략히 살펴보겠습니다.

• 1940년대: Warren McCulloch와 Walter Pitts는 뇌의 작동 방식을 모방하는 간단한 회로를 개발했습니다.
• 1958년: Rosenblatt가 퍼셉트론을 소개했습니다.
• 1970년대: 폴 워보스는 신경망이 예측값과 실제 출력값의 차이를 최소화하여 학습하도록 돕는 훈련 방법인 역전파 개념을 제안했습니다. 역전파를 통해 다층 신경망을 학습할 수 있게 되었으며, 딥러닝의 기반이 마련되었습니다.
• 1980년대: Geoffrey Hinton과 Yann LeCun을 비롯한 연구자들은 상호 연결된 단위의 네트워크가 인지 과정을 형성하는 방식에 관한 연결주의를 연구했습니다. 이들의 연구는 현대 신경망의 토대를 마련했습니다.
• 1990년대: 위르겐 슈미트후버와 제프 호크라이터는 시퀀스 예측 작업에 필수적인 장단기 메모리(LSTM) 네트워크를 제안했습니다.

그림 3. 신경망의 발전.

21세기에 접어들면서 신경망 연구가 활발해져 더욱 큰 발전으로 이어졌습니다. 2000년대에는 데이터에서 패턴을 찾는 신경망의 한 유형인 제한 볼츠만 머신에 관한 Hinton의 연구가 딥러닝 발전에 중요한 역할을 했습니다. 이 연구는 심층 네트워크의 학습을 더 쉽게 만들어 복잡한 모델의 어려움을 극복하고 딥러닝의 실용성과 효과를 높이는 데 기여했습니다.

이후 2010년대에는 빅데이터와 병렬 컴퓨팅의 등장으로 연구가 급속히 발전했습니다. 이 시기의 주요 성과 중 하나는 AlexNet이 ImageNet 대회에서 우승한 일(2012년)입니다. 심층 합성곱 신경망인 AlexNet은 이미지를 정확하게 분류하는 것과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 딥러닝이 얼마나 강력한지 보여준 획기적인 성과였습니다. 이 성과는 시각적 인식 분야에서 AI가 빠르게 성장하는 계기가 되었습니다.

오늘날 신경망은 시퀀스 이해에 뛰어난 트랜스포머와 데이터의 복잡한 관계를 잘 처리하는 그래프 신경망과 같은 새로운 혁신을 통해 발전하고 있습니다. 한 작업으로 학습한 모델을 다른 작업에 활용하는 전이 학습, 레이블이 지정된 데이터 없이 모델이 학습하는 자기지도 학습과 같은 기법도 신경망의 활용 범위를 넓히고 있습니다.

신경망 이해하기: 기본 사항#

기본 사항을 살펴보았으니 이제 신경망이 정확히 무엇인지 알아보겠습니다. 신경망은 인간의 뇌와 유사한 계층 구조로 상호 연결된 노드 또는 뉴런을 사용하는 머신러닝 모델입니다. 노드 또는 뉴런은 데이터를 처리하고 학습하여 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있게 합니다. 또한 신경망은 적응력이 있어 실수로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다. 따라서 신경망은 얼굴 인식과 같은 복잡한 문제를 더욱 정확하게 해결할 수 있습니다.

그림 4. 신경망.

신경망은 계층으로 구성된 여러 프로세서가 병렬로 작동하는 구조입니다. 신경망은 입력 계층, 출력 계층, 그 사이에 있는 여러 은닉 계층으로 이루어져 있습니다. 입력 계층은 시신경이 시각 정보를 받아들이는 것처럼 원시 데이터를 수신합니다.

각 계층은 원래 입력을 직접 처리하는 대신 출력값을 다음 계층에 전달합니다. 이는 뇌의 뉴런이 서로 신호를 보내는 방식과 비슷합니다. 마지막 계층은 네트워크의 출력을 생성합니다. 이러한 과정을 통해 인공신경망(ANN)은 이미지 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하도록 학습할 수 있습니다.

컴퓨터 비전 분야의 신경망 산업 적용 사례#

신경망이 무엇이며 어떻게 작동하는지 알아보았으니, 컴퓨터 비전에서 신경망의 잠재력을 보여 주는 적용 사례를 살펴보겠습니다.

에너지 분야의 송전선 검사#

신경망은 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델의 기반이며, 드론을 사용해 전력선을 시각적으로 검사하는 데 활용할 수 있습니다. 유틸리티 산업은 광범위한 전력선 네트워크를 검사하고 유지 관리하는 과정에서 물류상의 어려움에 직면합니다. 이러한 전력선은 번화한 도시 지역부터 외딴 험준한 지형에 이르기까지 다양한 곳에 걸쳐 있습니다. 전통적으로 지상 작업팀이 이러한 검사를 수행했습니다. 효과적이기는 하지만 수동 방식은 비용과 시간이 많이 들고 작업자가 환경 및 전기 위험에 노출될 수 있습니다. 연구에 따르면 유틸리티 전력선 작업은 미국에서 가장 위험한 직업 10위 안에 들며, 연간 사망률은 근로자 10만 명당 30~50명입니다.

그러나 드론 검사 기술을 활용하면 항공 검사를 더욱 실용적이고 비용 효율적으로 수행할 수 있습니다. 최신 드론은 검사 중 배터리를 자주 교체하지 않고도 더 먼 거리를 비행할 수 있습니다. 많은 드론에는 이제 AI가 통합되어 있으며, 자동 장애물 회피 기능과 향상된 결함 탐지 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능을 통해 전력선이 많은 혼잡한 지역을 검사하고 더 먼 거리에서도 고품질 이미지를 촬영할 수 있습니다. 많은 국가에서 전력선 검사에 드론과 컴퓨터 비전을 도입하고 있습니다. 예를 들어 에스토니아에서는 모든 전력선 검사의 100%를 이러한 드론으로 수행합니다. 항공 이미지에서 송전탑과 전력선에 주석을 표시하는 TTPLA와 같은 공개 데이터셋을 모델 학습에 사용할 수 있습니다.

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

핵심 요점#

신경망은 연구 단계에서 실제 애플리케이션으로 발전해 왔으며 현대 기술 발전의 중요한 부분이 되었습니다. 신경망을 통해 기계는 학습한 내용을 바탕으로 학습하고, 패턴을 인식하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 헬스케어와 금융부터 자율주행차와 제조업에 이르기까지 신경망은 혁신을 이끌고 산업을 변화시키고 있습니다. 신경망 모델을 계속 탐구하고 개선할수록 일상생활과 비즈니스 운영의 더 많은 측면을 재정의할 잠재력이 점점 더 분명해지고 있습니다.

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