Attention Mechanism의 핵심 원리

Attention Mechanism

최근 자연어처리(NLP) 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나는 Attention Mechanism(어텐션 메커니즘)입니다. GPT, BERT, Transformer 같은 모델들의 핵심에도 바로 이 기술이 있죠. 어텐션은 말 그대로 “집중” 또는 “주의”를 기울이는 기술입니다. 이 글에서는 어텐션이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 인공지능에서 중요한지 비전공자도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해드릴게요.

✅ Attention Mechanism이란?

Attention Mechanism은 AI가 문장을 처리할 때 모든 단어를 똑같이 보지 않고, 중요한 단어에 더 집중하도록 만드는 기술입니다.

예를 들어 “나는 사과를 먹었는데, 그것은 달콤했다.”라는 문장에서 ‘그것’이 의미하는 것은 ‘사과’입니다. Attention이 있으면 AI는 ‘그것’이라는 단어를 볼 때, 문장의 앞부분인 ‘사과’에 주의를 집중하게 됩니다.

✅ 왜 필요한가요?

기존의 RNN, LSTM은 순서대로 단어를 처리하면서 먼 거리에 있는 단어 간의 관계를 잘 기억하지 못하는 단점이 있었어요. Attention은 이 한계를 극복해서 문장의 모든 단어를 동시에 살펴보고 중요한 부분을 강조할 수 있게 만들어줍니다.

✅ 작동 원리 요약

1. 입력된 문장 내 모든 단어 쌍 간의 유사도를 계산합니다.
2. 각 단어가 다른 단어에 얼마나 집중할지를 결정하는 ‘주의 점수(Attention Score)’를 구합니다.
3. 이 점수를 바탕으로 더 중요한 단어에 가중치를 줍니다.
4. 가중치가 적용된 정보를 이용해 다음 출력 값을 계산합니다.

✅ 쉽게 이해하는 비유

Attention Mechanism은 회의 중 중요한 발언에 귀를 기울이는 사람과 같아요.

• 모든 참석자의 말을 다 듣긴 하지만,
• 핵심적인 정보를 말하는 사람에게 더 집중합니다.
• 그 덕분에 전체 대화 흐름을 더 잘 이해할 수 있죠.

✅ Self-Attention이란?

Self-Attention은 Transformer에서 사용되는 형태로, 문장 내 단어들이 서로에게 얼마나 중요하게 작용하는지를 스스로 판단합니다.

즉, 문장 전체를 한 번에 보고 모든 단어 간의 관계를 계산해서 문맥을 더 깊이 있게 이해할 수 있게 해줍니다.

✅ 어텐션 구조 예시 (Transformer 기준)

구성 요소	설명
Query	현재 단어가 “무엇에 집중할까?”를 물음
Key	다른 단어들이 “내가 중요한지?”를 판단하는 기준
Value	실제로 전달되는 정보
Score	Query와 Key의 유사도 → 얼마나 집중할지 결정

✅ 활용 예시

• 기계 번역: 문장의 의미 단위 정확히 파악
• 문장 요약: 핵심 문장 선택 시 집중
• 문맥 이해: 질문에 대한 정답 위치 파악
• GPT/BERT 등: 거의 모든 대화형 AI에 필수 구조

✅ 요약

• Attention은 AI가 중요한 단어에 집중하게 만드는 기술
• 문장 전체를 비교하며 관계를 파악함
• RNN/LSTM보다 문맥 이해력이 훨씬 뛰어남
• Transformer 기반 모델의 핵심 구성 요소