DNN, CNN, RNN 모델 이해하기

🔁 공통 기반: 인공 신경망의 진화 흐름

DNN, CNN, RNN은 모두 **Artificial Neural Network (ANN)**의 확장된 구조로, 입력층-은닉층-출력층 구조를 기반으로 합니다. 차이점은 주로 은닉층의 구조와 정보 흐름 방식에서 발생합니다.

---

 

🧱 DNN (Deep Neural Network) 쉽게 풀어보기

https://playground.tensorflow.org/

● 구조적 특징 (어떻게 생겼나?)

1. 완전 연결 구조
   • DNN은 말 그대로 모든 노드(뉴런)가 서로 연결되어 있는 구조예요.
   • 앞 층의 모든 노드가 다음 층의 모든 노드와 연결되어, 정보를 전달합니다.

🧩 비유: 모든 학생이 모든 선생님에게 직접 질문하는 교실
→ 질문은 많지만, 효율적이지 않고 복잡해질 수 있어요.

1. 비선형 함수 사용
   • 단순한 계산만으로는 세상의 복잡한 패턴을 알아내기 어려워요.
   • 그래서 ReLU, Tanh 같은 **"비선형 함수"**를 넣어서 복잡한 문제도 풀 수 있게 도와줘요.

---

● 장점 (언제 좋을까?)

1. 패턴 찾기에 유리
   • 숫자 분류, 스팸 이메일 판별 등 복잡한 기준 없이도 분류할 수 있는 문제에 잘 작동해요.
2. 무엇이든 근사 가능
   • DNN은 수학적으로 어떤 함수든 거의 비슷하게 따라할 수 있는 능력이 있다고 증명되었어요.
   • 그래서 문제만 잘 정의되면 꽤 많은 걸 처리할 수 있어요.

예: "이 숫자가 0~9 중에 어떤 숫자인가?" 같은 문제.

---

● 한계 (어디에선 약할까?)

1. 위치나 순서를 모르고 무시함
   • 이미지에서 픽셀 하나하나가 어디에 있는지, 또는 글에서 단어가 어떤 순서로 왔는지는 중요하죠.
   • 그런데 DNN은 그걸 무시하고 그냥 모든 숫자를 한 줄로 놓고 처리해요.
   • 그래서 **공간(예: 이미지), 시간(예: 음성)**처럼 구조가 중요한 데이터에는 약해요.
2. 파라미터가 너무 많음 → 과적합 위험
   • 모든 노드가 서로 연결되어 있다 보니, 학습해야 할 값(=파라미터)이 엄청 많아요.
   • 이러면 훈련 데이터에는 잘 맞지만, 새로운 데이터에는 잘 못 맞출 수 있어요.
     (→ 과적합이라고 해요.)

---

🧠 핵심 요약

항목	설명
구조	모든 뉴런이 서로 연결된 깊은 신경망
장점	간단한 데이터 구조에서 높은 표현력과 예측 가능
단점	이미지, 음성처럼 구조나 순서가 중요한 데이터에는 약함
사용 예	숫자 분류, 간단한 예측 문제, 일반적인 데이터 분석

 

 

 

🧱 CNN (Convolutional Neural Network) 쉽게 풀어보기

CNN Explainer

---

● 구조적 특징 (어떻게 작동하나요?)

1. Convolution Layer (합성곱 층)

• 작은 창(= 필터, 혹은 커널)을 이미지에 이리저리 움직이며(슬라이딩), 특정한 패턴을 찾아냄.
• 예를 들면, 모서리, 선, 동그라미 같은 모양을 감지할 수 있어요.

🎯 비유: 손전등을 들고 그림을 하나하나 스캔하듯, 필터가 이미지를 한 칸씩 살펴보며 의미 있는 부분을 찾습니다.

CNN Explainer

---

2. Pooling Layer (풀링 층)

• 추출된 특성(Feature Map)의 크기를 줄이는 단계예요.
• 가장 흔한 방식은 Max Pooling: 여러 값 중 가장 큰 것만 남기는 것.

🎯 비유: 비슷한 정보를 뭉뚱그려서 요약하는 것. "이 근처엔 밝은 부분이 있었어!" 정도로 정보를 압축.

---

3. Parameter Sharing (파라미터 공유)

• 필터 하나가 이미지 전체에 같은 방식으로 반복 적용돼요.
• 덕분에 학습해야 할 값(파라미터)이 확 줄어들어요.

🎯 비유: 같은 자를 들고 여러 장의 도면을 잴 수 있는 것처럼, 같은 필터로 이미지 전체를 분석함.

---

● 장점 (어디서 잘 쓰일까?)

1. 위치와 모양이 조금 달라도 잘 인식해요
   • 예를 들어 고양이가 사진의 오른쪽 위에 있든 왼쪽 아래에 있든, CNN은 고양이라는 걸 인식할 수 있어요.
   • 이런 능력을 **위치 불변성(invariance)**이라고 해요.
2. 복잡한 이미지도 층을 쌓아가며 점점 더 높은 수준으로 이해
   • 첫 번째 층은 모서리, 두 번째 층은 얼굴 윤곽, 세 번째 층은 전체 얼굴 인식처럼 계층적 추상화가 가능해요.

---

● 한계 (어디에선 약할까?)

1. 시간적 순서가 중요한 정보는 처리 못 해요
   • 예: 문장, 음악, 센서 기록 등은 순서가 핵심인데, CNN은 현재 위치만 봐요.
   • 그래서 시간 흐름이 있는 데이터를 다루기에는 적합하지 않아요.
2. 구조 설계가 어렵고 실험적으로 결정돼요
   • 필터의 크기, 층의 수, 어떤 순서로 쌓을지는 정답이 없어요.
   • 많은 시행착오와 실험을 통해 최적의 구조를 찾아야 해요.

---

🧠 핵심 요약

항목	설명
구조	필터가 이미지의 특징을 찾아내고, 풀링으로 요약함
장점	이미지나 영상처럼 위치와 패턴이 중요한 데이터를 잘 처리함
단점	텍스트나 시계열처럼 순서나 흐름이 중요한 데이터에는 약함
사용 예	얼굴 인식, 자율주행, 의료 영상 진단 등

 

 

 

 

⏳ RNN (Recurrent Neural Network) 쉽게 풀어보기

---

● 구조적 특징 (어떻게 작동하나요?)

1. 입력 + 이전 상태(hidden state) 함께 사용

• RNN은 데이터를 하나씩 순서대로 받아들이면서, 이전까지 기억한 정보를 함께 참고해요.
• 즉, 지금의 정보만 보는 게 아니라 "과거에 뭘 봤는지"도 함께 고려하죠.

🧠 예시: 소설을 읽을 때 지금 문장을 이해하려면 앞 문장이 무엇이었는지를 기억해야 하듯.

2. 순환 구조 (Recurrent)

• RNN은 이전 단계의 출력을 다시 다음 단계로 넘겨주는 순환 회로를 갖고 있어요.
• 그래서 시점마다 상태(state)를 업데이트해 가며 정보를 전달하죠.

🔁 비유: 누군가 말하는 걸 실시간으로 들으면서, 이전 문장을 계속 떠올리는 사람의 뇌처럼 작동함.

---

● 장점 (무엇이 강할까?)

1. 순서가 중요한 데이터에 강함

• RNN은 단어나 숫자의 순서가 중요한 경우 잘 작동해요.
  • 예: “나는 학교에 간다” vs “학교에 나는 간다”는 의미가 다르죠?

2. 문맥 유지 가능

• 문장처럼 앞뒤 맥락이 중요한 경우, RNN은 이전 단어들의 의미를 기억하며 다음 단어 예측에 활용할 수 있어요.

---

● 한계 (어디서 약할까?)

1. 장기 의존성 문제

• 앞에서 본 정보가 너무 오래 지나면 기억이 희미해짐.
• 긴 문장이나 복잡한 대화에선 초반 정보를 잘 활용하지 못함.

🧠 예: 누가 긴 이야기를 하면, 처음 얘기한 내용은 잊어버리는 것처럼…

2. 해결 방법: LSTM, GRU

• LSTM (Long Short-Term Memory), **GRU (Gated Recurrent Unit)**는 RNN에 기억 조절 장치를 붙인 구조예요.
  • 어떤 정보는 더 오래 기억하고, 어떤 건 빨리 잊게 조절할 수 있어요.
  • 덕분에 장기 의존성 문제를 해결하고 더 안정적인 학습이 가능해요.

---

🧠 핵심 요약

항목설명

항목	설명
구조	이전 시점의 상태를 다음 입력과 함께 처리하는 순환 구조
장점	순서, 맥락, 시간 흐름을 반영한 예측 가능
단점	앞쪽 정보를 오래 기억하기 어려움 (장기 의존성 문제)
해결책	LSTM, GRU와 같은 개선된 순환 구조 사용
사용 예	번역기, 음성 인식, 주가 예측, 챗봇 등

 

 

 

 

---

🧬 모델 간 구조 차이 요약

요소	DNN	CNN	RNN
연결 구조	모든 노드 완전 연결	국소적 영역만 필터로 처리	현재 입력 + 이전 상태를 함께 처리
주 용도	일반 예측, 분류, 회귀 등	이미지, 영상, 2D 구조 데이터	시계열, 텍스트, 음성 등 순차 데이터
특징 추출 방식	학습된 가중치만으로 전역 패턴 학습	지역 패턴 탐지 + 추상화	순서 및 맥락 반영
장기 기억력	없음	없음	있음 (단점 보완 위해 LSTM/GRU 사용)
파라미터 수	매우 많음	필터 공유로 비교적 적음	구조에 따라 다름 (기억 장치 사용 시 늘어남)

 

---

🧠 연관성 및 계층적 진화

• DNN → CNN → RNN은 시간/공간적 구조를 점점 더 잘 반영하는 진화적 확장입니다.
• 예를 들어, 텍스트 이미지(손글씨)를 읽는다면:
  • CNN은 이미지에서 문자의 모양을 추출하고,
  • RNN은 문자의 순서를 따라 문장을 구성하는 구조로 결합 모델로 사용됩니다.
• 실제로 최신 모델들은 CNN+RNN 조합, Transformer 기반 등 다양한 하이브리드 구조로 구성됩니다.

---

🧪 실전 적용 예시

분야주요 사용 모델설명

분야	주요 사용 모델	설명
자율주행 차량	CNN + RNN (or Transformer)	영상에서 물체 인식(CNN), 상황 변화 인식(RNN)
음성 인식	RNN, LSTM, GRU	연속적인 발화 맥락을 고려해야 함
기계 번역	RNN → Transformer로 진화	문장 내 단어 순서를 학습해야 함
질병 진단(의료영상)	CNN	MRI, CT, X-ray 분석 등 공간 패턴 인식 필요

 

---

✅ 결론

• DNN은 가장 범용적인 구조지만 구조 정보를 반영하지 못함.
• CNN은 공간 정보에 특화된 구조로 이미지와 같은 데이터에 필수.
• RNN은 시간적 흐름/순서 정보가 중요한 데이터에 강력함.
• 각 모델은 단독보다는 조합 및 변형을 통해 더 강력한 성능을 발휘하며, 실제 문제 해결을 위해 데이터의 구조적 특성을 반영한 선택이 중요합니다.