인공 신경망(ANN): 작동 원리부터 딥러닝, 활용과 한계까지 한눈에 보기

인공 신경망(ANN): 작동 원리부터 딥러닝, 활용과 한계까지 한눈에 보기

 

인공지능(AI)의 핵심 기술 중 하나인 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 마치 인간의 뇌처럼 생각하고 학습하는 방법을 모방하여 개발된 강력한 알고리즘입니다.

이 글에서는 인공 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어디에 활용되는지, 그리고 어떤 한계가 있는지 쉽고 자세하게 알아보겠습니다.

 

1. 인공 신경망(ANN)이란 무엇인가요?

인공 신경망(Artificial Neural Network)은 사람의 뇌처럼 정보를 처리하도록 만든 알고리즘입니다.

 

사람의 뇌에는 수십억 개의 뉴런(Neuron)이라는 세포가 있고, 이들은 서로 신호를 주고받으며 생각하거나 결정을 내립니다. 예를 들어, 뜨거운 물에 손을 대면 "뜨겁다!"고 느끼고 재빨리 손을 떼게 되죠. 이런 반응은 뉴런들이 빠르게 정보를 전달하고 판단했기 때문입니다.

출처:https://www.researchgate.net/

인공 신경망도 이와 비슷하게, 노드(Node)라는 인공 뉴런들이 서로 연결되어 작동합니다. 이 노드들은 숫자(데이터)를 주고받으며, 수많은 예제를 학습하면서 스스로 규칙을 찾아내고, 새로운 상황에서도 정답을 예측하려고 합니다.

 

2. 퍼셉트론(Perceptron) : 인공 신경망의 기본 단위

인공 신경망은 단순히 데이터만 처리하는 시스템이 아닙니다. 마치 건물을 짓기 위해 벽돌을 하나하나 쌓는 것처럼, 신경망도 작은 구성 요소들이 모여 전체 구조를 형성합니다. 그 기본 단위가 바로 퍼셉트론(Perceptron)입니다.

 

퍼셉트론은 가장 간단한 형태의 신경망으로, 하나의 출력 값을 만들기 위해 여러 입력 값을 계산합니다. 다음은 퍼셉트론이 작동하는 기본 원리입니다:

 

퍼셉트론은 다음과 같이 작동합니다:

출처: https://kys0411.tistory.com/167

🔸1. 입력(input) 받기: 여러 개의 데이터를 입력값으로 받습니다.
🔸2. 가중치 곱하기(Weights): 각 입력에는 해당 입력의 중요도를 나타내는 가중치가 곱해집니다. 수능 점수가 내신보다 더 중요하다면, 수능에 더 큰 가중치를 부여하는 방식입니다.
🔸3. 합산 및 편향 더하기 (Weighted Sum + Bias): 모든 가중치를 곱한 입력값들을 더하고, 여기에 편향(bias, b) 값을 더합니다.이 값은 전체 결과에 일정한 기준점을 더해주는 역할을 하죠.
🔸4. 활성화 함수 적용(Activation Function) : 계산된 합 z에 활성화 함수(activation function)를 적용하여 최종 출력값을 결정합니다. 예를 들어, 결과값이 0.5를 넘으면 '합격', 그렇지 않으면 '불합격'으로 판단하는 식입니다.

 

이 과정은 마치 뇌의 뉴런이 충분한 자극을 받아야만 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 것과 유사합니다.

 

3. 신경망의 계층 구조(Multilayer perceptron ANN structure)

실제 인공 신경망은 퍼셉트론이 여러 개 모여 층(Layer)을 이루고, 그 층들이 순차적으로 연결되어 있는 구조입니다. 이 계층 구조는 정보를 단계적으로 가공하면서 점점 더 복잡한 패턴을 이해할 수 있도록 도와줍니다.

신경망은 보통 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer)의 세 가지 기본 층으로 구성됩니다.

📌입력층(Input Layer)
신경망이 외부 데이터를 가장 먼저 받아들이는 층입니다. 예를 들어, 이미지를 입력으로 받을 경우 각 픽셀의 색상값이 입력값이 되며, 입력층의 노드 수는 그 픽셀 수와 동일합니다. 이 층은 아직 아무런 연산을 하지 않고 데이터를 전달하는 역할을 합니다.

 

예시:
28x28 크기의 흑백 이미지라면 총 784개의 픽셀이 있으므로, 입력층에는 784개의 노드가 생성됩니다.

 

📌은닉층(Hidden Layer)

입력층에서 받은 데이터를 바탕으로 패턴을 추출하고 특성을 분석하는 중간 단계의 층입니다.

신경망의 핵심 처리 작업이 이루어지는 곳으로, 하나 이상 존재할 수 있으며, 층이 많아질수록 더 깊고 복잡한 구조가 됩니다.

이 은닉층이 많아지면 신경망은 단순한 특징부터 점점 더 추상적인 개념까지 학습할 수 있습니다.

 

예시:
고양이 사진을 인식하는 신경망에서는
첫 번째 은닉층이 윤곽선이나 색상 대비를 찾고,
다음 층에서는 눈, 코, 귀 같은 형태를 인식하며,
마지막에는 전체적으로 고양이인지 강아지인지를 판별하는 방식입니다.

 

📌출력층(Output Layer)
신경망이 학습한 내용을 바탕으로 최종 결과를 출력하는 층입니다. 이 층의 형태는 문제 유형에 따라 다릅니다.

 

- 분류 문제라면, 클래스 수에 따라 노드가 여러 개(예: 고양이 vs 강아지)

- 회귀 문제라면, 하나의 숫자를 출력할 수 있도록 노드가 1개일 수 있습니다.

 

예시:
이미지를 보고 고양이인지 강아지인지를 구분하는 문제라면, 출력층은 [고양이, 강아지] 두 개의 노드를 갖고, 가장 높은 확률 값을 가진 클래스를 선택하게 됩니다.

 

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4. 딥러닝(Deep Learning)이란?

딥러닝(Deep Learning)은 인공 신경망 중에서도 은닉층(Hidden Layers)이 여러 개로 깊게 쌓인 구조를 말합니다. 여기서 "딥(Deep)"이라는 표현은 신경망의 층이 많고 깊다는 것을 의미합니다.

이러한 깊은 구조는 단순한 패턴뿐만 아니라, 데이터 속에 숨어 있는 복잡하고 추상적인 특성까지도 학습할 수 있게 해줍니다.

 

예시로 이해하기
기존의 얕은 신경망은 사진을 보고 "고양이인지, 개인지" 정도만 구분할 수 있습니다. 하지만 딥러닝은 다음과 같이 훨씬 정교한 판단이 가능합니다:

🔸이 고양이는 눈을 감고 있다 → 잠자는 중일 가능성

🔸이 강아지는 꼬리를 흔들고 있다 → 기분이 좋은 상태

🔸이 이미지에는 사람과 고양이가 함께 있다 → 다중 객체 인식 가능

즉, 딥러닝은 단순한 분류를 넘어, 상황을 이해하고 고차원적 의미를 파악할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다.

 

5. 인공 신경망의 학습 원리

인공 신경망이 똑똑해지는 과정은 어린아이가 수없이 시도하고 실수하며 배우는 것과 매우 닮아 있습니다. 처음엔 엉뚱한 답을 내놓기도 하지만, 경험을 통해 점점 더 정답에 가까워지죠.

이러한 학습은 두 가지 단계가 반복되며 이루어집니다:

🔸순전파 (Forward Propagation)

🔸역전파 (Backpropagation)

 

📌순전파 (Forward Propagation) - 예측을 위한 첫 걸음

순전파는 신경망이 입력된 데이터를 바탕으로 최종 예측값을 계산하는 과정입니다. 다음과 같은 순서로 이루어집니다:

 

🔸1. 데이터 입력
예를 들어 "고양이 사진" 한 장을 입력층에 넣습니다. 이 사진은 픽셀 숫자로 변환되어 신경망에 전달됩니다.

 

🔸2. 계산 및 전달
입력값은 각 노드에서 가중치와 편향을 적용한 연산을 거치며 다음 층으로 전달됩니다. 각 층에서는 활성화 함수도 함께 적용되어 신호가 점점 정제됩니다.

 

🔸3. 최종 예측

출력층까지 도달하면 신경망은 예측 결과를 출력합니다.
예: "이 이미지는 강아지입니다."

하지만 아직 학습이 충분하지 않다면, 이 결과는 실제 정답과 다를 수 있습니다.

→ 그래서 다음 단계인 '역전파'가 필요합니다.

 

📌역전파 (Back Propagation) - 실수에서 배우기

역전파는 신경망이 예측을 얼마나 잘했는지 평가하고, 그 결과를 바탕으로 스스로를 개선하는 단계입니다.

 

🔸오차 계산
신경망이 낸 예측값(예: '강아지')과 실제 정답(예: '고양이')을 비교해 오차(Error)를 계산합니다. 이 오차는 학습의 핵심 기준이 됩니다.

 

🔸오차 전파

이 오차는 출력층에서 입력층 방향으로 거꾸로 전파되며, 각 노드가 자신이 예측에 얼마나 영향을 미쳤는지를 계산합니다.

🔸가중치 조정

각 노드는 자신이 낸 결과가 오차에 얼마나 기여했는지를 기준으로 가중치와 편향을 조금씩 조정합니다.
목표는 다음번에는 더 정확한 예측을 하도록 하는 것입니다.

 

📌반복을 통한 학습

이러한 순전파 → 역전파의 과정을 수천, 수만 번 반복하면서 신경망은 점점 더 정확하게 예측하는 모델로 발전합니다.

마치 아이가 수학 문제를 많이 풀고, 틀린 문제를 오답노트로 복습하며 점점 실력이 느는 것처럼,
인공 신경망도 수많은 입력을 학습하면서 스스로 판단 능력을 키워갑니다.

 

6. 인공 신경망의 한계와 문제점

인공 신경망은 사람처럼 학습하고 예측하는 능력을 가진 뛰어난 알고리즘이지만, 아직까지 몇 가지 중요한 한계점을 가지고 있습니다. 이 한계들은 실제 응용 분야에서 신경망 기술을 활용할 때 반드시 고려해야 할 요소들입니다.

첫 번째로, 매우 많은 양의 학습 데이터가 필요하다는 점입니다.

신경망은 단순한 규칙을 따르는 것이 아니라 데이터 속 패턴을 스스로 찾아내기 때문에, 다양한 상황을 포괄할 수 있는 대규모 데이터셋이 필요합니다.

만약 데이터가 부족하거나 편향되어 있다면, 잘못된 결과를 예측하거나 성능이 급격히 저하될 수 있습니다.

마치 경험이 적은 선생님이 모든 학생에게 올바른 교육을 제공하기 어려운 것과 비슷한 이치입니다.

 

두 번째는 구조가 복잡하고 해석이 어렵다는 점입니다.

특히 딥러닝처럼 은닉층이 많은 모델은 내부에서 어떤 계산이 이루어져 어떤 결과가 나왔는지를 사람이 이해하기 매우 어렵습니다.

이러한 특성 때문에 인공 신경망은 흔히 ‘블랙박스’ 모델이라고 불리며, 결과는 정확할지라도 왜 그런 판단을 내렸는지 설명하기 어렵다는 문제가 있습니다.

이로 인해 의료, 금융, 법률처럼 결정의 이유가 중요한 분야에서는 활용에 신중을 기할 필요가 있습니다.

 

세 번째로는 고성능 연산 자원을 필요로 한다는 점입니다.

특히 딥러닝 모델은 학습 과정에서 수많은 연산을 수행해야 하므로, GPU나 TPU 같은 고성능 하드웨어와 많은 전력이 필요합니다.

이는 개인이나 소규모 조직이 신경망을 도입하기 어려운 장벽이 되며, 동시에 환경적 비용 문제도 함께 제기되고 있습니다.

 

또한, 과적합(overfitting) 문제도 주요한 한계 중 하나입니다.

신경망이 훈련 데이터에 너무 지나치게 적응하면, 새로운 상황에서는 성능이 떨어지는 현상이 발생합니다.

시험 문제집만 반복해서 풀고 시험은 잘 보지만, 실제 상황에선 문제를 해결하지 못하는 학생과 비슷합니다.

이를 방지하기 위해 드롭아웃(dropout), 정규화, 교차 검증 등의 기법이 사용됩니다.

 

마지막으로, 데이터 편향에 따른 윤리적 문제도 있습니다.

인공 신경망은 입력된 데이터를 그대로 학습하기 때문에, 데이터에 존재하는 편향이나 오류도 그대로 반영하게 됩니다.

예를 들어 특정 인종, 성별, 지역에 대한 데이터가 부족하면 해당 그룹에 대한 예측 정확도가 낮아질 수 있고, 이는 차별적인 결과로 이어질 수 있습니다.

이 문제는 AI 윤리 측면에서 매우 중요한 이슈이며, 공정하고 투명한 학습을 위한 다양한 연구가 진행 중입니다.

 

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"본 글은 과거 cericube-it(티스토리)에서 발행했던 콘텐츠를 기반으로, 새롭게 정리한 업데이트 버전입니다."