최근 인공지능 분야의 급속도 발전으로 많은 분야에서 인공지능에 대한 교육과 활용을 중요하게 다루고 있습니다. 인공지능(AI) 분야에는 세부적으로는 LLM(대규모 언어 모델), NLP(자연어 처리), ML(기계 학습) 분야로 나뉩니다.
그 중 자연어 처리 기술은 컴퓨터의 언어는 0과 1로 이루어져 있지만 사람의 언어를 이해하기 위해서는 컴퓨터의 언어로 변환하여 인식하도록 하는 과정을 지원하는 작업을 처리합니다. 자연어 처리 기술을 통해 텍스트 분석, 음성 인식, 동시 통번역 기술 등 많은 제품의 개발을 통해 혁신적인 기술들이 출시되고 있습니다.
이번 포스팅에서는 NLP(자연어 처리) 기술에 대해서 발전 과정, 현업과 시장에서 사용되는 자연어 처리의 응용 사례, 한계점과 미래 전망에 대해서 자세하게 다루어 보도록 하겠습니다.
자연어 처리 NLP 기술의 발전 과정
1. 규칙 기반 접근법 적용 시도
사람의 언어 즉, 자연어를 처리하기 위한 처음의 시도는 규칙 기반 접근법을 적용하며 시작되었습니다. 사람의 언어에도 문법과 사용하는 단어의 연관성이 있다는 것을 파악하고 컴퓨터에게 이 규칙성을 찾도록 방법을 찾기 시작하였습니다.
규칙 기반 접근법을 통해 특정 언어에 문법과 단어 간의 규칙과 패턴을 정의하여 다른 테스트 데이터를 통해 분석하거나 생성하는 방식으로 연구를 시작합니다. 하지만 규칙 기반 접근법의 한계점은 언어의 복잡성과 시대에 따라 변화하는 문법과 신조어와 같은 새로 등장하는 단어를 반영하지 못하여 분석의 정확도에 문제가 발생합니다.
2. 통계적 방법과 기계 학습 ML 기술의 도입
규칙 기반 접근법으로 자연어 처리의 발달에 어려움을 겪을 시기인 1980~1990년대에 드디어 통계적 방법과 기계 학습(ML) 기술을 자연어 처리 기술에 도입하기 시작하면서 발전이 일어납니다.
새로운 기술의 도입으로 대규모 텍스트를 분석하는 방식이 가능해지며 언어 패턴을 찾는 기술이 정확해지고 이를 기반으로 만들어진 언어 모델의 정확도가 이전에 비하여 큰 비중으로 성능이 향상됩니다. 가장 성능을 향상시키는데 주요한 역할을 한 통계적 기법으로는 나이브 베이즈 분류기, 숨은 마르코프 모델 등이 있으며 이를 기반으로 텍스트 분류, 품사 구분과 같은 세부적 분야로 자연어 처리 분야가 확장됩니다.
3. 딥러닝과 신경망 모델의 도입
2010년을 기점으로 딥러닝 분야의 발전과 함께 자연어 처리 분야에도 신경망 모델이 도입되기 시작합니다. 신경망의 처리 성능을 기반으로 텍스트 데이터 간의 의미적 유사성을 수치화시키는 단어 임베딩 기술이 발전합니다.
신경망의 성능이 지속적으로 새로운 모델을 개발함에 따라 상승하며 LSTM, RNN, Transformer 모델의 등장으로 자연어 처리 기술은 함께 지속하여 상승하며 번역, 질의응답, 텍스트 생성의 분야에서는 사람의 능력을 따라가기 시작합니다.
4. 최신 인공지능 모델의 출현, ChatGPT, BERT
최근 몇 년간의 인공지능 모델은 새로 등장한 기업인 오픈AI의 ChatGPT와 구글의 BERT와 같은 모델을 기반으로 사람의 수준을 뛰어넘기 시작하였습니다.
인공지능 모델의 한계점이었던 학습 데이터의 양을 방대하고 무분별하게 학습시키기 시작하며 사전 학습을 거친 후 미세 조정(Fine-tuning) 과정을 거치자 , 사람의 지능에 근접한 성능을 보여주기 시작하며 NLP 기술의 최고 성능을 기록합니다.
이런 인공지능 모델을 기반으로 발전한 자연어 처리 기술은 텍스트 생성, 대화형 AI, 이미지 생성에서 탁월한 성능을 보고하며 검색 엔진, 음성 인식 분야 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.
자연어 처리 NLP 기술의 주요한 응용 사례
1. 음성 인식과 가상 비서
음성 인식은 자연어 처리 기술의 대표적 응용 분야로 스마트폰, 인공지능 스피커, 자동차 등에 탑재되어 사용되고 있습니다. 시중에 출시된 제품으로는 구글의 어시스턴트, 애플의 시리, 아마존의 알렉사와 같은 가상 비서 형태로 사용자의 음성을 분석하고 인식하여 명령을 처리하는 작업을 수행합니다. 이런 처리 과정에서 모델은 학습 데이터로 활용하여 자신의 성능을 지속적으로 높여서 더 많은 언어의 인식 성능을 높이도록 향상되고 있습니다.
2. 기계 번역
기계 번역 분야의 경우에는 구글의 번역기, 네이버의 번역기에 해당하는 시스템으로 트랜스포머 모델을 활용하여 문맥에 맞는 가장 정확한 최상의 번역 결과를 제공하는 서비스에 자연어 처리 기술을 적용하여 성능을 향상합니다. 특히, 딥러닝 기반의 모델은 모든 입력과 대규모 텍스트 데이터의 규칙 분석을 통해 높은 성능으로 이전의 통계적 기법 기반의 시스템에 비하여 더 정확한 번역을 제공한다는 차이점이 있습니다.
이런 번역 시스템을 통해 해외 비즈니스에 어려움을 겪던 사용자들을 지원하면서 많은 글로벌 비즈니스에 도움을 주고 있습니다.
3. 감정 분석과 텍스트 마이닝
감정 분석 분야는 소매 분야와 마케팅 분야에서 필수로 요구하는 기술로 자리 잡고 있습니다. 판매한 제품이나 호텔의 리뷰, 고객의 피드백, 소셜 미디어 댓글의 텍스트를 분석하여 긍정적인지, 부정적인지 분석하여 상품이나 서비스를 개선하는 과정에 자료로 사용합니다. 기업에서는 상품을 기획하거나 분석하기 위해 사전 작업으로 키워드나 타사의 브랜드 제품의 리뷰를 분석하여 소비자들의 반응을 모니터링하고, 이를 기반으로 전략을 수정하고 구체화하는 작업을 진행합니다.
텍스트 마이닝 기법의 경우에는 대규모 텍스트에서 핵심으로 분류되는 정보를 추출하는 기술로 의료, 법률, 금융 등 여러 분야에서 사용하고 있습니다.
자연어 처리 NLP 기술의 한계와 미래 전망
1. 자연어 처리 기술의 발전 한계점
인공지능 모델을 기반으로 자연어 처리 기술이 발전하였으나 역설적으로, 인공지능의 발전 한계로 인하여 발전이 부진할 가능성이 있습니다. 인공지능은 대규모 데이터를 학습하여 데이터 간의 패턴 분석을 통해 규칙을 찾으며 성능이 높아졌지만 점차 데이터가 부족해지며 성능에 대한 전망이 낮아지고 있습니다.
자연어 처리의 경우 많은 언어별로 변화하는 문법이나 단어의 연관관계를 지속적으로 업데이트하고 학습할 데이터가 필요하지만, 데이터가 부족할 경우 지금에 비하여 급속도로 발전은 불가능할 것으로 보입니다.
또한, 데이터가 많다고 성능의 무조건적인 향상은 기대하기 어렵습니다. 데이터를 기반으로 성능이 좌우되는 모델의 특성상 입력된 데이터를 기반으로 규칙을 찾기 때문에 학습하지 못한 경우의 데이터를 줄 경우에는 처리를 정확하게 못하는 한계점이 존재합니다.
2. 자연어 처리 기술의 미래 전망
이런 한계점을 해결할 세부적인 방법을 찾아 연구를 진행하고 자연어 처리 기술에 적용한다면 지금의 성능은 가볍게 넘을 것이며 앞으로는 통역사가 필요 없는 세상이 찾아오며 국가 간의 소통의 제한이 없어질 것으로 기대됩니다.
마치며
자연어 처리(NLP) 기술은 AI의 주요한 분야 중 하나로 이미 많은 분야에서 사회에 영향을 주기 시작하였습니다. 앞으로 어떤 분야까지 영역을 확장할지는 두고 봐야 하겠지만, 잠재력은 무궁무진하며 한계점만 해결한다면 인간 역사에 많은 부분이 바뀌는 전환점이 될 가능성이 높다고 생각됩니다.
이번 포스팅에서는 자연어 처리(NLP) 기술에 대해서 발전 과정, 활용 분야, 한계점과 미래 전망에 대해서 다루어 보았습니다. 다음 포스팅에서도 유익한 정보로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.