베이지안 네트워크 (Bayesian Network)

베이즈 네트워크는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 변수 집합과 그 조건부 의존성을 표현하는 확률적 그래픽 모델의 한 유형이다. 단순히 입력을 출력으로 매핑하는 "블랙박스" 알고리즘과 달리, 이 네트워크는 서로 다른 요소들 간의 인과관계를 명시적으로 모델링합니다. 이러한 구조를 통해 데이터 과학자들은 불확실성 하에서 예측 모델링과 추론을 수행할 수 있어, 데이터가 불완전하거나 전문가의 도메인 지식을 통계적 증거와 결합해야 하는 시나리오에서 매우 효과적입니다.

핵심 개념과 관련성

이러한 네트워크의 핵심에는 더 많은 증거나 정보가 확보됨에 따라 가설의 확률을 업데이트하는 데 사용되는 수학적 공식인 베이즈 정리가 있습니다. 베이즈 네트워크에서 노드는 증상, 센서 측정값 또는 분류 라벨과 같은 변수를 나타내는 반면, 가장자리(화살표)는 확률적 의존성을 나타냅니다. 노드 A에서 노드 B로 연결이 존재한다면, 이는 A가 B에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이 구조는 설명 가능한 인공지능(XAI) 에 매우 중요합니다. 사용자가 모델의 추론 경로를 추적할 수 있게 하여 복잡한 딥러닝 구조에서는 종종 달성하기 어려운 투명성을 제공하기 때문입니다.

이러한 모델은 엄격한 위험 평가가 필요한 분야에서 특히 유용합니다. 조건부 확률 분포를 활용함으로써 베이즈 네트워크는 다른 변수에 대한 관측 증거를 바탕으로 특정 변수의 상태에 관한 질의에 답할 수 있습니다. 이 과정은 흔히 확률적 추론이라 불리며, 표준 신경망이 수행하는 함수 근사화와는 구별됩니다.

실제 애플리케이션

베이즈 네트워크는 의사 결정 시 여러 불확실한 요소를 고려해야 하는 산업 분야에서 널리 활용됩니다.

1. 의료 진단: 의료 분야 인공지능 영역에서 이러한 네트워크는 임상 의사 결정 지원 시스템을 뒷받침하는 데 활용됩니다. 네트워크는 질병(숨겨진 변수)과 증상 또는 검사 결과(관측된 변수) 간의 관계를 모델링할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석은 특정 진단 확률을 업데이트하는 근거를 제공하여 의사가 복잡한 환자 병력을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. 산업용 결함 진단: 제조업 AI 분야에서 베이즈 네트워크는 이상 탐지 및 근본 원인 분석에 핵심적인 역할을 합니다. 스마트 제조 시스템이 비정상적인 온도 측정값을 감지하면, 네트워크는 다양한 기계 부품의 고장 후속 확률을 계산하여 유지보수 팀을 효율적으로 안내할 수 있습니다.

관련 개념과 차별화

베이즈 네트워크를 다른 통계 및 기계 학습 모델과 구분하는 것이 중요하다:

• 순진 베이즈 분류기: 이는 베이지안 네트워크의 단순화된 특수 사례입니다. "순진한" 가정이란 모든 예측 변수들이 분류 변수를 고려할 때 상호 독립적이라는 가정입니다. 감정 분석과 같은 작업에는 계산 효율적이지만, 전체 베이지안 네트워크가 포착할 수 있는 복잡한 상호 의존성을 포착하지 못합니다.
• 마르코프 결정 과정: 둘 다 그래프 구조를 사용하지만, MDP는 주로 시간에 따른 순차적 의사결정을 모델링하기 위한 강화 학습에 사용되는 반면, 베이지안 네트워크는 일반적으로 특정 시점에서의 변수 간 확률적 관계에 초점을 맞춘다.
• 딥 러닝 모델(예: YOLO): YOLO26과 같은 모델은 객체 탐지와 같은 고차원 지각 작업에 최적화되어 있습니다. 이들은 원시 데이터(픽셀)로부터 추상적 특징 표현을 학습합니다. 반면, 베이즈 네트워크는 구조화된 변수를 활용한 고차원 추론에 더 적합합니다.

현대 인공지능에서의 확률적 출력

베이즈 네트워크가 명시적인 인과 관계를 다루는 반면, 현대 딥러닝 모델은 확률을 반영한 신뢰도 점수도 출력합니다. Ultralytics 같은 도구를 사용하여 맞춤형 데이터셋으로 모델을 훈련할 때, 이러한 확률을 이해하는 것은 모델 성능을 해석하는 핵심입니다.

다음 Python 사전 훈련된 모델을 사용하여 분류 작업에 대한 확률 분포(신뢰도)에 접근하는 방법을 보여줍니다. 이는 현대적 추론 워크플로우에서 확신이 어떻게 정량화되는지 설명합니다.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n-cls classification model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")

# Run inference on an image source
# This returns a results object containing probability data
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Iterate through results to display class probability
for result in results:
    # Access the 'probs' attribute for classification probabilities
    top_class_index = result.probs.top1
    confidence = result.probs.top1conf
    print(f"Predicted Class Index: {top_class_index}, Confidence: {confidence:.4f}")