CNN(Convolutional Neural Networks)이란? CNN 쉬운 설명

1. CNN(Convolutional Neural Networks)이란?

CNN은 주로 이미지 처리와 관련된 문제를 해결하는 데 사용되는 딥러닝 기술 중 하나입니다. CNN은 입력으로 들어온 이미지를 처리하면서 이미지 내의 특징을 추출하고 이를 활용하여 이미지를 분류하거나 객체 검출, 인식 등의 작업을 수행합니다.

 

 

2. CNN의 역사 

CNN은 1990년대에 제안되었으며, Yann LeCun 교수가 개발한 LeNet-5 모델을 통해 유명해졌습니다. 그러나 이후에 AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet 등과 같은 대규모 딥러닝 모델이 나와서 더욱 발전하게 되었습니다. 이러한 모델들은 대규모 이미지 분류 대회인 ImageNet Challenge에서 우수한 성과를 보이면서 유명해졌습니다.

 

 

3.CNN의 장점 및 단점

장점:

• 이미지의 공간적 특징을 자동으로 추출할 수 있습니다.
• 이미지 내에서 물체의 위치나 크기 등이 달라져도 일정 수준의 인식 성능을 유지할 수 있습니다.
• 이미지 처리 분야에서 다른 알고리즘에 비해 높은 성능을 보입니다.

단점:

• 큰 이미지에 대한 처리는 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
• CNN의 학습에는 많은 양의 데이터가 필요합니다.

 

 

4. CNN의 활용분야 

CNN은 이미지 처리 분야뿐만 아니라 의료, 자율 주행, 보안 등 다양한 분야에서도 활용됩니다.

이 중 몇 가지 예시를 들면:

• 이미지 분류: 손글씨 인식, 얼굴 인식, 동물 인식 등의 분야에서 사용됩니다.
• 객체 검출: 자동차, 보행자, 동물 등을 검출하는 데 사용됩니다.
• 의료 분야: X-ray, MRI, CT 스캔 등의 영상 데이터를 분석하고 질병을 진단하는 데 사용됩니다.
• 자율 주행: 자동차나 드론 등에서 주변 환경을 인식하는 데 사용됩니다.

 

※ CNN의 유래 (조금 어려운 설명)

CNN의 유래는 생물학적인 시각 처리 메커니즘에서 영감을 받았습니다. 인간의 시각 피질은 시각 정보를 계층적인 방식으로 처리합니다. 시각 정보는 입력된 이미지에서 추상적인 개념을 추출하는 과정을 거쳐 처리됩니다.

CNN 모델에서는 입력 이미지에서 직접적으로 특징을 추출하지 않고, 이미지 위에서 슬라이딩 윈도우 방식으로 필터를 이동시켜 이미지의 각 부분에 대한 특징을 추출합니다. 이와 비슷하게, 생물학에서도 시각 정보는 뉴런들을 통해 전달되는데, 뉴런은 특정한 시각적 자극에 대해서만 반응합니다.

또한, CNN에서 사용되는 convolution(합성곱) 연산은 생물학에서 시각 정보 전달에 사용되는 뉴런들의 활동 방식에서 영감을 받았습니다. 즉, 입력 이미지에서 필터를 이용해 특정한 영역을 활성화시키면서 이미지 정보를 추출합니다. 이렇게 추출된 특징들은 후속 계층에서 조합되어 최종적으로 이미지를 분류하거나 인식하는 데 사용됩니다.