🧠 1. CNN의 핵심 연산, 직접 경험해보기이전 글에서 우리는 CNN(합성곱 신경망)의 기본 구조를 살펴봤다.오늘은 그 핵심인 합성곱(Convolution) 과 풀링(Pooling) 연산이 실제로 어떻게 작동하는지,직관적으로 이해할 수 있도록 예시와 함께 실습 형태로 알아본다.CNN의 강점은 이미지 속 특징을 자동으로 추출한다는 점이다.그 중심에 있는 합성곱과 풀링은 “이미지 속 중요한 부분만 뽑아내고 압축하는 과정”이다.🔹 2. 합성곱(Convolution) 연산의 원리합성곱은 이미지의 작은 영역(커널, kernel) 을 움직이며 특징을 추출하는 과정이다.커널은 일종의 작은 창(window)으로, 픽셀의 패턴을 탐색한다.예를 들어, 3×3 크기의 커널을 생각해보자.커널이 이미지 위를 한 칸씩 이동..
