활성화 함수(Activation Function)란?

7월 30, 2026

활성화 함수(Activation Function)란?

AI는 언제 다음 뉴런으로 신호를 보낼까?

지난 글에서는 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 통해 AI가 어떤 정보를 중요하게 생각하는지 알아보았습니다.

하지만 아직 한 가지 과정이 남아 있습니다.

퍼셉트론이 정보를 계산했다고 해서 무조건 다음 퍼셉트론으로 전달하는 것은 아닙니다.

계산 결과를 보고

"이 정보는 전달할 가치가 있는가?"

를 한 번 더 판단합니다.

이 마지막 결정을 담당하는 것이 바로 활성화 함수(Activation Function)입니다.

이번 글에서는 활성화 함수가 왜 필요한지, 그리고 어떤 역할을 하는지 쉽게 알아보겠습니다.

모든 정보가 전달될 필요는 없습니다

회사에서 서류 심사를 한다고 생각해 보겠습니다.

지원자가 1,000명이라고 해서

모든 사람을 면접에 부르지는 않습니다.

먼저 일정 기준을 만족하는 사람만

다음 단계로 올라가게 됩니다.

AI도 비슷합니다.

퍼셉트론이 계산한 모든 결과를 다음 뉴런으로 보내면

불필요한 정보까지 계속 전달되어

학습 효율이 크게 떨어집니다.

그래서

"이 정보는 중요하다."

라고 판단되는 경우에만

다음 뉴런으로 신호를 전달합니다.

활성화 함수란?

활성화 함수는

계산 결과를 다음 뉴런으로 전달할지 결정하는 규칙입니다.

쉽게 말하면

AI 안에 있는 거름망이나 판단 스위치라고 생각하면 됩니다.

입력

↓

가중치 적용

↓

편향 적용

↓

활성화 함수

↓

다음 뉴런으로 전달

만약 계산 결과가 중요하지 않다면

신호를 전달하지 않을 수도 있습니다.

자동문과 비슷합니다

자동문은 사람이 충분히 가까이 왔을 때만 열립니다.

멀리 지나가는 사람이나

바람에는 반응하지 않습니다.

AI도 같습니다.

입력된 정보가 충분히 중요하다고 판단될 때만

다음 뉴런으로 신호를 보냅니다.

활성화 함수는

자동문의 센서처럼

"열 것인가?"

"그냥 있을 것인가?"

를 결정하는 역할을 합니다.

활성화 함수가 없다면?

만약 활성화 함수가 없다면

퍼셉트론은 계산한 모든 정보를

무조건 다음 뉴런으로 전달하게 됩니다.

그러면

중요한 정보와

불필요한 정보가

모두 섞여 전달됩니다.

결국 AI는

무엇이 중요한지 제대로 구분하기 어려워지고,

복잡한 문제를 해결하는 능력도 크게 떨어집니다.

즉,

활성화 함수는

필요한 정보만 통과시키는 필터 역할을 합니다.

활성화 함수를 정수기에 비유해 볼까요?

정수기는

물이 들어온다고 해서

바로 마실 수 있게 내보내지 않습니다.

먼저 필터를 거쳐

깨끗한 물만 통과시킵니다.

활성화 함수도 비슷합니다.

퍼셉트론에서 계산된 값 중

중요한 정보만 다음 뉴런으로 전달합니다.

대표적인 활성화 함수

AI에는 여러 종류의 활성화 함수가 있습니다.

모두 역할은 같지만

판단하는 방식이 조금씩 다릅니다.

① Sigmoid

초기 인공신경망에서 많이 사용된 함수입니다.

계산 결과를

0과 1 사이의 값으로 바꿔 줍니다.

예를 들어

0.95라면

"거의 확실하다."

0.10이라면

"가능성이 매우 낮다."

처럼 생각할 수 있습니다.

② ReLU

현재 딥러닝에서 가장 많이 사용되는 활성화 함수입니다.

ReLU는 매우 간단합니다.

0보다 작은 값은 모두 0
0보다 큰 값은 그대로 통과

즉,

중요하지 않은 정보는 버리고,

중요한 정보는 그대로 전달합니다.

간단하면서도 계산이 빨라

오늘날 대부분의 딥러닝 모델에서 사용됩니다.

왜 ReLU가 많이 사용될까?

ReLU는 구조가 매우 단순합니다.

복잡한 계산이 필요 없기 때문에

학습 속도가 빠르고

깊은 신경망에서도 안정적으로 동작합니다.

그래서 이미지 인식,

음성 인식,

생성형 AI 등

많은 딥러닝 모델에서 기본처럼 사용되고 있습니다.

물론 상황에 따라

다른 활성화 함수를 사용하는 경우도 있습니다.

활성화 함수는 교통신호와도 같습니다

도로에서는

모든 차량이 동시에 지나갈 수 없습니다.

신호등이

"지금은 지나가도 된다."

또는

"잠시 멈춰라."

를 결정합니다.

활성화 함수도 비슷합니다.

퍼셉트론에서 계산된 값이

충분히 의미 있다면

다음 뉴런으로 보내고,

그렇지 않다면

전달하지 않습니다.

즉,

활성화 함수는

AI 내부의 신호등이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.

한눈에 정리하기

개념	쉽게 말하면
가중치	정보의 중요도를 계산
편향	판단 기준을 조정
활성화 함수	신호를 전달할지 결정

즉,

가중치 = 얼마나 중요한가
편향 = 기준을 어디에 둘 것인가
활성화 함수 = 다음 단계로 보낼 것인가

라고 이해하면 됩니다.

마무리

활성화 함수는 퍼셉트론이 계산한 결과를 그대로 전달하지 않고,

정말 필요한 정보만 다음 뉴런으로 보내는 역할을 합니다.

이 덕분에 AI는 불필요한 정보를 줄이고,

복잡한 문제를 더 효율적으로 학습할 수 있습니다.

하지만 아직 한 가지 중요한 과정이 남아 있습니다.

AI가 틀린 답을 냈다면,

가중치는 어떻게 수정될까요?

그 비밀은 바로 역전파(Backpropagation)에 있습니다.

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