Convolution Filters 

널리 사용되는 인공지능 방법론 중에는 합성곱 신경망(convolutional neural networks)이라는 모델이 있다. 분석하고자 하는 데이터는 일반적으로 작은 객체들의 집합으로 구성되어 있다. 예를 들어, 정원에 앉아 있는 강아지 이미지에는 강아지뿐 아니라 배경이 되는 하늘, 나무, 꽃, 잔디 등이 혼합되어 있다. 강아지 자체를 보더라도 눈, 코, 귀 입, 털 등 작은 객체들로 나눌 수 있다. 이 객체들을 구성하는 원 데이터 (이미지 픽셀)는 개별적으로 분석하기 보다는 하나의 새로운 객체로 취급하는 것이 더 효과적이다. 즉, 이미지의 각픽셀을 따로 분석하기보다는, 특정 객체를 구성하는 픽셀들을 하나의 단위로 묶어 분석하는 방식이 보다 효율적이라는 것이다. 예를 들어, 강아지 코를 이루고 있는 50개의 픽셀을 하나의 단위로 묶어 이를 강아지 이미지 예측에 활용하자는 아이디어가 합성곱 신경망의 핵심이다. 50개의 개별 픽셀을 하나로 묶기 위해 사용하는 기술이 합성곱 연산 (convolution)이다. 이는 원 이미지 (혹은 feature map)에 특정 사이즈의 필터를 적용하여 계산하는 과정이다. 구체적으로는 필터에 있는 값(가중치)과 그에 해당하는 feature map의 값을 개별적으로 곱한 후, 모두 더하는 방식으로 이루어진다. 일상에서 필터는 찌꺼기를 걸러내는데 사용된다. 찌꺼기를 거른다는 것은 핵심만을 추리기 위함이다. 핵심을 파악한다는 것은, 너저분하게 널려 있는 것 중에 버릴 것은 버리고 필요한 것은 정리하여 중요한 것에 집중할 수 있도록 돕는 일이다. 중요한 일에 집중하며 사는 것은 유한한 시간을 살아가는 우리 모두에게 꼭 필요한 일이다. 중요한 것은 그것이 결핍되었을 때 인지할 수 있다. 내 어릴 적 아버지가 장기 출장을 가신적이 있었다. 평소에는 아버지의 존재를 크게 느끼지 못했지만, 안 계시니 불편한 점이 한둘이 아니었다. 내 책상도 아버지가 며칠만 안 계시니 금방 지저분해졌다. 알고보니, 내 책상 위의 지우개 가루, 마시다만 물컵, 과자봉지, 휴지 조각을 아무도 모르게 치워주셨던 분이 아버지였다. 우리 인생에는 잡스러운 것들을 날려 보내고 정말 중요한 것만 남길 수 있는 “인생필터”가 필요하다. 다만 필터는 정기적으로 청소를 하지 않으면 막히기 때문에, 주기적인 청소가 반드시 필요하다.  

One of the most popular AI methodologies is convolutional neural networks. The data you want to analyze usually consists of a collection of small objects of interest. For example, an image of a puppy sitting in a garden contains not only the puppy, but also the sky, trees, flowers, and grass in the background. Even the dog itself can be broken down into smaller objects: eyes, nose, ears, mouth, fur, etc. The raw data (image pixels) that make up these objects are better treated as one new object rather than analyzed individually. In other words, rather than analyzing each pixel in the image separately, it is more efficient to analyze the pixels that make up a particular object as a unit. For example, the idea of lumping the 50 pixels that make up a dog's nose into a single unit and using it to predict a dog image is at the heart of convolutional neural networks. The technique used to group the 50 individual pixels together is called convolution. It is computed by applying a filter of a certain size to the original image (or feature map). Specifically, it works by multiplying the values (weights) in the filter and the corresponding values in the feature map individually, and then adding them all together. In everyday life, filters are used to filter out the dregs. To filter out the dross is to get to the point. To get to the point is to discard the clutter and organize what you need so that you can focus on what matters. Focusing on what's important is something we all need in our finite time. The key is to be able to recognize when it's lacking. When I was growing up, my father traveled for business trips. I didn't usually feel his presence much, but there were a lot of things I didn't like about his absence. My desk got messy after he was gone for just a few days. As it turns out, it was my dad who cleaned up the eraser powder, drinking cups, snack bags, and tissues on my desk without anyone noticing. We all need a “life filter” in our lives that allows us to let go of the clutter and keep what really matters. However, filters get clogged if they're not cleaned regularly, so periodic cleaning is essential. 

Seoung Bum Kim. All Rights Reserved. No part of this document may be cited or reproduced without permission.