[인공지능] 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)

 

 

인공 신경망(ANN)은 인간의 뇌의 작동 방식을 모방하여 만든 기계 학습(Machine Learning) 모델이자 인공 지능(AI)의 핵심 기술입니다. 수많은 인공 뉴런(노드)들이 계층적으로 연결되어 복잡한 데이터 속에서 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측이나 결정을 내립니다. 특히 은닉층(Hidden Layer)이 깊어지면 심층 신경망(Deep Neural NEtwork, DNN)이 되며, 이는 딥러닝(Deep Learning)의 근간을 이룹니다. 

 

인공 신경망이란

인공 신경망은 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되는 계산 모델입니다. 입력된 데이터는 연결된 노드들을 거치며 계산되고, 이 과정에서 가중치(Weight)와 편향(bias)이 조정되어 원하는 출력(정답)에 가까워지도록 학습합니다. 마치 아기가 시행착오를 통해 학습하듯이, 인공신경망은 훈련 데이터를 통해 반복적으로 학습하여 정확도를 높입니다. 

 

주제 개념 : 인공 신경망

인공 신경망은 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되는 계산 모델입니다. 입력된 데이터는 연결된 노드들을 거치며 계산되고, 이 과정에서 가중치(Weight)와 편향(Bias)이 조정되어 원하는 출력(정답)에 가까워지도록 학습합니다. 마치 아기가 시행착오를 통해 학습하듯이, 인공 신경망은 훈련 데이터를 통해 반복적으로 학습하여 정확도를 높입니다. 

 

용어 정리

용어	실제 단어 뜻	IT에서 쓰이는 용어 개념
뉴런(Neuron)	신경계의 기본 단위로, 전기적/화학적 신호를 전달하는 세포	노드(Node) 또는 인공 뉴런(Artificial Neuron) : 입력값을 받아 계산하고 출력값을 다음 노드로 전달하는 기본 연산 단위
신경망(Neural Network)	생물학적 뉴런들이 연결된 복잡한 네트워크	인공 뉴런(노드)들이 계층적으로 연결되어 데이터를 처리하고 학습하는 모델
가중치(Weight)	무게, 중요성	입력 데이터가 다음 노드로 전달될 때 곱해지는 값으로, 입력 신호의 중요도를 나타내며 학습을 통해 조정됨
편향(Bias)	편향, 한쪽으로 기울어짐	가중치가 곱해진 입력값의 합에 더해지는 상수 값으로, 뉴런의 활성화 조건을 조절하는 역할
활성화 함수(Activation Function)	활성화(Activate) 시키는 함수	뉴런의 입력 총합을 비선형적인 출력으로 변환하여 다음 층으로 전달할지 결정하는 함수
층(Layer)	쌓인 층, 단계	뉴런들의 그룹으로, 보통 입력층(Input Layer, 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성됨
심층 학습(Deep Learning)	깊은 학습	두 개 이상의 은닉층을 가진 심층 신경망(DNN)을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 학습한는 기법

 

사용 사례 및 예시

사용 사례 및 예시(이해를 돕기 위한)

분야	사용 사례
이미지 인식	스마트폰의 얼굴 인식 잠금 해제, 자율주행차의 객체(사람, 차량, 표지판) 인식
자연어 처리	AI 챗봇의 대화 이해 및 응답, 기계 번역(예 : Google 번역)
음성 인식	AI 스피커(예 : Alexa, Siri)의 음성 명령 이해 및 실행
추천 시스템	넷플릭스, 유튜브의 시청 기록 기반 콘텐츠 추천, 쇼핑몰의 상품 추천
금융	신용카드 사기 거래 탐지, 주식 시장 예측

 

이해를 위한 실생활 예시 : 고양이 사진 식별

인공 신경망에게 고양이 사진을 보여주고 고양이라고 학습시키고, 강아지 사진을 보여주고 고양이 아님이라고 학습 시킨다고 가정해봅시다. 

1. 입력($x_i$) : 데이터가 뉴런에 들어옵니다. 
2. 가중치($w_i$) : 입력값에 가중치($w_i$)가 곱해져 (입력 X 가중치)의 형태로 신호 강도가 조절됩니다. 
3. 총합 : 가중치가 곱해진 입력값들과 편향(b)를 모두 더합니다. $$z = (\sum_{i} x_i w_i) + b$$
4. 활성화 함수($f$) : 총합($z$)이 활성화 함수를 통과하여 최종 출력값($y$)을 결정합니다. 이 함수는 비선형성을 부여하여 복잡한 패턱 학습을 가능하게 합니다. $$y = f(z)$$
5. 학습(경사 하강법 & 역전파) : 출력값이 실제 정답과 얼마나 차이나는지(손실(Loss))를 계산합니다. 이 손실을 줄이기 위해 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 가중치와 편향을 미분하고, 경사 하강법(Gradient Descent)을 이용해 조금 조정합니다. 이 반복적인 조정 과정이 바로 학습니다. 

예시 : 이미지 픽셀 입력

이미지 인식시, 28 X 28 크기의 흑백 이미지가 있다면 총 784개의 픽셀이 있습니다. 이 784개의 픽셀 값이 입력층($x_1, x_2, \dots, x_{784}$)의 뉴런으로 들어갑니다. 각 입력은 은닉층의 뉴런으로 전달될 때 $w_i$와 곱해지고, 이 과정을 반복하여 최종 출력층에서 이미지에 담긴 숫자가 '0'일 확률, '1'일 확률 등을 나타내는 10개의 출력값(0~9 숫자 분류)을 얻게 됩니다. 

 

왜?

왜 사용하는 지

• 복잡한 패턴 학습 : 기존 알고리즘으로는 해결하기 어려웠던 비선형적이고 복잡한 데이터(이미지, 음성, 텍스트 등) 속의 숨겨진 패턴과 관계를 자동으로 추출하고 학습하는 데 탁월합니다. 
• 높은 예측 정확도 : 대량의 데이터를 학습할수록 성능이 향상되어, 다양한 분야에서 기존 방법론을 능가하는 정확도를 보여줍니다. 

왜 필요한지

• 데이터 기반 의사결정 및 자동화 : 빅데이터 시대에 인간의 개입 없이 데이터를 분석하고, 정교한 예측과 분류를 통해 업무 자동화 및 효율성을 극대화할 수 있는 핵심 도구입니다. 
• 미래 기술 구현 : 자율 주행, 정교한 의료 진단, 생성형 AI(Generative AI) 등 미래 인공지능 기술을 구현하기 위한 근복적인 기반 기술입니다. 

언제 사용하는지

• 데이터가 방대하고 복잡할 때 : 이미지, 음성, 텍스트 등 비정형 데이터를 분류, 인식, 생성해야할 때 사용합니다. 
• 패턴을 사람이 정의하기 어려울 때 : 사기 탐지. 의료 진단처럼 데이터 속에 숨겨진 미묘하고 복잡한 특징을 기계가 스스로 발견하도록 해야할 때 필수적입니다. 

어떻게 사용할 건지

• 데이터 수집 및 전처리 : 학습에 사용할 대규모 데이터셋을 준비하고 신경망이 처리하기 쉬운 형태로 변환합니다. 
• 모델 설계 : 문제의 성격에 맞는 신경망 구조(예 : CNN, RNN)와 층의 깊이, 뉴런 수 등을 결정합니다. 
• 모델 학습(Training) : 준비된 데이터를 신경망에 입력하고 손실을 최소화하는 방향으로 가중치와 편향을 업데이트하며 학습시킵니다. 
• 모델 평가 및 적용 : 학습된 모델을 새로운 데이터에 적용하여 성능을 평가하고, 실제 서비스에 배포하여 예측 및 분류 등의 작업을 수행합니다. 

인공 신경망의 심화 이해와 종류

인공 신경망은 단순히 뉴런을 연결한 것을 넘어, 문제의 성격에 따라 다양한 구조로 진화했습니다. 

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)

• 개념 : 입력층 , 하나 이상의 은닉층, 출력층으로 구성된 가장 기본적인 형태의 심층 신경망입니다. 
• 특징 : 각 층의 뉴런이 다음 층의 모든 뉴런과 연결되어 있습니다.(완전 연결(Fully Connected)). 주로 분류(Classification)나 회귀(Regression)문제에 사용되지만, 이미지나 시계열 같은 복잡한 데이터에서는 한계가 있습니다. 

2025.10.23 - [AI/인공지능(CNN)] - [인공지능] XOR 문제를 넘어 : 비선형 데이터 분류를 위한 MLP 설계와 작동 원리

 

합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)

• 개념 : 이미지와 같이 공간적 구조를 가진 데이터 처리에 특화된 신경망입니다. 
• 특징 
  • 합성곱 층(Convolutional Layer) : 필터(Filter) 또는 커널(Kernel)을 사용하여 이미지의 지역적 특징(가장자리, 패턴 등)을 추출합니다. 이 필터는 가중치 역할을 하며, 이미지 전체에 걸쳐 동일하게 적용되어 학습 파라미터 수를 줄입니다. 
  • 풀링 층(Pooling Layer) : 추출된 특징 맵의 크기를 줄여(다운샘플링) 계산량을 줄이고 특징의 불변성(위치가 약간 바뀌어도 같은 특징으로 인식)을 높입니다. 
• 주요 용도 : 이미지 및 영상 인식, 컴퓨터 비전

 

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)

• 개념 : 텍스트, 음성, 시계열 데이터와 같이 순서(Sequence)에 의미가 있는 데이터 처리에 특화된 신경망입니다. 
• 특징 
  • 순환 구조 : 은닉층의 뉴런이 이전 시점의 출력(Hidden State)을 다음 시점의 입력으로 다시 받아들여 순환하는 구조를 가집니다. 이를 통해 이전 정보를 기억할 수 있습니다. 
  • 장기 의존성 문제 : 기본 RNN은 먼 과거의 정보를 기억하기 어려운 장기 의존성 문제가 있어, 이를 해결한 LSTM(Long Short-Term Memory)이나 GRU(Gated Recurrent Unit)가 주로 사용됩니다. 
• 주요 용도 : 자연어 처리(번역, 챗봇) 음성 인식, 시계열 예측

장단점 및 특징

장점

• 복잡한 패턴 학습 능력이 뛰어나다. 대량 데이터 학습 시 높은 정확도를 달성한다. 특징 추출(Feature Extraction)을 스스로 수행한다. 

단점

• 대규모 데이터와 높은 계산 자원(GPU)이 필요하다. 학습 과정이 복잡하고 블랙박스처럼 해석이 어렵다. 과적합(Overfitting)의 위험이 있다. 

특징

• 계층적 구조(Layered Structure) : 입력층, 은닉층, 출력층의 다단계 구조로 정보를 처리하며, 깊이가 깊어질수록 추상적이고 복잡한 특징을 학습합니다. 
• 병렬 처리 가능 : 각 뉴런의 계산은 독립적으로 수행될 수 있어, GPU를 이용한 병렬 연산에 매우 효율적입니다. 
• 오차 역전파 (Backpropagation) : 출력에서 발생한 오차를 거꾸로 전파하여 각 층의 가중치를 효율적으로 업데이트하는 핵심 학습 메커니즘을 사용합니다. 
• 비선형 활성화 함수 : 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있도록 ReLU, Sigmoid, Softmax 등의 활성화 함수를 사용합니다. 

결론 

인공 신경망은 단순한 수학적 모델을 넘어, 현대 인공지능 혁명을 이끄는 핵심 동력입니다. 특히 딥러닝의 발전과 함께 이미지, 음성, 텍스트와 같은 복잡한 비정형 데이터를 처리하는 데 있어 인간 수준을 넘어서는 성과를 보여주고 있습니다. 앞으로도 하드웨어 발전과 새로운 아키텍처 개발에 힘입어 인공 신경망은 더욱 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것입니다.