Activity 17 CNN · 합성곱 신경망 체험
Convolutional Neural Network

AI는 이미지를
어떻게 이해할까?

CNN(합성곱 신경망)이 사진 속 사물을 인식하고,
배경을 분리하는 과정을 직접 체험해 보세요.

Activity 01
🔍
AI의 눈으로 세상 보기
— 사물 인식 체험
사진을 업로드하면 MobileNet CNN이 실시간으로 사물을 분류합니다. 각 층이 어떤 특징을 추출하는지 필터·피처맵과 함께 시각적으로 탐구해 보세요.
MobileNet v1 이미지 분류 피처맵 커널 시각화
Activity 02
✂️
AI가 배경을 지우는 법
— 배경 제거 체험
사진을 업로드하면 U-Net 기반 세그멘테이션 모델이 배경과 사물을 자동으로 분리합니다. 픽셀 단위로 물체를 인식하는 원리를 경험해 보세요.
세그멘테이션 U-Net 배경 제거 픽셀 분류
Step 01
합성곱 (Convolution)
커널(필터)이 이미지 위를 슬라이딩하며 엣지·색상·질감 같은 지역 패턴을 추출합니다.
Step 02
활성화 (ReLU)
음수 값을 0으로 제거해 비선형성을 추가하고, 의미 있는 특징만 다음 층으로 전달합니다.
Step 03
피처맵 (Feature Map)
층이 깊어질수록 추상적인 개념(귀, 바퀴, 윤곽선)을 나타내는 고차원 피처로 변환됩니다.
Step 04
분류 / 분할 (Output)
Softmax로 사물을 확률로 분류하거나, 픽셀마다 레이블을 붙여 배경·전경을 분리합니다.