Study/A.I

합성곱 신경망 (CNN)이 뭐지?

knowledge hunter 2025. 1. 15. 01:31
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AI를 공부하면서 새로운 단어와 용어가 많은것 같다. 

합성곱 신경망에 대해 정리해본다. 

 

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

1. CNN이란?

**합성곱 신경망(CNN)**은 딥러닝에서 이미지, 영상, 음성 등 공간적 또는 시간적 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망 구조입니다.

  • 주로 컴퓨터 비전(이미지 처리) 분야에서 사용됩니다.
  • CNN은 이미지를 입력으로 받아 중요한 특징을 자동으로 추출하고, 이를 활용해 분류, 검출, 예측 작업을 수행합니다.

2. CNN의 주요 구성 요소

1) 합성곱 층(Convolution Layer)

  • 입력 데이터(이미지 등)에 **필터(커널)**를 적용하여 특징 맵(feature map)을 생성.
  • 역할:
    • 중요한 시각적 특징(예: 경계선, 텍스처)을 추출.
    • 필터는 이미지의 특정 패턴(예: 수직선, 원형)을 감지.
  • 작동 방식:
    • 작은 필터(예: 3x3 또는 5x5)를 이미지의 모든 영역에 이동하며 합성곱 연산 수행.
    • 결과는 특징 맵으로 나타남.

2) 활성화 함수(Activation Function)

  • 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴 학습 가능.
  • ReLU(Rectified Linear Unit):
    • 가장 많이 사용되는 활성화 함수.
    • 음수를 0으로, 양수는 그대로 출력: f(x)=max(0,x)f(x) = \text{max}(0, x)

3) 풀링 층(Pooling Layer)

  • 특징 맵의 크기를 줄여 연산량을 줄이고, 중요한 정보만 유지.
  • 종류:
    • 최대 풀링(Max Pooling): 가장 큰 값 선택.
    • 평균 풀링(Average Pooling): 평균값 선택.
  • 역할:
    • 모델의 계산 효율을 높이고, 과적합을 방지.

4) 완전 연결 층(Fully Connected Layer)

  • CNN의 마지막 단계에서 특징 맵을 벡터로 변환하여 출력.
  • 분류, 예측 등의 최종 결과를 생성.

5) 출력 층(Output Layer)

  • 최종 예측 결과를 생성.
  • 분류 문제에서는 **소프트맥스 함수(Softmax)**를 사용해 각 클래스의 확률 계산.

3. CNN의 작동 원리

CNN은 다음 과정을 통해 입력 데이터를 처리합니다:

  1. 입력 데이터:
    • 이미지를 픽셀 값으로 변환(예: 28x28 크기의 흑백 이미지).
  2. 합성곱 연산:
    • 필터(커널)를 적용하여 중요한 시각적 특징 추출.
  3. 활성화 함수 적용:
    • 비선형성을 추가해 모델의 학습 능력을 향상.
  4. 풀링:
    • 특징 맵의 크기를 줄이고 중요한 정보만 유지.
  5. 완전 연결 층:
    • 고차원 특징 맵을 평탄화(flatten)하여 결과를 출력.
  6. 출력 층:
    • 예측 확률 또는 분류 결과 생성.

4. CNN의 장점

  1. 자동 특징 추출:
    • CNN은 데이터를 분석해 중요한 특징을 자동으로 학습.
  2. 효율성:
    • 지역적 특징을 분석하므로 파라미터 수가 적고 연산량이 적음.
  3. 높은 성능:
    • 이미지, 음성, 영상 분석에서 뛰어난 정확도를 제공.

5. CNN의 한계

  1. 많은 데이터 필요:
    • CNN은 학습에 많은 양의 데이터가 필요.
  2. 복잡성:
    • 구조가 복잡해 해석이 어려울 수 있음.
  3. 처리 시간:
    • GPU 등의 고성능 하드웨어가 필요.

6. CNN의 활용 분야

  1. 이미지 분류:
    • 예: 고양이와 개 분류.
  2. 객체 탐지(Object Detection):
    • 예: 자율주행차에서 보행자 인식.
  3. 이미지 생성:
    • 예: GAN(생성적 적대 신경망)을 활용한 이미지 생성.
  4. 의료 영상 분석:
    • 예: CT/MRI를 활용한 암 진단.
  5. 영상 처리:
    • 예: 얼굴 인식, 보안 시스템.

7. CNN의 주요 모델

  1. LeNet-5:
    • Yann LeCun이 1998년에 제안한 초기 CNN 모델.
    • 손글씨 숫자 인식(MNIST 데이터셋)에서 사용.
  2. AlexNet:
    • 2012년 ILSVRC(이미지넷 대회)에서 우승한 모델.
    • 딥러닝이 주목받게 되는 계기.
  3. VGGNet:
    • 단순하지만 깊은 네트워크 구조(16~19층).
    • 높은 분류 성능.
  4. ResNet:
    • 잔차 연결(Residual Connection)로 매우 깊은 네트워크 학습 가능.
  5. EfficientNet:
    • 성능과 효율성을 동시에 고려한 모델.

8. CNN의 기본 코드 예제

아래는 Python과 Keras를 사용한 간단한 CNN 모델 코드입니다:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# CNN 모델 생성
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),  # 합성곱 층
    MaxPooling2D((2, 2)),  # 풀링 층
    Flatten(),  # 평탄화
    Dense(64, activation='relu'),  # 완전 연결 층
    Dense(10, activation='softmax')  # 출력 층
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 요약 출력
model.summary()

9. 요약

  • CNN은 딥러닝에서 이미지와 같은 공간적 데이터를 처리하는 데 가장 효과적인 모델입니다.
  • 주요 구성 요소인 합성곱 층, 풀링 층, 완전 연결 층이 이미지의 특징을 학습하고 분류를 수행합니다.
  • CNN은 이미지 분류, 객체 탐지, 의료 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 현대 AI의 핵심 기술 중 하나로 자리 잡았습니다. 😊
 
 
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