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 전달예를 들어, “오늘 날씨가…”라는 문장을 처리할 때, 앞 단어의 맥락을 참고해서 다음 단어..