[스나이퍼팩토리] 한컴AI 2기 -GAN으로 숫자 손글씨 이미지 생성하기

GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 단순히 데이터를 분류하거나 예측하는 것을 넘어, 세상에 존재하지 않는 새로운 데이터를 '창조'해내는 모델이다. 

 

1. 생성자 (Generator): 이 신경망의 목표는 진짜와 거의 구별이 불가능한 가짜 데이터(여기서는 숫자 손글씨 이미지)를 만들어내는 것이다. 처음에는 아무 의미 없는 무작위 노이즈(random noise)로부터 엉터리 이미지를 만들지만, 점차 진짜 같은 이미지를 생성하는 법을 학습한다.
2. 판별자 (Discriminator): 판별자의 임무는 생성자가 만든 '가짜' 이미지와 실제 데이터셋에 있는 '진짜' 이미지를 구별해내는 것이다. 진짜 이미지에는 '진짜(1)'라고, 가짜 이미지에는 '가짜(0)'라고 정확히 판별하는 것이 목표다.

이 둘의 훈련 과정은 다음과 같이 진행된다.

• 1단계 (판별자 훈련): 생성자가 만든 가짜 이미지와 실제 MNIST 이미지를 섞어서 판별자에게 보여준다. 판별자는 어떤 것이 진짜고 가짜인지 맞히는 훈련을 통해, 감별하는 능력을 키운다.
• 2단계 (생성자 훈련): 생성자는 자신이 만든 이미지를 판별자가 '가짜'라고 판단했다는 피드백을 받는다. 이 피드백을 바탕으로, 어떻게 하면 판별자를 더 잘 속일 수 있을지, 즉 더 진짜 같은 이미지를 만들 수 있을지 학습한다.

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노이즈가 숫자로 변하는 과정

처음에는 생성자가 만들어낸 이미지는 흑백 노이즈에 불과하다. 하지만 훈련이 반복될수록(epoch이 늘어날수록), 희미하게 숫자의 형태가 나타나기 시작하고, 나중에는 사람의 손글씨와 비슷한 숫자 이미지들이 생성되는 것을 확인할 수 있었다.

단순히 무작위 점들을 입력했을 뿐인데, 신경망이 '숫자'라는 데이터의 '분포' 또는 '규칙'을 스스로 학습해서 새로운 창작물을 만들어냈다. 이는 GAN이 단순히 기존 데이터를 외우는 것이 아니라, 데이터의 본질적인 특징을 이해하고 있음을 의미한다.

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정리하며

숫자 이미지를 넘어, 세상에 없는 사람의 얼굴을 만들거나, 텍스트로 그림을 그리는 등 GAN의 응용 분야는 무궁무진하다. 오늘 배운 기본 원리를 바탕으로 앞으로 더 다양한 생성 모델의 세계를 탐험해 보고 싶다.

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본 후기는 [한글과컴퓨터x한국생산성본부x스나이퍼팩토리] 한컴 AI 아카데미 2기 (B-log) 리뷰로 작성 되었습니다.