인공 신경망과 딥러닝

1. 인공신경망의 개념을 튜링, 퍼셉트론과 연관지어 설명 인공신경망은 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방해 만든 컴퓨터 알고리즘이다. 이 아이디어는 앨런 튜링이 1936년에 제안한 ‘어떤 계산도 할 수 있는 만능 기계(튜링 기계)’에서 시작된다. 튜링은 컴퓨터가 충분히 복잡한 계산을 하면 지능을 가질 수 있다고 보았고, 이 생각이 인공지능의 기초가 된다. 1958년 프랭크 로젠블라트는 튜링의 아이디어를 실제로 구현한 퍼셉트론을 발표한다. 퍼셉트론은 여러 입력값에 가중치를 곱하고 모두 더한 뒤, 특정 기준을 넘으면 1, 넘지 않으면 0을 출력하는 간단한 수학 모델이다. 이 퍼셉트론이 바로 오늘날 인공신경망의 가장 기본 단위(인공 뉴런)이다.

2. 단일 신경망, 다층 신경망, 심층 신경망의 개념과 차이점 비교

단일 신경망(퍼셉트론): 입력층과 출력층만 있는 가장 단순한 형태다. 선형으로 구분 가능한 문제(예: AND, OR 연산)만 해결할 수 있고, XOR 같은 비선형 문제는 풀 수 없다.

다층 신경망(MLP, Multi-Layer Perceptron): 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층을 추가한 구조다. 은닉층과 활성화 함수(시그모이드, ReLU 등)를 사용해 비선형 문제도 해결할 수 있다. 역전파 알고리즘으로 학습한다.

심층 신경망(DNN, Deep Neural Network): 은닉층이 보통 3개 이상(때로는 수십~수백 개)인 매우 깊은 다층 신경망이다. 딥러닝의 핵심이며, 층이 많아질수록 데이터에서 더 복잡하고 추상적인 특징을 자동으로 학습한다. 대량의 데이터와 GPU가 필요하다. 결론적으로 층이 하나일수록 단순하고 학습 능력이 낮고, 층이 많아질수록 복잡한 패턴을 더 잘 배우지만 학습 난이도와 계산량이 크게 증가한다.

3. 신경망 모델 설계 과정 신경망을 만들 때는 다음 순서로 진행한다. ① 문제 정의와 데이터 준비: 어떤 문제를 풀 것인지 정하고, 학습용·검증용 데이터를 모은다. ② 입력·출력 형태 결정: 이미지면 픽셀 수, 텍스트면 단어 개수 등 입력 크기를 정한다. ③ 네트워크 구조 설계: 입력층, 은닉층 수와 각 층의 뉴런 개수, 활성화 함수(ReLU, 시그모이드 등)를 정한다. ④ 가중치 초기화와 손실 함수 선택: 가중치를 작랜 값으로 시작하고, 오차를 측정할 손실 함수(예: MSE, 크로스엔트로피)를 고른다. ⑤ 최적화 알고리즘 선택: 주로 Adam, SGD 등을 사용해 가중치를 업데이트한다. ⑥ 모델 학습: 학습 데이터를 넣고 역전파로 가중치를 계속 조정한다. ⑦ 검증과 튜닝: 검증 데이터로 성능을 확인하고, 과적합이 생기면 드롭아웃·정규화 등을 적용한다. ⑧ 최종 평가: 테스트 데이터로 실제 성능을 측정한다.

4. 딥러닝 활용 분야 딥러닝은 현재 거의 모든 분야에서 사용된다.

이미지·영상: 얼굴 인식(스마트폰 잠금 해제), 의료 영상 진단(암 검출), 자율주행 자동차(차선·보행자 인식)

음성·언어: 음성 인식(시리, 빅스비), 실시간 번역(구글 번역), 챗봇·대화형 AI

금융: 주식·암호화폐 가격 예측, 신용카드 부정 거래 탐지

의료: 유전자 분석, 신약 개발, CT·MRI 영상에서 종양 찾기

게임·엔터테인먼트: 알파고 같은 바둑 AI, 게임 내 NPC 행동 학습, 영상·음악 자동 생성

제조·로봇: 공장 불량 검출, 로봇 팔의 정밀 제어 요약하면 딥러닝은 사람이 직접 규칙을 만들기 어려운 복잡한 패턴을 데이터에서 스스로 찾아내기 때문에, 이미지·음성·텍스트 등 거의 모든 데이터가 있는 분야에서 혁신을 일으키고 있다.