컴퓨터 비전에 사용되는 AI 학습 기법 유형

머신 러닝은 컴퓨터가 각 작업에 대해 상세한 프로그래밍을 하지 않아도 데이터에서 학습하여 스스로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 인공지능(AI)의 한 유형입니다. 여기에는 데이터의 패턴을 식별할 수 있는 알고리즘 모델을 만드는 과정이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 그로부터 학습하면서 시간이 지남에 따라 성능을 점진적으로 향상할 수 있습니다.

머신 러닝이 중요한 역할을 하는 분야 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전은 시각 데이터에 초점을 맞추는 AI 분야입니다. 컴퓨터 비전은 머신 러닝을 사용하여 컴퓨터가 이미지와 동영상에서 패턴을 감지하고 인식하도록 지원합니다. 머신 러닝의 발전에 힘입어 컴퓨터 비전의 글로벌 시장 가치는 2032년까지 약 1,757억 2천만 달러에 이를 것으로 추정됩니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전에 사용되는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 전이 학습 등 다양한 머신 러닝 유형과 각각이 여러 애플리케이션에서 어떤 역할을 하는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!

컴퓨터 비전에서의 머신 러닝 개요#

컴퓨터 비전은 시각 정보를 해석하고 분석하기 위해 특히 딥 러닝과 신경망 같은 머신 러닝 기법에 의존합니다. 이러한 방법을 사용하면 컴퓨터가 이미지에서 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 이미지에서 객체 감지, 범주별 이미지 분류, 얼굴 인식 등이 가능합니다. 머신 러닝은 제조 분야의 품질 관리와 의료 분야의 의료 영상 같은 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션에도 필수적입니다. 이러한 경우 신경망은 복잡한 시각 데이터를 해석하도록 컴퓨터를 지원하며, 예를 들어 뇌 스캔 분석을 통해 종양을 감지할 수 있습니다.

실제로 Ultralytics YOLO11과 같은 많은 고급 컴퓨터 비전 모델은 신경망을 기반으로 구축됩니다.

그림 1. Ultralytics YOLO11을 사용한 뇌 스캔 세분화.

지도 학습, 비지도 학습, 전이 학습, 강화 학습 등 여러 머신 러닝 학습 방법이 컴퓨터 비전의 가능성을 확장하고 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 각 유형을 살펴보고 컴퓨터 비전에 어떻게 기여하는지 알아보겠습니다.

지도 학습 살펴보기#

지도 학습은 가장 널리 사용되는 머신 러닝 유형입니다. 지도 학습에서는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다. 각 입력에는 올바른 출력이 태그로 지정되어 있어 모델의 학습을 지원합니다. 이는 교사에게서 학습하는 학생과 유사하며, 레이블이 지정된 데이터가 안내자 또는 감독자 역할을 합니다.

훈련 중에 모델에는 입력 데이터(처리해야 하는 정보)와 출력 데이터(올바른 답)가 모두 제공됩니다. 이러한 설정은 모델이 입력과 출력 간의 연결을 학습하는 데 도움이 됩니다. 지도 학습의 주요 목표는 각 입력과 올바른 출력을 정확하게 연결하는 규칙이나 패턴을 모델이 발견하도록 하는 것입니다. 이 매핑을 통해 모델은 새로운 데이터를 접했을 때 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터 비전의 얼굴 인식은 학습된 패턴을 기반으로 얼굴을 식별하기 위해 지도 학습에 의존합니다.

이 기술의 일반적인 활용 사례는 얼굴 인식을 사용하여 스마트폰의 잠금을 해제하는 것입니다. 모델은 얼굴에 레이블이 지정된 이미지로 훈련되므로 휴대폰 잠금을 해제하려고 하면 실시간 이미지와 학습한 내용을 비교합니다. 일치하는 항목을 감지하면 휴대폰의 잠금이 해제됩니다.

그림 2. 얼굴 인식을 사용하여 스마트폰의 잠금을 해제할 수 있습니다.

AI에서 비지도 학습은 어떻게 작동하나요?#

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 즉, 훈련 중에 모델에 어떠한 안내나 정답도 제공되지 않습니다. 대신 모델은 스스로 패턴과 인사이트를 발견하는 방법을 학습합니다.

비지도 학습은 다음 세 가지 주요 방법을 사용하여 패턴을 식별합니다.

• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화합니다. 이는 유사한 고객을 행동이나 속성에 따라 그룹화할 수 있는 고객 세분화와 같은 작업에 유용합니다.
• 연관 규칙: 항목 간의 관계를 식별하는 데 사용되며, 데이터 내 연결을 발견하는 데 도움이 됩니다(예: 장바구니 분석을 통해 함께 자주 구매되는 제품 찾기).
• 차원 축소: 중복 특성을 제거하여 데이터 세트를 단순화하고, 시각화와 처리를 지원합니다.

비지도 학습의 주요 애플리케이션은 이미지 압축입니다. 여기서는 k-평균 클러스터링과 같은 기법을 사용하여 시각적 품질에 영향을 주지 않고 이미지 크기를 줄입니다. 픽셀을 클러스터로 그룹화하고 각 클러스터를 평균 색상으로 표현하므로 색상 수가 적고 파일 크기가 작은 이미지가 생성됩니다.

그림 3. 비지도 이미지 압축의 예.

그러나 비지도 학습에는 몇 가지 한계도 있습니다. 사전 정의된 정답이 없기 때문에 정확도와 성능 평가에 어려움을 겪을 수 있습니다. 결과를 해석하고 그룹에 레이블을 지정하는 데 수작업이 필요한 경우가 많으며, 결측값과 노이즈 같은 문제에 민감하여 결과의 품질에 영향을 줄 수 있습니다.

강화 학습 설명#

지도 학습 및 비지도 학습과 달리 강화 학습은 훈련 데이터에 의존하지 않습니다. 대신 신경망 에이전트를 사용하여 환경과 상호 작용하고 특정 목표를 달성합니다.

이 과정은 다음 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다.

• 에이전트: 학습자 또는 의사 결정 주체입니다.
• 환경: 에이전트가 상호 작용하는 모든 것으로, 실제 환경일 수도 있고 가상 환경일 수도 있습니다.
• 보상 신호: 각 행동 후에 제공되는 수치 값으로, 에이전트가 목표를 향해 나아가도록 안내합니다.

에이전트가 행동을 취하면 환경에 영향을 미치고, 환경은 피드백으로 응답합니다. 이 피드백은 에이전트가 자신의 선택을 평가하고 행동을 조정하는 데 도움이 됩니다. 보상 신호는 어떤 행동이 목표 달성에 더 가까워지게 하는지 에이전트가 이해하도록 돕습니다.

강화 학습은 자율 주행과 로보틱스 같은 사용 사례에서 핵심적인 역할을 합니다. 자율 주행에서는 차량 제어, 객체 감지 및 회피와 같은 작업이 피드백을 기반으로 학습됩니다. 모델은 신경망 에이전트를 사용하여 보행자나 기타 객체를 감지하고 충돌을 방지하기 위한 적절한 행동을 취하도록 훈련됩니다. 마찬가지로 로보틱스에서는 강화 학습을 통해 객체 조작과 이동 제어 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

강화 학습이 실제로 적용된 훌륭한 예는 OpenAI의 프로젝트입니다. 연구진은 인기 멀티플레이어 비디오 게임인 Dota 2를 플레이하도록 AI 에이전트를 훈련했습니다. 이 에이전트들은 신경망을 사용하여 게임 환경에서 얻은 방대한 정보를 처리하고 빠르고 전략적인 의사 결정을 내렸습니다. 지속적인 피드백을 통해 에이전트는 시간이 지나면서 학습하고 발전했으며, 결국 일부 게임 최고 플레이어를 이길 수 있을 정도의 실력에 도달했습니다.

그림 4. Dota Matrix에 대한 인간과 AI의 해석.

전이 학습의 기본 이해하기#

전이 학습은 다른 학습 유형과 다릅니다. 처음부터 모델을 훈련하는 대신 대규모 데이터 세트로 학습한 사전 훈련 모델을 사용하고, 관련된 새로운 작업에 맞게 파인 튜닝합니다. 초기 훈련에서 얻은 지식을 활용하여 새로운 작업의 성능을 향상합니다. 전이 학습은 작업의 복잡도에 따라 새 작업을 훈련하는 데 필요한 시간을 줄여 줍니다. 일반적인 특징을 포착하는 모델의 초기 레이어는 유지하고 마지막 레이어를 새로운 특정 작업에 맞는 레이어로 교체하는 방식으로 작동합니다.

예술적 스타일 전이는 컴퓨터 비전에서 전이 학습을 활용하는 흥미로운 애플리케이션입니다. 이 기법을 사용하면 모델이 이미지의 스타일을 다양한 작품에 맞게 변환할 수 있습니다. 이를 위해 먼저 예술적 스타일과 짝을 이룬 대규모 이미지 데이터 세트로 신경망을 훈련합니다. 이 과정을 통해 모델은 일반적인 이미지 특징과 스타일 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다.

모델이 훈련되면 특정 그림의 스타일을 새로운 이미지에 적용하도록 파인 튜닝할 수 있습니다. 네트워크는 학습한 스타일 특징을 보존하면서 새로운 이미지에 적응하므로, 원본 콘텐츠와 선택한 예술적 스타일을 결합한 독창적인 결과를 만들 수 있습니다. 예를 들어 산맥 사진에 Edvard Munch의 The Scream 스타일을 적용하면, 장면은 그대로 담으면서도 그림의 대담하고 표현적인 스타일을 지닌 이미지를 만들 수 있습니다.

그림 5. 전이 학습을 사용한 예술적 스타일 전이의 예.

머신 러닝 유형 간 차이 살펴보기#

이제 머신 러닝의 주요 유형을 살펴보았으므로, 각 애플리케이션에 가장 적합한 유형을 이해할 수 있도록 각각을 자세히 알아보겠습니다.

• 지도 학습: 레이블이 지정된 데이터를 사용할 때 정확도가 매우 높지만 많은 양의 데이터가 필요하고 노이즈에 민감할 수 있습니다.
• 비지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 데이터를 탐색하여 숨겨진 패턴을 찾는 데 유용하지만, 결과가 덜 정확하고 해석하기 어려울 수 있습니다.
• 강화 학습: 복잡한 환경에서 에이전트가 단계별 의사 결정을 내리도록 훈련하지만, 상당한 컴퓨팅 성능이 필요한 경우가 많습니다.
• 전이 학습: 사전 훈련 모델을 사용하여 훈련 속도를 높이고 새로운 작업의 성능을 향상하는 접근 방식이며, 특히 데이터가 제한적일 때 유용합니다.

그림 6. 모든 머신 러닝 유형 비교. 이미지 작성자 제공.

적절한 머신 러닝 유형을 선택하는 것은 여러 요인에 따라 달라집니다. 레이블이 지정된 데이터가 풍부하고 작업이 명확하다면 지도 학습이 효과적입니다. 비지도 학습은 데이터를 탐색하거나 레이블이 지정된 예제가 부족할 때 유용합니다. 강화 학습은 단계별 의사 결정이 필요한 복잡한 작업에 적합하며, 전이 학습은 데이터가 제한적이거나 리소스가 제약된 경우 효과적입니다. 이러한 요인을 고려하면 자신의 컴퓨터 비전 프로젝트에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.

마무리#

머신 러닝 기법은 특히 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 다양한 과제를 해결할 수 있습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 전이 학습 등 여러 유형을 이해하면 필요에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.

지도 학습은 높은 정확도와 레이블이 지정된 데이터가 필요한 작업에 적합하며, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 데 이상적입니다. 강화 학습은 복잡하고 의사 결정이 필요한 환경에서 효과적으로 작동하며, 전이 학습은 제한된 데이터로 사전 훈련 모델을 기반으로 구축하려는 경우 유용합니다.

각 방법은 얼굴 인식부터 로보틱스와 예술적 스타일 전이에 이르기까지 고유한 강점과 애플리케이션을 제공합니다. 적절한 유형을 선택하면 의료, 자동차, 엔터테인먼트와 같은 다양한 산업에서 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

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