공급망의 품질 관리부터 드론을 이용한 자율 유틸리티 검사에 이르기까지 신경망이 현대 기술을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요.
지난 수십 년 동안 신경망은 많은 주요 인공 지능(AI) 혁신의 기반이 되었습니다. 신경망은 인간 두뇌의 복잡한 기능을 모방하려는 계산 모델입니다. 기계가 데이터로부터 학습하고 패턴을 인식하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 의료, 금융, 자율 주행 자동차 등의 분야에서 컴퓨터 비전 및 딥 러닝과 같은 AI의 하위 분야를 가능하게 합니다.
신경망의 작동 원리를 이해하면 AI라는 '블랙박스' 에 대해 더 잘 이해할 수 있으며, 최첨단 기술이 일상 생활에 어떻게 통합되어 작동하는지 이해할 수 있습니다. 이 글에서는 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 수년에 걸쳐 어떻게 진화해왔는지 살펴보겠습니다. 또한 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 신경망이 어떤 역할을 하는지 살펴볼 것입니다. 시작해 보겠습니다!
신경망에 대해 자세히 설명하기 전에 퍼셉트론에 대해 살펴봅시다. 퍼셉트론은 가장 기본적인 유형의 신경망으로, 더 복잡한 모델을 구축하기 위한 기초가 됩니다.
퍼셉트론은 지도 학습 ( 레이블이 지정된 훈련 데이터로부터 학습)에 사용되는 선형 머신 러닝 알고리즘입니다. 단일 계층 신경망이라고도 하며 일반적으로 두 종류의 데이터를 구분하는 이진 분류 작업에 사용됩니다. 퍼셉트론을 시각화하려는 경우 하나의 인공 뉴런으로 생각할 수 있습니다.
퍼셉트론은 여러 입력을 받아 가중치와 결합하여 어떤 범주에 속할지 결정하고 간단한 의사 결정자 역할을 할 수 있습니다. 퍼셉트론은 입력값(노드라고도 함), 순합, 활성화 함수의 네 가지 주요 파라미터로 구성됩니다, weights and biases, 순 합계, 활성화 함수의 네 가지 주요 매개변수로 구성됩니다.
작동 방식은 다음과 같습니다:
퍼셉트론은 컴퓨터 비전의 기본을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 퍼셉트론은 고급 신경망의 기초입니다. 퍼셉트론과 달리 신경망은 단일 레이어에 국한되지 않습니다. 서로 연결된 여러 층의 퍼셉트론으로 구성되어 있어 복잡한 비선형 패턴을 학습할 수 있습니다. 신경망은 고급 작업을 처리하고 이진 및 연속 출력을 모두 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 신경망은 인스턴스 분할 및 포즈 추정과 같은 고급 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있습니다.
신경망의 역사는 수십 년 전으로 거슬러 올라가며 연구와 흥미로운 발견으로 가득합니다. 이러한 주요 사건 중 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.
초기 마일스톤을 간략히 살펴보세요:
21세기로 접어들면서 신경망에 대한 연구가 활발해지면서 딥러닝은 더욱 큰 발전을 이루었습니다. 2000년대에는 데이터에서 패턴을 찾는 신경망의 일종인 제한된 볼츠만 머신에 대한 힌튼의 연구가 딥러닝을 발전시키는 데 핵심적인 역할을 했습니다. 이를 통해 딥 네트워크를 더 쉽게 훈련할 수 있게 되어 복잡한 모델의 문제를 극복하고 딥 러닝을 더욱 실용적이고 효과적으로 만들 수 있었습니다.
그 후 2010년대에는 빅데이터와 병렬 컴퓨팅의 등장으로 연구가 급격히 가속화되었습니다. 이 시기의 하이라이트는 2012년 이미지넷 대회에서 알렉스넷이 우승한 것이었습니다. 심층 컨볼루션 신경망인 AlexNet은 이미지를 정확하게 인식하는 것과 같은 컴퓨터 비전 작업에 딥 러닝이 얼마나 강력한 힘을 발휘할 수 있는지를 보여 주었다는 점에서 획기적인 사건이었습니다. 이는 시각 인식 분야에서 AI의 급속한 성장을 촉발하는 데 도움이 되었습니다.
오늘날 신경망은 시퀀스를 이해하는 데 탁월한 트랜스포머와 데이터의 복잡한 관계를 잘 처리하는 그래프 신경망과 같은 새로운 혁신으로 진화하고 있습니다. 한 작업에서 훈련된 모델을 다른 작업에 사용하는 전이 학습과 레이블이 지정된 데이터 없이도 모델이 학습하는 자기 지도학습과 같은 기술도 신경망이 할 수 있는 일을 확장하고 있습니다.
이제 기본 사항을 살펴보았으니 신경망이 정확히 무엇인지 이해해 보겠습니다. 신경망은 인간의 뇌와 유사한 계층 구조로 상호 연결된 노드 또는 뉴런을 사용하는 일종의 머신 러닝 모델입니다. 이러한 노드 또는 뉴런은 데이터를 처리하고 학습하여 패턴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 신경망은 적응형이기 때문에 실수를 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다. 따라서 얼굴 인식과 같은 복잡한 문제를 보다 정확하게 해결할 수 있습니다.
신경망은 레이어로 구성된 병렬로 작동하는 여러 프로세서로 구성됩니다. 입력 레이어, 출력 레이어, 그리고 그 사이에 있는 여러 개의 숨겨진 레이어로 구성됩니다. 입력 계층은 시신경이 시각 정보를 받아들이는 방식과 유사하게 원시 데이터를 수신합니다. 그런 다음 각 계층은 뇌의 뉴런이 서로 신호를 보내는 방식처럼 원본 입력에 직접 작업하지 않고 출력을 다음 계층으로 전달합니다. 마지막 레이어가 네트워크의 출력을 생성합니다. 이 과정을 통해 인공 신경망(ANN)은 이미지 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다.
신경망의 정의와 작동 원리를 이해했으니 이제 컴퓨터 비전에서 신경망의 잠재력을 보여주는 애플리케이션을 살펴봅시다.
신경망은 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델의 기초를 형성하며 드론을 사용하여 전력선을 시각적으로 검사하는 데 사용할 수 있습니다. 유틸리티 업계는 광범위한 전력선 네트워크를 검사하고 유지보수할 때 물류 문제에 직면합니다. 이러한 전력선은 번화한 도시 지역부터 외딴 험준한 지형에 이르기까지 다양한 곳에 걸쳐 있는 경우가 많습니다. 전통적으로 이러한 검사는 지상 작업자가 수행했습니다. 이러한 수작업 방식은 효과적이기는 하지만 비용과 시간이 많이 들고 작업자가 환경 및 전기적 위험에 노출될 수 있습니다. 연구에 따르면 유틸리티 라인 작업은 미국에서 가장 위험한 10대 직업 중 하나로, 연간 10만 명당 30~50명의 근로자가 사망하는 것으로 나타났습니다.
하지만 드론 검사 기술은 항공 검사를 보다 실용적이고 비용 효율적인 옵션으로 만들 수 있습니다. 최첨단 기술을 통해 드론은 검사 중 배터리를 자주 교체할 필요 없이 더 먼 거리를 비행할 수 있습니다. 현재 많은 드론이 AI와 통합되어 있으며, 자동 장애물 회피 기능과 더 나은 결함 감지 기능을 갖추고 있습니다. 이러한 기능 덕분에 전선이 많은 혼잡한 지역을 검사하고 더 먼 거리에서 고품질 이미지를 캡처할 수 있습니다. 많은 국가에서 전력선 검사 작업에 드론과 컴퓨터 비전을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 에스토니아에서는 모든 전력선 검사의 100%를 드론으로 수행합니다.
신경망은 연구부터 응용까지 먼 길을 걸어왔으며 현대 기술 발전의 중요한 부분이 되었습니다. 기계가 학습하고, 패턴을 인식하고, 학습한 내용을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 의료와 금융에서 자율 주행 차량과 제조에 이르기까지 이러한 네트워크는 혁신을 주도하고 산업을 변화시키고 있습니다. 신경망 모델을 계속 탐구하고 개선해 나가면서 일상 생활과 비즈니스 운영의 더 많은 측면을 재정의할 수 있는 잠재력이 점점 더 분명해지고 있습니다.
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