이미지를 분석하는 합성곱 연산

합성곱 연산(Convolution Operation)은 이미지에서 중요한 특징을 찾아내는 과정입니다.

우리가 사진을 볼 때 배경보다 인물의 얼굴이나 특정 사물에 먼저 집중하는 것처럼, 합성곱 연산도 이미지에서 의미 있는 부분을 강조하여 분석할 수 있도록 돕습니다.

이 과정은 합성곱 신경망의 핵심 요소로, 필터(Filter)라는 작은 창을 이용해 이미지를 분석하는 방식으로 동작합니다.

합성곱 연산은 이미지의 작은 영역을 하나씩 분석하면서 특징을 추출하는 과정입니다.

이미지는 수많은 픽셀(pixel)로 이루어져 있으며, 각 픽셀은 숫자로 표현됩니다.

합성곱 연산은 이러한 픽셀 값들을 일정한 규칙에 따라 조합하여, 이미지에서 유용한 패턴을 찾아냅니다.

예를 들어 손글씨 숫자를 인식할 때, 숫자의 전체 모양보다 세부적인 선과 곡선 패턴을 먼저 찾아야 합니다.

합성곱 연산은 이러한 작은 특징들을 감지하여, 전체적인 이미지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

합성곱 연산은 필터(Filter) 라는 작은 행렬을 사용하여 이미지를 분석합니다.

필터는 돋보기처럼 이미지의 특정 부분을 자세히 살펴보는 역할을 합니다.

합성곱 연산은 다음과 같은 과정으로 동작합니다.

1. 필터 적용: 이미지 위에서 작은 필터(예: 3x3 크기)를 이동시키면서, 필터와 이미지 픽셀 값을 곱한 후 더합니다.

2. 새로운 이미지 생성: 필터를 적용한 결과는 새로운 이미지(특징 맵, Feature Map)로 변환됩니다.

3. 여러 개의 필터 사용: 하나의 필터만 사용하는 것이 아니라, 여러 개의 필터를 적용하여 다양한 특징을 감지합니다.

예를 들어, 이미지에서 가로선, 세로선, 대각선 같은 패턴을 찾을 때 각각의 필터가 이러한 특징을 감지하는 역할을 합니다.

일반적인 신경망은 입력 데이터를 단순한 숫자로 변환하기 때문에 위치 정보를 잃을 수 있지만, CNN의 합성곱 연산은 원래 이미지의 형태를 유지하면서 분석을 진행합니다.

또한 필터를 사용하여 이미지의 중요한 특징만 추출하면 데이터 크기가 줄어들어 연산량이 감소하며, 여러 개의 필터를 활용해 더욱 정교한 이미지 인식을 수행할 수 있습니다.

다음 수업에서는 필터에 대해 조금 더 자세히 알아보겠습니다.