합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 이미지나 영상처럼 격자 형태로 구성된 데이터를 처리하도록 설계된 딥러닝 모델입니다. 인간 시각 피질의 정보를 처리하는 방식을 모방하여 이미지 인식, 객체 탐지, 컴퓨터 비전 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

작동 원리:

• 합성곱 층(Convolution Layers): 필터(작은 행렬)를 입력 데이터에 적용하여, 가장자리, 질감, 형태 등 다양한 특징을 추출합니다.

• 풀링 층(Pooling Layers): 데이터의 공간 크기를 줄이고, 핵심 특징을 유지하면서 연산량을 줄입니다.

• 완전 연결 층(Fully Connected Layers): 추출된 특징을 조합하여 분류나 예측 작업을 수행합니다. 예: 이미지 속 사물 식별

• 역전파(Backpropagation): 학습 과정에서 오차를 기준으로 가중치를 수정하며 모델의 정확도를 높입니다.

주요 특징:

• 지역 연결성(Local Connectivity): 입력 데이터의 작은 영역만 집중적으로 처리하여 효율적으로 패턴을 인식합니다.

• 파라미터 공유(Parameter Sharing): 동일한 필터를 입력 전체에 적용해 학습해야 할 가중치 수를 줄입니다.

• 계층적 특징 학습(Hierarchy of Features): 단순한 선이나 모서리에서부터 복잡한 객체까지 점진적으로 추상화된 특징을 학습합니다.

중요성

CNN은 얼굴 인식부터 자율주행 차량의 시각 인지에 이르기까지, 시각적 이해가 필요한 AI 작업의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 높은 효율성과 정확성 덕분에, CNN은 현대 컴퓨터 비전 및 딥러닝 애플리케이션에서 기본이 되는 모델입니다.