교수전용
강의
책
채널.H
자료실

고객센터 회사소개 서비스 소개 이용약관 개인정보처리방침 기업교육

한빛앤(주)

대표이사 임백준

주소 : 서울 서대문구 연희로2길 62

이메일 : support@hanbit.co.kr

전화 : 02-325-5544

팩스 : 02-325-9697

사업자등록번호 :353-87-02918

통신판매번호 :2024-서울서대문-0847

평생교육시설 신고 번호 :제2023-24호

©2026 HanbitN Inc

채널.H 시리즈

한빛이 엄선한 채널.H 시리즈를 만나보세요

채널.H 바닷속 딥러닝 어드벤처, 밑바닥의 감동으로 풍덩! - 한빛+

바닷속 딥러닝 어드벤처, 밑바닥의 감동으로 풍덩!

이미지 처리, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델... 인공지능의 시간은 우리 인간의 시간보다 빠르게 흘러가고 있습니다. 바닷속 세계도 다르지 않습니다. 이 소설은 바닷속 세계를 배경으로 다양한 생선들이 자신의 특성과 필요에 맞는 딥러닝 기술을 개발하여 문제를 해결해 나가는 모험담입니다. 베스트셀러인 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈를 원작으로, 재미난 상상력을 더해 재구성했습니다.

5개

총 5개

1AI3분 읽기
[바닷속 딥러닝 어드벤처] 3부. DeZero의 창조자
깊고 잔잔한 바닷속, 나뭇잎해룡 ‘ 잎룡 ’은 자신만의 꿈을 가지고 있었습니다. “왜 딥러닝은 이렇게 어렵기만 한 걸까? 나 같은 평범한 생선도 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 뭔가가 있다면 얼마나 좋을까...” Ocean Overflow 에 조용히 질문을 던지는 잎룡에게는 언제나 답변 대신 비웃음이 돌아왔습니다. “딥러닝이 그렇게 쉬운 줄 알아?" "그럴 시간에 단순한 모델이라도 구성해서 학습시켜 보라고.” 하지만 그럴수록 잎룡은 오히려 모든 생선이 자유롭게 헤엄치는 딥러닝의 바다를 더 간절히 꿈꿨습니다. 어느 날 잎룡은 전설적인 딥러닝 전문가 ‘ 쏨 ’을 만나기 위해 심해에 위치한 Fishbook 연구소를 찾아갔습니다. 새로운 모델 설계에 열중하던 쏨은 잎룡의 아이디어에 눈을 반짝이며 말했습니다. “멋진 생각인데요! 딥러닝을 관통하는 원리는 어렵지 않아요. 그리고 데이터의 흐름과 모델의 재사용 가능성에 집중하면 길이 보일 거 같아요. 그러면 생선들에게 복잡한 수식이나 신경망 구성 요소 구현을 강요할 일이 많이 줄겠네요.” 쏨의 말을 듣고 잎룡은 깨달았습니다. “그래, 복잡한 이론 대신 재사용 가능한 단단한 틀을 만들어 보자!” 잎룡은 바닷속 곳곳을 돌아다니며 다양한 생선의 연구 논문을 수집했습니다. 광어부터 우럭, 참치, 농어, 방어가 만든 모델들의 특성을 면밀히 분석하였고, 드디어 그 작동 원리를 단순화한 프레임워크 를 완성했습니다. 그리고 딥러닝(Deep Learning)을 밑바닥(Zero)부터 쌓아 올린다는 뜻을 담아 DeZero 라는 이름도 지어주었죠. DeZero는 간단했습니다. 자동 미분 의 원리를 실행 엔진에 심고, 재사용 가능한 계층 과 옵티마이저 컬렉션 등을 제공하여 원하는 모델을 조립식으로 만들고 실행할 수 있도록 했습니다. CNN 과 RNN 은 물론 심층 강화 학습 까지 못 돌리는 모델이 없었죠. 잎룡은 이 프레임워크가 모든 생선에게 딥러닝으로 향하는 문을 열어주리라 믿었습니다. DeZero는 큰 성공을 거두었습니다. Ocean Overflow는 혁신적인 새 프레임워크 소식에 들썩였고 모든 생선이 DeZero를 사용해 모델을 만들기 시작했습니다. 그러나 성공에는 항상 새로운 도전이 뒤따르는 법. 잎룡이 DeZero를 확장하기 위해 여러 파트너 생선 무리와 협업하는 과정에서 곧 문제가 생겼습니다. “잎룡, 이건 우리 지역 데이터를 독점하겠다는 건가요?” “DeZero가 너무 커지면 오히려 우리가 잃는 게 많아지지 않을까요?” 잎룡은 선택의 기로에 놓였습니다. 모든 생선이 DeZero를 이용할 수 있게 한다는 원칙을 지킬 것인가, 아니면 일부 파트너의 요구를 수용할 것인가? 결국 잎룡은 확장을 선택했습니다. 기존 협력 생선들과 결별했지만, 전 바다의 생선 누구나 DeZero를 사용할 수 있는 생태계를 구축했습니다. 단순한 프레임워크를 넘어 바닷속의 표준으로 자리 잡아 딥러닝을 배우고 연구하는 모든 생선에게 영감이 되었죠. 하지만 잎룡은 늘 생각했습니다. “꿈을 이루었지만, 그 과정에서 내가 잃은 것은 무엇이었을까?” 잎룡은 조용히 미소 지으며 캄캄한 바닷속 어딘가로 헤엄쳐 사라졌습니다 . “그래도 내가 남긴 유산이 다음 세대를 새로운 바다로 이끌어줄 거야.” 딥러닝 용어 해설 딥러닝 프레임워크 : 복잡한 딥러닝 모델을 쉽게 만들고 학습시킬 수 있도록 필요한 도구와 기능을 제공하는 소프트웨어. 유명한 딥러닝 프레임워크로는 텐서플로, 파이토치, 케라스 등이 있습니다. 자동 미분 : 모델 학습에 필요한 미분 계산을 컴퓨터가 자동으로 수행하여 복잡한 수식을 손으로 풀지 않고도 모델을 쉽게 학습시킬 수 있게 해주는 기능 계층 : 입력 데이터를 처리하고 중요한 특징을 추출하여 다음 단계로 전달하는 신경망의 기본 구성 요소. 여러 계층이 모여 복잡한 작업을 수행하는 모델을 만듭니다. 옵티마이저 : 딥러닝 모델이 학습할 때 손실 함수의 값을 최소화하기 위해 모델의 매개변수 조정 역할을 하는 구성 요소(알고리즘). 모델이 더 정확하게 예측할 수 있도록 도와줍니다. 『바닷속 딥러닝 어드벤처』는 『 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 』 시리즈를 원작으로, 재미난 상상력을 더해 재구성한 연작 소설입니다. 이번 편은 원작 중 ‘딥러닝 프레임워크의 동작 윈리와 구현’을 다룬 3권 에서 영감을 얻어 작성했습니다.
개앞맵시
2AI4분 읽기
[바닷속 딥러닝 어드벤처] 5부. 피쉬카소와 천재의 초상
깊은 심해, 어둠 속에서 은은한 빛을 자아내는 유령실고기 ‘ 피쉬카소 ’는 자신의 투명하고 신비로운 모습을 자랑스러워했습니다. 하지만 지금의 예술계에서는 그 아름다움을 담아낼 기법이 없어 답답했습니다. 피쉬카소는 새로운 예술을 꿈꾸었습니다. “지금의 예술계는 정체되어 있어. 모두가 상상하지 못한 새로운 예술 방식을 만들어내야 해!” 피쉬카소는 기존의 예술 방식에서 벗어나기 위해 어공지능(Fishficial Intelligence, FI) 의 첨단인 딥러닝에 관심을 갖고 Ocean Overflow 에 올라오는 정보들에 귀를 기울였습니다. 특히 쏨뱅이 ‘ 쏨 ’의 창의적이고 영웅적인 업적들에서 큰 영감을 얻었습니다. “창의력 하면 나도 뒤지지 않지. 그래, 내가 직접 새로운 이미지 생성 모델을 만들어보자!” 그러나 주변 생선들은 그를 비웃었습니다. “예술쟁이가 무슨 코딩이야?” “예술은 지느러미로 하는 거지, 기계에 맡기는 게 아니야!” 심지어 가까운 친구들마저도 그의 생각을 이해하지 못했습니다. 피쉬카소는 굴하지 않고 자신만의 모델을 개발하기 시작했습니다. 그는 노이즈 에서 이미지를 생성해 내는 확산 모델(Diffusion Model) 의 개념을 창안하고 빠르게 몇 가지 작품을 완성했습니다. 하지만 그의 시도는 다시 한번 비판에 직면했습니다. “저건 예술이 아니야! 기계가 만든 모조품일 뿐이지.” “전통과 생선의 존엄을 무시하는 행위야!” 예술계의 평론가들은 그의 작업을 인정하지 않았습니다. 피쉬카소는 갈등했습니다. 잘못된 길을 걷고 있는 건 아닐지. 모두가 반대하는데 계속해야 할지… 그러나 신념을 지키기로 결심했습니다. “예술은 혁신에서 시작되는 거야. 내가 포기하면 나의 아름다움을 후세에 남길 수 없어.” 피쉬카소는 모델을 더욱 발전시켰습니다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이라는 멋진 이름도 지어주었죠. 이 모델은 노이즈로부터 시작해 점진적으로 이미지를 생성하는 방식으로, 안정적으로 고품질의 작품을 만들어냈습니다. 피쉬카소가 스테이블 디퓨전으로 표현한 자신의 모습은 이전에 볼 수 없던 형태와 색채로 가득했습니다. 투명한 몸에서 발산되는 빛과 어둠의 조화는 신비로웠습니다. 처음에는 여전히 이해받지 못했지만, 점차 그의 작품에 매료되는 생선들이 나타나기 시작했습니다. “정말 놀라워! 어떻게 이런 걸 그려냈지?” “기존의 예술과는 완전히 달라. 새로운 감동이야!” 특히 젊은 생선들이 큰 관심을 보였습니다. 그리고 곧 너나 할 것 없이 이 모델을 활용하여 자신만의 작품을 만들기 시작했습니다. 스테이블 디퓨전은 전 바다 예술계에 혁명을 일으켰고, 피쉬카소는 최고의 예술가로 추앙받게 되었습니다. 얼마 후 피쉬카소는 Ocean Overflow가 후원하는 콘퍼런스에 초청되어 스테이블 디퓨전의 원리를 설명했습니다. “처음은 간단한 정규 분포 부터 시작합니다. 그런 다음 … 이렇게 몇 단계만 거치면, 짜잔! 스테이블 디퓨전이 완성됩니다.” “참 쉽죠?” 그의 강의는 책으로 출간되어 바닷속 생태계에 다시 한번 어공지능 붐을 일으켰습니다. 딥러닝 용어 해설 확산 모델(디퓨전 모델) : 이미지에 노이즈를 단계적으로 추가하고 제거하면서 학습하여, 새로운 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 복원하는 딥러닝 모델 노이즈 : 이미지에 무작위로 추가되는 작은 변화나 잡음. 확산 모델은 이 노이즈를 점진적으로 제거하여 원본 이미지나 새로운 이미지를 생성하도록 학습합니다. 스테이블 디퓨전 : 텍스트로 묘사한 이미지를 딥러닝을 이용해 무작위한 노이즈에서부터 단계적으로 생성하여 원하는 그림을 만들어내는 모델 혹은 이 모델을 이용한 특정 서비스 그림 속 딥러닝 용어 해설 최대 가능도 추정 (Maximum Likelihood Estimation) : 모델이 실제 데이터를 가장 잘 추정할 수 있도록, 주어진 데이터가 나올 가능성을 최대화하여 모델의 매개변수(가중치)를 찾는 방법 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) : 여러 개의 가우스 분포(정규 분포)를 합쳐서 복잡한 데이터의 분포를 표현하는 통계 모델 잠재 변수 (Latent Variable) : 직접 관찰할 수 없지만 데이터의 숨겨진 특징이나 패턴을 나타내는 변수. 모델이 복잡한 데이터를 이해하고 표현하는 데 도움을 줍니다. EM 알고리즘 (Expectation-Maximization, 기대값 최대화) : 관찰할 수 없는 숨겨진 데이터(잠재 변수)가 있을 때, 이를 추정하고 모델을 반복적으로 개선하여 데이터에 가장 잘 맞는 모델을 만드는 방법 오토인코더 (AutoEncoder) : 입력 데이터를 압축한 후 다시 복원하면서 데이터의 중요한 특징을 학습하는 딥러닝 모델 VAE (Variational Autoencoder, 변이형 오토인코더) : 데이터의 중요한 특징을 학습하여, 그와 비슷한 새로운 데이터를 생성할 수 있게 해주는 딥러닝 모델 계층형 VAE : 데이터의 복잡한 특징을 더 잘 학습하기 위해 여러 단계의 잠재 변수를 사용하여, 데이터를 효과적으로 이해하고 새로운 데이터를 생성할 수 있게 해주는 변이형 오토인코더 조건부 확산 모델 : 텍스트나 레이블과 같은 특정 조건을 주었을 때, 그 조건에 맞는 이미지를 생성하기 위해 노이즈를 단계적으로 제거하며 학습하는 모델 『바닷속 딥러닝 어드벤처』는 『 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 』 시리즈를 원작으로, 재미난 상상력을 더해 재구성한 연작 소설입니다. 이번 편은 원작 중 ‘이미지 생성 모델’을 다룬 5권 에서 영감을 얻어 작성했습니다.
개앞맵시
3AI2분 읽기
[바닷속 딥러닝 어드벤처] 1부. 시야를 찾아서
어느 탁한 바닷속, 흐릿한 시야 때문에 늘 고민이던 쏨뱅이 ‘ 쏨 ’은 지느러미로 머리를 긁적이며 중얼거렸습니다. “이렇게 안 보여서야 어떻게 먹이를 찾고, 포식자를 피할 수 있겠어?” 그러던 어느 날, 쏨은 바닷속 개발자 커뮤니티인 Ocean Overflow 에서 합성곱 신경망(CNN) 에 대한 흥미로운 글을 발견했습니다. “이거야! 이걸 사용하면 내 시야를 개선할 수 있을지도 몰라!” 흥분한 쏨은 즉시 행동에 나섰습니다. 우선 바닷속의 다양한 이미지를 수집했습니다. 하지만 데이터셋이 턱없이 부족함을 깨달았습니다. “아, 이러다 과대적합 되겠는걸…” 고민하던 쏨은 친구들에게 도움을 청했습니다. “얘들아, 혹시 너희가 본 주변 환경의 이미지를 공유해 줄 수 있어?” 이에 돌고래, 해마, 그리고 작은 멸치들까지 기꺼이 데이터를 제공했습니다. 쏨은 감사해하며 수집한 데이터를 이용해 TensorSea 라이브러리로 모델을 구축했습니다. 다음은 모델을 훈련시킬 차례였습니다. 수백 번의 에포크 를 돌리며 손실 함수 를 지켜보니 값이 점점 줄어들고 있었습니다. “좋아, 잘 되고 있어!” 그리고 마침내, 훈련된 모델을 적용하자 세상이 달라 보였습니다. 흐릿하게만 보이던 바닷속이 선명하게 드러났습니다. 멀리 있는 플랑크톤부터 숨어 있는 포식자까지 한눈에 파악할 수 있었습니다. 쏨은 기쁨에 차 외쳤습니다. “이제야 제대로 보이네!” 쏨은 이 멋진 결과를 모두와 공유하면 더 멋진 바닷속이 될 것이라는 기대감에 코드를 GitFish 에 공개하며 말했습니다. “필요한 생선은 누구든지 포크해서 사용하세요!” 이 소식은 생선들 사이에서 화제가 되었습니다. 특히 옆 바다의 괭이상어 공주가 큰 관심을 보였습니다. “쏨뱅이가 개발한 CNN이라... 내 소원도 이루어줄 수 있을까?” 딥러닝 용어 해설 합성곱 신경망 (CNN) : 이미지 데이터에서 특징을 자동으로 추출하여 패턴을 인식하는 데 특화된 딥러닝 모델. 현재의 딥러닝 붐을 일으킨 주역 중 하나입니다. 과대적합 (Overfitting) : 딥러닝 모델이 학습 데이터에 지나치게 맞춰져서 새로운 데이터에서는 성능이 떨어지는 현상. 모델 성능을 높이려면 학습 과정에서 과대적합이 일어나지 않도록 해야 합니다. 에포크 (Epoch) : 딥러닝 모델이 전체 학습 데이터를 한 번 모두 학습하는 과정 손실 함수 (Loss Function) : 딥러닝 모델이 예측한 결과와 실제 정답 사이의 차이를 계산하여 모델이 얼마나 틀렸는지를 알려주는 함수 『바닷속 딥러닝 어드벤처』는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈를 원작으로, 재미난 상상력을 더해 재구성한 연작 소설입니다. 이번 편은 원작 중 ‘딥러닝의 기본과 이미지 처리 기술’을 다룬 1권 에서 영감을 얻어 작성했습니다.
개앞맵시
4AI4분 읽기
[바닷속 딥러닝 어드벤처] 4부. 제발 가즈아!
바닷속 모래바닥에 몸을 붙인 채 하루하루를 보내던 가자미 ‘ 가즈아 ’는 문득 생각에 잠겼습니다. “이렇게 살다가는 평생 모래만 먹겠어. 새로운 먹이터를 찾아 떠나볼까?” 하지만 ISFP 성격이라 온종일 바닥에만 붙어 지내던 가즈아에게 모험을 떠나기란 쉽지 않았습니다. 오늘도 방구석에서 고민만 하던 가즈아는 인터씨(Intersea)를 통해 바닷속 모든 고민의 해답이 존재한다는 Ocean Overflow 에 접속했습니다. 그곳에서 ‘ 잎룡 ’이 만든 DeZero 프레임워크와 심층 강화 학습 에 대한 글을 읽은 가즈아는 드디어 결심을 굳힐 수 있었습니다. “그래, 이거라면 나도 새로운 환경에 적응할 수 있을 거야!” 우선 환경을 시뮬레이션하기 위해 OpenSeaGym 라이브러리를 사용했습니다. 다양한 바닷속 지형과 장애물, 그리고 포식자들을 설정하고, 목표는 새로운 먹이터에 도달하는 것으로 정했습니다. 하지만 막상 코딩을 시작하니 어려움이 닥쳤습니다 . “ 에이전트 의 상태 공간 이 너무 크잖아! 이러다 차원의 저주 에 빠지겠어.” 가즈아는 상태 표현을 효율적으로 하기 위해 CNN 을 활용한 상태 인코딩을 적용했습니다. 또한 행동 선택을 위해 딥 Q-네트워크(DQN) 를 구현하려 했지만, 학습이 안정적이지 않았습니다. “이렇게 해선 불안정한 학습만 반복하겠는걸?” 문제 상황을 Ocean Overflow에 올리자 전설적인 딥러닝 전문가 ‘ 쏨 ’이 댓글을 달아주었습니다. “혹시 경험 재현 메모리 를 사용해 보는 건 어떤가요? 이전 경험을 랜덤하게 샘플링하면 학습이 더 안정적일 거예요. 그리고 더블 DQN 이나 우선순위 경험 재현 을 도입하면 더 좋을지도 몰라요.” 쏨의 조언을 바탕으로 모델을 개선한 가즈아는 드디어 제대로 된 학습을 시작했습니다. 수천 번의 에피소드 를 돌리며 에이전트는 점점 똑똑해졌습니다. 하지만 가끔씩 예기치 않은 행동을 보일 때도 있었습니다. “왜 갑자기 포식자에게 덤벼드는 거야? 탐색-활용 의 비율을 잘못 설정했나?” 가즈아는 ε-탐욕 정책 의 ε 값을 조절하며 탐색과 활용 사이의 균형을 맞췄습니다. 그렇게 며칠 밤을 지새운 끝에 에이전트가 최적의 경로를 찾아내고 다양한 환경에서도 유연하게 대처할 수 있게 되었습니다. 드디어 실전에 나설 시간이 왔습니다. 가즈아는 숨을 깊게 한번 들이쉬고는 모래바닥에서 튕겨 올랐습니다. “가즈아! 새로운 세상이 나를 기다리고 있어!” 모델에서 학습한 대로 주변을 관찰하며 한 지느러미씩 내디뎠습니다. 중간에 흉포한 문어를 만났지만 침착하게 우회하고 우거진 산호초 지대를 지날 때는 최단 경로를 찾아 배가 고파지기 전에 통과했습니다. 얼마 지나지 않아 가즈아의 눈앞에는 온갖 먹이가 가득한 새로운 바다가 펼쳐졌습니다. “우와, 이렇게나 많은 먹이라니! 모델이 제대로 작동했어!” 그 후 몇 개의 바다를 더 정복하며 모험가로 명성을 떨친 가즈아가 자신의 코드를 GitFish 에 공개했습니다. 그러자 온갖 생선들이 코드를 포크하여 다양한 프로젝트에 응용했습니다. 해마는 복잡한 해류를 타고 이동하는 모델을 만들었고, 새우는 고래 싸움에서 자신을 지키는 방법을 터득했습니다. 가즈아는 생각했습니다 . “심층 강화 학습이 이렇게나 큰 힘을 발휘하다니! 앞으로도 더 많은 모험을 떠나봐야겠어.” 딥러닝 용어 해설 심층 강화 학습 : 딥러닝을 사용하는 인공지능이 시도와 보상을 반복하면서 스스로 최적의 행동 방식을 학습하는 기술 에이전트 : 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하기 위해 어떤 행동을 해야 할지 스스로 학습하는 인공지능 상태 공간 : 에이전트가 경험할 수 있는 모든 가능한 상황들의 집합. 에이전트는 이 상태들을 기반으로 다음에 어떤 행동을 할지 결정합니다. 차원의 저주 : 상태나 행동의 종류가 많아질수록 필요한 데이터와 계산량이 급격히 늘어나 모델 학습이 어려워지는 현상 DQN (Deep Q-Network) : 딥러닝을 사용하여 인공지능 에이전트가 최적의 행동을 선택하도록 학습시키는 방법 더블 DQN : DQN의 개선 버전. 에이전트가 미래 보상을 과대평가하지 않도록 하여 더 안정적이고 정확하게 학습합니다. 경험 재현 메모리 (Experience Replay Memory) : 에이전트가 이전에 했던 경험들을 저장해 두었다가 학습할 때 무작위로 다시 사용하여 학습 효율을 높이는 방법 우선순위 경험 재현 (Prioritized Experience Replay) : 에이전트가 학습할 때 더 중요한 경험에 우선순위를 두어 그 경험들을 더 자주 사용함으로써 학습 효율을 높이는 방법 에피소드 : 에이전트가 환경에서 시작부터 끝까지 한 번의 시도 동안 경험하는 일련의 상태, 행동, 보상의 흐름 탐색-활용 (Exploration-Exploitation) : 에이전트가 새로운 행동을 시도하여 더 좋은 보상을 찾으려는 탐색(Exploration)과 이미 알고 있는 최선의 행동을 반복하여 보상을 얻으려는 활용(Exploitation) 사이에서 균형을 맞추어 학습하는 방식 ε-탐욕 정책 (ε-greedy policy) : 에이전트가 새로운 행동을 시도하기 위해 작은 확률(ε)로 무작위 행동을 선택하고, 나머지 확률(1-ε)로는 현재 가장 좋다고 알려진 행동을 선택하여 학습하는 방법 『바닷속 딥러닝 어드벤처』는 『 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 』 시리즈를 원작으로, 재미난 상상력을 더해 재구성한 연작 소설입니다. 이번 편은 원작 중 ‘심층 강화 학습’을 다룬 4권 에서 영감을 얻어 작성했습니다.
개앞맵시
5AI4분 읽기
[바닷속 딥러닝 어드벤처] 2부. 상어공주
‘ 꽹 ’은 호기심 많고 모험을 사랑하는 괭이상어 공주입니다. 꽹 공주는 어느 날 옆 바다를 탐험하다가 늠름한 돌고래 왕자를 보았습니다. 꽹은 첫눈에 왕자에게 끌렸지만, 언어가 통하지 않아 마음을 전할 수 없어 답답해했습니다. 고민 끝에 Ocean Overflow 에 도움을 청했고, 그곳에서 딥러닝의 대가로 소문난 쏨뱅이 ‘ 쏨 ’을 소개받았습니다. “쏨 선생님, 저는 옆 바다 돌고래 왕자를 사랑하게 되었어요. 그런데 돌고래는 생선이 아니라서 제 마음을 전할 수 없어요. 저를 위해 언어 해독기를 만들어 주실 수 있나요?” 공주가 간절하게 부탁하자 쏨은 알 수 없는 미소를 지으며 말했습니다. “언어 해독기라... 쉬운 일은 아니에요. 돌고래의 언어는 초음파로 이루어져 있어 복잡하고 독특하거든요. 해독기를 만들려면 커다란 희생이 필요한데, 각오는 되셨나요?” 그날 이후 공주는 죽도록 고생했습니다. 낮에는 말도 안 통하는 돌고래들을 몇 날 며칠 쫓아다니며 초음파를 녹음하고, 밤에는 잡음 제거 등의 데이터 전처리를 해야만 했습니다. 돌고래 왕국에는 이상한 스토커 상어에 대한 흉흉한 소문이 퍼졌습니다. 하지만 마침내, 공주는 쏨이 만족할 만한 돌고래 언어 데이터셋을 완성하는 데 성공했습니다. 말 몇 마디에 엄청난 크기의 데이터셋을 얻게 된 쏨은 기뻐하며 작업에 착수했습니다. “돌고래 언어는 시퀀스 데이터니까 순환 신경망(RNN) 을 사용해 볼까요?” 그런데 모델 학습 과정이 순조롭지만은 않았습니다. “ 기울기 소실 문제가 발생하는 것 같아요. 학습이 잘 안 되고 있어요.” 공주의 머릿속에는 그동안 고생한 나날들이 빠르게 스쳤습니다. 다행히 쏨은 역시 전문가였습니다 . “걱정 마세요. 장단기 메모리(LSTM) 를 사용해 보죠. LSTM은 긴 시퀀스에서도 정보를 잘 기억하니까요.” LSTM을 도입한 후 모델의 성능이 향상되기 시작했습니다. 그러나 돌고래 언어의 미묘한 뉘앙스를 완벽히 이해하기엔 부족했습니다 . “돌고래 언어는 맥락에 따라 의미가 크게 변하는 거 같아요. 어텐션 메커니즘을 추가하면 중요한 부분에 집중할 수 있을 거예요.” 이번에도 쏨이 해법을 제시했습니다. 공주는 고개를 끄덕이며 대답했습니다. “좋은 생각이에요! 어서 어텐션을 적용해 봐요.” 어텐션 메커니즘을 도입하자 모델은 돌고래 언어의 복잡한 표현까지 정확하게 해석할 수 있게 되었습니다. 마침내 언어 해독기가 완성되었습니다. 꽹 공주는 설레는 마음으로 돌고래 왕자를 찾아갔습니다. “안녕하세요? 저는 옆 바다의 공주 꽹이에요. 드디어 당신과 대화할 수 있어서 너무 기뻐요!” 해독기를 통해 공주의 목소리가 왕자에게 전해졌습니다. 돌고래 왕자는 깜짝 놀라며 말했습니다. “스토커의 정체가 고..공주였다고? 나도 너..아니 당신과 이야기하고 싶었다..요!” 이렇게 공주와 왕자는 오해를 풀고, 함께 바다를 탐험하고 다양한 경험을 나누며 사랑을 키워갔습니다. 언어를 뛰어넘은 둘의 사랑, 그리고 딥러닝 전문가 쏨의 업적은 생선들 사이에서 전설이 되었습니다. 딥러닝 용어 해설 순환 신경망 (RNN) : 문장이나 음성 같은 연속된 데이터에서 이전 정보를 기억하여 다음 결과에 반영함으로써 순서나 문맥을 이해하는 딥러닝 모델 기울기 소실 (Vanishing Gradient) : 역전파를 통해 학습할 때 기울기가 너무 작아져 초기 층들이 제대로 학습되지 않는 현상 장단기 메모리 (Long Short-Term Memory, LSTM) : 이전의 중요한 정보를 오래 기억하여 긴 문장이나 시간 순서 데이터를 효과적으로 처리할 수 있게 해주는 특별한 신경망 어텐션 (Attention) : 입력 데이터 중 중요한 부분에 집중 함으로써 필요한 정보에 더 많은 비중을 두어 모델이 더 효과적으로 이해하고 예측하도록 해주는 기술 [새소식] 이 글을 쓴 지 반년도 안 되었는데 구글이 돌고래와 대화할 수 있는 AI 모델을 개발하여 곧(2025년 여름) 오픈소스로 공개한다는 소식이 들려왔습니다. 공상과학 동화가 현실이 되는 세상에 살고 있다니!! 모델 이름은 DolphinGemma ( 돌핀젬마 ). 조지아공대와 협력하여, 40년간 축적된 바하마 해역의 대서양 얼룩무늬돌고래의 음향 및 행동 데이터를 기반으로 훈련시켰다고 합니다. 이 모델은 돌고래의 휘파람, 클릭, 버스트 펄스 등 다양한 소리를 분석하여 패턴과 구조를 파악하고, 인간의 언어 모델이 다음 단어를 예측하는 방식과 유사하게 새로운 돌고래 소리 시퀀스를 생성할 수 있다고 합니다. (소식을 공유하고 정리해 주신 김태형 님께 감사드립니다.) 이제 샤크젬마만 나오면.. ㅋㅋ 『바닷속 딥러닝 어드벤처』는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈를 원작으로, 재미난 상상력을 더해 재구성한 연작 소설입니다. 이번 편은 원작 중 ‘순환 신경망(RNN)과 자연어 처리’를 다룬 2권 에서 영감을 얻어 작성했습니다.
개앞맵시