딥러닝 모델 간단 비교: RNN, LSTM, GRU, CNN, Transformer

딥러닝이 다양한 분야에 활용되면서 텍스트, 음성, 이미지, 시계열 데이터와 같이 시간적 흐름이나 공간적 패턴을 가진 데이터를 다루는 일이 많아졌습니다. 이러한 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다양한 신경망 구조들이 제안되었고, 각 모델은 목적과 특성에 따라 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.
 
이 글에서는 대표적인 딥러닝 모델인 RNN, LSTM, GRU, CNN, Transformer의 개념과 특징을 간단하게 정리해 보았습니다.
 
(내용 중 잘못된 부분이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.)

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RNN (Recurrent Neural Network)

시간 순서를 기억하는 기본 구조

 

RNN은 문장이나 음성처럼 순차적인 데이터를 처리하기 위해 고안된 구조입니다.
이전 단계의 출력을 현재 입력과 함께 처리함으로써, 시간에 따라 정보를 누적하고 기억할 수 있습니다.

x₁ → h₁ → y₁  
       ↓  
x₂ → h₂ → y₂  
       ↓  
x₃ → h₃ → y₃

• x₁, x₂, ... : 시점별 입력 데이터 (예: 단어)
• h₁, h₂, ... : 은닉 상태 (기억 역할)
• y₁, y₂, ... : 출력

RNN 한계점

• 문장이 길어질수록 이전 정보가 희미해지는 현상(gradient vanishing, 기울기 소실 문제) 발생
• 과거의 중요한 단어가 뒤로 갈수록 영향력을 잃음

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LSTM (Long Short-Term Memory)

RNN의 기억력 문제를 해결한 버전

 

LSTM은 RNN의 단점인 장기 기억 유지 문제를 해결하기 위해 등장한 구조입니다.
중요한 정보를 얼마나 오래 기억할지를 스스로 판단하는 구조를 갖고 있습니다.

 
LSTM 주요 구성 요소

• Input Gate: 새로 저장할 정보 결정
• Forget Gate: 잊을 정보를 결정
• Output Gate: 최종 출력할 정보 선택

LSTM은 이런 구조를 통해 긴 문맥이 필요한 기계 번역, 대화 모델 등에 널리 사용됩니다.

 
LSTM 단점

• 구조가 복잡하고, 계산량이 많아 학습 속도가 느림

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GRU (Gated Recurrent Unit)

LSTM을 좀 더 단순화한 구조

 

GRU는 LSTM과 유사한 목적을 가지되, 구조를 더 간단하게 만든 모델입니다.

• GRU에는 Update Gate와 Reset Gate 두 개만 있음
• 구조가 단순한 만큼 연산량이 적고 학습 속도 빠름
• 성능은 LSTM과 거의 비슷한 경우도 많음

GRU 주요 구성 요소

• Update Gate: 얼마나 과거를 유지할지 결정
• Reset Gate: 과거 정보를 얼마나 무시할지 결정

GRU 장점

• 연산량이 적고, 학습 속도가 빠름
• LSTM과 유사한 성능을 적은 비용으로 달성 가능

→ 실시간 예측, 모바일 환경 등에서 자주 사용됩니다.

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CNN (Convolutional Neural Network)

이미지나 패턴 인식에 최적화된 구조

 

RNN 계열이 시간 순서를 잘 처리한다면, CNN은 공간 구조가 중요한 데이터, 즉 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하는 데 특화된 모델입니다.
 

왜 이미지에 적합할까?

이미지는 수많은 픽셀로 이루어진 2차원 데이터입니다.
예를 들어 강아지 사진을 생각해 보면, 귀, 눈, 입 같은 특징들이 서로 일정한 공간적 관계를 가지며 배치되어 있습니다.
이런 특징은 단순히 어떤 픽셀이 어떤 값을 가지는지보다, 어디에 위치하고 있는지, 주변과 어떤 관계를 맺고 있는지가 더 중요합니다.
 

CNN은 어떻게 다를까?

CNN은 기존의 완전연결 신경망과 달리, 합성곱(Convolution) 연산을 통해 입력 데이터에서 국소적인 패턴(local feature)을 추출합니다.
CNN은 작은 필터를 이용해 이미지를 훑으며, 다음과 같은 특징을 추출합니다.

• 윤곽선(Edge)
• 색상 변화
• 특정 형태

이렇게 추출된 특징들은 점차 추상화되어 “강아지의 귀” → “ 강아지의 얼굴” → “강아지”처럼 더 큰 의미를 갖는 특징으로 발전하게 됩니다.
 

CNN 주요 구성 요소

• Convolution Layer: 작은 필터를 사용해 이미지에서 특징 추출
• ReLU (Activation Function): 비선형성을 부여해 복잡한 패턴을 학습
• Pooling Layer: 특징을 요약해 계산량을 줄이고 과적합 방지
• Fully Connected Layer: 추출된 특징을 기반으로 최종 분류 수행

CNN은 이미지뿐 아니라, 1D CNN 형태로 시계열 데이터나 문장 처리에도 응용됩니다. (예: 감정 분석, 문장 분류 등)
 

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Transformer

시퀀스를 병렬로 처리하고, 문맥을 더 잘 이해하는 구조

 

Transformer는 기존 RNN 기반 모델이 가진 순차 처리의 한계를 극복한 모델로, 오늘날 대부분의 대형 언어 모델(GPT, BERT 등)의 기반 구조입니다.

 

핵심 아이디어: Self-Attention → 모든 단어가 다른 단어들과 얼마나 중요한 관계를 가지는지 스스로 판단하자.

예시 문장: "The animal didn’t cross the street because it was too tired."
예시 문장에서 it(= animal)이 무엇을 의미하는지 이해하려면 전체 문장을 봐야 합니다.

하지만 Self-Attention은 각 단어가 문장 내 다른 모든 단어와의 연관성을 계산해, 전체 문맥을 이해할 수 있게 합니다.

 

Transformer 주요 구성 요소

1. Input Embedding + Positional Encoding: 단어 의미 + 순서 정보를 함께 입력
2. Multi-Head Attention: 다양한 관점에서 문맥을 동시에 파악
3. Feed-Forward Network: 각 단어 위치별로 정보 독립적으로 처리
4. Layer Normalization + Residual Connection: 정규화와 Residual Connection을 통해 안정적인 학습 지원

Transformer 장점

• 병렬 처리 가능 → 학습 속도 빠름
• 문장 길이가 길어도 문맥 이해가 뛰어남
• GPT, BERT, ChatGPT 등 최신 LLM 모두 Transformer 기반

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모델 비교 요약

모델	주요 특징	장점	단점	활용 분야
RNN	순차적 데이터 처리	구조 단순, 시간 흐름 반영	장기 의존성 학습 어려움 (기울기 소실)	텍스트, 음성
LSTM	장기 의존성 정보 기억 가능	긴 문맥 처리 가능, 기울기 소실 완화	구조 복잡, 느린 학습 속도	기계 번역, 챗봇
GRU	간소화된 LSTM 구조	빠른 학습, 효율적 메모리 사용	LSTM보다 표현력  다소 낮을 수 있음	음성 인식, 시계열 예측
CNN	지역적 특징 추출 (Convolution)	병렬 처리 용이, 이미지 처리에 최적화	시퀀스·문맥 정보 처리에 부적합	이미지 분류, 객체 탐지, 영상 처리
Transformer	Self-Attention 기반, 순서 정보 포함 가능	병렬 처리, 장기 의존성 학습에 탁월	구조 복잡, 계산량 많음	언어 모델, 문서 요약, 번역, 코드 생성

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마무리

데이터의 형태와 처리 목적에 따라 적절한 딥러닝 모델을 선택하는 것은 매우 중요합니다.

• 시퀀스 중심 데이터 → RNN, LSTM, GRU
• 공간 중심 데이터 → CNN
• 고성능 문맥 이해와 병렬 처리 → Transformer

요즘은 이 구조들을 조합하거나 변형하여 모델을 만드는 경우도 많습니다.
[예시] 유튜브 링크

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참고

Attention Is All You Need