컴퓨터 비전에 사용되는 AI 학습 기법의 유형

머신러닝은 인공지능(AI)의 한 종류로, 각 작업에 대해 상세히 프로그래밍하지 않아도 컴퓨터가 데이터에서 학습하고 스스로 결정을 내리도록 지원합니다. 머신러닝은 데이터의 패턴을 식별할 수 있는 알고리즘 모델을 만드는 과정입니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 학습함으로써 시간이 지나면서 점차 성능을 개선할 수 있습니다.

머신러닝이 중요한 역할을 하는 분야 중 하나는 시각 데이터에 중점을 두는 AI 분야인 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전은 머신러닝을 활용해 컴퓨터가 이미지와 동영상에서 패턴을 감지하고 인식하도록 합니다. 머신러닝의 발전에 힘입어 컴퓨터 비전의 전 세계 시장 규모는 2032년까지 약 1,757억 2,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

이 글에서는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 전이 학습 등 컴퓨터 비전에서 사용되는 다양한 머신러닝 유형과 각 유형이 여러 애플리케이션에서 어떤 역할을 하는지 살펴봅니다.

컴퓨터 비전에서 머신러닝의 개요#

컴퓨터 비전은 시각 정보를 해석하고 분석하기 위해 딥러닝과 신경망 같은 머신러닝 기법에 의존합니다. 이러한 기법을 통해 컴퓨터는 이미지 속 객체 감지, 범주별 이미지 분류, 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 제조 분야의 품질 관리와 의료 분야의 의료 영상처럼 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션에도 필수적입니다. 이러한 상황에서 신경망은 뇌 스캔을 분석해 종양을 감지하는 것과 같은 복잡한 시각 데이터를 컴퓨터가 해석하도록 돕습니다.

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

그림 1. Ultralytics YOLO11을 사용한 뇌 스캔 세그멘테이션.

머신러닝에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 전이 학습 등 여러 유형의 학습 방법이 있으며, 이러한 방법은 컴퓨터 비전에서 가능한 것의 범위를 결정합니다. 다음 섹션에서는 각 유형을 살펴보고 컴퓨터 비전에 어떻게 기여하는지 알아보겠습니다.

지도 학습 살펴보기#

지도 학습은 가장 널리 사용되는 머신러닝 유형입니다. 지도 학습에서는 레이블이 지정된 데이터를 사용해 모델을 학습시킵니다. 각 입력에는 올바른 출력이 태그로 지정되어 있어 모델의 학습에 도움이 됩니다. 학생이 교사에게 배우는 것처럼, 레이블이 지정된 데이터는 안내자 또는 지도자 역할을 합니다.

학습 중 모델에는 입력 데이터(처리해야 하는 정보)와 출력 데이터(정답)가 모두 제공됩니다. 이러한 설정은 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습하는 데 도움이 됩니다. 지도 학습의 주요 목표는 각 입력을 올바른 출력과 정확하게 연결하는 규칙이나 패턴을 모델이 찾아내는 것입니다. 이러한 매핑을 통해 모델은 새로운 데이터를 접했을 때 정확한 예측을 할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전의 얼굴 인식은 학습된 패턴을 바탕으로 얼굴을 식별하기 위해 지도 학습에 의존합니다.

얼굴 인식을 사용해 스마트폰 잠금을 해제하는 것이 일반적인 활용 사례입니다. 모델은 얼굴의 레이블이 지정된 이미지로 학습되므로, 휴대전화 잠금을 해제하려고 하면 실시간 이미지와 학습한 내용을 비교합니다. 일치하는 항목을 감지하면 휴대전화 잠금이 해제됩니다.

그림 2. 얼굴 인식을 사용해 스마트폰 잠금을 해제할 수 있습니다.

AI에서 비지도 학습은 어떻게 작동하나요?#

비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 사용하는 머신러닝 유형입니다. 학습 과정에서 모델에는 어떠한 안내나 정답도 제공되지 않습니다. 대신 모델은 스스로 패턴과 통찰을 찾아내는 방법을 학습합니다.

비지도 학습은 다음 세 가지 주요 방법으로 패턴을 식별합니다.

• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화합니다. 비슷한 고객을 행동이나 속성에 따라 그룹으로 묶을 수 있는 고객 세분화와 같은 작업에 유용합니다.
• 연관 분석: 항목 간 관계를 식별하는 데 사용되며, 데이터 내 연결 관계를 찾아내는 데 도움이 됩니다(예를 들어, 일반적인 데이터 마이닝 기법인 장바구니 분석에서 함께 구매되는 경우가 많은 제품을 찾습니다).
• 차원 축소: 중복된 특징을 제거하여 데이터셋을 단순화하고, 시각화와 처리에 도움을 줍니다.

비지도 학습의 주요 활용 사례는 이미지 압축입니다. 여기서는 k-means 클러스터링과 같은 기법을 사용해 시각적 품질에 영향을 주지 않고 이미지 크기를 줄입니다. 픽셀을 클러스터로 묶고 각 클러스터를 평균 색상으로 표현하면, 색상 수가 줄고 파일 크기가 더 작아진 이미지가 만들어집니다.

그림 3. 비지도 이미지 압축의 예.

그러나 비지도 학습에도 몇 가지 한계가 있습니다. 미리 정해진 정답이 없으면 정확도와 성능을 평가하기 어려울 수 있습니다. 결과를 해석하고 그룹에 레이블을 지정하려면 수작업이 필요한 경우가 많으며, 결측값이나 노이즈와 같은 문제에 민감해 결과의 품질에 영향을 받을 수 있습니다.

강화 학습 설명#

지도 학습 및 비지도 학습과 달리 강화 학습은 학습 데이터에 의존하지 않습니다. 대신 신경망 에이전트가 환경과 상호작용하며 특정 목표를 달성하도록 합니다.

이 과정에는 다음 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다.

• 에이전트: 학습자 또는 의사결정 주체입니다.
• 환경: 실제 또는 가상 환경으로, 에이전트가 상호작용하는 모든 요소를 포함합니다.
• 보상 신호: 각 행동 후에 주어지는 수치로, 에이전트가 목표를 향해 나아가도록 안내합니다.

에이전트가 행동을 취하면 환경에 영향을 미치고, 환경은 이에 반응해 피드백을 제공합니다. 피드백은 에이전트가 선택을 평가하고 행동을 조정하는 데 도움이 됩니다. 보상 신호는 어떤 행동이 목표 달성에 더 가까이 다가가게 하는지 에이전트가 이해하도록 돕습니다.

강화 학습은 자율 주행 및 로보틱스와 같은 활용 사례에서 핵심적인 역할을 합니다. 자율 주행에서는 차량 제어, 객체 감지, 장애물 회피와 같은 작업을 피드백을 통해 학습합니다. 모델은 신경망 에이전트를 사용해 보행자나 다른 객체를 감지하고 적절한 조치를 취하여 충돌을 방지하도록 학습됩니다. 마찬가지로 로보틱스에서 강화 학습은 객체 조작 및 이동 제어와 같은 작업을 가능하게 합니다.

강화 학습의 잘 알려진 사례로는 OpenAI 프로젝트가 있습니다. 이 프로젝트에서 연구자들은 인기 멀티플레이어 비디오 게임 Dota 2를 플레이하도록 AI 에이전트를 학습시켰습니다. 신경망을 사용한 에이전트는 게임 환경에서 방대한 정보를 처리해 빠르고 전략적인 결정을 내렸습니다. 지속적인 피드백을 통해 에이전트는 시간이 흐르며 학습하고 성능을 향상했으며, 마침내 게임 최고 플레이어 일부를 이길 만큼 높은 실력에 도달했습니다.

그림 4. Dota Matrix에 대한 인간과 AI의 해석.

전이 학습의 기본 이해하기#

전이 학습은 다른 유형의 학습과 다릅니다. 모델을 처음부터 학습시키는 대신, 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 모델을 가져와 새롭지만 관련된 작업에 맞게 미세 조정합니다. 초기 학습에서 얻은 지식을 새로운 작업의 성능 향상에 활용합니다. 전이 학습은 작업의 복잡성에 따라 새 작업을 학습하는 데 필요한 시간을 줄여 줍니다. 전이 학습은 일반적인 특징을 포착하는 모델의 초기 레이어를 유지하고 최종 레이어를 새 작업에 맞는 레이어로 교체하는 방식으로 작동합니다.

예술적 스타일 전이는 컴퓨터 비전에서 전이 학습을 활용하는 흥미로운 사례입니다. 이 기법을 사용하면 모델이 이미지를 다양한 예술 작품의 스타일에 맞게 변환할 수 있습니다. 이를 위해 먼저 예술적 스타일과 짝을 이룬 대규모 이미지 데이터셋으로 신경망을 학습시킵니다. 이 과정을 통해 모델은 일반적인 이미지 특징과 스타일 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다.

모델이 학습되면 특정 그림의 스타일을 새 이미지에 적용하도록 미세 조정할 수 있습니다. 네트워크는 학습된 스타일 특징을 보존하면서 새 이미지에 맞게 조정되어 원본 콘텐츠와 선택한 예술적 스타일을 결합한 고유한 결과물을 만듭니다. 예를 들어, 산맥 사진에 에드바르 뭉크의 절규 스타일을 적용하면 장면은 그대로 담으면서 그림의 대담하고 표현력 있는 스타일을 반영한 이미지를 만들 수 있습니다.

그림 5. 전이 학습을 활용한 예술적 스타일 전이의 예.

머신러닝 유형 간 차이 살펴보기#

머신러닝의 주요 유형을 살펴보았으니, 다양한 응용 분야에 가장 적합한 유형을 이해할 수 있도록 각 유형을 자세히 알아보겠습니다.

• 지도 학습: 라벨이 지정된 데이터를 사용할 때 정확도가 높지만, 많은 데이터가 필요하고 노이즈에 민감할 수 있습니다.
• 비지도 학습: 라벨이 없는 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 유용하지만, 결과의 정밀도가 낮고 해석하기 어려울 수 있습니다.
• 강화 학습: 복잡한 환경에서 단계별로 의사결정을 내리도록 에이전트를 학습시키지만, 상당한 컴퓨팅 성능이 필요한 경우가 많습니다.
• 전이 학습: 사전 학습된 모델을 사용해 학습 속도를 높이고 새로운 작업의 성능을 향상하는 방법으로, 특히 데이터가 제한적일 때 유용합니다.

그림 6. 모든 머신러닝 유형 비교. 이미지 제공: 저자.

적절한 머신러닝 유형은 여러 요소를 고려해 선택해야 합니다. 라벨이 지정된 데이터가 충분하고 작업이 명확하다면 지도 학습이 효과적입니다. 데이터 탐색이 필요하거나 라벨이 지정된 예제가 부족한 경우에는 비지도 학습이 유용합니다. 단계별 의사결정이 필요한 복잡한 작업에는 강화 학습이 적합하며, 데이터가 제한적이거나 리소스가 부족한 경우에는 전이 학습이 효과적입니다. 이러한 요소를 고려하면 컴퓨터 비전 프로젝트에 가장 적합한 방법을 선택할 수 있습니다.

마무리#

머신러닝 기법은 특히 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 다양한 과제를 해결할 수 있습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 전이 학습의 차이를 이해하면 필요에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.

지도 학습은 높은 정확도와 라벨이 지정된 데이터가 필요한 작업에 적합하며, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터에서 패턴을 찾는 데 이상적입니다. 강화 학습은 복잡한 의사결정 환경에서 효과적이고, 전이 학습은 데이터가 제한적일 때 사전 학습된 모델을 기반으로 개발하는 데 유용합니다.

각 방법은 얼굴 인식, 로봇공학, 예술적 스타일 전이에 이르기까지 고유한 강점과 활용 분야를 지닙니다. 적절한 유형을 선택하면 의료, 자동차, 엔터테인먼트와 같은 산업에서 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

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