[AI] 인공지능 개요

Artificial Intelligence

인공지능(AI)이란 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 추론할 수 있도록 만드는 기술로, 현대 기술 발전의 중심에 있는 분야이다. 전통적인 프로그래밍 방식에서는 개발자가 일일이 규칙을 코드로 작성하여 원하는 기능을 수행하도록 했다면, AI는 주어진 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 찾아내어 원하는 결과를 예측하는 방식으로 동작한다.

AI의 핵심 기술

1. 머신러닝 (Machine Learning)

 머신러닝은 데이터에서 패턴을 학습해 예측하거나 결정을 내리도록 돕는 기술이다. 과거에는 사람의 규칙에 따라 컴퓨터가 동작했다면, 머신러닝에서는 데이터를 바탕으로 스스로 규칙을 학습한다. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 방식으로 나뉘며, 각 방식마다 다루는 문제와 방식이 다르다.

• 예시: 추천 시스템(예: 넷플릭스 영화 추천), 금융 거래 위험 예측, 이미지 분류
• 대표 라이브러리: Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch

머신러닝의 종류

• 지도학습: 입력 데이터와 정답 쌍을 통해 학습 (예: 이메일 스팸 필터링)
• 비지도학습: 정답이 없는 데이터에서 구조나 패턴을 학습 (예: 고객 세분화)
• 강화학습: 보상을 통한 학습 (예: 자율주행 차량, 게임 AI)

2. 딥러닝 (Deep Learning)

딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인공신경망(ANN)을 사용해 데이터를 학습한다. 복잡한 구조의 데이터를 다룰 수 있어 이미지나 자연어 같은 고차원 데이터를 처리할 때 특히 유리하다. 심층 신경망(deep neural network)이라고 불리는 네트워크 계층을 깊게 쌓아 복잡한 패턴을 더 잘 이해할 수 있게 만든다.

• 예시: 얼굴 인식, 음성 인식, 자율주행에서의 객체 탐지
• 대표 라이브러리: TensorFlow, PyTorch, Keras

딥러닝의 주요 모델

• CNN(Convolutional Neural Network): 이미지 인식에서 많이 쓰인다. (예: 사진 속 객체 인식)
• RNN(Recurrent Neural Network): 연속된 데이터를 다루는 데 유리하다. (예: 문장 생성, 음성 인식)
• Transformer: 최근 NLP와 CV 모두에서 높은 성능을 보인다. (예: GPT, BERT)

3. 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)

 자연어 처리는 사람의 언어를 이해하고 생성하는 기술이다. 텍스트나 음성으로 이루어진 인간의 언어 데이터를 다룬다는 점에서 많은 복잡성을 가진 분야로, 문장을 분해하고 단어의 의미를 분석해 의도를 파악하는 것이 핵심이다.

• 예시: 챗봇, 음성 비서(예: Siri, Google Assistant), 번역기, 감정 분석
• 대표 라이브러리: NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers

NLP의 주요 기법

• 토큰화: 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 분해
• 단어 임베딩(Word Embedding): 단어를 수치화하여 의미를 표현 (예: Word2Vec, GloVe)
• 언어 모델: 문장을 예측하거나 생성하는 모델 (예: GPT, BERT, T5)

4. 컴퓨터 비전 (Computer Vision, CV)

 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 동영상을 보고 이해하게 만드는 기술이다. 이를 통해 인간의 시각적 이해 능력을 모방하며, 객체를 감지하거나 분류하는 작업을 수행한다. 자율주행, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 등 여러 분야에서 활발히 활용되고 있다.

• 예시: 자율주행차의 객체 인식, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 시스템
• 대표 라이브러리: OpenCV, TensorFlow, PyTorch

CV의 주요 기법

• 객체 탐지(Object Detection): 이미지에서 특정 객체를 찾아내는 기술 (예: 자율주행차에서 차량이나 보행자 탐지)
• 이미지 분류(Image Classification): 이미지에 있는 사물을 분류하는 기술 (예: 사진 속 동물이 개인지 고양이인지 분류)
• 이미지 세분화(Image Segmentation): 이미지에서 특정 영역을 분리하는 작업 (예: 의료 영상에서 종양 영역 추출)

5. 데이터 과학 (Data Science)

 데이터 과학은 데이터에서 의미 있는 정보를 추출해내고, 인사이트를 얻어내기 위한 과정과 기법들을 다룬다. 데이터 정제, 전처리, 분석, 시각화 등의 단계가 포함되며, AI 모델이 효과적으로 학습할 수 있는 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 한다. 데이터 과학은 AI의 시작점이자 핵심 단계로 볼 수 있다.

• 예시: 고객 행동 분석, 웹사이트 트래픽 분석, 판매 예측
• 대표 라이브러리: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

데이터 과학 대표 모델

• 회귀 분석(Regression Analysis): 데이터를 통해 연속적인 값을 예측하는 모델
• 의사결정 트리(Decision Tree): 트리 구조를 통해 분류나 예측을 수행하는 모델
• K-평균(K-Means): 비지도 학습 기법으로, 데이터를 군집화하는 클러스터링 모델

6. 추천 시스템 (Recommendation System)

 추천 시스템은 사용자 행동 데이터를 분석해 개인화된 콘텐츠나 제품을 추천하는 AI 기술이다. 사용자 행동을 기반으로 특정 관심사를 예측하여 맞춤형 추천을 제공하며, 주로 사용자 경험을 개선하는 데 목적이 있다.

• 예시: 넷플릭스의 영화 추천, 아마존의 제품 추천, 스포티파이의 음악 추천
• 대표 알고리즘: 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 필터링

추천 시스템 대표 모델

• 협업 필터링(Collaborative Filtering): 유사한 사용자 또는 아이템을 바탕으로 추천을 생성
• 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering): 아이템의 특징을 분석해 비슷한 콘텐츠를 추천
• Matrix Factorization: 큰 데이터에서 유사도를 바탕으로 차원을 축소하는 모델
• 딥러닝 모델: 딥러닝을 활용해 사용자와 아이템의 복잡한 상관관계를 모델링하는 경우도 많다. (예: Autoencoder)

7. 로보틱스 (Robotics)

 로보틱스는 AI를 통해 물리적 장치를 조작하고 환경과 상호작용하는 기술이다. 특히 강화학습과 컴퓨터 비전 기술이 접목되어 물리적 환경에서 학습과 적응을 수행하는 자율 로봇 개발에 중요한 역할을 하고 있다. 로봇에게 인공지능을 적용해 스스로 학습하고 동작하도록 하는 기술은 점점 더 발전 중이다.

• 예시: 산업용 로봇 팔, 자율주행 로봇, 배달 로봇
• 대표 기술: 강화학습, SLAM(동시적 위치 추정 및 지도 작성)

로보틱스 대표 모델

• 강화학습(Reinforcement Learning): 보상을 통해 로봇이 최적의 행동을 학습 (예: Q-Learning, DQN)
• Deep Q-Network (DQN): 로봇의 행동을 결정하기 위해 딥러닝을 적용한 강화학습 모델
• Proximal Policy Optimization (PPO): 최신 강화학습 알고리즘으로, 로봇 제어에서 안정성을 높여줌
• YOLO(You Only Look Once): 실시간 객체 탐지 모델로, 로봇이 물체를 인식하고 피하거나 잡을 수 있도록 함

8. 전문가 시스템 (Expert System)

 전문가 시스템은 특정 분야에서 전문가의 지식과 논리를 컴퓨터에 적용해 특정 상황에 대한 결정을 내리는 AI 시스템이다. 주로 정형화된 규칙과 논리를 기반으로 하고, 특정 문제에 대한 답변이나 진단을 제공한다. 과거에는 규칙 기반이었으나, 요즘은 머신러닝이나 딥러닝 기법을 활용해 더 정교한 의사결정을 수행하기도 한다.

• 예시: 의료 진단 시스템, 금융 리스크 분석 시스템
• 대표 알고리즘: 규칙 기반 추론, 케이스 기반 추론

전문가 시스템 대표 모델

• 룰 기반 시스템(Rule-Based System): 미리 정의된 규칙에 따라 결정을 내리는 시스템
• 베이지안 네트워크(Bayesian Network): 확률을 기반으로 예측을 수행하며, 불확실한 상황에서 신뢰성 높은 결정을 가능케 함
• 퍼지 로직(Fuzzy Logic): 정형화된 규칙이 불명확할 때 사용, 다양한 가능성을 고려한 추론을 돕는 모델

9. 음성 인식 (Speech Recognition)과 음성 합성 (Speech Synthesis)

 음성 인식은 사용자의 음성을 텍스트로 변환하는 기술로, 음성 명령 시스템이나 대화형 AI에 필수적인 기능이다. 음성 합성은 텍스트 데이터를 음성으로 변환하는 기술로, 주로 음성 비서와 같은 대화형 AI에서 쓰인다. 둘 다 딥러닝 기술을 많이 활용해 최근에는 상당히 높은 정확도를 보여주고 있다.

• 예시: 스마트 스피커(예: 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트), 음성 기반 검색 시스템
• 대표 라이브러리: Google Speech-to-Text, IBM Watson, Amazon Polly

음성 인식 대표 모델

• Hidden Markov Model (HMM): 음성 신호의 상태 전이를 모델링하여 텍스트로 변환하는 기법
• Recurrent Neural Networks (RNNs): 연속된 데이터를 다루는 데 최적화된 모델로, 음성 신호 분석에 적합해
• WaveNet: 딥러닝 기반 음성 합성 모델로, 사람 목소리와 유사한 자연스러운 음성을 생성
• Tacotron: 음성 데이터를 텍스트에 맞춰 자연스럽게 합성해주는 딥러닝 모델

10. 예측 분석 (Predictive Analytics)

 예측 분석은 과거 데이터를 바탕으로 미래의 특정 사건이나 값을 예측하는 AI의 하위 분야이다. 일반적으로 머신러닝과 통계 기법을 활용해 데이터를 분석하며, 주로 금융, 마케팅, 보안 등 다양한 산업에서 활용된다.

• 예시: 주식 시장 예측, 기상 예측, 범죄 발생 예측
• 대표 알고리즘: 회귀 분석, 시계열 분석, 의사결정 트리

예측 분석 대표 모델

• 시계열 분석(Time Series Analysis): 시계열 데이터를 통해 미래의 값을 예측 (예: ARIMA, Prophet)
• 랜덤 포레스트(Random Forest): 의사결정 트리를 여러 개 조합해 예측의 신뢰도를 높이는 앙상블 모델
• Gradient Boosting Machines (GBM): 강력한 예측 성능을 보이는 머신러닝 모델, 특히 금융과 마케팅 분야에서 많이 쓰임
• LSTM(Long Short-Term Memory): 장기간의 종속성을 다룰 수 있는 RNN 모델로, 주가 예측과 같은 시계열 분석에 사용
• GAN(Generative Adversarial Network): 데이터 패턴을 생성해 미래를 예측하는 방식으로, 기존 시계열 분석보다 고급 예측을 가능하게 함