컴퓨터 비전에서 머신러닝과 데이터 마이닝의 역할

인공지능(AI)은 다양한 유형의 데이터를 분석하고 시간이 지남에 따라 데이터에서 학습하는 데 뛰어난 강력한 기술입니다. 예를 들어 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전은 시각 데이터를 이해하는 데 중점을 둡니다. 또 다른 중요한 분야인 머신러닝(ML)은 데이터 마이닝과 함께 컴퓨터 비전 모델을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 마이닝은 대규모 데이터셋에서 유용한 패턴을 찾는 것이며, 머신러닝은 이러한 패턴을 사용해 상세한 지시 없이도 작업을 처리하는 AI 모델을 학습합니다.

최근 몇 년간 크게 발전하면서 이러한 기술은 자율주행차, 금융, 제조업과 같은 산업에서 더욱 보편화되고 있습니다. 이 글에서는 데이터 마이닝과 머신러닝이 무엇인지, 컴퓨터 비전에서 어떻게 활용되는지, 그리고 의료와 같은 분야의 발전을 위해 두 기술이 어떻게 협력하는지 살펴보겠습니다.

머신 러닝이란 무엇인가요?#

머신러닝을 사용하면 데이터와 알고리즘을 활용해 인간과 비슷한 방식으로 기계가 학습하고, 최소한의 사람 개입만으로 패턴을 식별하고 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 데이터에 노출되면서 점차 더 정확한 예측을 수행합니다.

이 과정에서는 입력 데이터를 기반으로 예측이나 분류를 수행하는 알고리즘을 사용합니다. 알고리즘은 먼저 패턴을 식별하고 초기 추정 또는 추론을 수행합니다. 정확도를 측정하기 위해 오차 함수가 모델의 출력을 알려진 사례와 비교하며, 시스템은 오류를 최소화하도록 매개변수를 조정합니다. 모델이 원하는 성능 수준에 도달할 때까지 이러한 평가와 조정 주기가 자동으로 반복됩니다.

머신 러닝에는 일반적으로 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습의 네 가지 유형이 있습니다. 각 유형을 살펴보겠습니다.

• 지도 학습: 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터로 학습해 새로운 입력의 출력을 예측합니다. 이메일 서비스의 스팸 필터링 시스템은 지도 학습을 사용합니다.
• 비지도 학습: 지도 학습과 달리 이 방법은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용합니다. 알고리즘은 별도의 지침 없이 패턴을 식별하거나 유사성을 바탕으로 데이터를 그룹화합니다. 이상 탐지와 같은 작업에 자주 사용됩니다.
• 준지도 학습: 이 접근 방식은 소량의 레이블 지정 데이터와 더 많은 양의 레이블 미지정 데이터를 결합합니다. 알고리즘은 두 종류의 데이터에서 모두 학습해 정확도를 높이므로, 레이블 지정 데이터가 부족하거나 비용이 많이 드는 경우에 유용합니다.
• 강화 학습: 이 방식에서 알고리즘은 환경과 상호작용하고 행동에 따라 보상이나 페널티를 받으며 학습합니다. 보상을 극대화하는 방향으로 계속 개선되며, 로보틱스, 게임, 자율주행차와 같은 분야에서 흔히 사용됩니다.

그림 1. 머신 러닝의 유형입니다.

데이터 마이닝이란 무엇인가요?#

데이터 마이닝은 대규모 데이터셋을 탐색하고 분석해 즉시 드러나지 않는 숨겨진 패턴, 추세, 가치 있는 인사이트를 찾는 과정입니다. 통계 기법, 머신 러닝, 데이터베이스 관리 도구를 조합해 원시 데이터를 유용한 정보로 변환하고 데이터 내의 관계와 패턴을 식별합니다.

이 과정은 데이터베이스나 스프레드시트와 같은 여러 출처에서 데이터를 수집하고 구조화된 형식으로 정리하는 것부터 시작합니다. 그런 다음 데이터를 정제해 오류, 불일치, 누락된 세부 정보를 제거하고 정확성을 확보합니다. 데이터가 준비되면 고급 알고리즘과 통계 방법을 사용해 데이터를 분석합니다.

데이터 분석에 사용되는 가장 일반적인 기법은 다음과 같습니다.

• 분류: 식별된 패턴을 바탕으로 데이터를 미리 정의된 범주로 그룹화합니다.
• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화해 데이터 내의 자연스러운 군집을 식별합니다.
• 연관 분석: 함께 자주 구매되는 품목의 패턴을 찾는 것처럼 변수 간의 관계를 식별합니다.

이러한 기법은 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 추출하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 결과를 이해하고 활용할 수 있는 방식으로 해석하고 제시해, 정보에 입각한 의사결정을 내리는 데 도움이 되는 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환합니다.

그림 2. 데이터 마이닝의 단계입니다.

머신 러닝과 데이터 마이닝의 활용 사례 이해하기#

머신러닝과 데이터 마이닝이 큰 변화를 가져올 수 있는 산업 분야의 활용 사례는 다양합니다. 이러한 기술의 영향을 이해하기 위해 소매업을 예로 살펴보겠습니다.

머신러닝은 온라인 판매에 의존하는 소매업체에 특히 유용합니다. eBay와 Amazon과 같은 대기업은 전체 판매 주기에 걸쳐 통합된 머신러닝 도구를 사용하고 있습니다. 소매업에서 머신러닝을 활용하는 주요 방식 중 하나는 상품 매칭입니다. 이는 여러 카탈로그에서 동일한 상품을 식별하고 연결하는 작업으로, 가격 비교, 통합 상품 페이지 생성, 상품 공백 파악에 유용합니다. 소규모 카탈로그는 수동 매칭으로 처리할 수 있지만, ML을 사용하면 훨씬 더 큰 카탈로그도 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 정확히 일치하는 상품, 유사 상품, 이미지 기반 상품, 속성 기반 상품, 카테고리 기반 상품, 도메인 간 상품 매칭 등 다양한 유형의 상품 매칭도 지원합니다.

그림 3. 제품 매칭의 유형입니다.

소매업에서 데이터 마이닝을 활용하는 흥미로운 사례로는 고객 세분화를 통한 고객 행동 파악이 있습니다. 고객은 인구통계, 쇼핑 패턴, 과거 구매 이력 등 공통된 특성을 기준으로 그룹화할 수 있습니다. 소매업체는 이러한 그룹을 활용해 기존 고객과 잠재 고객에게 다가갈 새로운 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

고객 행동과 관련해 소매업에서 데이터 마이닝을 활용하는 또 다른 중요한 사례는 고객 이탈 또는 손실이라고도 하는 이탈 분석입니다. 소매업체는 어떤 유형의 고객이 떠나는지, 떠나는 이유는 무엇인지, 고객 유지율을 높이려면 어떻게 해야 하는지 파악할 수 있습니다. 어느 정도의 이탈은 불가피하지만, 데이터 마이닝으로 패턴을 식별하면 특별 할인이나 쿠폰 제공과 같은 선제적 조치를 통해 고객 손실을 줄일 수 있습니다.

그림 4. 고객 세분화입니다.

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전의 연관성#

컴퓨터 비전은 이미지와 영상의 시각 데이터를 컴퓨터가 해석하도록 가르치는 데 머신러닝을 많이 활용하는 AI 분야입니다. 한편 데이터 마이닝은 방대한 원시 데이터를 분석해 모델 학습에 가장 적합한 이미지를 식별함으로써 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 이는 모델이 가장 적절한 사례로 학습하도록 돕고 불필요한 데이터를 줄여 중요한 부분에 집중하게 한다는 점에서 핵심적입니다. 결과적으로 데이터 마이닝은 컴퓨터 비전 모델의 효율성과 정확성을 높여 객체 감지, 인스턴스 분할, 이미지 분류와 같은 작업을 개선합니다.

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전을 활용하는 애플리케이션 살펴보기#

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전의 시너지 효과를 이해하기 위해 의료 분야의 애플리케이션 사례를 살펴보겠습니다.

머신러닝, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전은 의료 분야에서 주요한 발전을 이끌고 있습니다. 미국의 Johns Hopkins Medicine과 같은 의료 기관은 이러한 기술을 활용해 의료 이미지를 분석하고 종양과 같은 질병 및 이상 징후를 조기에 감지합니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지를 분석해 이상 징후를 식별하는 데 사용할 수 있으며, 머신러닝은 환자 기록에서 잠재적인 건강 문제를 나타낼 수 있는 패턴을 찾을 수 있습니다. 데이터 마이닝은 방대한 관련 데이터를 검색해 효과적인 치료법이나 가능한 완치 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술을 결합하면 의료 전문가는 질환을 더 정확하게 진단하고 더 나은 치료 계획을 수립하여 궁극적으로 환자의 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

그림 5. YOLOv8을 사용한 종양 탐지입니다.

과제와 향후 방향#

컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 머신러닝을 활용하는 애플리케이션은 여러 이점을 제공하지만, 고려해야 할 한계도 있습니다. 이러한 기술이 제대로 작동하려면 방대한 데이터가 필요한 경우가 많으며, 데이터 개인정보 보호도 우려 사항이 될 수 있습니다. 예를 들어 소매점의 컴퓨터 비전 시스템은 소비자 데이터를 수집하고 처리할 수 있으므로, 소비자에게 데이터 수집 사실을 알리는 것이 중요합니다.

데이터 개인정보 보호 문제 외에도 컴퓨터 비전 모델의 복잡성이 또 다른 과제입니다. 충분한 정보를 바탕으로 의사결정을 내리려 할 때 이러한 모델이 특정 출력을 도출하는 과정을 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고 AI 솔루션의 책임성을 높이는 조치가 점점 더 많이 시행되고 있습니다. 예를 들어 연합 학습과 같은 기법은 개인정보 보호를 보장하면서 AI 개발을 가능하게 해 더욱 널리 사용되고 있습니다.

연합 학습은 데이터가 원래 위치에 머물도록 하면서 모델이 데이터로부터 학습할 수 있게 하는 방법입니다. 모든 데이터를 중앙 데이터베이스에 모으는 대신, 데이터가 저장된 개별 디바이스나 서버에서 직접 모델을 학습합니다. 그런 다음 이러한 디바이스는 실제 데이터가 아니라 모델 업데이트만 전송합니다. 전송된 모델 업데이트를 반영해 전체 모델을 개선합니다.

핵심 요점#

머신러닝과 데이터 마이닝은 모두 컴퓨터 비전에서 중요한 역할을 합니다. 두 기술은 방대한 시각 데이터를 분석하고 중요한 인사이트를 발견하며 의료, 온라인 쇼핑, 자율주행차와 같은 여러 분야를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 개인정보 보호와 복잡한 모델 이해 등 해결해야 할 과제가 있지만, 연합 학습과 같은 새로운 방법이 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 더 나은 의사결정과 다양한 분야의 혁신을 이끌어 우리의 삶을 더 효율적이고 연결된 형태로 바꿀 가능성이 큽니다.

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