이미지 딥 러닝이란?
개발 분야의 발전으로 머신 러닝 알고리즘의 성능이 크게 개선되었다. 특히 이미지 딥 러닝은 심층 학습 기술의 발전으로 인해 더욱 발전하고 있다. 이미지 딥 러닝은 이미지 데이터로부터 여러 패턴과 특징을 추출하여 이미지를 분류하고 인식하는 기술이다. 이를 통해 인공지능 알고리즘을 더욱 정교하게 개발할 수 있다.
이미지 딥 러닝의 종류
- CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)
CNN은 이미지 데이터를 입력 받아, 이미지 내부에서 패턴을 추출하는데 매우 효과적이다. 이미지의 특징을 추출하기 위해 필터를 사용하며, 이 필터를 이용하여 이미지를 학습시키는 것이 핵심 기술이다.
- GAN(Generative Adversarial Network)
GAN은 이미지 내부의 패턴을 추출하는 것이 아닌 전체적인 분포를 학습하여 새로운 이미지를 생성하는 기술이다. 또한, 적대적으로 두가지 모델을 이용해 둘 중 하나가 다른 하나를 속이는 게임을 통해 모델의 정확도를 높여 나갈 수 있다.
- RNN(Recurrent Neural Network)
RNN은 CNN과 달리 시계열 데이터를 다루는데 특화된 모델이다. 이미지에서는 일렬로 나열된 픽셀 데이터를, 자연어처리에서는 문장의 각 단어를 입력 데이터로 사용한다. 이러한 방식으로 데이터를 처리하면, 이전의 상태를 참고하여 다음 단계에서 학습을 하기 때문에 그동안 어렵게 처리되던 Long term Dependency를 처리할 수 있다.
이미지 딥 러닝의 응용 분야
- Self-driving car
자율주행차는 구글과 같은 대기업들이 각광 받고 있다. 이를 위해 바닥면, 교통 신호, 차선, 신호등, 사람 등 여러요소를 인식하여 판단하는 것은 기본적으로 이미지 딥 러닝으로 이루어진다.
- 금융
각종 거래 데이터 및 기업 재무제표를 수집하여, 이를 통해 기업의 예측 가능한 미래 동향을 파악하는 것은 은행 및 투자 회사에서 이미지 딥 러닝을 이용한 서비스를 개발하고 다양하게 활용하고 있다.
- 의료 이미지 분석
CT, MRI 등과 같은 의료 이미지 분석에 이미지 딥 러닝 기술을 이용하면 의사는 질병을 정확하게 구분하고 환자의 진단 및 치료 계획에 대한 정보를 보다 정확하게 도출할 수 있다.
결론
이미지 딥 러닝이 비전공자도 쉽게 이해할 수 있는 분야로, 다양한 산업 분야에서 응용되고 있다. 이미지 대한 정보처리를 통해 다양한 분야에서 인간에게 미치는 영향력을 살펴보면 머신 러닝 및 딥 러닝 이외에도, 인공지능 분야에서 발생하는 고용 창출 등, 긍정적인 영향력이 지속될 것으로 기대된다.