전기 변압기와 트랜스포머 AI 모델의 유사성과 차이점

‘트랜스포머’ 용어의 공통 사용 배경 및 비교

트랜스포머 용어의 의미와 배경

**‘트랜스포머’(Transformer)**라는 단어는 일반적으로 무언가를 변환시키는 것을 의미합니다. 어원적으로 이 단어는 라틴어 *“transformare”*에서 유래하여 “형태를 바꾸다”라는 뜻을 가지고 있습니다 . 이러한 기본 의미 때문에 전기 공학 장치인 변압기와 2017년에 등장한 AI 트랜스포머 모델 모두에 이 용어가 사용되었습니다. 두 경우 모두 입력을 받아 *다른 형태의 출력으로 “변환”*한다는 공통점이 있기 때문입니다. 전기 변압기는 전압/전류를 변환하고, AI 트랜스포머 모델은 데이터(예: 문장이나 특징 벡터)를 변환합니다.

전기 변압기(Transformer)의 작동 원리

전기 공학에서 변압기는 1차 회로의 교류 전력을 2차 회로로 전달하여 전압을 높이거나 낮추는 정지형(device) 장치입니다 . 변압기의 핵심 작동 원리는 전자기 유도입니다. 1차 코일에 교류 전압을 인가하면 교류 전류가 흐르면서 교류 자기장을 생성하고, 이 자기장이 철심을 통해 2차 코일에 전달되어 2차 측에 전압을 유도합니다 . 1차와 2차 코일 감은 수(턴 수)의 비율에 따라 2차측 전압이 결정되며, 이 비율로 전압을 승압 또는 강하하게 됩니다. 이상적인 경우 변압기는 에너지 손실 없이 동작하며 1차 전력과 2차 전력이 동일하게 유지되지만(전압이 올라가면 전류는 내려가는 등), 실제로는 코일의 저항 손실이나 철손 등으로 약간의 에너지 손실이 존재합니다. 요약하면, 변압기는 1차 회로의 교류 전력을 자기장으로 변환하여 2차 회로로 전달함으로써 전압과 전류의 수준을 변환하는 장치입니다 .

AI 트랜스포머 모델의 작동 원리

인공지능에서 트랜스포머 모델은 2017년 구글 연구진의 논문 〈Attention is All You Need〉에서 처음 제안된 딥러닝 신경망 구조입니다 . 이 모델은 RNN이나 CNN 없이 자기어텐션(self-attention) 메커니즘만으로 시퀀스 데이터를 처리하는 혁신적인 구조입니다 . 트랜스포머는 단어 시퀀스 같은 순차 데이터 내의 각 요소들 간 관계에 주목하여 문맥과 의미를 학습합니다 . 구체적으로, 어텐션 메커니즘을 통해 입력 문장의 단어들 중 어떤 부분이 다른 부분을 이해하는 데 중요하지를 가중치로 계산합니다. 각 단어(토큰)의 표현은 그 단어가 문맥에서 다른 단어들과 맺는 관계에 따라 가중합되어 업데이트됩니다 . 이렇게 다층 멀티-헤드 어텐션과 피드포워드 신경망으로 이루어진 인코더-디코더 구조를 통해, 트랜스포머 모델은 입력 시퀀스를 의미 있는 다른 형태의 출력 시퀀스로 변환합니다 . 예를 들어 번역 작업에서는 영어 문장 입력을 받아 어텐션으로 의미를 파악하고 대응되는 다른 언어 문장으로 변환해냅니다. 트랜스포머라는 이름처럼, **이 모델은 한 시퀀스(입력)를 다른 시퀀스(출력)로 효과적으로 “변환”**해주는 역할을 합니다.

작동 원리의 유사점 비교

전기 변압기와 AI 트랜스포머 모델은 이름뿐 아니라 개념적인 유사성이 몇 가지 있습니다:
• 입력을 출력으로 변환: 두 트랜스포머 모두 입력을 받아 출력을 만들어낸다는 점에서 “변환기”입니다. 변압기는 1차 전원의 전압/전류를 다른 수준으로 바꾸어 출력하고 , AI 트랜스포머는 입력 시퀀스를 다른 표현 형태로 바꾸어 (예: 번역된 문장이나 요약문 등) 출력합니다 . 즉, 본질적인 정보(전력 에너지나 문장 의미)를 유지하면서 형태만 변화시킨다는 공통점이 있습니다.
• 가중치에 따른 영향 분배: 전기 변압기에서는 1차-2차 코일 간 턴수 비율에 따라 출력 전압이 결정되는데, 이는 입력이 비례적인 가중치로 변환되는 것이라 볼 수 있습니다. 마찬가지로 트랜스포머 신경망에서는 어텐션 가중치에 따라 각 입력 요소가 출력 표현에 미치는 영향력이 결정됩니다 . 둘 다 적절한 가중 요소에 의해 입력의 각 부분이 출력에 반영된다는 유사한 개념이 존재합니다.
• 중간 매개를 통한 연결: 변압기는 전기적으로 직접 1차와 2차 회로가 연결되지 않고 **자기장(철심)**을 매개로 에너지를 전달합니다 . 이처럼 간접적인 상호작용으로 입력과 출력이 연결된다는 특징이 있습니다. 트랜스포머 모델에서도 입력과 출력이 직접 1대1 대응되는 것이 아니라 내부 어텐션 메커니즘과 은닉 표현 공간을 매개로 상호작용합니다. 예를 들어, 인코더-디코더 구조에서 인코더 출력 (맥락 벡터들)이 디코더에 전달되어 간접적으로 출력 생성에 기여합니다. 두 시스템 모두 매개체를 통해 정보나 영향을 전달하는 구조라고 볼 수 있습니다.
• 효율성과 혁신성: 변압기의 발명으로 전력 전달이 효율적으로 혁신되었듯이(장거리 전력 송전에 필수) , AI 트랜스포머의 등장으로 시퀀스 처리 문제가 효율적으로 개선되는 혁신을 가져왔습니다 . 트랜스포머 모델은 병렬 처리와 장기 의존관계 학습이 용이해져 이전 RNN 기반 모델들의 한계를 극복하였고, 이는 NLP 등 AI 분야의 **패러다임 전환을 이끈 “변환”**이라는 평가를 받습니다.

이러한 유사점들은 **“transformer”**라는 동일한 용어 사용을 더욱 정당화해줍니다. 즉, 두 경우 모두 어떤 형태의 변환을 수행하는 핵심 원리를 가졌기에 같은 용어로 불리게 된 것입니다.

트랜스포머 모델 이름의 유래와 의미

AI 트랜스포머 모델이 이런 이름을 갖게 된 이유는 위에서 언급한 “변환한다”는 개념에 있습니다. 논문에서 저자들은 이 모델을 **“시퀀스 변환(transduction)을 위한 새로운 간단한 네트워크 아키텍처”**로 소개하며 **“Transformer”**라고 명명하였습니다 . 즉, 번역이나 요약과 같이 한 시퀀스를 다른 시퀀스로 변환하는 작업에 특화된 모델이라는 의미가 담겨 있습니다.

또한 자기어텐션 매커니즘을 통해 입력과 출력이 같은 차원의 표현 공간에서 여러 단계의 변환을 거치는데, 이런 일련의 변환 과정 자체를 강조한 이름이라는 해석도 있습니다  . 모든 신경망이 입력을 출력으로 바꾸지만, 트랜스포머는 특히 입력과 출력 공간이 동일한 상태에서 반복적인 변환을 수행한다는 점에서 이 이름이 부여되었다는 견해입니다.

이와 별도로, “Transformer”라는 이름은 AI 분야의 지형을 바꿀 정도로 혁신적이었다는 평가와도 잘 어울립니다. 실제로 트랜스포머 모델은 등장 이후 자연어 처리에서 사실상의 표준이 되었고, GPT나 BERT와 같은 모델들을 탄생시키며 AI 발전을 견인했습니다  . 이런 맥락에서 트랜스포머는 단순히 데이터 변환기일 뿐 아니라 분야 자체를 변모시킨 존재로 그 이름값을 하고 있습니다. (한 커뮤니티 답변자는 “RNN, CNN과 비교하여 **딥러닝 아키텍처 지형을 변환(transform)**시켰기 때문에 이런 이름이 붙었다”는 농담 섞인 설명을 하기도 합니다 .)

정리하면, 트랜스포머 모델이라는 이름은 “입력 정보를 다른 표현으로 효과적으로 변환한다”는 직접적인 의미에서 유래하였고, 동시에 그 혁신적 위상 때문에 더욱 그 이름이 회자되었다고 볼 수 있습니다. 어원적으로도 어떤 것을 변환시키는 자라는 뜻이므로, 자연스럽게 선택된 용어라고 할 수 있습니다.

전기 변압기와 AI 트랜스포머의 차이점

두 “트랜스포머”는 이름과 일부 추상 개념을 공유할 뿐, 실제로는 완전히 다른 영역의 개념입니다. 다음에 그 차이점을 정리합니다:
• 물리적 장치 vs. 소프트웨어 모델: 전기 변압기는 금속 코어와 코일로 이루어진 물리적인 장치인 반면 , AI 트랜스포머는 수학적 연산으로 구현된 소프트웨어 알고리즘입니다. 하나는 전력 장비이고 다른 하나는 컴퓨터 내부의 신경망 모델이죠. 당연히 형태도 용도도 전혀 다릅니다 (한 NVIDIA 블로그에서는 “TV 위 로봇 장난감이나 전신주의 통(변압기)을 뜻하는 것이 아니다”라고 농담할 정도입니다 ).
• 적용 분야: 변압기는 전력 공학 분야에서 전기를 송전하거나 전자기기 내부에서 전압을 조정하는 데 쓰입니다. 반면 트랜스포머 신경망은 머신러닝/딥러닝 분야에서 언어 모델, 번역, 음성인식, 컴퓨터 비전 등 데이터 처리에 활용됩니다 . 서로 접목되는 부분이 없고, 한쪽은 에너지 변환, 다른 한쪽은 정보 변환입니다.
• 작동 원리의 구현: 변압기는 패러데이의 전자기 유도 법칙(1831년 발견)으로 설명되는 아날로그 물리 현상을 이용합니다 . 코일에 흐르는 교류 -> 자기장 -> 유도전압이라는 연속적인 전자기 프로세스죠. 반면 트랜스포머 모델은 행렬 연산과 소프트맥스 함수 등으로 이루어진 이산적인 수학 연산의 연속입니다. 데이터의 표현을 바꾸는 일련의 선형/비선형 변환으로 작동하며, 물리 법칙과는 직접적인 관련이 없습니다.
• 입력/출력 형태: 변압기의 입력과 출력은 **전기 에너지(교류 전압/전류)**이며, 출력은 입력과 같은 파형이지만 전압/전류 크기만 달라집니다. 트랜스포머 모델의 입력은 토큰 임베딩 등의 벡터 표현이고 출력 역시 벡터 또는 확률분포(최종적으로는 단어 시퀀스 등)로, **내용 자체(예: 문장 언어)**가 아예 달라질 수 있습니다. 즉 변압기는 동일한 종류의 물리량을 변환하고, 트랜스포머 모델은 데이터의 의미나 형태를 변환합니다.
• 시간/처리 방식: 변압기는 즉각적이고 연속적으로 동작하여 입력 신호가 들어오면 동시에 출력 신호가 생성됩니다. 트랜스포머 모델은 훈련 단계를 거쳐 학습된 후, 순차적인 계층 처리를 통해 출력이 생성됩니다. 실시간성에서는 둘 다 빠르게 작동할 수 있지만, 트랜스포머는 내부에 수많은 연산 단계를 거칩니다. 또한 변압기는 양방향(에너지 전달 방향을 바꾸면 승압->강압 전환 가능)인데, 트랜스포머 모델은 학습된 매핑 자체는 한 방향(입력→출력)으로 정의됩니다.
• 역사적 발전 경로: 변압기는 19세기 말(1880년대)에 전기공학의 산물로 등장하여 오늘날까지 전력 시스템의 필수 요소입니다 . 트랜스포머 신경망은 21세기 AI 연구의 산물로 2017년에 등장하여 불과 몇 년 만에 폭발적으로 발전하고 있는 최신 기술입니다 . 서로 등장한 시대도, 발전해온 맥락도 완전히 다릅니다.

以上와 같이, 전기 변압기와 AI 트랜스포머는 이름만 같을 뿐 개념과 쓰임은 전혀 다르다는 것을 알 수 있습니다. 다만 *“transformer”*라는 단어가 주는 *“변환기”*라는 이미지 덕분에 각각의 맥락에서 그 역할을 직관적으로 나타낼 수 있었고, 이는 결국 공통된 명칭 사용으로 이어졌습니다.

참고 자료 및 신뢰성 있는 출처
• Vaswani et al., 2017, “Attention Is All You Need” – 트랜스포머 모델을 처음 제안한 논문 . 이 논문에서 트랜스포머 아키텍처와 자기어텐션 메커니즘의 세부 내용, 기계번역 등에서의 성능 향상이 소개되어 있습니다.
• Nvidia Korea 블로그, “트랜스포머 모델이란 무엇인가?” – 트랜스포머의 개념과 활용을 한국어로 쉽게 설명한 자료  . 트랜스포머의 등장 배경과 중요성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 위키백과 변압기 항목 – 전기 변압기의 원리와 용도에 대한 신뢰성 있는 개요 . 변압기의 정의, 작동 원리(전자기 유도)와 역사적 맥락이 잘 정리되어 있습니다.
• 전기∙자기학 사이트, “변압기란 무엇이며 어떻게 작동하나요?” – 변압기의 작동 원리를 한글로 설명한 자료 . 1차 코일의 자기장이 2차 코일에 유도전압을 생성하는 과정을 상세히 다룹니다.
• Wiktionary 영영사전 Transformer 항목 – ‘transformer’ 용어의 일반적인 의미, 전기공학적 의미, 머신러닝 의미 등을 정의한 사전 . 어원과 다의어적인 쓰임을 파악하는 데 참고됩니다.

이처럼 다양한 참고문헌을 종합하면, 왜 동일한 용어가 두 분야에 쓰이는지 그리고 각 트랜스포머의 작동 원리와 차이를 명확히 이해할 수 있습니다.