퍼셉트론이란?

Ⅰ. 개념과 역사

퍼셉트론은 1957년 로젠블랫이 제안한 이진 분류 모델로, 입력 데이터에 가중치를 곱한 뒤 이를 합산해 특정 임계값을 넘으면 1, 아니면 0을 출력하는 단순한 구조를 가진다. 초기에는 패턴 인식 문제를 다룰 수 있는 혁신적 모델로 평가되었지만, 단층 퍼셉트론은 XOR 문제를 해결할 수 없다는 한계가 발견되며 1970년대 ‘AI 겨울’을 촉발한 주요 원인 중 하나로 기록된다. 이후 역전파(backpropagation)가 도입되면서 다층 퍼셉트론(MLP)이 부활하여, 오늘날 딥러닝의 기반이 되었다.

Ⅱ. 작동 원리

퍼셉트론은 가장 기본적인 형태의 신경망 연산을 수행한다. 입력 → 가중합 → 활성화 함수 → 출력의 흐름을 가진다.

1. ① 입력(Input) — 여러 입력 값 \(x_1, x_2, …, x_n\).
2. ② 가중합(Weighted Sum) — 각 입력에 가중치 \(w_i\)를 곱해 합산: z = Σ(wᵢxᵢ) + b
3. ③ 활성화 함수 — 단층 퍼셉트론에서는 주로 계단 함수(step function) 사용.
4. ④ 출력(Output) — 임계값(Threshold)을 기준으로 0 또는 1 출력.

Ⅲ. 퍼셉트론의 구성 요소

• 입력(Input) — 모델이 받아들이는 특징(feature) 값.
• 가중치(Weight) — 입력의 중요도를 조절하는 핵심 변수.
• 편향(Bias) — 활성화 기준점을 조정하는 값.
• 활성화 함수 — 출력 결정을 위한 함수.
• 출력(Output) — 0 또는 1 형태의 결과.

Ⅳ. 단층 퍼셉트론 vs 다층 퍼셉트론

• 단층 퍼셉트론 (Single-layer Perceptron) — XOR과 같은 비선형 문제를 해결할 수 없음.
• 다층 퍼셉트론 (MLP) — 은닉층 추가 + 역전파 알고리즘 도입으로 비선형 문제 해결 가능. 현대 딥러닝의 출발점이 되는 구조.

Ⅴ. 퍼셉트론의 응용 분야

단층 퍼셉트론은 매우 단순하지만, 신경망의 핵심 개념을 설명하는 데 중요한 역할을 한다. 다층 구조로 확장될 경우 다음과 같은 분야에서 활용된다.

• 이미지 분류(MLP 기반 초기 모델)
• 텍스트 분류(스팸 탐지, 감정 분석 등)
• 신호 처리 및 패턴 인식
• 딥러닝 모델의 기본 블록 구성

Ⅵ. 기술적 의의와 한계

퍼셉트론은 ‘기계가 학습할 수 있다’는 개념을 최초로 제시한 역사적·기술적 출발점이다. 하지만 단층 구조로는 비선형 문제(XOR 등)를 해결할 수 없다는 근본적 한계가 존재하며, 이를 통해 다층 신경망 연구가 촉발되었다. 오늘날 딥러닝에서 사용되는 신경망 구조는 모두 퍼셉트론 개념의 확장이라 할 수 있다.

Ⅶ. 요약

퍼셉트론은 데이터를 입력받아 가중치 연산을 수행한 뒤 활성화 함수를 통해 출력을 결정하는 가장 기초적인 형태의 인공 뉴런 모델이다. 단층 퍼셉트론만으로는 복잡한 문제를 해결하는 데 한계가 있지만, 이후 MLP·딥러닝·생성형 AI 등 현대 인공신경망 아키텍처가 발전하는 데 핵심적 개념적 기반을 제공한, 인공지능 역사에서 매우 중요한 출발점이다.