숨겨진 마르코프 모델(HMM)

숨겨진 마르코프 모델(HMM)은 기본 시스템이 관측되지 않은(숨겨진) 상태를 가진 마르코프 프로세스라고 가정하는 순차적 데이터를 분석하는 데 사용되는 통계적 AI 모델의 한 유형입니다. 핵심 아이디어는 일련의 관측 가능한 출력을 기반으로 숨겨진 상태 시퀀스를 추론하는 것입니다. HMM은 미래 상태의 확률이 전체 상태 히스토리가 아닌 현재 상태에만 의존한다는 마르코프 속성을 기반으로 합니다. 따라서 HMM은 자연어 처리(NLP) 및 생물 정보학 같은 분야의 작업에 강력한 도구가 될 수 있습니다.

숨겨진 마르코프 모델의 작동 원리

HMM은 순차적 데이터를 모델링하기 위해 함께 작동하는 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다:

• 숨겨진 상태: 숨겨진 상태는 모델이 추론하려고 하는 시스템의 관찰할 수 없는 상태입니다. 예를 들어 일기 예보에서 숨겨진 상태는 "맑음", "흐림" 또는 "비"가 될 수 있습니다.
• 관측 가능한 출력(배출): 각 숨겨진 상태가 생성할 수 있는 가시적인 데이터 포인트입니다. 날씨의 예에 따라 "고온", "저온" 또는 "고습도"를 관측할 수 있습니다.
• 전환 확률: 이 확률은 한 숨겨진 상태에서 다른 상태로 이동할 가능성을 관리합니다. 예를 들어, '맑은' 날 다음에 '흐린' 날이 올 확률이 일정하게 정해져 있습니다.
• 방출 확률: 이 확률은 시스템이 특정 숨겨진 상태에 있을 때 특정 출력을 관찰할 가능성을 나타냅니다. 예를 들어 숨겨진 상태가 "비"인 경우 "높은 습도"가 관찰될 확률이 더 높습니다.

예측을 위해 HMM은 확립된 알고리즘을 사용합니다. 비터비 알고리즘은 일반적으로 일련의 관측값이 주어졌을 때 가장 가능성이 높은 숨겨진 상태의 시퀀스를 찾는 데 사용됩니다. 모델을 훈련하고 훈련 데이터로부터 확률 분포를 학습하기 위해 바움-웰치 알고리즘을 사용하는 경우가 많습니다.

실제 애플리케이션

HMM은 수십 년 동안 다양한 영역에서 성공적으로 적용되어 왔습니다. 다음은 몇 가지 대표적인 예입니다:

1. 음성 인식: 기존 음성 인식 시스템에서는 HMM이 중요한 역할을 했습니다. 숨겨진 상태는 음소(언어의 기본 소리 단위)에 해당하며, 관찰 가능한 출력은 녹음된 음성에서 추출한 음향 특징입니다. HMM의 임무는 오디오 신호에서 가장 가능성이 높은 음소 순서를 결정한 다음, 이를 사용하여 발화된 단어를 식별하는 것입니다.
2. 생물정보학: HMM은 특히 유전자 탐색을 위한 계산 생물학의 초석입니다. 여기서 숨겨진 상태는 '엑손'(코딩 영역) 또는 '인트론'(비코딩 영역)과 같은 유전자의 일부를 나타낼 수 있으며, 관찰 대상은 DNA 염기 서열(A, C, G, T)입니다. 긴 DNA 염기 서열을 분석함으로써 HMM은 유전자의 가장 가능성이 높은 위치를 식별할 수 있습니다. 미국 국립생물공학정보센터(NCBI) 에서 이러한 방법에 대해 자세히 설명합니다.

관련 개념과의 비교

HMM을 다른 시퀀스 모델과 구별하는 것이 중요합니다:

• 마르코프 의사 결정 프로세스(MDP): 둘 다 상태와 전환을 포함하지만, MDP는 상태를 완전히 관찰할 수 있다고 가정하고 강화 학습(RL)의 프레임워크 내에서 의사 결정(최적의 행동 찾기)에 중점을 둡니다. HMM은 관찰에서 숨겨진 상태를 추론하는 데 중점을 둡니다. DeepMind의 입문 자료와 같은 리소스에서 RL과 MDP를 다룹니다.
• 순환 신경망(RNN) 및 장단기 메모리(LSTM): 이 역시 순차적 데이터를 위해 설계된 딥러닝(DL) 모델입니다. HMM의 명시적 확률 상태와 달리, RNN/LSTM은 시퀀스를 처리하면서 암시적으로 진화하는 내부 숨겨진 상태 벡터를 유지합니다. 따라서 더 복잡하고 긴 범위의 종속성을 포착할 수 있어 기계 번역이나 고급 음성 인식과 같은 작업에서 더 높은 정확도를 달성하는 경우가 많습니다. LSTM을 이해하면 좋은 개요를 얻을 수 있습니다. Ultralytics YOLO와 같은 최신 비전 모델은 객체 감지 및 인스턴스 세분화와 같은 작업을 위해 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크로 구축된 DL 아키텍처를 사용합니다.

최신 딥러닝 방법도 종종 최첨단 결과를 달성하지만, 특히 훈련 데이터가 제한적이거나 도메인 지식을 모델 구조에 통합할 수 있는 경우, HMM은 해석 가능성(명시적 상태 및 확률)과 효과 면에서 여전히 가치가 있습니다. HMM과 같은 기본 개념을 이해하면 YOLOv8 또는 YOLO11과 같은 DL 모델의 개발 및 배포를 주로 지원하는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용할 때에도 더 넓은 ML 환경에서 유용한 맥락을 제공할 수 있습니다.