“이건 어떤 데이터를 쓰고, 어떤 모델 구조를 쓰며,
어떤 학습 방식에 속하는지”
들어가며
안녕하세요. AI 도입을 고민하는 실무자들과 함께 일하면서 느낀 점이 있어요. 기술적인 디테일을 모두 알 필요는 없지만, AI의 구조를 큰 그림으로 이해하고 있으면 훨씬 수월하게 논의할 수 있다는 거예요.
오늘은 AI를 처음 접하시는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록, AI의 핵심 구성 요소와 학습 방식을 정리해봤어요. 실제로 AI 프로젝트를 진행하면서 자주 마주치는 개념들을 중심으로 풀어보려고 해요.
AI가 정확히 뭔지부터 애매한데, 이 상태로 도입 논의를 해도 될까?
GPT, LLM, 딥러닝… 용어는 많은데 서로 어떤 관계인지 잘 모르겠다.우리 회사 일에 AI가 진짜 도움이 되는지, 아니면 ‘유행 따라가기’인지 어떻게 구분하지?
현장에서 기획자·개발자·디자이너 분들과 함께 일하면서 “AI를 도입하자”는 말이 나오지만 AI를 효율적으로 도입하기 위해서는 AI에 대한 실제적인 이해도가 필요해요.
그래서 이 글은 화려한 수식이나 논문 이야기가 아니라, 실무자가 실제로 의사결정을 할 수 있을 정도의 깊이로 AI의 기초 개념과 구조를 정리하는 데 초점을 맞췄습니다.
AI는 무엇인지
어떤 구성요소로 이루어져 있는지
어떤 방식으로 학습하는지
도입 전에 무엇을 반드시 체크해야 하는지
한 번에 큰 그림을 잡아보죠.
AI는 무엇인가?
왜 지금 AI가 중요한가? 산업별 변화 요약
그렇다면 “왜 지금” AI일까요?
핵심은 업무 방식 자체가 달라지고 있기 때문입니다.
공공행정
문서 자동 분류, 민원 응답 자동화, OCR 기반 디지털 전환
제조·품질
비전 AI를 활용한 불량 탐지, 설비 예지보전
유통·서비스
고객 상담 챗봇, 매출·재고 수요 예측, 개인화 추천
교육
학습 수준 진단, 개인별 맞춤 학습 경로 추천
의료·헬스케어
영상 판독 보조, 이상징후 모니터링, 병상·인력 배치 최적화
콘텐츠·미디어
텍스트·이미지·영상 생성, 자동 편집, 요약·하이라이트 추출
인공지능의 기본 정의와 등장 배경
AI(Artificial Intelligence)는 말 그대로 인공적인 지능입니다.
조금 더 구체적으로 말하면,
“데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고, 그 패턴을 이용해 새 입력에 대해 추론·예측·생성을 수행하는 시스템”
이라고 볼 수 있습니다.
초기의 인공지능은 사람이 직접 규칙을 만드는 방식이었습니다.
“이 조건이면 ○○를 출력해라”
“이 단어가 들어가면 스팸메일로 분류해라”
같은 식으로, 사람이 일종의 거대한 if-else 집합을 만드는 거죠.
이 방식은 규칙이 조금만 복잡해져도 유지보수 비용이 폭발한다는 문제가 있었습니다.
이 한계를 넘게 해 준 것이 바로 머신러닝과 딥러닝입니다.
더 이상 사람이 규칙을 만들지 않고
“정답이 붙은 데이터”를 대량으로 보여주면서
모델이 스스로 규칙을 찾아내도록 학습시키는 방식입니다.
컴퓨팅 자원(GPU), 데이터 축적, 알고리즘 발전이 한꺼번에 맞물리면서
오늘날 우리가 보는 GPT, Clova X 같은 초거대 언어모델(LLM)이 등장했습니다.
이 모델들은 더 이상 단순 분류기를 넘어서, 사람이 쓰는 자연어를 읽고 이해하고 생성하는 수준까지 올라왔습니다.
AI·머신러닝·딥러닝의 차이
현장에서 가장 헷갈리는 질문이 바로 이거죠.
“AI, 머신러닝, 딥러닝… 결국 다 같은 거 아니야?”
구조적으로 보면 다음과 같습니다.
AI
“지능적인 행동을 하는 모든 시스템”의 상위 개념
예: 규칙 기반 챗봇, 추천 시스템, 게임 AI, 로봇 제어 등
머신러닝(ML)
데이터를 이용해 규칙을 자동으로 학습하는 기술
예: 스팸 메일 분류, 가격 예측, 이미지 분류 등
딥러닝(DL)
인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 다층 신경망(Deep Neural Network) 기반의 머신러닝
이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 고차원 문제에 강함
관계로 그리면 이렇게 됩니다.
AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝
GPT, Clova X, Exaone, KoGPT, Gauss 등 우리가 요즘 자주 듣는 모델들은
모두 딥러닝 기반의 LLM이라고 이해하면 됩니다.
AI 작동 원리 이해하기: 데이터·모델·알고리즘 기초
AI의 핵심 구성요소 이해하기
AI를 기술적으로 깊게 공부하기 전에,
먼저 구성 요소 레벨에서 구조를 파악하는 것이 중요해요.
대부분의 AI 시스템은 아래 세 가지 축의 조합으로 설명할 수 있어요.
AI 작동 원리 이해하기: 데이터·모델·알고리즘 기초
데이터(Data)
모델(Model)
알고리즘(Algorithm)
이 세 가지만 제대로 이해해도 AI 도입 회의에서 나오는 대부분의 이야기의 핵심을 파악할 수 있을 거예요.
1) 데이터(Data) – 학습의 기반
AI에게 데이터는 "경험"이에요. 사람이 다양한 경험을 통해 패턴을 익히듯, AI는 데이터를 통해 세상을 배우게 되죠.
데이터는 크게 이렇게 구분할 수 있어요.
정형 데이터: 매출, 재고, 사용량처럼 숫자·표 형태
비정형 데이터: 문서, 이메일, 이미지, 음성, 영상 등
라벨(Label): 정답 정보 (예: 이 사진은 고양이, 이 메일은 스팸)
머신러닝과 딥러닝에서 데이터는 단순히 "자료"가 아니라 "모델이 세상을 인식할 수 있는 창(window)" 역할을 합니다. 데이터가 편향되면, 모델의 판단도 그대로 편향되죠.
현장에서 자주 보는 패턴은 이거예요.
"최신 모델이지만, 데이터가 오래된 자료일 때."
이 경우 아무리 좋은 모델을 써도 실제 성능이 기대만큼 나오지 않아요.
많은 AI 프로젝트가 여기서 좌초하더라고요.
2) 모델(Model) – 문제 해결 구조
모델은 입력을 받아 출력을 만드는 수학적 구조예요.
이미지가 들어오면 → 어떤 물체인지 분류
텍스트가 들어오면 → 감정을 분석
질문이 들어오면 → 답변을 생성
LLM, 비전 모델, 음성 모델 모두 이 "구조"의 종류가 다를 뿐이에요.
실무에서 중요한 질문은 이런 것들이에요.
"우리가 해결하려는 문제는 분류인가, 예측인가, 생성인가?"
"텍스트/이미지/표 중 어느 쪽이 핵심 데이터인가?"
"사전학습된 모델을 가져다 쓸지, 우리 도메인에 맞게 추가 학습(fine-tuning)을 할지?"
이 질문에 답할 수 있어야 "어떤 모델이 우리 업무에 맞는지"를 제대로 논의할 수 있어요.
3) 알고리즘(Algorithm) – 학습 방식의 규칙
알고리즘은 AI가 공부하는 방식이라고 보면 돼요. 사람으로 치면 "어떤 방식으로 공부할 것인가"를 정하는 거죠.
여기서 세 가지 개념이 등장하는데요. 솔직히 처음 들으면 어렵게 느껴질 수 있어요.
손실 함수(Loss Function)
AI가 문제를 풀었을 때 "얼마나 틀렸는지"를 점수로 매기는 거예요. 예를 들어 고양이 사진을 보고 "강아지"라고 답했다면 큰 감점을 받겠죠. 학습의 목표는 이 감점을 최대한 줄이는 거예요.
경사하강법(Gradient Descent)
손실 함수 점수를 조금씩 줄여나가는 방법이에요. 눈을 가리고 언덕에 서 있는데, 가장 낮은 지점으로 내려가야 한다고 상상해보세요. 발밑 경사를 느끼면서 한 걸음씩 내려가는 것처럼, AI도 "어느 쪽으로 가면 점수가 낮아질까?"를 계산하면서 조금씩 이동해요.
Optimizer(최적화 알고리즘)
"한 번에 얼마나 큰 걸음으로 움직일까?", "빠르게 갈까, 천천히 갈까?" 같은 세부 전략을 결정하는 거예요. SGD, Adam, RMSProp 같은 건 각각 다른 이동 전략이라고 보면 돼요.
이렇게만 설명하면 여전히 복잡하게 느껴질 수 있는데요. 실무자가 이 디테일을 모두 알 필요는 없어요. 다만 이 정도만 기억하면 충분해요.
"AI는 정답과의 차이를 줄이는 방향으로 수많은 파라미터를 조금씩 조정하며 학습한다."
이것만 이해해도 개발팀이나 외부 파트너와 "왜 학습이 오래 걸리나요?", "데이터가 더 필요한가요?", "비용이 왜 이렇게 나오죠?" 같은 대화를 할 때 훨씬 수월해져요.
[손실함수가 뭔가요? - 개발같은소리하네]
영상을 보면서 감을 잡아보면 이해하는데, 도움이 될 거예요.
[세.나.수] 가장 낮은 지점을 찾아라! 경사하강법]
#경사하강법 쉽게 설명하는 #숏츠 를 통해 감을 잡아봐요!
AI가 학습하는 방식 기초
AI 프로젝트를 진행하다 보면 "우리 업무에는 어떤 AI가 맞을까요?"라는 질문을 자주 받아요. 사실 이 질문에 답하려면 먼저 AI가 어떤 방식으로 학습하는지를 이해해야 해요.
왜냐하면 학습 방식에 따라 필요한 데이터가 완전히 다르거든요. 어떤 AI는 정답이 필요하고, 어떤 AI는 정답 없이도 학습할 수 있어요. 또 어떤 AI는 시행착오를 거치면서 스스로 배워나가죠.
그래서 "우리에게 어떤 데이터가 있는가?"와 "어떤 문제를 풀고 싶은가?"를 함께 고려해야 적합한 AI 학습 방식을 선택할 수 있어요.
지도학습 · 비지도학습 · 강화학습의 개념
대표적인 학습 방식은 세 가지예요.
1. 지도학습(Supervised Learning)
정답(label)이 있는 데이터로 학습하는 방식이에요. 예를 들어 "이 사진은 고양이(1), 이 사진은 강아지(0)" 같은 식이죠. 목표는 입력 → 정답을 최대한 정확하게 맞추는 함수를 찾는 거예요.
현장에서 많이 쓰이는 영역은 이런 게 있어요.
문서 분류, 스팸메일 탐지
OCR 인식 결과 보정
이탈 가능성 예측, 신용평가
품질 불량 여부 판단
2. 비지도학습(Unsupervised Learning)
정답(label) 없이 데이터의 구조·군집을 찾는 방식이에요. 예를 들어 고객을 구매 패턴에 따라 자동으로 군집화하는 거죠.
주요 활용 예시는 이래요.
고객 세그먼트 분류
이상치 탐지(평소와 다른 패턴 찾기)
차원 축소(시각화, 전처리)
3. 강화학습(Reinforcement Learning)
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상(reward)를 최대화하도록 학습하는 방식이에요. 바둑 AI, 광고 노출 전략, 로봇 제어 같은 곳에 쓰이죠.
생성형 AI에서도 RLHF(인간 피드백을 이용한 강화학습)처럼 강화학습 개념이 점점 더 많이 쓰이고 있어요.
마무리하며
이번 글에서는 AI의 작동 원리를 "데이터–모델–알고리즘–학습 방식" 관점에서 한 번에 조망해 봤어요.
이 정도 프레임만 머릿속에 잡혀 있으면, 앞으로 새로운 AI 기술이 나와도
💡
를 스스로 정리해 볼 수 있어요.
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