Hidden Markov Model (HMM)

HMM(Hidden Markov Model)은 기본 시스템이 관찰되지 않은(숨겨진) 상태의 마르코프 프로세스라고 가정하는 순차적 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계적 AI 모델의 한 유형입니다. 핵심 아이디어는 관찰 가능한 출력 시퀀스를 기반으로 숨겨진 상태 시퀀스에 대한 추론을 수행하는 것입니다. HMM은 미래 상태의 확률이 전체 상태 기록이 아닌 현재 상태에만 의존한다는 마르코프 속성을 기반으로 구축되었습니다. 따라서 HMM은 자연어 처리(NLP) 및 생물 정보학과 같은 분야의 작업에 강력한 도구입니다.

Hidden Markov 모델 작동 방식

HMM은 순차적 데이터를 모델링하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

• Hidden States: 이는 모델이 추론하려고 시도하는 시스템의 관찰할 수 없는 상태입니다. 예를 들어, 일기 예보에서 숨겨진 상태는 "맑음", "흐림" 또는 "비"일 수 있습니다.
• 관찰 가능한 출력(배출): 이는 각 숨겨진 상태가 생성할 수 있는 눈에 보이는 데이터 포인트입니다. 날씨 예시에서 관찰 결과는 "높은 온도", "낮은 온도" 또는 "높은 습도"일 수 있습니다.
• 전이 확률: 이러한 확률은 한 숨겨진 상태에서 다른 숨겨진 상태로 이동할 가능성을 나타냅니다. 예를 들어 "화창한" 날씨 다음에 "흐린" 날씨가 올 확률이 있습니다.
• 방출 확률: 이러한 확률은 시스템이 특정 숨겨진 상태에 있을 때 특정 출력을 관찰할 가능성을 나타냅니다. 예를 들어 숨겨진 상태가 "비오는 날"인 경우 "높은 습도"를 관찰할 확률이 더 높을 수 있습니다.

HMM은 예측을 위해 확립된 알고리즘을 사용합니다. 비터비 알고리즘은 관찰 시퀀스가 주어졌을 때 가장 가능성이 높은 숨겨진 상태 시퀀스를 찾는 데 일반적으로 사용됩니다. 모델을 훈련하고 훈련 데이터로부터 확률 분포를 학습하기 위해 Baum-Welch 알고리즘이 자주 사용됩니다.

실제 애플리케이션

HMM은 수십 년 동안 다양한 영역에서 성공적으로 적용되었습니다. 다음은 몇 가지 주요 예입니다.

1. 음성 인식: 기존 음성 인식 시스템에서 HMM은 중요한 역할을 했습니다. 숨겨진 상태는 음소(언어에서 소리의 기본 단위)에 해당하고 관찰 가능한 출력은 녹음된 음성에서 추출한 음향 특징입니다. HMM의 임무는 오디오 신호에서 가장 가능성이 높은 음소 시퀀스를 결정하는 것이며, 이는 말하는 단어를 식별하는 데 사용됩니다.
2. 생물 정보학: HMM은 특히 유전자 찾기에서 계산 생물학의 초석입니다. 이 맥락에서 숨겨진 상태는 "엑손"(코딩 영역) 또는 "인트론"(비코딩 영역)과 같은 유전자의 일부를 나타낼 수 있으며, 관찰은 DNA 염기(A, C, G, T)의 서열입니다. 긴 DNA 서열을 분석함으로써 HMM은 유전자의 가장 가능성 있는 위치를 식별할 수 있습니다. 국립 생물 정보 센터(NCBI)는 이러한 방법을 자세히 설명합니다.

관련 개념과의 비교

HMM을 다른 시퀀스 모델과 구별하는 것이 중요합니다.

• 마르코프 결정 프로세스(MDP): 둘 다 상태와 전환을 포함하지만, MDP는 상태가 완전히 관찰 가능하다고 가정하고 강화 학습(RL) 프레임워크 내에서 의사 결정(최적의 행동 찾기)에 중점을 둡니다. HMM은 관찰 결과로부터 숨겨진 상태를 추론하는 데 중점을 둡니다. DeepMind의 소개 자료와 같은 리소스에서 RL 및 MDP를 다룹니다.
• 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Networks) 및 장단기 기억(LSTM, Long Short-Term Memory): 이는 순차적 데이터를 위해 설계된 딥러닝(DL, Deep Learning) 모델입니다. HMM의 명시적 확률 상태와 달리 RNN/LSTM은 시퀀스를 처리하면서 암묵적으로 진화하는 내부 숨겨진 상태 벡터를 유지합니다. 이들은 더 복잡하고 장거리 의존성을 포착할 수 있으며, 종종 기계 번역 및 고급 음성 인식과 같은 작업에서 더 높은 정확도를 달성합니다. LSTM 이해는 좋은 개요를 제공합니다. Ultralytics YOLO와 같은 최신 비전 모델은 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크로 구축된 DL 아키텍처를 사용하여 객체 감지 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 수행합니다.

최신 딥러닝 방법이 종종 최첨단 결과를 달성하지만, HMM은 특히 학습 데이터가 제한적이거나 도메인 지식을 모델 구조에 통합할 수 있는 경우 해석 가능성(명시적 상태 및 확률)과 효과성으로 인해 여전히 가치가 있습니다. HMM과 같은 기본 개념을 이해하면 ML 환경 전반에 걸쳐 귀중한 컨텍스트를 제공하며, YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 DL 모델의 개발 및 배포를 주로 용이하게 하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하는 경우에도 마찬가지입니다.