신경망(Neural Network) 구조 쉽게 설명

신경망 구조

인공지능의 핵심 기술 중 하나인 '신경망(Neural Network)'은 사람의 뇌를 본떠 만들어진 구조입니다. 하지만 이름 때문에 어렵고 복잡하게 느껴지는 경우가 많죠. 사실 신경망은 입력 → 처리 → 출력이라는 단순한 흐름으로 작동하며, 이를 반복하면서 스스로 똑똑해지는 시스템이에요. 이 글에서는 입문자도 이해할 수 있도록 신경망의 구조와 작동 원리를 아주 쉽게 풀어서 알려드릴게요.

✅ 신경망은 왜 '신경망'이라고 부를까?

사람의 뇌에는 수십억 개의 뉴런(신경세포)이 서로 연결되어 정보를 주고받습니다. 컴퓨터 세계에서 이 구조를 모방해 만든 것이 바로 인공 신경망(Artificial Neural Network)이에요.

각각의 뉴런은 정보를 받아들이고, 계산을 하고, 그 결과를 다음 뉴런에게 전달합니다. 이런 구조가 수백, 수천 개 겹겹이 쌓이면서 복잡한 문제도 풀 수 있게 되는 거죠.

✅ 신경망의 기본 구조는 어떻게 되어있을까?

층 이름	설명
입력층(Input Layer)	AI가 처음으로 데이터를 받아들이는 부분 (예: 이미지의 픽셀 값)
은닉층(Hidden Layer)	입력 데이터를 바탕으로 계산과 분석을 수행하는 중간 단계. 여러 층이 존재할 수 있음.
출력층(Output Layer)	AI의 최종 판단이 나오는 부분 (예: 고양이다, 개다)

✅ 각 층은 어떻게 작동하나요?

각 층에는 노드(Node) 또는 뉴런(Neuron)이라고 불리는 작은 단위들이 있어요. 이 노드들은 '가중치(Weight)'라는 값을 곱하고, '활성화 함수(Activation Function)'라는 과정을 거쳐 다음 층으로 정보를 전달해요.

예를 들어 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:

1. 입력층에서 숫자 데이터를 받음
2. 은닉층에서 여러 노드가 각각 계산을 수행
3. 가중치와 바이어스를 더한 후, 활성화 함수 적용
4. 출력층에서 최종 결과 도출 (예: 고양이 확률 93%)

✅ 쉽게 이해하는 비유

신경망을 학생들의 시험 준비로 비유할 수 있어요.

• 입력층: 교과서를 받는 단계
• 은닉층: 내용을 공부하고 요약하는 과정
• 출력층: 시험을 보고 점수를 받는 결과

학생이 반복해서 공부할수록 성적이 올라가듯, 신경망도 반복 학습을 통해 정확도가 높아집니다.

✅ 신경망은 어디에 쓰이나요?

• 얼굴 인식 (사진 속 사람 구분)
• 음성 인식 (말을 문자로 변환)
• 자동 번역 (언어 A → 언어 B)
• 자율주행차 (사물 인식 및 판단)
• 채팅 AI (문맥 이해 및 자연스러운 대화)

✅ 요약

• 신경망은 사람 뇌의 구조를 모방한 AI 시스템
• 입력층 → 은닉층 → 출력층의 구조로 작동
• 은닉층의 계산 결과가 정확도를 좌우
• 복잡한 데이터를 처리할 때 특히 유용
• AI의 핵심 기술 중 하나로, 다양한 분야에 활용