[생성AI] 생성AI 기초(7) : 적대적 생성 신경망(GANs)

 

이번 글에서는 생성형 AI를 스타로 만든 신경망 모델인 적대적 생성 신경망 GANs(Generative Adversarial Networks)에 대해 알아보겠습니다.

 

GANs는 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되는 일종의 딥 러닝 모델입니다.  2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 이미 있는 데이터를 바탕으로 유사한 새로운 데이터를 생성하는 방법을 고민하다 개발했습니다. GANs의 기본 아이디어는 두 개의 신경망이 게임과 같은 방식으로 서로 경쟁하도록 하는 것입니다. 하나는 데이터를 생성하고 다른 하나는 데이터가 진짜인지 가짜인지를 결정하려고 합니다.

 

생성자와 판별자의 끝없는 대결

 

이렇게 경쟁하는 두 개의 신경망을 하나는 생성자(Generator), 다른 하나는 판별자(Discriminator)라고 합니다.  생성자는 새로운 데이터를 생성하는 역할을 하고 판별자는 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 역할을 합니다.

생성자와 판별자는 적대적 훈련이라는 프로세스를 통해 함께 훈련됩니다. 적대적 훈련 과정에서 생성자와 판별자는 게임 이론의 설정 속에서 서로 맞붙습니다. 쉽게 말해 생성자는 실제 데이터와 구분이 거의 되지 않는 유사 데이터를 생성해서 그 데이터가 진짜라고 속이려고 하면 판별자는 그 데이터가  실제 데이터가 아니라는 것을 맞춰내는 것이지요. 속이려는 자와 속지 않으려는 자의 끊임없는 대결입니다.

생성자와 판별자는 이런 훈련을 거치면서  점점 실력이 늘어갑니다. 생성자는 점점 더 현실같은 데이터를 생성해내고 판별자 역시 가짜 데이터를 구분해내는 능력이 높아집니다. 속이려는 자나 속지 않으려는 자나 경험이 쌓이면서 모두 노하우가 느는 것이지요. 이러한 훈련과정은 결국 생성자가 이길 때까지, 즉 판별자가 실제 데이터와 구분할 수 없는 데이터를 생성할 수 있을 때까지 계속됩니다.

 생성 AI에서 GANs가 작동하는 방식

GANs는 이미지, 텍스트 및 오디오를 포함하여 다양한 유형의 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다. GANs는 사람, 동물, 사물의 사실적인 이미지를 생성하거나, 시, 코드, 스크립트와 같은 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다. 또 음악 및 음성과 같은 오디오를 생성하는 데에도 사용이 되고 있습니다. 

 GANs는 지금도 계속 개발 중이지만 최근 챗GPT를 필두로 하는 생성 AI의 폭발적인 성장세를 보면 AI가데이터를 만들고 상호작용하는 방식에 혁신을 가져오고 있다는 평가가 과장이 아닌 것 같습니다. GANs는새로운 형태의 예술을 만들고, 엔터테인먼트 및 교육을 위한 새로운 콘텐츠를 생성하고, 기계 학습 모델의 정확도를 개선하는 데 무궁무진하게 사용할 수 있습니다.

 생성 AI에서 GANs의 적용

 GANs는 생성 AI 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 가장 일반적인 응용 프로그램 중 일부를 소개해봅니다.


 • 이미지 생성: GAN은 사람, 동물 및 물체의 사실적인 이미지를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.  이것은 컴퓨터 그래픽, 사진 및 의료 영상과 같은 다양한 분야의 응용 프로그램을 가지고 있습니다.


 • 텍스트 생성: GAN은 시, 코드 및 스크립트와 같은 텍스트를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.  이것은 창의적 글쓰기, 저널리즘, 소프트웨어 개발과 같은 다양한 분야에 적용됩니다.

 • 오디오 생성: GAN은 음악 및 음성과 같은 오디오를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.  이것은 음악 제작, 음성 연기 및 통신과 같은 다양한 분야에서 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

 • 데이터 증대: GAN을 사용하여 기존 데이터에서 새 데이터를 생성할 수 있습니다.  이것은 기계 학습 모델의 정확도를 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

 • 데이터 압축: GAN은 중복을 제거하여 데이터를 압축하는 데 사용할 수 있습니다.  이를 사용하여 데이터에 대한 스토리지 요구 사항을 줄일 수 있습니다.

 • 데이터 노이즈 제거: GAN을 사용하여 데이터에서 노이즈를 제거할 수 있습니다.  이것은 데이터의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

 • 데이터 변환: GAN은 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 데 사용할 수 있습니다.  이는 사용자가 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있습니다.

 

결론

GANs는 생성 AI를 위한 가장 강력한 도구 중 하나임이 분명해 보입니다. 우리가 데이터를 만들고 상호작용하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 통해 지금 이순간도 계속 진화하고 있습니다. GANs가 계속해서 발전함에 따라 미래에는 훨씬 더 흥미로운 응용 프로그램을 볼 수 있을 것으로 기대합니다.