[01] - 딥러닝 문제 정의 및 구체화

 

딥러닝 모델을 개발할 때, 많은 사람들이 모델 설계나 데이터 처리에 집중하는 경향이 있습니다.

하지만, 문제 정의와 구체화 과정이 제대로 이루어지지 않으면 아무리 좋은 모델을 사용하더라도

원하는 성과를 얻기 어렵습니다.

 

이번 글에서는 딥러닝 프로젝트에서 문제를 정의하고 구체화하는 과정이 왜 중요한지,

그리고 이 단계가 프로젝트의 성공에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다.

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1. 문제 정의가 왜 중요한가?

문제를 정확하게 정의하는 것은 딥러닝 프로젝트의 첫걸음입니다.

문제를 제대로 이해하지 못하면 해결책 또한 엉뚱한 방향으로 갈 수 있기 때문입니다.

딥러닝은 일반적으로 데이터를 통해 학습하고 패턴을 찾아가는 과정이므로,

문제의 핵심을 파악하지 못하면 모델이 학습해야 할 목표가 불분명해집니다.

 

예를 들어, 자동차 이미지 분류 프로젝트를 생각해봅시다.

이 프로젝트의 목표가 "자동차를 분류한다"라고만 정의되어 있다면, 모델은 SUV와 세단을 구분할지, 아니면 트럭과 버스를 구분할지조차 명확하지 않습니다.

구체적인 목표가 설정되지 않으면 데이터 수집부터 모델 평가까지 모든 과정에서 혼란이 생길 수 있습니다.

문제 정의는 이런 혼란을 방지하고, 프로젝트의 모든 참여자가 같은 목표를 향해 나아가도록 도와줍니다.

 

 

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2. 구체화가 없으면 방향을 잃는다

문제를 구체화하는 과정이 없다면 프로젝트는 마치 나침반 없이 항해하는 배와 같습니다.

방향은 정해져 있지만, 그 과정에서 어디로 가야 할지 모를 수 있습니다.

• 입력과 출력 정의: 무엇이 입력으로 주어지고, 어떤 결과를 출력으로 얻고자 하는지 명확히 해야 합니다.
  예를 들어, 자동차 이미지 분류 문제에서 입력은 "자동차 이미지"이고 출력은 "차량 종류"가 됩니다.
• 데이터 분석: 사용할 데이터의 특성을 파악하고, 어떤 문제가 발생할 수 있는지 미리 예측합니다.
  데이터가 불균형하다면 이를 어떻게 해결할지 구체적으로 계획해야 합니다.
• 평가 지표: 단순히 정확도만을 사용할지, 아니면 F1-Score나 Recall 같은 추가적인 지표를 사용할지 결정하는 것도 이 단계에서 필요합니다. 예를 들어, 의료 이미지 분류에서는 낮은 Recall이 치명적일 수 있기 때문에 이를 고려한 평가 지표를 선택해야 합니다.

문제를 구체화하면 모델 설계나 데이터 전처리 같은 후속 작업이 훨씬 수월해집니다. 모델이 해결해야 할 문제를 명확히 알고, 그 문제를 해결하기 위한 최적의 방법을 찾는 과정에서 더 나은 의사결정을 할 수 있습니다.

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3. 구체적이지 않은 목표는 성과를 평가하기 어렵다

딥러닝 프로젝트에서 문제를 구체화하지 않으면 성과를 평가하는 기준이 모호해집니다.

예를 들어, "자동차 이미지를 잘 분류하는 것"이 목표라면, 성과를 어떻게 측정할 수 있을까요?

"잘"이라는 기준은 사람마다 다를 수 있기 때문에, 이를 구체적으로 정의해야 성과 평가가 명확해집니다.

 

프로젝트의 성과를 정확히 평가하려면, 정량적인 목표가 설정되어야 합니다. 이를 위해서는 프로젝트 초기부터 문제를 구체화하여 성과를 평가할 수 있는 명확한 지표를 설정해야 합니다. 이 과정에서 평가 지표(accuracy, F1-score 등)와 목표 성과(예: 90% 이상의 정확도)를 미리 정의하는 것이 필요합니다.

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4. 구체적인 문제 정의가 프로젝트의 성공 가능성을 높인다

문제 정의와 구체화 과정은 프로젝트의 성공 가능성을 결정짓는 중요한 요소입니다.

프로젝트가 어떤 방향으로 나아가야 할지 명확하게 알고,

구체적인 목표에 맞는 방법론을 적용하면 프로젝트의 리스크를 줄이고 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

 

예를 들어, 자율주행차를 위한 객체 탐지 모델을 개발한다고 할 때, "모든 객체를 탐지한다"는 막연한 목표보다는

"도로 위의 사람, 자전거, 자동차만을 탐지한다"는 명확한 목표가 있을 때,

모델 성능을 더욱 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

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문제정의는 질문을 던지는것에서 부터 시작

• 질문을 던지기전, 먼저 현재문제가 처한 상황을 인지합니다.(문제의배경)
• 그리고 현재 나의 상황과 환경을 인지합니다.(내가 알고 있는 지식,경험,회사의 지원 등)
• 데이터의 종류와 특수성을 보고 이로 인해 발생할수 있는 여러 상황들을 가정합니다.
• 입력데이터를 원하는 형태로 추론하기 위한 적절한 방법을 찾아서적용합니다.
• 이 프로세스의 결과가 올바르게 작동할지 확인할 수 있는 최적의 평가방식(EvaluationMetric)을 생각합니다.