딥러닝: 지능형 자동화로 산업을 혁신하다

최근 몇 년간 딥러닝 기반 알고리즘의 인기와 활용이 적용 가능한 분야가 많고 이 솔루션이 제공하는 좋은 결과 덕분에 증가했습니다.

딥러닝은 무엇에 쓰이나?

딥러닝 알고리즘의 주 목적은 사람이 거의 자동으로 수행하지만 기계에는 복잡한 작업을 달성하는 것입니다. 예: 이미지의 모든 요소를 검출하고 식별하기. 오늘날 딥러닝은 최고의 이미지 분류기로 간주되며 컴퓨터 비전 분야의 최첨단(State of the Art)을 대표합니다. 이 알고리즘들은 현재 가장 많이 쓰이며 해당 분야 주요 연구 대상입니다.

딥러닝은 무엇에 기반하고 어떻게 작동하나?

딥러닝은 인공 신경망 사용에 기반한 인공지능의 한 분야입니다. 이 신경망은 인간 뇌 뉴런의 작동 방식에서 영감을 받았습니다. 뉴런이 전기적 충동을 받고 전달하는 것처럼, 인공 뉴런은 정보를 받아 변환해 인접 뉴런으로 보냅니다. 이렇게 정보는 모든 뉴런을 거쳐 전달되며 변환되어 네트워크 끝에 도달합니다. 마지막으로 네트워크는 입력 데이터, 훈련 방식, 사용 목적에 기반해 얻은 결과로 출력을 냅니다.

네트워크 훈련이 필요합니다. 제공된 데이터로부터 학습해야 하기 때문입니다. 정보로 네트워크가 훈련되면, 이전에 제공되지 않은 데이터로도 올바른 결론을 내릴 수 있을 때까지 뉴런을 수정합니다. 예: 개 사진과 아닌 사진을 네트워크에 입력하며 학습시키면, 네트워크는 새로 제공되는 어떤 이미지에서든 개를 찾아냅니다. 이렇게 딥러닝은 필사체 텍스트 읽기부터 이미지 기반 나이 추정까지 다양한 분야에 다중 목표로 적용 가능합니다.

딥러닝이 쓰이는 응용 분야는?

현재 딥러닝은 일상에서 쓰는 수많은 응용에 사용됩니다. 구글 번역, 시리/코타나/구글 어시스턴트 같은 가상 비서(음성 인식에 딥러닝 사용), 이메일 분류, 얼굴 인식 보안 시스템 등. 또 자율주행차처럼 복잡한 분야에도 적용돼 매일 현실에 가까워지고 있습니다.

공장 경우, 예를 들어 시스템에 이전에 입력되지 않은 새 부품 인식에 쓸 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘이 '학습한' 이전 사진들에서 무엇이 부품인지 표시했고, 새 부품이 시스템에 도입되면 지시하지 않아도 부품으로 인식합니다.

공장에서 또 다른 매우 중요한 응용은 결함 지능형 인식입니다. 시스템이 다양한 결함(형상, 크기, 기하학 등)으로 훈련되면, 새로운 결함을 인식할 수 있습니다. 결함 변동성이 커 초기에 모두 분류하기 흔한데, 이 점이 매우 흥미로운 응용입니다.

우리가 보는 것처럼 딥러닝 행동 반경은 매우 넓으며, 특히 인더스트리 4.0, 그중 컴퓨터 비전에서 더 많은 가능성과 더 큰 발전이 일어나고 있습니다. 이 알고리즘들을 컴퓨터 비전과 결합하면 거리 측정, 고장 예측, 객체 검출, 텍스트 읽기 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 지금까지 사람 개입이 필요하고 많은 시간 투자가 필요했던 기능들이 딥러닝 덕분에 자동화될 수 있습니다.

이는 오늘날 딥러닝이 제공하는 수많은 응용 중 일부일 뿐이며, 앞으로 더 많아질 것입니다. 완전한 확장 중인 분야로 점점 더 많은 분야에 적용 가능하고 더 복잡한 문제 해결이 가능해지고 있습니다.

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