GAN이란 무엇인가? - 인공지능 딥페이크 기술 알아보기

딥페이크 기술이 사회문제가 되고 있습니다. 인공지능 기술을 이용하여 주변 지인이나 유명인의 얼굴을 음란 사진이나 영상에 합성하여 마치 그 사람을 직접 찍은 것처럼 만들어내어 유포하고 있는데요. 기술의 발전이 꼭 좋은 방향으로 흘러가지는 않는 것 같습니다. 딥페이크 사진이나 영상을 만드는 데 사용하는 기술을 GAN이라는데 어떤 기술인지 정리해 보겠습니다.

 

 

GAN이란?

GAN이란 Generative Adversarial Network의 줄임 말로, 2014년 Ian Goodfellow에 의해 제안된 생성 모델로, 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 가집니다. 이러한 경쟁을 통해 GAN은 매우 사실적인 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있습니다.

 

GAN은 먼저 크게 두 가지 신경망으로 구성됩니다.

1. 생성자(Genenrator): 랜덤 노이즈를 입력받아 가짜 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 초기에는 생성된 데이터가 매우 부자연스럽지만, 학습을 거듭할수록 점점 더 진짜 같은 데이터를 생성하게 됩니다.
2. 판별자(Discriminator): 생성자가 생성한 가짜 데이터와 진짜 데이터를 구분하는 역할을 합니다. 판별자는 생성자가 만든 가짜 데이터를 가짜라고 판별하면 생성자는 더욱 진짜 같은 데이터를 만들도록 학습하고, 판별자가 진짜 데이터를 진짜라고 판별하면 판별자는 더욱 정확하게 가짜 데이터를 판별하도록 학습합니다.

 

이 두 신경망은 서로 경쟁하며 학습을 진행합니다. 생성자는 판별자를 속이기 위해 더욱 정교한 가짜 데이터를 만들려고 노력하고, 판별자는 생성자의 속임수를 간파하기 위해 더욱 정확하게 판별하려고 노력합니다. 이러한 경쟁을 통해 두 신경망은 점차 성능이 향상되고, 궁극적으로 생성자는 매우 사실적인 데이터를 생성할 수 있게 됩니다.

 

 

GAN 활용 분야

GAN이 활용되는 분야는 다양하지만 주로 다음과 같은 분야에 사용될 수 있습니다.

• 이미지 생성: 고해상도 이미지 생성, 스타일 변환, 이미지 복원 등 다양한 이미지 생성 작업에 활용됩니다.
• 영상 생성: 동영상 생성, 영상 스타일 변환 등에 활용됩니다.
• 음악 생성: 새로운 음악 스타일 생성, 음악 조성 등에 활용됩니다.
• 텍스트 생성: 자연어 처리 분야에서 텍스트 생성, 번역 등에 활용됩니다.
• 3D 모델 생성: 3D 모델 생성, 3D 객체 인식 등에 활용됩니다.

 

 

GAN의 현황 및 미래

GAN은 강력한 기술이지만, 여전히 해결해야 할 과제들이 존재합니다.

• 모델 붕괴: 학습 과정에서 모델이 붕괴되어 제대로 작동하지 않는 경우가 발생할 수 있습니다.
• 학습 불안정성: GAN은 학습이 불안정하고, 하이퍼파라미터 설정에 민감한 편입니다.
• 모드 붕괴: 생성된 데이터가 다양하지 못하고 특정한 모드에 집중되는 현상이 발생할 수 있습니다.

 

현재 많은 연구자들이 GAN의 한계점을 극복하고 더욱 안정적이고 효율적인 GAN 모델을 개발하기 위해 노력하고 있습니다. GAN은 앞으로도 딥러닝 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나로 자리매김할 것으로 예상됩니다.

 

맺음말

GAN을 잘 활용하면 영상 분야에서 양질의 콘텐츠를 생성해 내는데 도움을 주고, 큰 조직에서만 할 수 있었던 일을 개인이 할 수 있는 능력을 제공하는 도구가 될 것으로 생각됩니다. 콘텐츠를 생성하는 사람이라면 이 도구를 본인의 작업에 어떻게 활용할 수 있을지 테스트해 보면 좋을 것입니다. 인공 지능 분야에 관심 있는 투자자라면 GAN을 잘 활용하는 회사가 어디인지, 어떤 콘텐츠를 만들어 내는지 주목해서 보면 좋을 것 같습니다.

 

현재, 딥페이크 기술은 주로 사회문제를 일으키는 쪽에서 많이 언급되고 있지만, 생성형 AI로써 잘 활용될 수 있는 도구라는 것도 잊지 말고 기억하면 좋겠습니다.