Vision Transformer(ViT)란?

서론

Vision AI 분야에서 최근 가장 많은 주목을 받는 기술 중 하나는 바로 Vision Transformer(ViT)입니다. 기존 컨볼루션 신경망(CNN)이 주류를 이뤄온 컴퓨터 비전 영역에 자연어처리(NLP)에서의 혁신적인 트랜스포머 구조를 도입하면서, ViT는 이미지 인식, 분할, 생성 등 다양한 작업에서 획기적인 성능 향상을 이끌고 있습니다.

본 포스팅에서는 ViT의 구조적 특징, 혁신적 배경, 핵심 기술 원리, 실제 도입 효과, 최신 연구 동향, 장단점 및 향후 비전에 이르기까지, 한 주제를 깊이 파고드는 형태로 체계적이고 전문적으로 정리합니다.

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1. Vision Transformer의 등장 배경

1.1. CNN에서 Transformer로

전통적인 컴퓨터 비전 분야의 성공은 대부분 CNN(Convolutional Neural Network)의 발전에 기반했습니다. CNN은 지역적 패턴을 효과적으로 추출하나, 이미지의 넓은 맥락(전역적 구조)을 포착하는 데에는 한계가 있습니다.

트랜스포머(Transformer)는 2017년 NLP 분야에서 ‘Attention is All You Need’ 논문으로 등장한 뒤, 자연어의 복잡한 관계를 효과적으로 처리할 수 있음을 입증했습니다. 이후, 2020년 Vision Transformer 논문은 이미지도 일련의 ‘패치 토큰’으로 보고, 트랜스포머 구조로 처리하면 전역적 정보 학습이 가능하다는 점을 밝혀냈습니다.

1.2. ViT 도입의 의미

ViT의 도입은 다음과 같은 세 가지 점에서 비전 AI 발전을 크게 앞당겼습니다.

• 이미지의 전역적 맥락을 한 번에 학습
• 병렬 연산 효율성 증가로 대규모 데이터 처리 용이
• 패치 기반 전처리 덕분에 다양한 입력 크기, 멀티모달 데이터에도 쉽게 확장 가능

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2. Vision Transformer 구조의 핵심 원리

2.1. 이미지 패칭 및 임베딩

1. 이미지 패칭(Patching)
   • 입력 이미지는 ( H \times W \times C ) 크기로, ( P \times P ) 크기의 비중첩 패치로 분할
   • 예) ( 224 \times 224 ) 이미지는 16x16 패치로 쪼개면 196개의 패치 생성
2. 패치 임베딩(Patch Embedding)
   • 각 패치를 1차원 벡터로 평탄화(flatten) 후, 학습 가능한 선형 계층(fully connected layer)으로 임베딩 벡터로 변환
   • 모든 패치는 동일 차원(예: 768차원) 토큰으로 변환됨

2.2. 위치 인코딩(Positional Encoding)

• 패치 순서 정보가 사라지므로, 패치별 위치 인코딩 벡터를 더함
• 위치 인코딩은 학습 가능하거나, 사인/코사인 함수를 활용한 고정 방식으로 구현됨
• 이를 통해 모델이 각 패치의 공간적 위치 관계를 이해할 수 있음

2.3. 트랜스포머 인코더(Transformer Encoder)

• Multi-Head Self-Attention: 패치 임베딩 간의 상호작용을 동시에 여러 관점에서 파악
  • 각 패치가 전체 이미지(전역 맥락) 관점에서 중요도를 계산
• Feed Forward Network(FFN): 비선형 변환을 추가로 거침
• Layer Normalization & Residual Connection: 학습 안정성 및 정보 손실 방지
• 전체 인코더 블록이 쌓여 심층적인 복합 패턴을 추출

2.4. CLS 토큰과 분류 헤드

• 분류(Classification) 작업을 위해 첫 입력에 특수 CLS 토큰 추가
• 최종 인코더의 CLS 토큰 출력은 전체 이미지를 대표하는 임베딩으로 사용, MLP Head를 통해 분류 결과 도출

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3. Vision Transformer의 실제 효과 및 최신 적용 동향

3.1. 대규모 데이터에서의 성능

• 대규모 데이터셋(ImageNet-21K, JFT-300M 등)에서 CNN 대비 우수한 성능
• 사전학습(Pre-training) 후, 다양한 다운스트림(Downstream) 태스크(분류, 객체 탐지, 세분화 등)에서 활용
• 의료 영상, 위성영상, 자율주행, 공장 비전 검사 등에 연구와 실 적용 확대

3.2. 데이터 효율성 및 확장성

• Self-Supervised Learning(자기지도학습)과 결합하여, “라벨이 부족한” 환경에서도 강력한 성능
• Fine-Tuning을 통해 특정 환경에 맞게 유연하게 조정 및 적용 가능

3.3. 변형 구조들

• Swin Transformer, Deit, Pyramid Vision Transformer 등 다양한 개선형 구조가 등장
• 영역적(local) 어텐션, 계층적 피처 구조, 메모리·연산 효율화 기법 도입

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4. Vision Transformer의 한계와 극복 방안

4.1. 한계

• 대규모 데이터 필요성: 기본 ViT는 작은 데이터셋에서 과적합(Overfitting) 위험이 높음
• 연산 및 메모리 요구: Dense Self-Attention 구조는 입력 이미지 크기 증가에 따라 메모리 사용량이 급증
• 로컬 정보 부족: Conv와 달리 세밀한 국소 피처 정보 파악이 다소 미흡, 초기 단계에서 정보 손실 가능

4.2. 극복 전략

• Hybrid Architecture: Conv와 Transformer 구조를 결합하여 장점만 활용 (CNN-Transformer Hybrid)
• Data-efficient Training: 데이터 증강, 전이학습, 자기지도 학습
• Local Attention: 전체 패치가 아닌, 인접 패치 위주 어텐션 연산 등 효율적 구조 개발

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5. Vision Transformer의 미래: 연구 및 산업 동향

• New Hardware Acceleration: ViT에 최적화된 GPU/TPU 등 특화 하드웨어의 활성화
• 멀티모달 통합: 텍스트+이미지, 영상+음성 등 비전 정보와 타 데이터의 통합 처리 연구
• 설명 가능한 AI(Explainable AI): ViT의 의사결정과정 해석/설명 기술(Header 기반 어텐션 맵 시각화 등)
• 경량화/엣지 컴퓨팅: MobileViT 등 소형·저전력 모델로 산업 현장, IoT 디바이스로 확장

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결론

Vision Transformer의 등장은 Vision AI 분야의 범위와 응용 가능성을 전례 없이 확장했다. ViT는 이미지의 전역적 구조 이해, 대규모 데이터 학습, 멀티태스크 확장성 등에서 탁월한 강점을 보여주고 있다. 앞으로도 ViT와 그 파생 모델들은 자율주행, 로보틱스, 의료 등 산업 전반에서 필수적 요소가 될 전망이다. 동시에, 대규모 데이터 요구, 실제 현장 적용 시의 효율성 문제 등 다양한 도전 과제도 함께 해결해 나가야 할 것이다.

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