RNN, LSTM, Seq2Seq 모델

순환 신경망의 진화: RNN에서 Seq2Seq까지

• 시퀀스 데이터를 다루는 딥러닝의 세계에서, 순환 신경망(Recurrent Neural Networks)은 혁신적인 발전을 이루어왔습니다.

• 단순한 텍스트 처리부터 복잡한 언어 번역까지, 이 기술들이 어떻게 진화해왔는지 살펴보겠습니다.

1. RNN (Recurrent Neural Network): 기억을 가진 신경망

RNN이란 무엇인가?

• 기존의 신경망은 각 입력을 독립적으로 처리했습니다. 하지만 "나는 오늘 아침에 커피를 마셨다"라는 문장을 생각해보세요. 각 단어의 의미는 앞선 단어들과의 관계에서 결정됩니다. RNN은 바로 이런 순차적 정보를 처리하기 위해 탄생했습니다.

• RNN의 핵심은 메모리입니다. 이전 시점의 정보를 기억하고 현재 입력과 함께 처리하여 출력을 생성합니다.

RNN의 구조와 작동 원리

입력: [x₁, x₂, x₃, x₄, ...]
      ↓    ↓    ↓    ↓
RNN: [h₁] → [h₂] → [h₃] → [h₄] → ...
      ↓    ↓    ↓    ↓
출력: [y₁,  y₂,  y₃,  y₄, ...]

1. 현재 입력 x_t를 받습니다

2. 이전 은닉 상태 h_{t-1}와 결합합니다

3. 새로운 은닉 상태 h_t를 계산합니다

4. 출력 y_t를 생성합니다

RNN의 활용 분야

• 감정 분석: "이 영화는 정말 재미있어요" → 긍정

• 주가 예측: 과거 주가 데이터로 미래 가격 예측

• 음성 인식: 음성 신호를 텍스트로 변환

• 언어 모델링: 다음에 올 단어 예측

RNN의 한계: 기울기 소실 문제

• RNN의 가장 큰 문제는 **기울기 소실(Gradient Vanishing)**입니다. 긴 시퀀스에서 초기 정보가 점점 희석되어 장기 의존성을 학습하기 어려워집니다.

• 예를 들어, "프랑스에서 태어나고 자란 나는... (중간에 긴 문장들) ...유창한 프랑스어를 구사한다"에서 '프랑스'와 '프랑스어' 사이의 연관성을 학습하기 어렵습니다.

2. LSTM (Long Short-Term Memory): 선택적 기억의 마법

LSTM의 탄생 배경

• 1997년 Hochreiter와 Schmidhuber가 제안한 LSTM은 RNN의 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.

• 핵심 아이디어는 선택적으로 정보를 기억하고 잊는 것입니다.

LSTM의 핵심 구조: 3개의 게이트

1) Forget Gate (망각 게이트)

• 이전 셀 상태에서 불필요한 정보를 제거

• σ(시그모이드) 함수로 0~1 사이 값 출력

2) Input Gate (입력 게이트)

• 새로운 정보의 중요도를 결정

• 후보 값들 중에서 셀 상태에 추가할 정보를 선택

3) Output Gate (출력 게이트)

• 최종 출력값을 결정

• 다음 시점으로 전달할 은닉 상태를 생성

LSTM의 작동 과정

1. 망각: 이전 정보 중 불필요한 것 제거
   C_{t-1} × f_t → 필터링된 과거 정보

2. 저장: 새로운 중요한 정보 추가
   필터링된 과거 정보 + 새로운 정보 → C_t

3. 출력: 현재 상태를 바탕으로 출력 생성
   C_t × o_t → h_t (은닉 상태)

LSTM vs RNN: 성능 비교

LSTM의 실제 적용 사례

• Google 번역: 문맥을 이해한 번역 품질 향상

• Siri, Alexa: 음성 명령의 정확한 이해

• 주식 분석: 장기 트렌드를 고려한 예측

• 챗봇: 대화 맥락을 유지한 응답 생성

3. Seq2Seq (Sequence-to-Sequence): 시퀀스 변환의 혁신

Seq2Seq가 해결하는 문제

• 기존 RNN과 LSTM은 입력과 출력의 길이가 같아야 했습니다. 하지만 실제 문제들은 다릅니다:
• 번역: "Hello" (1단어) → "안녕하세요" (1단어) ✓
• 요약: 긴 문서 → 짧은 요약문
• 질의응답: 질문 → 답변 (길이가 다를 수 있음)

• Seq2Seq는 임의 길이의 입력을 임의 길이의 출력으로 변환하는 문제를 해결합니다.

Seq2Seq의 구조: Encoder-Decoder

• Seq2Seq는 두 개의 RNN(또는 LSTM)로 구성됩니다:

Encoder: 입력 시퀀스 → 고정 크기 벡터 (Context Vector)
Decoder: Context Vector → 출력 시퀀스

Encoder (인코더)

• 입력 시퀀스를 순차적으로 읽어들임

• 마지막 은닉 상태가 전체 입력의 의미를 담은 Context Vector가 됨

• 입력: [단어1, 단어2, 단어3] → 출력: [고정 크기 벡터]

Decoder (디코더)

• Context Vector를 초기 상태로 받음

• 출력 시퀀스를 한 단어씩 생성

• 이전에 생성한 단어를 다음 입력으로 사용 (Teacher Forcing)

Seq2Seq의 학습 과정

1) 학습 단계 (Teacher Forcing)

입력: "How are you?"
목표: "어떻게 지내세요?"

Encoder: "How are you?" → Context Vector
Decoder: Context Vector + "<start>" → "어떻게"
         Context Vector + "어떻게" → "지내세요"
         Context Vector + "지내세요" → "?"
         Context Vector + "?" → "<end>"

2) 추론 단계

입력: "How are you?"
Encoder: "How are you?" → Context Vector
Decoder: Context Vector + "<start>" → "어떻게" (생성)
         Context Vector + "어떻게" → "지내세요" (생성)
         Context Vector + "지내세요" → "<end>" (종료)

Seq2Seq의 혁신적 응용

1) 기계 번역

• Google Neural Machine Translation (GNMT)

• 영어→한국어: "I love programming" → "나는 프로그래밍을 좋아합니다"

• 문맥을 고려한 자연스러운 번역

2) 챗봇과 대화 시스템

• 입력: "오늘 날씨가 어때?"

• 출력: "오늘은 맑고 따뜻한 날씨입니다"

3) 텍스트 요약

• 긴 뉴스 기사 → 핵심 내용 3-4줄 요약

• 논문 초록 자동 생성

4) 이미지 캡셔닝

• 이미지 → "해변에서 개가 뛰어노는 모습"

• CNN(Encoder) + RNN(Decoder) 결합

Seq2Seq의 한계와 개선

주요 한계

1. 정보 병목: 모든 정보를 하나의 Context Vector에 압축

2. 긴 시퀀스 처리 어려움: 입력이 길수록 정보 손실

3. OOV 문제: 학습에 없던 단어 처리 어려움

개선 방안

• Attention Mechanism: 디코더가 입력의 특정 부분에 집중

• Beam Search: 더 나은 출력 시퀀스 탐색

• Copy Mechanism: 입력에서 단어를 직접 복사

세 기술의 비교와 발전사

발전 단계

RNN (1986) → LSTM (1997) → Seq2Seq (2014) → Transformer (2017)

각 기술의 특징 비교

현실 세계에서의 활용

1. 산업 현장

• 금융: 주식 가격 예측, 리스크 분석

• 의료: 환자 기록 분석, 진단 보조

• 제조: 품질 관리, 예측 유지보수

2. 일상 생활

• 스마트폰: 음성 인식, 자동 완성

• 소셜 미디어: 감정 분석, 콘텐츠 추천

• 온라인 쇼핑: 상품 추천, 리뷰 분석

미래 전망과 결론

기술의 진화

• RNN에서 시작된 순환 신경망 기술은 LSTM으로 발전하며 장기 의존성 문제를 해결했고, Seq2Seq로 확장되어 다양한 시퀀스 변환 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

Transformer와의 관계

• 현재는 Attention 메커니즘을 기반으로 한 Transformer가 많은 영역에서 RNN 계열을 대체하고 있습니다.

• 그럼에도 RNN의 기본 개념과 LSTM의 게이트 메커니즘, Seq2Seq의 Encoder-Decoder 구조는 여전히 많은 현대 모델의 기반이 되고 있습니다.

핵심 인사이트

1. 순차성의 중요성: 데이터의 순서가 중요한 모든 문제에 적용 가능

2. 선택적 정보 처리: 중요한 정보는 기억하고 불필요한 정보는 잊는 메커니즘

3. 유연한 입출력: 고정된 형태를 벗어난 자유로운 변환