RNN vs LSTM 구조 비교

RNN

텍스트, 음성, 시계열 데이터처럼 시간의 흐름이 있는 데이터를 처리할 때 자주 등장하는 인공지능 모델이 있습니다. 바로 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory)입니다. 두 모델은 모두 순차적인 정보를 잘 처리하지만, 구조와 성능 면에서 분명한 차이를 가지고 있어요. 이 글에서는 RNN과 LSTM의 구조적 차이, 장단점, 실제 활용 분야를 쉽고 이해하기 편한 방식으로 비교해드립니다.

✅ RNN이란?

RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 만들어진 순환 신경망입니다. 기존의 신경망은 입력을 한 번에 처리하지만, RNN은 이전 정보(기억)를 다음 단계로 전달</strong하며 학습합니다.

예를 들어, “오늘 날씨가…”라는 문장을 처리할 때, 앞 단어의 맥락을 참고해서 다음 단어를 예측하는 것이 RNN의 기본 원리예요.

✅ LSTM이란?

LSTM은 RNN의 단점인 장기기억 상실 문제(Gradient Vanishing)를 해결하기 위해 고안된 구조입니다. 정보를 잊을 것과 기억할 것을 스스로 조절할 수 있어요.

즉, RNN이 단기 기억에 강하다면, LSTM은 장기적인 문맥까지 이해할 수 있는 능력을 갖췄다고 볼 수 있어요.

✅ 구조 비교 표

구분	RNN	LSTM
기억 유지	짧은 시퀀스에 유리	장기 의존성까지 처리 가능
구조	단순한 순환 구조	게이트(입력, 삭제, 출력)가 존재
학습 안정성	기울기 소실 문제 발생 쉬움	기울기 보존 구조로 안정적
계산량	적음 (가볍다)	많음 (무거우나 정확함)
활용 예	간단한 시간 예측, 짧은 문장	언어 번역, 장문 생성, 음성 인식

✅ 쉽게 이해하는 비유

• RNN은 짧은 메모장을 가진 사람처럼, 앞 문장을 조금 기억하고 다음 문장을 이해하려고 합니다.
• LSTM은 중요한 내용은 따로 저장해두는 사람처럼, 오래전 내용도 잘 기억해서 문맥을 이해할 수 있어요.

✅ 실제 사용 사례

• RNN: 간단한 감정 분석, 주가 예측, 타이핑 보완
• LSTM: 뉴스 요약, 기계 번역, 음성 인식, 음악 생성

✅ 요약

• RNN은 순서 있는 데이터를 처리하는 기본 구조
• LSTM은 RNN의 단점을 개선한 고급 구조
• LSTM은 장기 기억 유지에 유리하고 더 정확함
• 각각의 장단점에 따라 사용 목적이 달라짐