GAN

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks), 미국영어식 발음은 '갠'에 가까움.

인공지능 구현 알고리즘 중 가장 최근에 나온 것으로 기존의 알고리즘들이 주로 데이터를 보고 분류를 하거나 예측을 하는 기능을 구현하는 목적으로 연구된 것에 비하여 GAN 알고리즘은 새로운 데이터를 생성하는 것을 목적으로 연구되었음.

컴퓨터 프로그램으로 새로운 데이터(이미지, 소리 등)를 생성하는 것은 어렵지 않으나 컴퓨터가 만든 것이 아닌 실재 존재하는 것처럼 보이게 만드는 것이 어려움.

이러한 어려움을 해결하기 위하여 2014년 Ian Goodfellow가 (논문) 발표한 알고리즘으로 만들어 내는 생성자 신경망(생성기)과 만들어 낸 것이 실재하는 것이 프로그램에 의해 만들어 진 것인 지 구별해내는 분류자 신경망을 함께 사용하여 훈련을 반복함으로써 생성자 신경망이 판별자 신경망(판별기)이 알아 내지 못하는 데이터를 만들어 낼 수 있는 모델을 만들어 내는 알고리즘.

Ian Goodfellow는 논문에서 GAN을 위조지폐 범과 위조 지폐를 식별하는 경찰(FMI)을 예로 들어서 위폐범과 경찰이 서로 적대적으로 경쟁을 하면서 위폐범의 실력이 향상되어 진폐와 구별이 어려운 위폐를 만들 수 있는 수준에 도달할 수 있다고 설명.

주로 응용되는 분야는 진짜같은 이미지나 음성을 만들어 내는 분야로

2017년 워싱턴대학교 연구팀은 영상 합성에 GAN을 적용하여 만든 ‘오바마 전 미국 대통령의 가짜 영상’

페이스북에서 개발한 Real-eye-opener : 눈을 감은 사진에 가짜 눈을 생성하여 눈을 뜨고 있는 사진으로 만들어주는 기술로, GAN을 통해 얼굴에 눈을 합성

사진을 고호의 그림풍으로 변환 <-> 고호의 그림을 사진으로 변환

말을 얼룩말로 변환 <-> 얼룩말을 말로 변환

계절 바꾸기

 

등등이 있습니다.

 

아래 사이트에 잘 설명되어 있습니다.

https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI.html

새로운 인공지능 기술 GAN ① - 스스로 학습하는 인공지능

https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI-2.html

새로운 인공지능 기술 GAN ② - GAN의 개념과 이해

 

https://www.samsungsds.com/global/ko/support/insights/Generative-adversarial-network-AI-3.html

새로운 인공지능 기술 GAN ③ - GAN의 활용 사례와 발전 방향