생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 주어진 데이터셋의 특징을 모방한 새로운 데이터를 생성하는 머신러닝 모델입니다.
GAN은 두 개의 신경망인 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)가 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가지고 있습니다.

작동 원리:

• 생성기(Generator)

– 무작위 노이즈로부터 데이터를 생성합니다.
– 실제 데이터처럼 보이도록 가짜 데이터를 만들어내는 역할을 합니다.

• 판별기(Discriminator)

– 입력된 데이터가 실제 데이터인지, 생성된 가짜 데이터인지를 판별합니다.

• 적대적 학습(Adversarial Training)

– 생성기는 판별기를 속이기 위해 점점 더 정교한 데이터를 생성하고,
– 판별기는 더 잘 구분하기 위해 학습합니다.
– 이 경쟁 과정이 반복되면서 생성된 데이터는 점차 실제 데이터와 구분이 어려워집니다.

활용 사례: 

• 이미지 생성(Image Generation)
얼굴, 풍경 등 현실감 있는 이미지 생성

• 데이터 증강(Data Augmentation)
라벨링 데이터가 부족한 분야에서 학습용 가상 데이터 생성

•  초해상도(Super-Resolution)
저화질 이미지를 고해상도로 복원

•  비디오 생성(Video Synthesis)
현실감 있는 영상 프레임 생성

•  스타일 변환(Style Transfer)
이미지의 스타일을 특정 화가나 장르처럼 변환

중요성

GAN은 고품질의 사실적인 데이터를 생성할 수 있는 혁신적인 기술로 평가받습니다.
특히 컴퓨터 비전, 예술, 게임 개발 등에서 실제와 거의 구분되지 않는 합성 데이터를 생성하여 새로운 가능성을 열었습니다.
인공지능 기반 창작 및 데이터 생성 분야에서 GAN은 핵심 역할을 수행하고 있습니다.