딥러닝 GAN: 새로운 무언가를 창출하는 인공지능

디지털 시대에 살면서 이미지, 음원, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 많이 다루고 있습니다. 이를 더욱 풍부하게 바꾸거나 새로운 작품을 창작하기 위해서는 창의력과 시각적 감각이 중요하지만, 인공지능 기술의 발전으로 함께 작업을 할 수 있게 되었습니다. 그 중 가장 눈에 띄는 것은 GAN으로, 이번 글에서는 딥러닝 GAN이란 무엇인지, 어떻게 사용되는지에 대해 알아보려고 합니다.

1. GAN의 개념

GAN(Generative Adversarial Networks)은 특정 도메인의 데이터를 생성하는 모델로, 2014년 Ian Goodfellow와 그의 팀이 소개한 모델입니다. GAN은 두개의 신경망인 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 사용합니다. 생성자는 주어진 랜덤 노이즈를 입력으로 받아, 실제 데이터와 비슷한 가짜 데이터를 생성합니다. 하지만 이 가짜 데이터를 판별자가 받아들이지 않도록 합니다. 판별자는 생성자가 만든 가짜데이터와, 실제데이터를 구별하여 처리해야 합니다. 이렇게 생성자와 판별자가 경쟁하며 모델을 학습합니다. 이 과정에서 생성자는 점점 실제 데이터와 비슷한 가짜 데이터를 생성하며, 판별자는 점점 더 정확하게 실제 데이터와 가짜 데이터를 분류할 수 있도록 배웁니다.

2. GAN의 활용방안

GAN은 매우 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

2-1. 이미지 생성

GAN은 가장 대표적으로 이미지 생성 분야에서 활용됩니다. 얼굴 사진, 동물 사진, 일러스트, 조형물 등 이미지 합성 분야에 끊임없이 사용되어 왔습니다. 이를 통해 실제 이미지와 근사한 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다.

2-2. 언어 합성

GAN은 언어 합성 분야에서도 활용할 수 있습니다. 이미지 합성과 달리, 언어 합성은 자연어 생성속도와 정확성이 중요합니다. GAN을 이용해 여러 언어 모델들의 합성도 가능합니다.

2-3. 동영상 생성

GAN은 또한 동영상 생성 분야에서도 활용할 수 있습니다. 생성자가 프레임을 계속 만들어가는 과정에서 실제 데이터 판별자가 받아들이지 않게됩니다. 그리고 만들어진 이미지의 연속성을 보장하여 영상으로 연결합니다. 이와 같은 연산이 반복되면서 점점 더 자연스러운 품질의 동영상을 만들 수 있습니다.

3. GAN의 한계점

GAN은 매우 높은 창의성과 다양성을 가지고 있지만, 여전히 불완전한 모델입니다. 특히 GAN을 학습시키기 위해서는 많은 양의 데이터와 연산 리소스가 필요합니다. 또한 생성된 이미지의 품질을 보장하기 위해서는 사람의 눈으로 직접 검사해야 할 필요가 있습니다.

4. 결론

GAN은 혁신적인 기술로, 다양한 분야에서 활용될 수 있는 무기성기입니다. 한편으로는 모든 데이터 생성 문제를 해결하지는 못합니다. 하지만, 세부 기술들을 발전시키는 과정에서 새로운 분야가 급진적으로 발전할 것이라 예측됩니다. 이러한 응용 분야의 기술 및 가치 발전에 따라 미래의 새로운 기술이 탄생하고, GAN이 취업, 창작, 연구 분야에서 존재감을 보여줄 것입니다.