순환 신경망(RNN)은 순차적인 데이터(sequence data)를 처리하기 위해 설계된 신경망의 한 형태입니다.
기존의 피드포워드(Feedforward) 네트워크와 달리, RNN은 이전 입력에 대한 정보를 기억하는 “은닉 상태(hidden state)”를 유지합니다.
이 구조 덕분에 시간의 흐름이나 순서가 중요한 문제—예를 들어 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등에 적합합니다.

주요 특징:

• 순차적 처리 방식
데이터를 한 시점씩 순차적으로 처리하며, 입력의 순서를 그대로 반영합니다.

• 은닉 상태 메모리 유지
이전 입력 정보를 다음 단계로 전달함으로써 문맥이나 시간 의존성을 반영할 수 있습니다.

• 파라미터 공유
모든 시점에 대해 동일한 가중치를 사용하므로, 모델 구조가 비교적 단순합니다.

• 긴 종속성 학습의 어려움
Vanishing Gradient(기울기 소실) 및 Exploding Gradient(기울기 폭발) 문제가 발생해, 먼 과거 정보를 기억하기 어려운 한계가 있습니다.

• 개선된 변형 구조 존재
이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)와 GRU(Gated Recurrent Unit) 같은 구조가 개발되었습니다.

활용 사례: 

• 자연어 처리 (NLP)
언어 모델링, 기계 번역, 문장 생성 등 텍스트의 순서와 문맥이 중요한 작업에 사용됩니다.

• 음성 인식
시간에 따른 음성 신호를 처리하여 텍스트로 변환하는 데 활용됩니다.

• 시계열 예측
금융, 날씨, 헬스케어 등의 연속적인 데이터의 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다.

• 음악 및 영상 생성
음표나 영상 프레임 등의 시퀀스를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

• 이상 탐지
센서나 로그와 같이 연속적으로 흐르는 데이터에서 이상 패턴을 감지하는 데 활용됩니다.

중요성

RNN은 순차적·시간적 패턴을 모델링할 수 있는 최초의 신경망 구조 중 하나로, 자연어 처리, 음성 처리, 시계열 분석 등의 분야 발전에 중추적인 역할을 해왔습니다.
비록 최근에는 Transformer 기반 모델이 더 높은 성능을 보이며 주류가 되었지만, RNN은 딥러닝 기술 발전 과정에서 핵심적인 역할을 한 구조이며, 여전히 경량화가 필요한 환경이나 특정 시계열 문제에서는 유용하게 사용되고 있습니다.