RNN과 LSTM: 인공지능의 기억력

 

🧠 "기억하는 인공지능"이 필요할 때

우리는 대화를 할 때 앞의 말을 기억하면서 자연스럽게 이어갑니다. “나는 오늘 아침에…”라고 말하면, 다음에 나올 말은 “커피를 마셨다”일 가능성이 높죠. 이렇게 순서와 기억이 중요한 문제를 해결하는 데 쓰이는 기술이 바로 RNN과 LSTM입니다.

📌 RNN이란? (Recurrent Neural Network)

RNN은 시간의 흐름이 있는 데이터를 처리하는 순환 신경망 구조입니다.

✅ 작동 방식

RNN은 이전의 출력 결과를 기억해 다음 입력과 함께 처리합니다. 예를 들어 문장 생성이나 음성 인식처럼, 과거 데이터를 기억하면서 현재를 예측합니다.

📚 예시

• 문장 자동 완성
• 음성 인식
• 주가 예측
• 날씨 예보

⚠️ 한계

기억 유지 시간이 짧고, 학습 시 기울기 소실(Gradient Vanishing) 문제가 발생해 오래된 정보를 잊어버리기 쉽습니다.

📌 LSTM이란? (Long Short-Term Memory)

LSTM은 RNN의 단점인 기억력 부족을 해결한 장단기 기억 구조의 신경망입니다.

✅ 작동 방식

LSTM은 내부에 3가지 게이트 구조를 갖고 있어 정보를 선택적으로 기억하거나 잊는 것이 가능합니다.

• 입력 게이트: 새 정보를 얼마나 기억할지 결정
• 망각 게이트: 과거 정보를 얼마나 버릴지 결정
• 출력 게이트: 다음 단계로 무엇을 전달할지 결정

📚 예시

• 기계 번역 (예: 영어 → 한국어)
• 챗봇 대화 유지
• 감정 분석
• 음성 합성

🧾 RNN vs LSTM 비교표

항목	RNN	LSTM
구조	단순한 순환 구조	게이트 포함 복잡한 구조
기억 능력	짧은 기간만 유지	장기 기억 가능
학습 한계	기울기 소실 문제 발생	장기 의존성 문제 해결
적용 분야	단어 예측, 시퀀스 간단 분석	번역, 챗봇, 복잡한 문맥 처리
성능	빠르지만 한계 있음	느리지만 정확도 우수

🌟 요약 한 줄

RNN은 AI에게 기억력을 준 첫 번째 신경망이고, LSTM은 그 기억력을 강화한 똑똑한 후배입니다.

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