합성곱 신경망

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작성자
익명
작성일
2025.10.11
조회수
14
버전
v1
기술 → 인공지능 → 신경망 모델
합성곱신경망 CNN 딥러닝 컴퓨터비전 ReLU 풀링층 ResNet 특징추출 초급

합성곱 신망

개요

합성곱경망(Convolutional Network, 이하 CNN)은공지능, 컴퓨터 비전(Computer) 분야에서 가장 핵심적인 신경망 모델 하나입니다. CNN 이미지, 비디오 음성 등의 격자 형태(grid-like) 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 심 신경망 구조로,의 시각 시스템을 모방한 아키텍처를 기반으로 합니다. 기존의 완전 연결 신경망(Fully Connected Neural Network)이 이미지의 각 픽셀을 독립적인 입력으로 처리하는 반면, CNN은 지역적 특징 추출과 공간적 계층 구조를 활용하여 이미지 인식, 객체 탐지, 분할 등의 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

2012년 알렉스넷(AlexNet)이 ImageNet 대회에서 획기적인 성과를 거둔 이후, CNN은 딥러닝의 발전을 이끄는 주요 기술로 자리매김하였으며, 현재는 의료 영상 분석, 자율주행, 얼굴 인식 등 다양한 산업 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있습니다.

구조와 원리

CNN은 여러 종류의 층(layer)으로 구성되며, 각 층은 특정한 기능을 수행합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 합성곱층 (Convolutional Layer)

합성곱층은 CNN의 핵심입니다. 이 층은 필터(filter) 또는 커널(kernel)이라 불리는 작은 행렬을 사용하여 입력 데이터(예: 이미지) 위를 스캔하며 지역적 특징을 추출합니다.

  • 합성곱 연산: 필터가 입력 이미지의 일부 영역과 내적(dot product) 연산을 수행하여 새로운 특징 맵(feature map)을 생성합니다.
  • 공유 가중치(Weight Sharing): 동일한 필터가 전체 이미지에 적용되므로, 파라미터 수를 크게 줄일 수 있습니다.
  • 특징 탐지: 예를 들어, 가장 초기 층에서는 에지(edge), 선, 색상 변화와 같은 단순한 패턴을 인식하고, 깊은 층으로 갈수록 복잡한 형태(예: 눈, 바퀴 등)를 인식합니다.

2. 활성화 함수 (Activation Function)

합성곱 연산 후에는 비선형성을 도입하기 위해 활성화 함수를 적용합니다. 가장 일반적으로 사용되는 함수는 ReLU(Rectified Linear Unit)입니다.

f(x) = \max(0, x)

ReLU는 음수 값을 0으로 만드는 간단한 함수로, 기울기 소실 문제(vanishing gradient)를 완화하고 학습 속도를 높이는 데 효과적입니다.

3. 풀링층 (Pooling Layer)

풀링층은 특징 맵의 차원을 줄여 계산량을 감소시키고, 모델의 불변성(invariance)을 강화합니다. 주로 사용되는 방식은 다음과 같습니다:

  • 맥스 풀링(Max Pooling): 특정 영역 내에서 가장 큰 값을 선택합니다. 노이즈에 강하고 주요 특징을 잘 보존합니다.
  • 평균 풀링(Average Pooling): 영역 내 평균 값을 취합니다. 일반적으로 더 부드러운 특징을 생성합니다.

4. 완전 연결층 (Fully Connected Layer)

CNN의 마지막 단계로, 풀링층 이후에 특징 맵을 일렬로 펼친 후 완전 연결층에 입력합니다. 이 층은 분류 작업을 수행하며, 최종적으로 각 클래스에 대한 확률을 출력합니다. 일반적으로 소프트맥스(Softmax) 함수를 사용하여 출력값을 확률 분포로 변환합니다.

주요 아키텍처 예시

시간이 지남에 따라 다양한 CNN 아키텍처가 제안되었으며, 각각은 성능과 효율성의 균형을 추구합니다.

모델 이름 특징 연도
LeNet-5 최초의 CNN 구조로, 손글씨 인식에 사용됨 1998
AlexNet ReLU, 드롭아웃, GPU 병렬 처리 도입 2012
VGGNet 깊은 구조(16~19층), 3×3 커널 일관 적용 2014
GoogLeNet (Inception) 인셉션 모듈로 계산 효율성 향상 2014
ResNet 잔차 연결(Residual Connection)로 초심층 네트워크 구현 가능 2015

특히 ResNet은 100층 이상의 네트워크를 안정적으로 학습할 수 있게 한 획기적인 기여로, 깊은 신경망의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.

응용 분야

CNN은 다음과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:

장점과 한계

장점

한계

  • 고정된 입력 크기: 전통적인 CNN은 고정된 크기의 입력을 요구함 (최근에는 해결됨)
  • 변환 불변성 제한: 회전, 기울기 등에 대한 일반화가 어려울 수 있음
  • 계산 비용: 깊은 네트워크일수록 GPU 등 고성능 하드웨어 필요

참고 자료

  • LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE.
  • Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. NIPS.
  • He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep residual learning for image recognition. CVPR.

관련 문서: 딥러닝, 공신경망, 전이학습, Transformer vs CNN

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