인공지능(AI)과 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전으로 이미지 인식 기술도 빠르게 진화하고 있습니다. 그중에서도 비전 트랜스포머(ViT, Vision Transformer)는 기존의 컨볼루션 신경망(CNN)보다 더 나은 성능을 보여주며, 연구자와 산업계의 큰 관심을 받고 있습니다. ViT는 NLP(자연어 처리)에서 혁신을 일으킨 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 이미지 처리에 적용한 최초의 모델로, 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에 새로운 가능성을 제시했습니다.
전통적인 이미지 인식에서는 CNN이 핵심 기술로 사용되었습니다. 하지만 구글(Google) 연구팀이 2020년 발표한 비전 트랜스포머는 CNN 없이도 이미지 인식이 가능하며, 특히 대규모 데이터셋에서 뛰어난 성능을 자랑합니다. CNN이 이미지의 지역 정보(local information) 위주로 학습하는 것과 달리, ViT는 이미지를 전체적으로(global) 분석하는 능력을 갖추고 있습니다.
이 글에서는 비전 트랜스포머가 무엇인지, 기존의 CNN과 어떤 차이가 있는지, ViT의 장점과 단점, 그리고 실제로 어떻게 활용되고 있는지를 자세히 살펴보겠습니다.
비전 트랜스포머란 무엇인가?
비전 트랜스포머(ViT, Vision Transformer)는 이미지 인식을 위해 트랜스포머 아키텍처를 활용하는 딥러닝 모델입니다. 본래 트랜스포머는 NLP(자연어 처리)에서 문장의 의미와 문맥을 파악하기 위해 개발된 모델이지만, 이를 이미지 데이터에 적용한 것이 바로 비전 트랜스포머입니다.
기존의 CNN은 필터를 통해 이미지를 부분적으로 나누어 지역 정보를 학습합니다. 그러나 ViT는 이미지를 작은 패치(patch)로 나누고, 이 패치를 마치 NLP에서의 "단어"처럼 취급합니다. 각 패치를 고정된 차원의 벡터로 변환한 후, 트랜스포머 인코더를 통해 패치 간의 관계를 학습합니다. 이를 통해, ViT는 글로벌 컨텍스트(global context)를 파악할 수 있으며, 특히 대규모 데이터셋에서 강력한 성능을 보여줍니다.
이처럼 비전 트랜스포머는 단순히 CNN을 대체하는 새로운 기술이 아니라, 컴퓨터 비전의 패러다임을 바꾸는 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.
비전 트랜스포머의 동작 원리
비전 트랜스포머의 동작 과정은 크게 4단계로 나눌 수 있습니다.
1. 이미지 패치 분할
ViT의 첫 단계는 이미지를 여러 개의 작은 패치로 나누는 것입니다. 예를 들어, 224x224 크기의 이미지를 16x16 크기의 패치로 나누면 14x14=196개의 패치가 생성됩니다. 이 과정은 CNN의 필터링 과정과 유사하지만, ViT는 각 패치를 트랜스포머의 입력으로 사용합니다.
2. 패치 임베딩
이미지 패치를 1차원 벡터로 변환하는 과정입니다. 각 패치를 고정된 크기의 벡터로 변환하기 위해 선형 임베딩(linear embedding)을 수행합니다. 이 과정은 NLP에서 단어를 임베딩하는 방식과 유사합니다.
3. 위치 인코딩(Position Embedding)
트랜스포머 모델은 시퀀스의 순서를 명시적으로 알 수 없기 때문에, 위치 정보를 추가로 제공해야 합니다. 이미지의 각 패치의 위치를 명시적으로 나타내는 위치 벡터를 추가합니다. 이를 통해 트랜스포머는 이미지의 패치가 어떤 위치에 있는지 파악할 수 있습니다.
4. 트랜스포머 인코더
트랜스포머 인코더는 멀티헤드 자가 주의 메커니즘(Multi-head Self-Attention)을 통해 패치 간의 관계를 학습합니다. 이 과정에서 각 패치의 정보를 종합하여 전체 이미지의 문맥을 파악하고, 최종적인 특성 벡터를 생성합니다.
비전 트랜스포머의 주요 특징
- CNN 없이 이미지 학습: ViT는 CNN 없이 트랜스포머 구조만으로 이미지를 학습합니다.
- 대규모 데이터셋에서 강력한 성능: ImageNet-21k 같은 대규모 데이터셋에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
- 글로벌 컨텍스트 학습: 패치 간의 관계를 학습하므로, 이미지의 전체 맥락을 더 잘 이해할 수 있습니다.
CNN과 ViT의 차이점
| 구분 | CNN | 비전 트랜스포머(ViT) |
|---|---|---|
| 이미지 처리 방식 | 컨볼루션 필터 사용 | 이미지 패치를 트랜스포머 입력 |
| 데이터 요구사항 | 소량의 데이터로도 가능 | 대규모 데이터셋 필요 |
| 정보 처리 방식 | 지역 정보 중심(local) | 글로벌 정보 중심(global) |
| 위치 인코딩 | 필요 없음 | 필요 (위치 인코딩 추가) |
비전 트랜스포머의 장점과 단점
장점
- 글로벌 시야 확보: CNN보다 더 넓은 문맥을 파악할 수 있습니다.
- 단순한 구조: CNN의 복잡한 계층 대신, 단순한 트랜스포머 구조로 높은 성능을 발휘합니다.
- 강력한 확장성: NLP와 비전 작업을 하나의 구조로 처리할 수 있습니다.
단점
- 대규모 데이터셋 필요: ViT는 CNN보다 더 많은 데이터가 필요합니다.
- 연산 비용 증가: 작은 데이터셋에서는 CNN보다 성능이 떨어질 수 있습니다.
비전 트랜스포머의 실제 활용 사례
- 의료 영상 분석: X-ray, CT, MRI 이미지 분석에 활용되어 진단 정확도를 높입니다.
- 자율주행 자동차: 차량 주변의 사물을 인식하고 환경을 이해하는 데 사용됩니다.
- 안면 인식: 보안 시스템에 적용되어 사람의 얼굴을 더 정밀하게 인식합니다.
- 산업 자동화: 공장의 생산 라인에서 불량품을 자동으로 식별하는 시스템에 활용됩니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. 비전 트랜스포머는 CNN을 완전히 대체할 수 있나요?
ViT는 대규모 데이터셋에서 CNN보다 뛰어난 성능을 보이지만, 소규모 데이터셋에서는 CNN이 더 효율적일 수 있습니다.
2. 비전 트랜스포머는 어떤 데이터셋에서 성능이 좋나요?
ImageNet-21k와 같은 대규모 데이터셋에서 높은 성능을 발휘합니다.
3. ViT의 한계는 무엇인가요?
소규모 데이터셋에서는 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있으며, 연산 비용이 높습니다.
4. ViT의 성능을 높이려면 어떻게 해야 하나요?
대규모 데이터셋으로 사전 학습(Pre-training)을 한 후 전이 학습(Transfer Learning)을 수행하는 방식이 자주 사용됩니다.