AI의 창의성을 발휘하는 생성적 적대 신경망(GAN)

GAN은 두 개의 신경망을 서로 경쟁시켜서 새로운 데이터를 생성하는 인공지능 딥 러닝 알고리즘의 일종입니다. 그중 인공지능 그림에서 많이 사용되고 있는 GAN에 대해 알아보려 합니다.

 

GAN은AI의 창의성을 발휘하는 생성적 적대 신경망

 

1. GAN의 개요

GAN은 생성적 적대 신경망, Generative Adversarial Network의 약자입니다. 2014년에는 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)와 그의 팀이 게임 이론에서 영감을 받아 제안한 딥러닝 모델입니다.

GAN은 딥러닝 기술을 사용하여 새로운 이미지를 생성하는 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 개의 신경망을 경쟁하며 학습시키고 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.

• 적대적(adversarial) 학습이란 GAN은 생성자와 판별자가 서로 대립하면서 학습하는 구조를 가지고 있습니다. 이렇게 생성자와 판별자가 서로 대립하면서 학습하고 생성된 이미지가 진짜 이미지와 구분하기 어렵게 만든 학습 구조를 뜻합니다.

GAN은 생성기와 판별기라는 두 가지 신경망의 원리로 작동합니다. 생성기와 판별기는 서로 경쟁하면서 학습하는 과정을 거칩니다.

• 생성기 신경망은 무작위 노이즈를 입력으로 받아 실제 데이터와 유사한 가짜 샘플을 생성합니다.
• 판별기 신경망은 생성기에 의해 생성된 가짜 샘플과 데이터 세트의 실제 샘플을 구별하도록 훈련됩니다.

생성기는 판별자를 속여서 더 현실적인 출력을 생성하는 능력을 향상시키려고 노력하고 판별기는 실제 샘플에서 학습함으로써 가짜 샘플을 발견하는 능력을 향상시킵니다.

 

2. GAN의 학습과정 및 장단점

■ GAN의 학습과정

가짜 샘플을 생성하고, 판별기를 사용하여 품질을 평가하고, 생성기와 판별기의 가중치를 모두 업데이트하여 성능을 향상시키는 반복 라운드를 포함합니다. 이 프로세스는 생성자가 데이터의 기본 패턴과 구조를 학습하고, 점차 실제 샘플과 유사한 더 설득력 있는 가짜 샘플을 생성하는 데 도움이 됩니다.

• 판별자 학습 : 진짜 데이터와 생성자가 만든 가짜 데이터를 구별하도록 판별자 가중치를 최적화합니다. 초기에는 무작위한 노이즈 벡터나 랜덤한 입력을 받아들여 가짜 데이터를 생성하게 되며, 학습 과정을 통해 실제 데이터와 비슷한 패턴을 찾아내도록 업데이트됩니다.
• 생성자 학습 : 판별자가 가짜 데이터를 진짜 데이터로 오인하도록 생성자의 가중을 최적화합니다. 실제 데이터와 생성자가 생성한 가짜 데이터를 입력으로 받아들여, 이들을 구별할 확률을 예측합니다. 학습 과정에서는 판별자가 실제 데이터와 가짜 데이터를 올바르게 분류할 수 있도록 업데이트됩니다.

이러한 학습 과정을 반복하면서 생성자는 점점 더 진짜 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성하게 되고, 판별자는 더 정확하게 데이터를 판별 수 있게 되어 최종적으로 높은 품질의 데이터를 생성하게 됩니다.

■ GAN의 장단점

* GAN의 장점

• 새로운 데이터를 생성하는 새로운 방법을 제공함으로써 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다.
• 기존의 인공지능 기술로는 불가능했던 새로운 시각화, 이미지 생성, 영상 생성, 텍스트 생성, 음성 생성, 음악 생성 등을 할 수 있습니다.
• 데이터 확대 및 다른 기계 학습 모델의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.
• 다양한 GAN 구조와 알고리즘이 연구되고 있어 계속 발전하고 있습니다.
• GAN은 아직 초기 단계의 기술이지만, 그 잠재력은 매우 높습니다.

* GAN의 단점

• GAN은 매우 복잡한 기술입니다.
• GAN을 학습시키는 데는 많은 시간과 데이터가 필요합니다.
• GAN은 때때로 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다.
• GAN은 학습과정에서 안정성을 유지하기 어려울 수 있으며, 모드 붕괴(mode collapse : 생성자가 제한된 형태의 가짜 데이터만 생성하거나, 제한된 개수의 데이터 패턴만을 학습하는 경우를 의미)라는 현상이 발생할 수 있습니다.

 

3. GAN의 다양한 변형 모델

GAN의 발전과 함께 다양한 변형 모델도 등장했습니다. 대표적인 예는 아래와 같습니다.

■ 조건부 GAN(Conditional GAN : CGAN)

CGAN은 GAN 모델의 확장이며 Conditional Generative Adversarial Networks의 약자이며 조건 생성적 적대 신경망입니다. CGAN은 GAN에 추가 정보를 이용하여 특정 조건에 따라 원하는 데이터를 생성하도록 개선된 버전입니다. 생성자와 판별자에 모두 조건(일반적으로 레이블 또는 벡터로 주어진 추가 정보)을 입력으로 제공하고 생성 과정에서 추가 정보(일반적으로 레이블이나 벡터 형태로 주어지는 조건)를 입력 값으로 사용하여 조건에 따라 더 특정한 결과를 출력할 수 있습니다. CGAN은 생성자-판별자 구조에 추가적인 정보를 제공하고 특정 조건이나 속성데이터를 생성하는데 활용할 수 있습니다.

■ DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)

DCGAN은 깊은 합성곱 생성적 적대 신경망은 기존 GAN의 구조에 합성곱 층을 도입하여 이미지 생성에 보다 효율적이고 안정적으로 작동하는 특화된 모델입니다. 합성곱 계층이 적용되면서 이미지 내부의 패턴 및 구조 정보를 더 잘 추출하게 됩니다. 여기서 생성자는 합성곱을 거꾸로 수행하여 이미지 차원을 점차 확장하면서 생성해 나갑니다. 반면 판별자는 일반적인 합성곱 신경망(CNN)과 유사한 구조를 가지며 생성자와 판별자의 구조가 복잡해져 학습 능력이 강화되고, 양자 간의 경쟁이 더욱 강해지게 됩니다. DCGAN은 학습이 더 안정적이고 결과물이 더 고품인 것으로 알려져 있습니다.

 

4. 결론

GAN은 딥러닝 분야에서 많은 관심을 받으며, 그 활용 가능성은 계속해서 확장되고 있습니다.

현재까지도 연구 및 발전이 이루어지고 있으며, 딥러닝 분야에서 창의적이고 혁신적인 작품을 생성하는 데 큰 도움을 주는 중요한 도구 중 하나입니다.