GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 실제 데이터를 모방하는 새로운 데이터를 생성하기 위해 고안된 머신러닝 모델입니다.
생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 함께 발전하는 구조를 가집니다.

주요 특징:

• 생성기(Generator)
무작위 노이즈로부터 가짜 데이터를 생성하며 실제 데이터처럼 보이도록 학습합니다.

• 판별기(Discriminator)
데이터가 진짜(실제 데이터)인지 가짜(생성된 데이터)인지를 판별합니다.

• 적대적 학습(Adversarial Training)
생성기는 판별기를 속이려고 노력하고, 판별기는 이를 구분하려고 학습합니다.
이 과정을 반복하면서 생성된 데이터는 점점 실제와 구별하기 어려워집니다.

활용 사례:

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

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

• 초해상도(Super-Resolution)
저해상도 이미지를 고해상도로 개선

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

• 스타일 변환(Style Transfer)
이미지를 특정 화가나 스타일처럼 변환

중요성

GAN은 사실적인 고품질 데이터를 생성할 수 있는 혁신적 기술입니다.
컴퓨터 비전, 예술, 게임 등에서 가상 데이터와 창작물 생성을 통해 새로운 가능성을 열었습니다.
현실과 거의 구분되지 않는 합성 데이터를 생성할 수 있다는 점에서 생성형 AI의 대표 기술로 자리잡고 있습니다.

이러한 가드레일은 규칙 기반 알고리즘, 실시간 모니터링, 윤리 검토 체계 등을 통해 구현되며, 특히 책임성과 신뢰가 중요한 분야에서 필수적으로 사용됩니다.
AI가 인간의 기대를 벗어나지 않도록 안전하고 신뢰할 수 있는 운영을 지원합니다.