컴퓨터 비전에서 머신러닝과 데이터 마이닝의 역할

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

최근 몇 년 동안 크게 발전하면서 이러한 기술은 자율주행차, 금융, 제조와 같은 산업에서 더욱 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 데이터 마이닝과 머신러닝이 무엇인지, 컴퓨터 비전에서 어떻게 사용되는지, 그리고 헬스케어와 같은 분야의 발전을 이끌기 위해 어떻게 함께 작동하는지 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

머신러닝이란 무엇인가요?#

머신러닝을 사용하면 데이터와 알고리즘을 활용해 패턴을 식별하고 최소한의 인간 지침으로 의사 결정을 내리면서, 기계가 사람과 유사한 방식으로 학습할 수 있습니다. 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 데이터에 노출되면서 점차 더 정확한 예측을 수행합니다.

이 과정에서는 입력 데이터를 기반으로 예측 또는 분류를 수행하는 알고리즘을 사용합니다. 알고리즘은 먼저 패턴을 식별하고 초기 추정 또는 추론을 수행합니다. 정확도를 측정하기 위해 손실 함수가 모델의 출력을 알려진 예시와 비교하면, 시스템은 오류를 최소화하도록 파라미터를 조정합니다. 모델이 원하는 수준의 성능에 도달할 때까지 이러한 평가와 조정 주기가 자동으로 계속됩니다.

머신러닝에는 일반적으로 지도학습, 비지도학습, 반지도학습, 강화학습의 네 가지 유형이 있습니다. 각각을 살펴보겠습니다.

• 지도학습: 알고리즘이 레이블이 지정된 데이터에서 학습하여 새로운 입력에 대한 출력을 예측합니다. 이메일 서비스의 스팸 필터링 시스템은 지도학습을 사용합니다.

• 비지도학습: 지도학습과 달리 이 방법은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용합니다. 알고리즘은 별도의 지침 없이 패턴을 식별하거나 유사성에 따라 데이터를 그룹화합니다. 비지도학습은 이상 탐지와 같은 작업에 자주 사용됩니다.

• 반지도학습: 이 접근 방식은 소량의 레이블 지정 데이터와 더 많은 양의 미레이블 데이터를 결합합니다. 알고리즘은 두 데이터에서 모두 학습하여 정확도를 높이므로, 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 비용이 많이 드는 경우에 유용합니다.

• 강화학습: 알고리즘이 환경과 상호작용하고 행동에 따라 보상이나 페널티를 받으면서 학습합니다. 보상을 최대화하는 것을 목표로 지속적으로 성능을 개선하며, 로보틱스, 게임, 자율주행차와 같은 분야에서 흔히 사용됩니다.

그림 1. 머신러닝의 유형

데이터 마이닝이란 무엇인가요?#

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

이 과정은 데이터베이스나 스프레드시트와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 구조화된 형식으로 정리하는 것부터 시작합니다. 그런 다음 정확성을 보장하기 위해 데이터를 정제하여 오류, 불일치 또는 누락된 세부 정보를 제거합니다. 데이터가 준비되면 고급 알고리즘과 통계적 방법을 사용해 데이터를 분석합니다.

데이터를 분석하는 데 사용되는 가장 일반적인 기법은 다음과 같습니다.

• 분류: 식별된 패턴을 기반으로 데이터를 사전 정의된 범주로 그룹화합니다.
• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하여 데이터 내의 자연스러운 그룹을 식별합니다.
• 연관 분석: 함께 자주 구매되는 상품의 패턴을 찾는 것처럼 변수 간의 관계를 식별합니다.

이러한 기법은 데이터에서 의미 있는 패턴과 인사이트를 추출하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 결과를 이해하고 실행할 수 있는 방식으로 해석하고 제시하여, 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 전환합니다.

그림 2. 데이터 마이닝에 포함되는 단계

머신러닝과 데이터 마이닝의 활용 이해하기#

머신러닝과 데이터 마이닝이 큰 변화를 가져올 수 있는 활용 사례는 다양한 산업에 존재합니다. 이러한 기술의 영향을 이해하기 위해 소매 산업을 예로 들어 보겠습니다.

머신러닝은 온라인 판매에 의존하는 소매업체에 특히 유용할 수 있습니다. eBay와 Amazon 같은 대기업은 전체 판매 주기에 걸쳐 통합된 머신러닝 도구를 사용하고 있습니다. 소매 기업이 머신러닝을 사용하는 주요 방식 중 하나는 상품 매칭입니다. 상품 매칭은 서로 다른 카탈로그에서 동일한 상품을 식별하고 연결하는 작업으로, 가격 비교, 통합 상품 페이지 생성, 상품 공백 파악에 유용합니다. 소규모 카탈로그에서는 수동 매칭이 효과적이지만, ML을 사용하면 훨씬 더 큰 카탈로그도 효율적으로 처리할 수 있습니다. 또한 정확히 일치하는 매칭, 유사 매칭, 이미지 매칭, 속성 매칭, 카테고리 매칭, 도메인 간 매칭 등 다양한 유형의 상품 매칭도 지원합니다.

그림 3. 상품 매칭의 유형

소매 분야에서 데이터 마이닝의 흥미로운 활용 사례는 특히 고객 세분화를 통한 고객 행동 이해입니다. 고객은 인구통계, 쇼핑 패턴, 과거 구매 이력 등 공통 특성에 따라 그룹화할 수 있습니다. 소매업체는 이러한 그룹을 활용해 현재 및 잠재 구매자에게 다가갈 새로운 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

고객 행동과 관련해 소매 분야에서 데이터 마이닝의 또 다른 중요한 활용 사례는 고객 이탈 또는 손실이라고도 하는 이탈 분석입니다. 소매업체는 어떤 유형의 고객이 이탈하는지, 이탈 이유가 무엇인지, 고객 유지율을 개선하려면 어떻게 해야 하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 어느 정도의 이탈은 불가피하지만, 데이터 마이닝을 통해 패턴을 식별하면 소매업체는 특별 할인이나 쿠폰 제공과 같은 사전 대응 조치를 취해 고객 손실을 줄일 수 있습니다.

그림 4. 고객 세분화

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전의 연관성#

컴퓨터 비전은 실제로 이미지와 비디오의 시각적 데이터를 해석하도록 컴퓨터를 가르치는 데 중점을 두는 머신러닝의 하위 분야입니다. 한편 데이터 마이닝은 방대한 양의 원시 데이터를 분석하여 모델 학습에 가장 관련성이 높은 이미지를 식별함으로써 컴퓨터 비전 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 이는 모델이 가장 우수한 예시에서 학습하도록 하여 불필요한 데이터를 줄이고 중요한 부분에 집중할 수 있게 하므로 핵심적인 역할을 합니다. 그 결과 데이터 마이닝은 컴퓨터 비전 모델이 더욱 효율적이고 정확하게 작동하도록 지원하여 객체 탐지, 이미지 분류, 인스턴스 세그멘테이션과 같은 작업의 성능을 향상합니다.

ML, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전을 사용하는 애플리케이션 살펴보기#

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

머신러닝, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전은 헬스케어 분야의 주요 발전을 이끌고 있습니다. 미국의 Johns Hopkins Medicine과 같은 의료 기관은 이러한 기술을 사용해 의료 이미지를 분석하고 종양과 같은 질병 및 이상을 조기에 탐지하고 있습니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용해 이미지에서 이상을 식별할 수 있으며, 머신러닝은 환자 기록에서 잠재적인 건강 문제를 나타낼 수 있는 패턴을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 데이터 마이닝을 통해 관련 데이터의 방대한 저장소를 검색하여 효과적인 치료법이나 가능한 치료 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기술을 결합하면 의료 전문가는 질환을 더욱 정확하게 진단하고 더 나은 치료 계획을 수립하여 궁극적으로 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다.

그림 5. YOLOv8을 사용한 종양 탐지

과제와 향후 방향#

컴퓨터 비전을 사용하는 애플리케이션, 데이터 마이닝, 머신러닝은 다양한 이점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 한계도 있습니다. 이러한 기술이 제대로 작동하려면 방대한 양의 데이터가 필요한 경우가 많으며, 데이터 프라이버시도 우려 사항이 될 수 있습니다. 예를 들어 소매점의 컴퓨터 비전 시스템은 소비자 데이터를 수집하고 처리할 수 있으므로, 소비자에게 자신의 데이터가 수집되고 있음을 알리는 것이 중요합니다.

데이터 프라이버시 문제 외에도 컴퓨터 비전 모델의 복잡성 역시 문제입니다. 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리려 할 때 이러한 모델이 특정 출력을 도출하는 방식을 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 과제에도 불구하고 더 책임감 있고 원활한 AI 솔루션을 구현하기 위한 조치가 점점 더 많이 마련되고 있습니다. 예를 들어 연합학습과 같은 기법은 프라이버시를 보호하면서 AI 개발을 가능하게 하므로 점점 더 널리 사용되고 있습니다.

연합학습은 데이터를 원래 위치에 유지하면서 모델이 데이터에서 학습하도록 지원하는 방법입니다. 모든 데이터를 중앙 데이터베이스에 수집하는 대신, 모델을 학습 데이터가 저장된 개별 장치나 서버에서 직접 수행합니다. 그런 다음 이러한 장치는 실제 데이터가 아니라 모델 업데이트만 다시 전송합니다. 이후 모델 업데이트를 반영하여 전체 모델을 개선합니다.

핵심 요점#

머신러닝과 데이터 마이닝은 모두 컴퓨터 비전에서 매우 중요한 역할을 합니다. 두 기술은 대량의 시각적 데이터를 분석하고, 중요한 인사이트를 발견하며, 헬스케어, 온라인 쇼핑, 자율주행차와 같은 다양한 분야를 개선하는 데 도움을 줍니다. 프라이버시 보호와 복잡한 모델의 이해 같은 과제가 있지만, 연합학습과 같은 새로운 방법이 이러한 문제를 해결하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 더 나은 의사 결정과 다양한 분야의 혁신을 이끌어 우리의 삶을 더욱 효율적이고 연결된 방식으로 변화시킬 가능성이 높습니다.

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