🧠 Seq2Seq 모델이란?

🧠 1. Seq2Seq 모델이란? (복습 + 구조 이해)

**Seq2Seq (Sequence-to-Sequence)**는 말 그대로 “하나의 순서 데이터(시퀀스)”를 “다른 순서 데이터”로 바꿔주는 모델입니다. 이 구조는 입력과 출력의 길이가 달라도 유연하게 동작할 수 있는 것이 핵심이에요.

● 구성 요소

구성요소	역할
Encoder	입력 시퀀스를 순서대로 읽고, 전체 의미를 하나의 벡터(컨텍스트)로 요약
Decoder	이 벡터를 바탕으로 출력 시퀀스를 한 단계씩 생성

● 한 문장을 받아 다른 문장으로 바꿔주는 모델

"Sequence"는 순서가 있는 데이터(문자열, 단어, 시간 데이터 등)를 말해요.
Seq2Seq는 입력 시퀀스 → 출력 시퀀스로 변환하는 신경망 구조입니다.

 

이 구조는 처음에는 RNN 기반으로 만들어졌지만, 이후 LSTM, GRU, 더 나아가 Transformer로 발전했습니다.

   

📦 어떻게 작동할까? 구조 설명

Seq2Seq 모델은 보통 두 개의 RNN 구조로 구성됩니다:

 

1. 인코더 (Encoder)

• 입력 시퀀스를 받아 **하나의 의미 벡터(컨텍스트)**로 요약합니다.

예: “나는 학교에 간다” → 요약 정보 벡터

2. 디코더 (Decoder)

• 이 요약 정보를 받아 출력 시퀀스를 하나씩 생성합니다.

예: "I go to school" (영어 문장 생성)

→ 이 구조를 통해 입력과 출력의 길이가 달라도 유연하게 대응할 수 있습니다!

 

 

🌍 실제 예시

예시	설명
기계 번역	한국어 → 영어, 영어 → 프랑스어
챗봇	사용자 질문 → 적절한 응답 생성
문장 요약	긴 문장 → 간결한 핵심 요약 문장
음성 → 문자 변환	음성 시퀀스 → 텍스트 시퀀스

 

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🎨 쉬운 비유

🗣️ 통역사 비유

1. 사용자: “나는 학교에 간다”
2. 통역사(인코더): 머릿속에 이 말을 기억하고 의미를 요약
3. 통역사(디코더): 머릿속의 요약을 영어로 다시 말함 → “I go to school”

👉 한 문장을 완전히 이해한 다음, 그 뜻을 바탕으로 새롭게 말하는 구조입니다!

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📌 핵심 요약

항목	내용
목적	입력 시퀀스를 받아 다른 시퀀스로 바꾸는 것
구조	인코더(RNN) + 디코더(RNN)
특징	입력과 출력 길이가 달라도 유연하게 처리
예시	번역, 요약, 대화 응답, 자막 생성 등
비유	말을 듣고, 머릿속에서 의미를 정리해 새 언어로 말하는 통역사

 

 

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🔁 2. DNN, CNN, RNN과의 관계 및 차이점

🧱 DNN과의 관계

• DNN은 기본 틀: Seq2Seq도 결국 뉴런의 층을 쌓는 딥러닝 구조이므로 DNN의 개념 위에 서 있어요.
• 하지만 DNN은 순서나 위치 개념이 없어서 시퀀스 데이터를 직접 처리하기엔 부적합합니다.

✅ DNN은 Seq2Seq의 이론적 기반은 되지만, 실제 구현은 RNN/LSTM으로 해야 효과적입니다.

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🧠 RNN과의 관계

• Seq2Seq 모델은 **RNN 구조를 양쪽(인코더/디코더)**에 배치해서 만들어졌습니다.
• 시간 순서에 따른 문맥 유지가 필수이기 때문에 **RNN 계열(LSTM, GRU 포함)**이 적합합니다.

✅ Seq2Seq = RNN 기반의 2단계 구조 (Encoder + Decoder)
→ 정보를 순차적으로 처리하고, 과거 정보를 기억하며 다음 출력을 생성

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📷 CNN과의 관계

• 처음에는 관계가 적었지만, 최근에는 CNN도 Seq2Seq 구조에 보조 역할로 쓰입니다.
  • 예: 영상 설명 생성(Image Captioning)에서 CNN으로 이미지 특징 추출 → RNN으로 문장 생성
• 즉, CNN은 **정적인 입력(이미지)**을 시퀀스의 첫 입력으로 바꿔주는 전처리기/피처 추출기로 사용됩니다.

✅ CNN은 Seq2Seq 구조의 입력 특성 추출기 역할을 하며, 특히 멀티모달(이미지+문자) 모델에서 중요

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🔄 3. 예시로 보는 상호 관계

예시	사용된 구조	설명
기계 번역	Seq2Seq (RNN 기반)	문장을 인코딩하고, 다른 언어로 생성 (순차 구조가 핵심)
영상 설명 생성	CNN + Seq2Seq	CNN으로 이미지 분석 → RNN 디코더로 설명 문장 생성
챗봇	Seq2Seq (LSTM/GRU)	이전 대화를 인코딩하고, 적절한 응답 문장을 디코딩
DNN 단독 예시	손글씨 숫자 분류	순서 구조가 중요하지 않은 간단한 패턴 학습
CNN 단독 예시	얼굴 인식	고정된 이미지에서 공간 패턴 추출

 

 

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🎯 Seq2Seq와 다른 모델들

모델	비유
DNN	모든 입력을 한 번에 보고 결과를 내는 단순한 판단기
CNN	그림이나 사진을 스캔하며 전체 구조를 파악하는 전문가
RNN	한 문장씩 읽으며 의미를 누적해 이해하는 독자
Seq2Seq	문장을 듣고 그 뜻을 다른 언어로 자연스럽게 바꾸는 통역사

 

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✅ 언제 어떤 모델을 쓰나?

데이터 형태	적합 모델	이유
숫자, 카테고리 등 정형	DNN	구조 관계가 없음
이미지, 영상 등 공간 정보	CNN	위치/모양이 중요
텍스트, 음성, 로그 등 시간 정보	RNN	순서, 문맥이 중요
순서 있는 입력 → 순서 있는 출력	Seq2Seq	시퀀스 간 변환에 최적화