📌 순환 신경망의 기본 개념과 활용

순환 신경망(Recurrent Neural Network)은 ‘순서(시퀀스; Sequence)’가 있는 데이터를 처리하는 데 특화된 인공신경망입니다. 가장 큰 특징은 ‘기억(Memory)’을 가지고 있다는 점입니다.

일반적인 신경망(Feed-Forward)은 입력된 데이터가 독립적이라고 가정합니다. 예를 들어, 고양이 사진을 골라낼 때(분류) 이전 사진이 고양이였는지 또는 강아지였는지는 중요하지 않습니다. 하지만 문장 번역, 대화 로그, 주가 예측 같은 문제에서는 이전 정보가 현재의 결과에 큰 영향을 미칩니다. 순환 신경망은 이전 시점의 정보가 이후에 영향을 주는 데이터를 모델링하는 데 활용됩니다.

일반적인 MLP¹ 나 CNN²은 입력을 한번에 보고 판단하지만, 순환 신경망은 이전 단계의 계산 결과(숨겨진 상태; Hidden State³)를 현재 단계의 입력과 함께 사용합니다. 즉, 이전 입력의 출력을 다음 입력의 ‘기억’으로 활용합니다.

기본 구조

순환 신경망의 기본 구조는 입력층, Hidden state를 공유하는 순환 연결(rings; 자기 자신으로 돌아오는 원형 화살표), 출력층으로 구성됩니다.

순환신경망의 구조를 시간축으로 펼치면, 각 시간 스텝(time step)마다 이전 상태를 피드백하여 장기 의존성(long-term dependency)⁴을 학습합니다.

LSTM 과 GRU

기본 RNN은 10~15단어가 넘어가는 긴 시퀀스(긴 문장 등)를 처리할 때 앞부분의 정보를 잊어버리는 ‘장기 의존성 문제(Vanishing Gradient)’⁵가 있습니다.

이를 해결하기 위해 실무에서는 주로 LSTM(Long Short-Term Memory)이나 GRU(Gated Recurrent Unit)라는 개선된 모델을 사용합니다.

• LSTM
  • 순환신경망 모델에 3개의 ‘게이트’ 구조를 넣어서 중요한 정보는 오래 기억하고, 덜 중요한 정보는 잊도록 설계한 모델입니다.
  • 20단어만 되어도 한계를 보이는 순환신경망과 달리, 1,000단어 길이의 초기 정보까지도 기억하여 처리합니다.
  • 챗봇, 주식 예측, 음성 인식, 고객 대화 분석에 사용합니다.
  • 셀 내부에 3개의 게이트가 존재합니다. 👇

게이트 이름	역할
Forget Gate (잊기)	예전에 저장했던 메모 중 필요 없는 건 지움
Input Gate (새로 쓰기)	지금 들어온 정보 중 중요한 것만 추가
Output Gate (내보내기)	현재 시점에 필요한 메모만 다음 단계로 전달

• GRU
  • LSTM보다 구조를 단순화시킨 가볍고 빠른 모델입니다.
  • 게이트를 2개로 줄이고 메모리 셀을 1개로 합쳤으면서도, 성능은 LSTM과 비슷하게 나옵니다.

게이트 이름	실제 역할
Update Gate (업데이트)	과거 메모를 얼마나 유지할지, + 새 정보를 얼마나 더할지 결정
Reset Gate (리셋)	과거 메모를 얼마나 무시할지 결정

• RNN, LSTM, GRU 비교

활용

RNN은 텍스트 생성, 시계열 예측 등 순차적 작업에 적합합니다.

• NLP(Natural Language Processing): 감성 분석, 기계 번역, 텍스트 생성, NER 등.
• 시계열: 수요 예측, 매출/트래픽 예측, 이탈 예측 등.
• 시그널: 센서 데이터(공장, IoT), 금융 시그널, 이상 탐지 등.

사례/비유

• Google의 음성 인식 시스템(Google Assistant): RNN(LSTM 기반)은 실시간 음성 시퀀스를 처리해 번역의 정확도를 20% 이상 향상시켰으며, 2025년 기준으로 다국어 지원을 통해 글로벌 사용자의 유지율을 높였습니다.
• 금융 분야) JPMorgan의 주식 가격 예측 모델에서 RNN은 과거 거래 데이터를 분석해 변동성 예측 오류를 18% 줄여 리스크 관리 비용을 절감했습니다.
• ‘메모장 노트’
  • 일반 신경망은 한 장의 종이에만 쓰지만, RNN은 이전 페이지의 내용을 메모장에 이어서 적으며 전체 이야기를 기억(하려고)합니다.
  • 그러나 긴 이야기(긴 시퀀스)에서 잊어버리는 문제(vanishing gradient)가 생기면, LSTM 또는 GRU 모델은 ‘북마크와 요약 기능’처럼 핵심만 기억해서 메모합니다.

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1. MLP(Multi-Layer Perception): [입력 → 여러 층의 완전 연결층 → 출력] 으로 이루어진 가장 기본적인 딥러닝 모델입니다. 모든 딥러닝 모델의 조상님이지요. 실무에서 데이터가 표(tabular) 형태이고, 피처가 50~100개 정도일 때, 빠르게 MVP를 만들어야 하거나 모델의 해석이 중요할 때 사용합니다. ↩︎
2. CNN(Convolutional Neural Network): 이미지나 공간적 데이터(예: 영상)처럼 ‘격자형’ 의 데이터를 처리하는 데 특화된 딥러닝 아키텍처로, 합성곱(convolution) 연산을 통해 선이나 모서리 등의 특징을 자동으로 추출합니다. 기본적으로 여러 층을 쌓아 고차원의 특징을 파악해내며, 인간의 시각 시스템처럼 부분부터 전체까지의 구조를 파악합니다. (자세히 알아보기 링크: 👉 ‘합성곱 신경망의 기본 개념과 활용’) ↩︎
3. Hidden State: 이를테면, RNN의 실시간 메모장입니다. 지금까지 본 문장 또는 시계열을 한 줄로 요약해두고, 다음 문장을 예측하는 데 사용합니다. 예를 들어 영화를 보며 내용을 실시간으로 메모할 때, 매 사건마다 이전 정보에 실시간 정보를 더해서(업데이트) 메모하는 것과 같습니다. ↩︎
4. 장기 의존성(Long-term Dependency): ‘문장 맨 앞에 나온 말이 문장 맨 끝에 나오는 말을 예측할 때 영향을 주는 것’ 입니다. 예를 들어 “프랑스어로 말하면 Je t’aime, 독일어로 Ich liebe dich, 영어로 I love you, 한국어로 ______” 라는 문장에서 마지막 공백에 들어갈 단어를 예측하려면, 맨 처음의 ‘프랑스어로…’ 를 ‘기억’해야 합니다. 이 때의 ‘기억하는 능력’을 장기 의존성이라 합니다. ↩︎
5. Vanishing Gradient: 초기의 기억(=오래된 기억)이 점점 희미해져서 거의 사라지는 현상입니다. 순환신경망이 긴 단어 또는 긴 시퀀스에서 초기의 정보를 학습하지 못하는 이유입니다. ↩︎