[5편] 합성곱 신경망(CNN) 개요와 동작 매커니즘 및 응용분야

목 차

1. 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘 개요
2. CNN(Convolution Neural Network) 동작 개념도 및 동작 메커니즘 세부 설명
3. CNN(Convolution Neural Network) 응용분야
4. 마무리

본 편에서는 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network)에 대한 복잡성을 탐구하며, 특히 이미지 인식 및 처리 작업에서의 탁월한 성과로 알려진 이 깊은 학습 알고리즘에 대해 다룹니다. CNN의 독특한 아키텍처는 이미지로부터 특징을 자동으로 추출하고 학습하는 데에 있어서 중추적인 역할을 합니다.

1. 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘 개요

1.1 합성곱 신경망, CNN(Convolution Neural Network) 개념

합성곱 신경망 (CNN)은 이미지와 관련된 작업을 위해 특별히 설계된 깊은 학습 알고리즘의 한 부분입니다. 그 독특한 구조는 이미지 분석에 필수적인 특징을 자동으로 추출하고 학습할 수 있도록 합니다.

더 자세하게 말하면, 컴퓨터 비전을 위해 Convolution layer, Pooling layer, Fully connected layer를 통해 feature(특징) 추출하고 차원 축소 단계를 거쳐 이미지를 분류하고 역전파 (Backpropagation) 과정을 이용하여 학습시키는 피드포워드 (Feedforward) 심층신경망의 한 종류입니다.

1.2 CNN(Convolution Neural Network) 주요 특징

주요 특징	설 명
Computer vision	컴퓨터를 이용한 시각화를 위해 주로 활용됨
Image classification	Computer vision 의 한 분야로 이미지 분류에 활용됨
RNN 연계	CNN 과 RNN 을 이용한 Image Sensing, Image classification 생성에 활용됨

CNN은 위 3가지 주요 특징을 기본으로 하여 이미지 처리에서 혁신을 가져오며, 고급 딥 러닝 알고리즘의 기본 구성 요소로 자리 잡고 있습니다. 정확하고 효과적인 이미지 분석을 제공함으로써 다양한 분야에 중요한 기여를 하고 있습니다.

2. CNN(Convolution Neural Network) 동작 개념도 및 동작 메커니즘 세부 설명

2.1 CNN(Convolution Neural Network) 동작 개념도

CNN은 컨벌루션 연산, 활성화 기능, 풀링 및 완전 연결 레이어를 활용하여 이미지의 특징에 대한 계층적 표현을 자동으로 학습할 수 있습니다. 이러한 계층적 학습을 통해 CNN은 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 생성과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘할 수 있습니다. 공간 계층 구조와 로컬 패턴을 캡처하는 기능 덕분에 CNN은 시각적 데이터를 처리하는 데 특히 강력합니다.

 

CNN(Convolution Neural Network) 동작 개념도

 

위 개념도에서 보면 CNN(Convolution Neural Network)은 크게 특징 추출(Feature Extraction) 부분과 분류(Classification) 부분으로 나누어져 있습니다. 

 

2.2 CNN(Convolution Neural Network) 동작 메커니즘 세부 설명

CNN(Convolution Neural Network) 동작을 좀 더 세부적으로 3 계층으로 분리하면, 컨볼루션 레이어(Convolution Layer), 폴링 레이어(Pooling Layer), 전방향 레이어(Feedforward Layer) 층으로 구성되어 있습니다. 각 계층의 개념도 및 동작 메커니즘에 대해서 자세히 알아보겠습니다.

 

계층(Layer)	개념도	동작 세부 설명
컨볼루션 레이어 (Convolution Layer)		- 이 레이어는 입력 이미지에 작은 필터를 적용하여 특징을 감지하며, 공간적 특성을 효과적으로 학습함 - 합성곱(Convolution)을 이용해 나타난 특징(Feature)을 추출하여 특징맵(Feature Map)구성됨 - 학습 가능한 필터들의 집합으로 구성되고 모든 필터는 작은 공간성이 있지만 입력량의 전체 깊이를 통해 확장됨
폴링 레이어 (Pooling Layer)		- 많은 픽셀의 이미지 특성상 특징을 줄이기 위해 Subsampling을 수행함 - 입력공간을 추상화하는 레이어로 Subsampling을 통해 차원 축소함 - Max pooling과 Average pooling이 있음 - 풀링 레이어는 공간 축소를 담당하며 주로 Max pooling을 사용하여 특징 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보를 보존하고 이는 계산 효율성과 과적합 방지에 기여함
전방향 레이어 (Feedforward Layer)	- 최상위 레이어들에서 마지막에 적용되며, 하위 레이어에서 전달된 특징들을 분류함 - 컨볼류션 레이어와 폴링 레이어를 번갈아 가면서 사용하여 특징을 추출한 후 마직막으로 전방향 레이어를 통해 분류함 - 다층 퍼셉트론과 유사한데 하위 레이어의 출력에 대해 가중치를 곱한 것에 대한 바이어스 합을 시그모이드 함수와 같은 활성화함수에 통과시킨 값을 말함  - 추출된 특징을 결합하여 최종 출력을 생성합니다. 이 단계에서 분류 및 인식 작업을 수행하며, 이미지에 대한 정확한 예측이 가능함

 

3. CNN(Convolution Neural Network) 응용 분야

CNN(Convolutional Neural Network)은 시각적 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 기능으로 인해 다양한 도메인에 걸쳐 광범위하게 적용됩니다. CNN의 주목할만한 응용 분야는 다음과 같습니다.

응용 분야	설 명	사용 사례
이미지 분류	CNN은 이미지를 미리 정의된 카테고리나 라벨로 분류	사진 속 물체 식별, 손으로 쓴 숫자 인식, 의료 영상에서 질병 분류 등
객체 감지	NN은 식별된 객체 주위에 경계 상자를 제공하여 이미지 내의 객체를 감지하고 탐지	보행자, 교통 표지판 및 기타 차량을 식별하는 자율주행차; 보안을 위한 감시 시스템
얼굴 인식	CNN은 이미지 속 얼굴을 인식하고 확인하는 얼굴 인식 작업	스마트폰, 보안 시스템 및 소셜 미디어 사진 태깅을 잠금 해제
이미지 생성	CNN은 기존 데이터세트의 패턴과 특징을 학습하여 사실적인 이미지를 생성	사실적인 아트웍 만들기, 훈련 데이터 세트를 위한 합성 이미지 생성 및 딥페이크 기술
의료 영상 분석	CNN은 의료 영상 분석, 질병 진단 및 치료 계획 지원	X선, MRI, CT 스캔의 이상 식별 암 발견
자연어 처리(NLP)	CNN은 감정 분석, 스팸 감지 및 언어 번역을 위한 텍스트 분류 작업에 활용	고객 리뷰 분석, 이메일 필터링 및 언어 번역 서비스
자율 주행차	CNN은 자율주행차의 시각적 인식을 구현하여 주변 환경을 인식하고 해석	도로의 물체 감지, 보행자 감지 및 차선 식별
게임에서의 인공지능	CNN은 게임에서 이미지 인식, 그래픽 향상, 사실적인 가상 환경 생성	제스처 인식, 캐릭터 애니메이션 및 가상 현실 경험

위 사용 사례는 다양한 시각적 데이터 분석 작업을 처리하는 CNN의 다양성을 강조하여 CNN을 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역의 기본 기술로 만듭니다.

 

4. 마무리

합성곱 신경망 (CNN) 알고리즘을 체계적으로 탐구함으로써 이의 내부 동작, 응용 분야, 이미지 처리 분야에서 가져온 혁신적인 영향에 대해 종합적으로 이해하고 있습니다. CNN은 딥 러닝의 중요한 구성 요소로서 다양한 분야에서 혁신적인 설루션을 이끌어내고 있습니다.

그리고 CNN 개발의 미래 추세에는 효율성 향상, 설명 가능성 및 도메인별 애플리케이션을 위한 맞춤형 아키텍처가 포함됩니다. 지속적인 노력은 적대적 공격에 대한 견고성, 다중 모드 학습, 진화하는 환경에 대한 지속적인 학습에 중점을 두고 있습니다. 실시간, 에지 친화적인 설루션과 전이 학습 방법의 혁신을 추구하는 것은 CNN의 미래를 형성하는 데 핵심 초점으로 남아 있습니다.

 

다음 포스팅 [6] 편에서는 딥러닝의 알고리즘 중에 자가 순환 신경망(RNN)에 관해서 더 자세히 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.