LSTM(Long Short-Term Memory)은 순차 데이터를 학습하기 위해 고안된 순환 신경망(RNN)의 일종으로, 기존 RNN에서 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 1997년에 제안된 모델입니다. 특히 긴 시퀀스 안에서 발생하는 장기 의존성(long-range dependencies) 학습에 효과적이며, 시간, 언어, 음성 등 순서가 중요한 데이터 처리에 널리 사용됩니다.

주요 특징:

• 메모리 셀
LSTM은 시간 흐름에 따라 정보를 기억하고 업데이트할 수 있는 게이트형 셀을 사용합니다.

• 게이트 메커니즘
입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트가 작동하여 정보를 얼마나 유지하거나 버릴지 제어합니다.

• 순차 데이터 모델링
텍스트, 오디오, 센서 데이터 등 순서가 있는 데이터를 효과적으로 처리합니다.

• 시간 역전파(BPTT)
시간 종속성을 고려하여 가중치를 학습하는 방식으로 모델을 훈련합니다.

• 기울기 소실 문제 해결
전통적인 RNN에서 발생하는 장기 의존성 학습 실패 문제를 완화합니다.

활용 사례: 

• 자연어 처리(NLP)
번역, 감정 분석, 언어 모델링 등에서 문맥을 장기적으로 기억하여 높은 성능을 발휘합니다.

• 음성 인식
시간에 따라 변화하는 음성 신호에서 발음, 단어 등을 인식하는 데 사용됩니다.

• 시계열 예측
주가, 날씨, 에너지 수요 등 시계열 데이터를 기반으로 미래 값을 예측합니다.

• 의료 데이터 분석
환자의 시간 순서 데이터(예: 생체 신호, 진료 기록)를 분석하여 진단 및 모니터링에 활용됩니다.

• 음악·텍스트 생성
시퀀스 기반 창작 작업에서 자연스럽고 일관된 결과를 생성할 수 있습니다.

중요성

LSTM은 기계가 시간과 순서가 중요한 데이터를 이해하고 생성할 수 있게 하며, 딥러닝의 시계열 처리 및 순차 학습 분야에서 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
장기 의존성 문제를 해결한 첫 번째 대표적 모델로, 현재의 트랜스포머 기반 모델들이 등장하기 전까지 순차 데이터 학습의 표준 모델로 널리 사용되었습니다.