RNN이란? – 순서를 기억하는 인공지능 모델

RNN이란? – 순서를 기억하는 인공지능 모델

RNN(Recurrent Neural Network)은 시간 순서가 중요한 데이터(시퀀스 데이터)를 처리하는 데 특화된 인공지능 모델입니다.
예를 들어, 문장, 음성, 주가, 센서 데이터처럼 이전 정보가 다음 결과에 영향을 주는 문제에서 사용됩니다.

쉽게 말하면, 이전 입력을 기억해두고 다음 입력을 이해하는 구조를 가진 신경망입니다.

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왜 필요한가요?

기존의 딥러닝 모델(CNN, MLP 등)은 각 입력을 독립적으로 처리합니다. 하지만 문장처럼 순서가 중요한 데이터는 앞의 정보가 뒤에 큰 영향을 줍니다.
이럴 때 RNN이 필요합니다. RNN은 이전 입력을 내부 상태로 기억하면서 다음 입력을 처리합니다.

예를 들어:

• 문장의 뜻을 이해하려면 앞 단어를 기억해야 한다.
• 음성 인식에서는 앞뒤 발음을 함께 고려해야 한다.
• 주가 예측은 과거 흐름을 기반으로 미래를 예측한다.

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예시로 쉽게 이해하기

문장 "I am happy"를 RNN이 처리한다고 가정해봅시다.

1. "I"가 입력되면, RNN은 이 단어를 기억합니다.
2. 다음으로 "am"이 입력되면, RNN은 "I"와 "am"을 함께 고려해서 처리합니다.
3. "happy"가 입력될 때는, 앞의 두 단어를 모두 고려해 이해합니다.

이처럼 RNN은 과거 정보를 저장하고 현재에 반영하는 모델입니다.

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RNN의 주요 특징

• 시퀀스(순차) 데이터를 처리할 수 있음
• 이전 정보를 기억하며 문맥을 이해
• NLP, 음성 인식, 시계열 예측 등 시간 기반 데이터에 강력

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RNN 구조 도식

입력 시퀀스:     x₀ → x₁ → x₂ → ...

RNN 흐름:

x₀ ──▶ [ h₀ ] ──▶ [ h₁ ] ──▶ [ h₂ ] ──▶ ...
            │         │         │
            ▼         ▼         ▼
           y₀        y₁        y₂

• xₜ: 시점별 입력
• hₜ: 은닉 상태(hidden state), 과거 정보 저장
• yₜ: 출력값

이 구조의 핵심은 RNN이 매 시점마다 이전 상태를 활용한다는 점입니다.

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코드 예시: PyTorch로 간단한 RNN 구현

import torch
import torch.nn as nn

# 입력 시퀀스 (시퀀스 길이=3, 배치=1, 입력 차원=5)
x = torch.randn(3, 1, 5)

# RNN 모델: 입력 5차원, 은닉 상태 4차원
rnn = nn.RNN(input_size=5, hidden_size=4, num_layers=1)

# 초기 은닉 상태
h0 = torch.zeros(1, 1, 4)

# 순전파
output, hn = rnn(x, h0)

print("출력 shape:", output.shape)  # (3, 1, 4)
print("마지막 hidden state:", hn.shape)  # (1, 1, 4)

이 코드는 3단어짜리 시퀀스를 입력으로 받아, 각 시점의 출력과 마지막 은닉 상태를 반환합니다.

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실제 적용 예: 주가 예측 흐름

시간:     t₁      t₂      t₃      t₄      t₅
입력:   100.0 → 101.2 → 99.8 → 102.5 → 104.0

RNN:         기억    →    예측    →    다음 예측 ...

이전 가격 정보를 기반으로 RNN이 다음 시점의 가격을 예측합니다.
즉, RNN은 시계열 데이터에 내재된 흐름을 학습할 수 있습니다.

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한계도 있습니다

• 장기 기억이 어렵다: 오래된 정보는 쉽게 사라집니다.
• 그래디언트 소실 문제: 긴 시퀀스를 처리하면 학습이 어려움
• 병렬 처리에 비효율적: 순차적으로 처리해야 해서 느릴 수 있음

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그래서 나온 개선 모델들

기본 RNN의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 구조가 나왔습니다:

• LSTM (Long Short-Term Memory)
  → 기억 셀과 게이트를 도입해 오래된 정보도 유지 가능

• GRU (Gated Recurrent Unit)
  → 구조는 간단하지만 LSTM과 비슷한 성능

이들은 현재 자연어 처리나 음성 인식 등에서 RNN보다 더 많이 사용됩니다.

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언제 사용하면 좋을까?

• 문장이나 음성처럼 순서가 중요한 데이터를 처리할 때
• 주가, 센서, 로그 데이터 같은 시계열 분석이 필요할 때
• 이전 상태에 따라 결과가 달라지는 문제를 다룰 때

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마무리 정리

RNN은 기억을 기반으로 순서를 처리하는 신경망 구조입니다.
문장, 음성, 숫자 등 시간에 따라 변화하는 모든 데이터에 적용할 수 있으며, LSTM, GRU 등으로 확장되며 현대 AI 시스템의 기초를 이루고 있습니다.