신경망의 작동 원리: 층(Layer), 활성화 함수(Activation Function) 이해하기 > 인공지능 & 머신러닝 기초와 응용

지난 시간에는 딥러닝 입문을 통해 인간의 뇌를 모방한 인공신경망의 세계를 간략하게 엿보았습니다. 이제 딥러닝의 핵심 요소이자 모델의 지능을 구현하는 가장 중요한 기반인 **인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)**의 작동 원리를 더 깊이 파헤쳐 보겠습니다.

인공신경망은 단순한 수학적 계산의 연속이 아니라, 여러 개의 '층(Layer)'으로 구성된 복잡한 구조를 가지며, 각 층의 '뉴런(Neuron)'들은 '활성화 함수(Activation Function)'를 통해 서로 신호를 주고받습니다. 이 구조는 마치 우리 뇌의 신경 세포들이 복잡하게 연결되어 정보를 처리하는 방식과 유사합니다. 신경망의 층과 활성화 함수가 어떻게 데이터에서 패턴을 학습하고 비선형적인 관계를 파악하는지 이해하는 것은 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하는 데 필수적인 역량입니다.

로봇에게 세상을 인식하고 판단하게 하려면, 로봇의 인공지능 '두뇌' 역할을 하는 신경망이 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.

1. 인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN)이란 무엇인가?

인공신경망은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여, 다수의 **인공 뉴런(Perceptron)**들이 층(Layer)을 이루고 서로 복잡하게 연결되어 데이터를 학습하고 처리하는 모델입니다.     

학습 방식: 입력 데이터에 대해 올바른 출력을 내놓도록 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 조절하면서 학습합니다.

2. 신경망의 층 (Layer): 정보 처리의 계층적 구조

신경망은 여러 개의 층으로 구성되어 있으며, 각 층은 특정 역할을 수행하며 정보를 계층적으로 처리합니다. 층의 개수와 각 층의 뉴런(노드) 수는 모델의 복잡도를 결정합니다.    

2.1. 입력층 (Input Layer):

역할: 외부로부터 들어오는 "원시 데이터"를 신경망의 시작점으로 받아들입니다.

뉴런 수: 입력 데이터의 특징(피처) 수와 동일합니다. (예: 이미지의 픽셀 수, 센서 데이터의 종류)

2.2. 은닉층 (Hidden Layer):

역할: 입력 데이터에서 "복잡하고 추상적인 패턴, 특징(Feature)"을 학습하고 추출하는 핵심적인 역할을 합니다.

개수 및 뉴런 수: 딥러닝은 이 은닉층의 개수가 여러 개인 '심층(Deep)' 신경망을 의미합니다. 은닉층의 개수와 각 층의 뉴런 수는 모델의 복잡도를 결정하며, 이들을 조절하여 모델의 성능을 최적화합니다.

의미: 각 은닉층은 입력 데이터의 다른 수준의 추상화된 정보를 학습합니다. (예: 첫 번째 은닉층은 선, 엣지, 두 번째 은닉층은 모양, 세 번째 은닉층은 객체의 부분)

2.3. 출력층 (Output Layer):

역할: 신경망이 학습한 결과를 "최종적으로 출력"하는 층입니다.

뉴런 수: 해결하려는 문제의 유형에 따라 달라집니다.

분류 문제: 분류하려는 클래스(범주)의 수와 동일합니다. (예: 고양이/개 분류 -> 2개)

회귀 문제: 예측하려는 값의 수와 동일합니다. (예: 주택 가격 예측 -> 1개)

3. 활성화 함수 (Activation Function): 비선형성을 부여하여 지능을 가능하게 하다

활성화 함수는 인공 신경망에서 "뉴런의 출력을 결정"하는 중요한 함수입니다.    뉴런에서 계산된 총합 값(입력*가중치 + 편향)을 그대로 출력하는 대신, 이 값을 변환하여 다음 뉴런으로 전달할지 말지, 또는 얼마나 강하게 전달할지를 결정합니다.

3.1. 역할:

비선형성 부여: 활성화 함수가 없다면 아무리 많은 층을 쌓아도 신경망은 결국 단순한 선형 모델과 동일해집니다. 활성화 함수는 신경망에 비선형성을 도입하여 "데이터의 복잡한 비선형 관계"를 학습할 수 있도록 합니다. 

정보의 통제: 뉴런의 출력을 특정 범위로 제한하거나 특정 임계값 이상일 때만 다음 뉴런으로 신호를 전달함으로써, 정보의 흐름을 통제하고 효율적인 학습을 돕습니다.

3.2. 주요 활성화 함수의 종류:

ReLU (Rectified Linear Unit):

특징: 입력이 0보다 작으면 0을 출력하고, 0보다 크면 입력값을 그대로 출력합니다. (max(0, x))

장점: 계산이 매우 간단하고 빠르며, 학습 속도를 향상시키고 "기울기 소실(Vanishing Gradient)" 문제를 완화하는 데 효과적입니다. 현재 가장 널리 사용되는 활성화 함수입니다.

단점: 0보다 작은 입력에 대해서는 기울기가 0이 되어 뉴런이 죽는 'Dying ReLU' 문제가 발생할 수 있습니다.

Sigmoid (시그모이드):

특징: 모든 입력 값을 0과 1 사이의 값으로 압축하여 출력합니다. S자 형태의 곡선.

장점: 출력 값이 확률처럼 해석될 수 있어 이항 분류의 출력층에 주로 사용되었습니다.

단점: 입력값이 너무 크거나 작으면 기울기가 0에 가까워지는 "기울기 소실" 문제가 발생하여 학습이 매우 느려지는 단점이 있습니다.

Tanh (하이퍼볼릭 탄젠트):

특징: Sigmoid와 유사하지만, 출력 범위를 -1과 1 사이로 압축합니다.

장점: Sigmoid보다 중앙 값이 0에 가까워 학습이 더 빠르다는 장점이 있습니다.

단점: Sigmoid와 마찬가지로 기울기 소실 문제가 여전히 존재합니다.

Softmax (소프트맥스): 

특징: 다중 클래스 분류(Multi-class Classification) 문제의 "출력층"에 주로 사용됩니다. 여러 뉴런의 출력 값을 모두 합하여 총합이 1이 되는 확률 분포로 변환합니다.

장점: 각 클래스에 속할 확률을 직관적으로 보여주므로, 분류 문제의 최종 예측에 적합합니다.

단점: (출력층이 아닌 은닉층에서는 거의 사용되지 않습니다.)

4. 심층 신경망 (Deep Neural Network, DNN)의 등장

개념: 은닉층의 수가 2개 이상으로 "깊게 쌓인 신경망"을 심층 신경망, 또는 딥러닝 모델이라고 부릅니다.

의미: 층이 깊어질수록 데이터에서 더욱 복잡하고 추상적인 특징을 계층적으로 학습할 수 있게 됩니다.

초기 층: 저수준 특징 (예: 이미지의 엣지, 선, 질감)

중간 층: 중간 수준 특징 (예: 이미지의 눈, 코, 귀와 같은 부분)

최종 층: 고수준 특징 (예: 이미지 속 객체가 고양이인지 개인지 판단하는 특징)

결과: 깊은 층을 통해 얻는 강력한 특징 추출 능력 덕분에 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리 등 복잡한 문제에서 인간을 능가하는 성능을 발휘합니다.

5. 로봇 시스템에서 신경망의 역할

로봇이 주변 환경을 인식하고, 사람과 상호작용하며, 자율적으로 움직이는 지능을 구현하는 데 신경망은 핵심적인 역할을 합니다.

로봇 비전 (컴퓨터 비전):

로봇의 카메라 영상을 신경망(CNN)에 입력하여 물체 인식, 장면 이해, 사람 감지, 자세 추정 등을 수행합니다. 신경망의 각 층은 이미지의 저수준 특징(엣지)부터 고수준 특징(얼굴)까지 계층적으로 학습합니다.

자연어 처리:

로봇이 사용자의 음성 명령(자연어)을 신경망(RNN, Transformer)으로 이해하고, 적절한 응답이나 행동을 결정합니다.

로봇 제어:

로봇의 센서 값(위치, 속도, 가속도)을 신경망에 입력하여 로봇의 다음 행동(모터 토크, 관절 각도)을 예측하고 제어합니다. 특히 강화 학습과 결합하여 로봇이 복잡한 동작을 스스로 학습하는 데 사용됩니다.

센서 퓨전:

서로 다른 종류의 센서(카메라, 라이다)에서 들어오는 복잡한 데이터를 신경망이 통합적으로 처리하여, 각각의 센서만으로는 얻기 어려운 더욱 정확하고 견고한 환경 인지 결과를 도출합니다.

이상 감지:

로봇의 정상 작동 패턴을 신경망이 학습하고, 실제 작동 시 발생하는 센서 값이나 모터 데이터가 정상 패턴과 얼마나 벗어나는지 신경망을 통해 감지하여 고장 징후를 예측합니다.

신경망은 인공지능의 '두뇌'이자 딥러닝의 핵심 기술입니다. 여러 개의 '층(Layer)'으로 구성된 뉴런들은 '가중치', '편향'을 통해 정보를 처리하고, '활성화 함수'를 통해 비선형성을 부여하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습합니다. 층이 깊어질수록 더욱 추상적이고 강력한 특징을 추출할 수 있는 심층 신경망은 로봇에게 시각, 언어, 판단 능력 등 고차원적인 지능을 부여합니다.

신경망의 작동 원리를 이해하는 것은 딥러닝 모델을 효과적으로 설계하고, 로봇 시스템에 인공지능을 통합하며, 미래 로봇 시대를 이끄는 데 필수적인 역량이 될 것입니다. 이 복잡하면서도 강력한 세계를 탐험하며 여러분의 로봇에 진정한 지능을 불어넣어 보세요!