[방송기술저널] 2012년 세계적 이미지 인식 경진대회인 ILSVRC(Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서는 토론토 대학의 슈퍼비전이 84%의 정답률을 보이면서 사람들을 놀라게 했다. 사진을 보고 컴퓨터가 그 사진이 무엇인지 맞히는 이 대회는, 이전까지 최고 정답률이 74%였다. 세계 최고의 연구자들이 정답률 74% 선에서 0.1%의 싸움을 하고 있었고 75%를 갱신하는 것이 모든 참가자의 목표였기에 84%라는 엄청난 기록에 경악할 수밖에 없었다. 이때 슈퍼비전에 사용된 딥러닝 알고리즘이 바로 CNN(Convolutional Neural Network)이다.
입력 데이터에서 특징을 추출하고 이를 조합해 판단하는 과정에서 컨볼루션 커널(Convolution Kernel)을 자동으로 만드는 것이 CNN의 핵심이다.
페이스북은 2017년 CNN을 사용한 번역 기술을 오픈소스로 공개하면서 경쟁사에 비해 9배 빠른 번역 속도를 가진다고 설명했다. 이전까지는 문장 오른쪽에서 왼쪽으로 왼쪽에서 오른쪽으로 한 단어씩 처리하는 방식이었으나, CNN에 기반을 둔 아키텍처는 서로 떨어져 있더라도 문장을 이해하는 데 도움이 되는 단어에 집중한다. 인간이 문맥을 이해하는 방식과 유사한 것이다.
