6-(2) 오토 인코더가 적용되기 적합한 상황에 대해 설명하고, 오토 인코더를 구성하는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 비교

🟢 6-(2). 오토 인코더가 적용되기 적합한 상황

🟡 AutoEncoder ?

[auto-] 혼자, 독자적으로, self, same

x ──▶ [Encoder] ──▶ z ──▶ [Decoder] ──▶ x'

🟡 오토인코더 적용사례

• 차원 축소 (Dimensionality Reduction) : x ➡ x
• 이상치 탐지 (Anomaly / Outlier Detection) : x ➡ x
• 노이즈 제거 (Denoising) : (x+N) ➡ x
• 생성 모델 (Generative Models) : x ➡ y

“오토인코더는 ‘데이터의 효율적인 표현(Representation) 학습‘을 위한 응용 사례다” Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R. (2006)

🟢 6-(2). 오토 인코더를 구성하는 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 각각의 개념과 차이점에 대해 설명하세요.

🟡 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)

x ──▶ [Encoder] ──▶ z ──▶ [Decoder] ──▶ y

목표: 입력 x로부터 어떤 출력 y를 생성

모델	인코더	디코더	목적
Autoencoder	CNN, MLP 등	CNN, MLP 등	입력 복원
U-Net	CNN	Upsampling CNN + Skip	이미지 segmentation
VAE	Probabilistic Encoder	Probabilistic Decoder	생성 모델
Transformer (ViT)	Multi-head Attention	MLP, Token projector 등	문장 생성, 번역
DALL·E / VQGAN	ViT or CNN	Transformer / CNN	이미지 생성
Denoising Diffusion AE	U-Net	Reverse process	노이즈 제거

인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조는 이제 특정 모델을 지칭하는 게 아니라, 딥러닝의 아주 근본적인 ‘아키텍처 패러다임(Architecture Paradigm) 이다. Ronneberger et al. (2015) “U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

🟢 예시 답안 (코드잇 제공)

AutoEncoder는 데이터를 압축하고 복원하는 과정에서 중요한 특징을 학습하는 데 적합하며, 다음과 같은 상황에서 활용됩니다.

• 먼저, 차원 축소 작업에 적합합니다. 고차원 데이터를 저차원으로 효율적으로 표현하여 분석하거나 시각화할 때 사용할 수 있습니다. 또한, 데이터에 포함된 잡음(노이즈)을 제거하고 원본 데이터를 복원하는 데 유용한 Denoising 작업에도 사용됩니다. 이상치 탐지에서도 AutoEncoder가 유용한데, 정상 데이터를 학습한 모델은 이상 데이터를 복원하기 어려워 이 차이를 기반으로 이상치를 탐지할 수 있습니다. 마지막으로, 생성 모델링에도 사용되며, 잠재 공간(latent space)을 활용해 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.
• AutoEncoder는 크게 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 압축하여 잠재 공간에 표현하는 역할을 합니다. 이 과정에서 입력 데이터의 중요한 특징만 추출하고, 불필요한 정보를 제거합니다. 예를 들어, 고차원 데이터에서 주요 패턴만 학습하는 역할을 합니다.
• 반대로 디코더는 잠재 공간에서 압축된 표현을 다시 원래 데이터로 복원하는 역할을 합니다. 디코더는 인코더가 학습한 특징을 기반으로 데이터의 세부 정보를 복원하며, 입력 데이터와 유사한 출력을 생성하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
• 인코더와 디코더의 차이점은 작업의 방향성입니다. 인코더는 데이터를 축소하고 특징을 학습하며, 디코더는 축소된 데이터를 기반으로 복원하는 작업을 수행합니다. 이 두 과정은 서로 연결되어 입력 데이터와 복원된 데이터 간의 차이를 최소화하는 것을 목표로 합니다