우리가 스마트폰으로 사진을 찍을 때 인공지능이 자동으로 사람의 얼굴이나 풍경을 인식하는 것은 이제 일상이 되었다. 컴퓨터는 인간처럼 눈으로 세상을 보는 것이 아니라 사진을 수많은 숫자의 집합으로 받아들인다. 이러한 이미지 데이터를 효과적으로 가공하고 분석하여 사물을 식별해내는 핵심 기술이 바로 합성곱 신경망, 즉 CNN이다.

이미지는 수천, 수만 개의 작은 점인 픽셀로 이루어져 있으며 각 픽셀은 색상 정보를 담은 숫자로 표현된다. CNN의 첫 번째 단계는 이 거대한 숫자 판에서 유의미한 특징을 찾아내는 전처리 과정이다. 필터라고 불리는 작은 격자가 이미지를 훑으며 선, 면, 대각선과 같은 기초적인 시각 정보를 추출한다. 이 과정에서 복잡한 원본 데이터는 사물의 특징만 강조된 정제된 데이터로 변환된다.

추출된 특징들은 여러 층의 신경망을 거치며 더욱 구체화된다. 처음에는 단순한 직선이나 곡선을 구분하던 데이터가 층을 깊게 통과할수록 눈, 코, 입과 같은 구체적인 형태를 형성하게 된다. 이는 마치 화가가 밑그림을 그리고 점차 세부 묘사를 더해가는 과정과 유사하다. 데이터 사이언티스트들은 이 과정에서 데이터의 크기를 줄여 핵심 정보만 남기는 풀링 작업을 통해 분석의 효율성을 높인다.

최종적으로 가공된 데이터는 통계적인 확률로 계산되어 출력된다. 분석 모델은 입력된 사진 데이터가 고양이일 확률 98%, 강아지일 확률 1%와 같은 결과값을 내놓는다. 인간이 직관적으로 사물을 보는 방식과 달리, 인공지능은 철저하게 데이터를 수치화하고 층층이 쌓아 올린 특징들을 시각화하여 정답을 찾아내는 셈이다. 이처럼 이미지 데이터의 정교한 가공 기술은 자율주행과 의료 영상 진단 등 우리 삶의 안전과 편의를 책임지는 다양한 분야로 확장되고 있다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]