어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism)
어텐션 메커니즘은 입력된 정보 중에서 중요한 부분에 ‘집중(attention)’하도록 설계된 신경망 정보 처리 시스템이다. 인간이 문장이나 이미지 속 핵심 요소에 주의를 기울이는 방식을 수학적으로 모델링하여, 기계가 방대한 데이터 속에서도 의미 있는 패턴을 찾아내도록 돕는다. 즉, 어텐션은 모든 정보를 동일하게 처리하지 않고 ‘가중치’를 부여해 중요한 정보에 더 큰 비중을 두는 지능적 선택 구조다.
Ⅰ. 개념과 등장 배경
어텐션 메커니즘은 순환 신경망(RNN)이 긴 문장을 처리할 때 앞부분의 정보를 잊는 한계를 극복하기 위해 2014년경 처음 제안되었다. 주로 기계 번역 분야에서, 입력 문장의 모든 단어를 동시에 고려하여 문맥을 이해하도록 고안된 방식이다. 이후 트랜스포머(Transformer) 아키텍처에서 핵심 요소로 채택되며, 현대 대규모 언어 모델(LLM)의 기반이 되었다.
Ⅱ. 작동 원리
어텐션의 핵심은 “모든 입력이 결과에 얼마나 중요한가?”를 수치화하는 것이다. 이를 위해 세 가지 요소가 사용된다.
- Query (Q) — 현재 처리 중인 단어 또는 입력의 ‘질문’ 역할.
- Key (K) — 다른 단어들이 가진 ‘특성’ 혹은 ‘맥락 정보’.
- Value (V) — 실제 전달할 정보의 내용.
모델은 Q와 K의 내적(dot product)을 통해 각 단어 간의 연관성을 계산하고, Softmax 함수를 이용해 가중치를 확률로 변환한다. 이후 각 Value에 가중치를 곱해 합산하면, 결과적으로 “어떤 단어가 문맥상 얼마나 중요한지”가 반영된 표현 벡터가 생성된다.
Ⅲ. 어텐션의 주요 유형
- ① Soft Attention — 모든 입력에 연속적인 가중치를 부여(가장 일반적인 형태).
- ② Hard Attention — 특정 입력만 선택적으로 집중(비연속적, 학습이 어려움).
- ③ Self-Attention — 같은 입력 내 요소들 간 관계를 학습(트랜스포머의 핵심 구조).
- ④ Multi-Head Attention — 여러 시점에서 병렬적으로 다양한 문맥을 파악.
Ⅳ. 의의와 영향
어텐션 메커니즘은 “AI가 문맥을 이해하는 방법”을 근본적으로 바꿔놓았다. 과거의 신경망이 고정된 순서대로 정보를 처리했다면, 어텐션은 데이터 전체를 한눈에 보고 의미적 연결을 학습할 수 있게 했다. 이 원리는 트랜스포머, BERT, GPT 등 현대 AI 모델의 핵심 토대가 되었으며, 언어 처리뿐 아니라 이미지 캡셔닝, 음성 인식, 비전 트랜스포머(ViT) 등 다양한 영역으로 확장되었다.
Ⅴ. 요약
어텐션은 단순한 계산 기법이 아니라, AI가 “무엇에 주목할 것인가”를 결정하게 하는 지능의 중심 구조이다. 트랜스포머의 성공 이후, 오늘날 대부분의 생성형 AI 시스템은 어텐션 메커니즘을 기반으로 설계된다.