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아키텍처 (Architecture)

(1) 정의와 핵심 개념

아키텍처는 인공지능 모델의 구조와 설계를 의미하며, 데이터가 입력되어 처리되고 최종적으로 출력되는 전 과정을 규정한다. 이는 건축에서 건물의 설계도에 해당하며, 인공지능의 성능과 효율성을 결정짓는 핵심 요소이다.

인공지능 아키텍처는 모델이 데이터를 처리하는 방식과 학습하는 구조적 원리를 규정한다. 입력층, 은닉층, 출력층으로 이어지는 다층 신경망 구조는 기본적인 형태이며, 문제의 특성에 따라 합성곱, 순환, 어텐션 메커니즘 등 다양한 설계가 도입된다.

아키텍처는 단순한 구조적 틀을 넘어, 모델의 일반화 성능과 확장 가능성에 직접적으로 영향을 미친다.

(2) 구성 요소

1. 입력층(Input Layer): 데이터가 최초로 주입되는 층으로, 이미지의 픽셀, 텍스트의 임베딩 벡터 등이 포함된다.
2. 은닉층(Hidden Layers): 특징을 추출하고 패턴을 학습하는 다수의 층으로, 합성곱 연산, 순환 구조, 어텐션 등이 적용된다.
3. 출력층(Output Layer): 최종 결과를 산출하는 층으로, 분류 문제에서는 확률 분포, 회귀 문제에서는 수치 값 등을 출력한다.
4. 연결 구조(Connectivity): 층과 층이 연결되는 방식으로, 직렬 구조뿐 아니라 잔차 연결(Residual Connection), 병렬 분기 등이 포함된다.

(3) 대표적 아키텍처

• CNN (Convolutional Neural Network):
  이미지 분석에 특화된 구조로, 합성곱과 풀링 연산을 통해 공간적 특징을 추출한다.
• RNN (Recurrent Neural Network):
  시계열 및 순차 데이터 처리에 적합하며, LSTM, GRU로 확장되어 장기 의존성 문제를 완화한다.
• Transformer:
  자기 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로 긴 문맥 처리에 강점을 가지며, 대규모 언어 모델의 기반이 된다.
• GAN (Generative Adversarial Network):
  생성자와 판별자가 경쟁하는 구조로, 이미지 생성 및 변환에 활용된다.

(4) 중요성

아키텍처는 인공지능 성능의 한계를 규정하는 요소로, 동일한 데이터와 자원이라도 설계 방식에 따라 학습 효율과 정확도가 달라진다. 또한 문제 유형(이미지, 텍스트, 음성 등)에 따라 맞춤형 아키텍처를 채택해야 하며, 이는 연구와 산업적 응용 모두에서 핵심적인 고려 대상이다.

(5) 개념도

다음은 일반적인 다층 퍼셉트론 아키텍처의 개념도를 단순화하여 나타낸 것이다.