[iitp] 현실 같은 가짜를 상상으로 만들어 내는 새로운 인공지능 'GAN' - 박종훈

 

 

 

 

*** [iitp] 현실 같은 가짜를 상상으로 만들어 내는 새로운 인공지능 'GAN' - 박종훈

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■ 빈센트(Vincent) AI

 

 

- 이용자가 스타일러스 입력 펜을 사용해 간단히 스케치한 그림을 실시간으로 유화나 네온 색상의 팝아트 등 7가지 예술작품 스타일로 변환시켜 주는 응용 프로그램

 

- 캠브리지 컨설턴트(Cambridge Consultants), 엔비디아 기술 이용 제작

 

- 두 개의 신경망을 이용하여 이전에 비해 훨씬 더 적은 표본으로도 응용 프로그램을 생성할 수 있었다는 점에서 주목 받고 있음

 

- 정밀한 튜닝 작업을 거친 'GAN(Generative Adversarial Network)', 즉 "생성적 대립쌍 신경망"을 적용함

 

 

 

■ 갠 신경망(GAN, Generative Adversarial Network, 생성적 대립쌍 신경망)

 

 

- 대립쌍을 이루는(Adversarial) 두 개의 네트워크를 만들고, 상호 대립 과정에서 훈련 목표를 자동으로 생성하도록 학습시키는 모델임

 

- 사람의 개입 없이 컴퓨터가 스스로 목표 이미지와 비교해서 생성한 이미지를 반복해서 평가하고 수정하는 과정 속에서 데이터 자체에서 지식을 얻는 "비지도 학습형" 알고리즘임

 

- CNN이나 RNN은 "지도 학습형" 알고리즘으로 이미지나 음성을 구별하고 인식할 뿐 만들어 내지는 못하는데, GAN은 생성 모델을 통해 직접 이미지와 음성을 만들어 낸다는 것이 큰 차이점임

 

- 엔비디아 연구팀은 GAN을 이용하여 "신경망이 유명인(celebrity, 셀럽)의 이미지를 자동으로 생성"하는 기술을 공개했는데, 이 이미지는 실제 사람이 아닌 AI가 '유명인'이라는 개념을 이해하고 상상으로 생성해 낸 것임

 

 

 

 

 

 

- GAN으로 그린 인물은 실존 인물은 아님, 한마디로 GAN은 진짜 같은 가짜를 생성해 내는 기술이라고 할 수 있음

 

 

- 생성적 대립쌍이라는 명칭이 붙은 이유는, GAN이 서로 경쟁하는 두 개의 신경망(dueling neural network) 구조를 통해 성능을 개선하고 딥러닝 모델을 진화시키기 때문

 

- 감식자(Discriminator)와 생성자(Nenerator)라는 두 개 층의 신경망으로 구성되고, 양 측이 서로 충돌하면서 발생하는 차이점을 수정해 나가며 궁극의 균형점, 즉 진짜 같은 가짜의 생성에 이르게 됨

 

 

 

■ GAN은 양날의 검이 될 위험성이 존재하지만, 현재 AI 기술 개발의 가장 큰 걸림돌을 해결할 단서가 될 수 있다는 점에서 AI 분야의 큰 돌파구가 될 수 있는 연구 주제임