참고 로 , CNN ( Convolution Neural Network ) 기반 딥 러닝 분석 은 , 알려진 바 와 같이 image Data Processing , Object Detection 에 사용 되 는 딥 러닝 ( Deep Learning ) 모델 로서 , 기본 적 으로 가 중합 형식 의 convolution 연산 알고리즘 을 사용 하 며 , 데이터 의 input 에 가중치 를 이용 하 여 특징 벡터 들 을 찾아내 는 방식 이 다 . CNN 은 local 정보 를 이용 하 는데 공간 적 으로 인접 한 값 들 의 상관 관계 를 비 선형 필터 를 통해 추출 하 고 이런 필터 를 통하 여 local 의 특징 을 추출 한다 . CNN 모델 은 크 게 R - CNN ( Region - based CNN ) , SPPNet , Fast R - CNN , Faster R - CNN , Mask R - CNN 등 이 있 다 . CNN 구조 는 1980 년 Fukushima 의 Neocognitron 에 의해 처음 으로 그 개념 이 소개 되 었 으며 , 1998 년 LeCun 이 발표 한 역전 파 ( Backpropagation ) 알고리즘 을 통한 확률 적 경사 하강법 ( Stochastic gradient descent ) 이 CNN 을 학습 하 는 데 효과 적 임 을 입증 하 였으며 , 그 후 , Hinton 이 제안 한 ReLU 및 Dropout 기법 등 의 연구 를 통해 CNN 기반 영상 인식 연구 가 활성 화 되 었 다 . 특히 , 2012 년 Krizhevsky 의 연구 에서 는 대용량 데이터 셋 ( 예 를 들 어 , ImageNet ) 에 대해 Convolutional Neural Networks ( CNN ) 을 이용 하 여 영상 인식 문제 를 풀 었 는데 , 과거 의 수동 적 으로 디자인 된 특징 에 비해 많 은 성능 향상 을 가져왔 다 .