인헌동 개발자 필독! STATUS_FLOAT_INEXACT_RESULT 오류, 모르면 손해

부동소수점 오차, 왜 나만 겪는 일일까?

컴퓨터가 숫자를 저장하는 방식의 비밀

여러분, 컴퓨터가 숫자를 다루는 방식에 대해 깊이 생각해 본 적 있으신가요? 우리는 흔히 1 더하기 1 은 2, 0.1 더하기 0.2 는 0.3 이라고 당연하게 생각하지만, 컴퓨터 세상은 조금 다릅니다. 특히 소수점을 다루는 ‘부동소수점(Floating-Point)’ 방식은 우리가 생각하는 방식과 차이가 있어서 가끔 예상치 못한 결과를 보여줄 때가 있어요.

제가 처음 개발을 시작했을 때, 아주 간단한 계산에서 미묘한 오차가 생겨서 얼마나 당황했는지 모릅니다. 분명히 계산기에서는 딱 떨어지는 숫자인데, 제 프로그램에서는 엉뚱한 소수점 뒤자리가 붙어 나오는 거예요. 이게 마치 ‘나만 이런가?’ 싶었는데, 알고 보니 컴퓨터가 소수를 2 진수로 표현하는 과정에서 발생하는 지극히 자연스러운 현상이더라고요.

모든 10 진수 소수를 정확하게 2 진수로 표현할 수 없기 때문에 발생하는 일종의 ‘반올림’ 오류 같은 거죠. 예를 들어, 1/3 을 소수로 표현하면 0.3333… 하고 끝없이 이어지는 것처럼요.

컴퓨터는 제한된 메모리 안에 이 무한한 숫자를 담아야 하니, 어딘가에서 잘라낼 수밖에 없는 거랍니다. 그래서 이런 미세한 오차가 쌓이면 생각보다 큰 문제로 이어질 수 있다는 걸 깨달았죠. 정말이지, 컴퓨터의 세계는 알면 알수록 신기하고도 복잡한 것 같아요.

0.1 + 0.2 가 0.3 이 아닌 이유

제가 개발자 친구들과 얘기하다 보면 가장 흔하게 나오는 이야기가 바로 “0.1 + 0.2 가 0.3 이 아니라고?!” 하는 농담 섞인 푸념인데요. 실제로 많은 프로그래밍 언어에서 를 계산해보면 같은 결과가 나오는 경우가 많습니다. 처음에는 저도 눈을 비비고 다시 봤어요.

‘내가 뭘 잘못했지? 아니면 컴퓨터가 고장 났나?’ 하고 말이죠. 이게 바로 앞서 설명한 부동소수점의 한계 때문에 발생하는 대표적인 예시예요.

10 진수 0.1 이나 0.2 같은 숫자들은 2 진수로 정확하게 표현되지 않고 무한 소수가 됩니다. 컴퓨터는 이를 유한한 비트 수로 저장해야 하므로, 가장 가까운 근사치를 저장하게 되죠. 그렇게 근사치로 저장된 0.1 과 0.2 를 더하니, 결과 역시 우리가 기대하는 완벽한 0.3 이 아니라 미세한 오차가 포함된 숫자가 되는 것입니다.

이런 작은 차이가 실제 시스템, 특히 금융 거래처럼 정밀한 계산이 필요한 곳에서는 엄청난 문제로 이어질 수 있다는 걸 생각하면, 단순히 ‘오류 코드’ 하나로 치부할 일이 아니라는 걸 알 수 있습니다. 제가 이 사실을 처음 알았을 때의 충격은 정말 잊을 수 없어요. 개발자의 삶은 이런 예상치 못한 디테일과의 싸움인 것 같습니다.

개발자의 등골을 서늘하게 하는 ‘그것’의 정체

‘STATUS_FLOAT_INEXACT_RESULT’가 말하는 것

여러분, 혹시 라는 코드를 본 적 있으신가요? 이 친구는 우리가 작성한 프로그램에서 부동소수점 연산이 수행될 때, 결과가 정확하게 표현될 수 없어서 ‘반올림’이 발생했다는 사실을 알려주는 일종의 경고 메시지입니다. 저는 처음에 이 코드를 접했을 때, ‘오류’라는 단어 때문에 뭔가 심각한 문제가 발생한 줄 알고 등골이 오싹했어요.

하지만 자세히 들여다보니, 이 코드는 대부분의 경우 실제 프로그램의 ‘버그’를 의미하는 것은 아니더라고요. 말 그대로 “결과가 정확하지 않다”는 상태를 알려주는 것뿐이죠. 즉, 컴퓨터가 최선을 다해 계산했지만, 완벽한 10 진수 표현에는 도달하지 못했다는 뜻입니다.

마치 우리가 원주율 파이(π)를 3.14 로 근사해서 사용하는 것과 비슷하다고 생각하시면 이해하기 쉬울 거예요. 하지만 이 ‘오차’가 누적되면 큰 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 이 경고를 무시해서는 안 됩니다. 특히 과학 계산이나 공학 시뮬레이션, 그리고 무엇보다 돈과 직결되는 금융 시스템에서는 0.000001 같은 작은 차이가 어마어마한 손실을 초래할 수도 있으니까요.

이 코드를 마주했을 때 단순히 ‘넘어가자’가 아니라, ‘왜 이 오차가 발생했지?’ 하고 한 번 더 고민하는 자세가 정말 중요하다고 생각해요.

오류 코드지만 오류가 아닐 때

가 정말 흥미로운 지점은 바로 ‘오류 코드’의 형태를 띠고 있지만, 실제로는 심각한 오류가 아닐 때가 많다는 점입니다. 저도 한동안 이 코드를 볼 때마다 가슴을 졸였는데, 경험이 쌓이면서 이게 부동소수점 연산의 자연스러운 결과라는 것을 알게 되었어요. 즉, 시스템이 ‘어이, 연산 결과가 완벽하게 똑 떨어지진 않아!

조금의 오차는 있어!’ 하고 알려주는 친절한 경고 같은 거죠. 하지만 여기서 중요한 것은 ‘오류가 아니다’는 말을 ‘무시해도 된다’는 말로 오해해서는 안 된다는 겁니다. 금융 시스템에서 이 코드가 발생하는 걸 그냥 지나쳤다가, 나중에 고객 계좌에서 몇 원씩 미묘하게 차이가 나는 사태를 겪었다는 개발자 친구의 이야기는 아직도 제 머릿속에 생생합니다.

그 친구는 이 미세한 오차가 시스템 전반에 걸쳐 누적되면서 결국 큰 문제를 야기했다고 하더군요. 결국 이 코드는 우리에게 ‘너의 계산이 완벽하게 정밀하지는 않아. 괜찮은지 한 번 더 확인해봐!’라고 속삭이는 것과 같습니다.

개발자는 이 속삭임을 듣고, 해당 오차가 애플리케이션의 요구사항에 부합하는 허용 범위 내에 있는지, 아니면 더 정밀한 처리가 필요한지 판단해야 하는 중요한 순간을 맞이하게 되는 거죠. 이런 섬세한 판단이 바로 경험에서 나오는 전문성이라고 생각합니다.

내 코드, 오차를 줄이는 현실적인 방법들

정수형으로 계산하고 나중에 나누기

부동소수점 오차를 줄이는 가장 효과적이고 현실적인 방법 중 하나는 바로 ‘정수형(Integer)’을 활용하는 것입니다. 특히 금융 계산처럼 정확도가 생명인 분야에서는 이 방법이 거의 표준처럼 사용되죠. 예를 들어, 1,000.50 원과 500.25 원을 더해야 할 때, 직접 소수점으로 계산하는 대신 모든 금액을 ‘전’ 단위로 바꿔서 계산하는 겁니다.

즉, 1,000.50 원은 100,050 전으로, 500.25 원은 50,025 전으로 바꾸어 정수형으로 덧셈을 수행하고, 최종 결과에서 다시 100 으로 나누어 원 단위로 되돌리는 방식입니다. 이렇게 하면 소수점에서 발생할 수 있는 미묘한 오차를 원천적으로 차단할 수 있어요.

저도 처음에는 ‘이게 이렇게까지 해야 하나?’ 싶었는데, 실제로 적용해보니 훨씬 안정적이고 예측 가능한 결과를 얻을 수 있더군요. 물론, 마지막에 다시 나누는 과정에서 정밀도를 잃지 않도록 주의해야 하지만, 대부분의 경우에는 이 방법이 가장 직관적이고 안전합니다. 복잡한 소수점 연산이 많은 시스템이라면, 이런 방식의 전환을 진지하게 고려해보시는 것이 좋습니다.

제가 직접 해보니, 코드가 조금 길어질 수는 있어도 버그를 훨씬 줄일 수 있어서 결과적으로 개발 시간을 단축하는 효과까지 있었습니다.

정밀 계산 라이브러리 활용법

만약 여러분의 프로젝트가 정수형으로 모든 것을 처리하기 어렵거나, 소수점 이하 매우 정밀한 계산이 필수적이라면, ‘정밀 계산 라이브러리(Arbitrary-Precision Arithmetic Library)’를 활용하는 것이 현명한 선택입니다. 일반적인 부동소수점 타입(float, double)이 가지는 정밀도의 한계를 극복하기 위해, 이 라이브러리들은 훨씬 더 많은 비트를 사용하여 숫자를 표현하고 계산합니다.

예를 들어, 자바의 이나 파이썬의 모듈 같은 것들이죠. 이런 라이브러리들은 내부적으로 숫자를 문자열이나 정수 배열 형태로 저장하여 소수점 아래 무한대의 자릿수까지도 정확하게 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 제가 한 번 아주 복잡한 과학 시뮬레이션 프로젝트에 참여했을 때, 일반 로는 도저히 감당할 수 없는 미세한 오차 때문에 결과값이 계속 틀어지는 문제를 겪었어요.

그때 을 도입하면서 비로소 안정적인 결과를 얻을 수 있었죠. 물론, 일반 부동소수점 연산보다 속도가 느리다는 단점은 있지만, 정확성이 최우선인 경우에는 이만한 해결책이 없습니다. 어떤 라이브러리를 사용할지는 프로젝트의 언어와 특성에 따라 다르겠지만, ‘정확성’이 핵심이라면 꼭 검토해보시길 강력 추천합니다.

제가 직접 겪어본 바로는, 약간의 성능 저하를 감수하더라도 결과의 신뢰성을 확보하는 것이 장기적으로 훨씬 이득이더라고요.

반올림 정책, 제대로 알고 쓰자

부동소수점 오차를 관리하는 또 다른 중요한 부분은 바로 ‘반올림(Rounding)’ 정책을 제대로 이해하고 적용하는 것입니다. 단순히 같은 함수를 사용하는 것을 넘어, 어떤 상황에서 어떤 방식으로 반올림할지 명확하게 정의해야 하죠. 예를 들어, , , , , , , 등 다양한 반올림 모드가 존재합니다.

각 모드마다 양수와 음수를 처리하는 방식, 그리고 정확히 중간값(예: 2.5)을 처리하는 방식이 다르기 때문에, 우리 프로그램의 요구사항에 맞춰 신중하게 선택해야 합니다. 제가 과거에 쇼핑몰 프로젝트에서 금액 계산을 담당했을 때, 수많은 상품 가격과 할인율이 얽히면서 최종 결제 금액이 미묘하게 달라지는 문제가 발생한 적이 있었어요.

알고 보니 시스템 곳곳에서 제각각 다른 반올림 정책이 적용되고 있었던 거죠. 그때서야 모든 반올림 정책을 (소수점 첫째 자리에서 반올림하여 0.5 이상은 올림)으로 통일하고, 명시적으로 적용하자 비로소 문제가 해결되었습니다. 이처럼 반올림은 단순히 숫자를 잘라내는 행위가 아니라, 계산의 정밀도와 결과의 일관성을 결정하는 중요한 요소입니다.

단순히 ‘반올림’이라고 생각하지 마시고, 여러분의 애플리케이션에서 가장 적합한 반올림 모드가 무엇인지 꼭 확인하고 적용해 보세요. 작은 디테일 하나가 큰 차이를 만들 수 있답니다.

금융 앱부터 과학 계산까지, 정밀도가 중요한 이유

단 1 원의 오차가 불러올 나비효과

여러분, 단돈 1 원, 정말 사소하게 느껴지는 이 1 원이 금융 시스템에서는 엄청난 나비효과를 불러올 수 있다는 사실을 알고 계신가요? 제가 몸담았던 한 금융 서비스 개발팀에서 있었던 일인데, 아주 작은 부동소수점 오차가 누적되어 특정 계좌에서 소액의 불일치가 발견된 적이 있었습니다.

처음에는 워낙 작은 금액이라 대수롭지 않게 생각했지만, 이런 미세한 오차가 수십만, 수백만 개의 거래와 계좌에 걸쳐 반복되면서 그 규모가 눈덩이처럼 불어났고, 결국은 시스템 전체의 신뢰성에 큰 금이 가는 아찔한 상황까지 갈 뻔했어요. 금융 시스템에서 ‘정확성’은 단순히 기능의 문제가 아니라 ‘신뢰’와 직결되는 문제입니다.

고객들은 자신의 돈이 단 한 푼이라도 틀림없이 관리되기를 기대하죠. 만약 시스템이 1 원이라도 잘못 계산한다면, 고객들은 불안감을 느끼고 결국 그 서비스를 떠나게 될 것입니다. 즉, 부동소수점 오차는 단순히 계산의 문제가 아니라, 기업의 이미지와 직결되는 치명적인 위험 요소가 될 수 있다는 것을 직접 경험했습니다.

그렇기 때문에 금융 앱을 개발할 때는 항상 가장 높은 수준의 정밀도를 유지하기 위해 부단히 노력해야 해요.

생명을 좌우하는 과학 시뮬레이션의 정확성

금융 분야만큼이나 부동소수점의 정밀도가 중요한 곳이 바로 과학 시뮬레이션 분야입니다. 제가 알던 한 연구소에서는 신약 개발을 위한 분자 모델링 시뮬레이션을 진행하고 있었는데, 여기서 발생하는 미세한 계산 오차가 연구 결과에 치명적인 영향을 미칠 수 있다는 이야기를 들었어요.

예를 들어, 어떤 화합물의 결합 에너지를 계산하는데 소수점 몇째 자리에서 오차가 발생하면, 실제로는 효과가 없는 물질이 효과가 있다고 잘못 판단되거나, 반대로 중요한 발견이 무시될 수도 있다는 거죠. 더 나아가, 항공우주 분야나 의료 기기 제어 시스템처럼 인간의 생명과 직결되는 기술에서는 단 0.0001%의 오차도 용납되지 않습니다.

미사일 궤도 계산에 오차가 생기면 엉뚱한 곳으로 날아갈 수 있고, 의료 장비가 환자의 상태를 잘못 측정하면 돌이킬 수 없는 결과로 이어질 수도 있어요. 이런 이야기를 들을 때마다 개발자로서 어깨가 더 무거워지는 것을 느낍니다. 우리가 작성하는 코드 한 줄, 그 속에 담긴 계산의 정확성이 누군가의 생명과 직결될 수 있다는 사실을 잊지 말아야겠죠.

기술의 발전은 정밀도를 향한 끊임없는 탐구 없이는 불가능하다고 생각합니다.

혹시 내 실수? 부동소수점 문제를 미리 파악하는 팁

디버깅 중 플래그 확인하기

개발자들이 부동소수점 오차 때문에 머리를 싸매는 일은 생각보다 흔합니다. 하지만 이런 문제를 미리 파악하고 대응할 수 있는 방법들이 있죠. 그중 하나가 바로 디버깅(Debugging) 과정에서 ‘부동소수점 상태 플래그(Floating-Point Status Flags)’를 확인하는 것입니다.

대부분의 CPU에는 부동소수점 연산의 결과를 나타내는 특정 레지스터가 있는데, 여기에 와 같은 플래그들이 설정됩니다. 즉, 연산 결과가 부정확할 때 이 플래그가 ‘나 여기 있어!’ 하고 외치는 셈이죠. 제가 직접 개발했던 시스템에서 예상치 못한 계산 오류가 계속 발생했는데, 한참을 헤매다가 이 플래그를 확인하는 루틴을 추가하고 나서야 어느 부분에서 미세한 오차가 발생하고 있는지 정확히 찾아낼 수 있었습니다.

특정 연산 이후 이 플래그가 설정되는지 확인하면, 어디서부터 문제가 시작되었는지 역추적하는 데 큰 도움이 됩니다. 물론, 모든 언어나 환경에서 이 플래그에 직접 접근하기 쉬운 것은 아니지만, 언어별로 제공하는 부동소수점 상태 확인 함수나 라이브러리를 통해 간접적으로라도 확인하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

평소에 이런 디테일을 신경 쓰는 것이 고품질 소프트웨어를 만드는 비결이라고 저는 확신합니다.

테스트 코드 작성의 중요성

“테스트 코드가 밥 먹여준다”는 말이 개발자들 사이에서 우스갯소리처럼 통용되지만, 부동소수점 오차 문제에 있어서는 정말 진리 같은 말입니다. 제가 겪었던 수많은 오류들은 대부분 제대로 된 테스트 코드가 없었기 때문에 발생했어요. 특히 부동소수점 연산이 포함된 로직이라면, 반드시 ‘경계값(Boundary Case)’과 ‘예상 오차 범위(Acceptable Error Range)’를 고려한 테스트 케이스를 꼼꼼하게 작성해야 합니다.

예를 들어, 0.1 + 0.2 가 정확히 0.3 이 아닐 수 있다는 것을 인지하고 있다면, 대신 와 같이 특정 오차 범위() 내에서 두 값이 같은지 확인하는 방식을 사용해야 합니다. 이런 작은 차이가 테스트의 신뢰성을 크게 높여주죠. 또한, 여러 번의 연산이 누적될 때 오차가 얼마나 커지는지, 특정 입력값에서 문제가 발생하는지 등을 시나리오 기반으로 테스트하는 것도 중요합니다.

저도 처음에는 테스트 코드 작성하는 게 귀찮고 시간 낭비처럼 느껴졌지만, 결국 테스트 덕분에 숨어있는 버그들을 미리 발견하고, 출시 후 발생할 수 있는 치명적인 문제를 예방할 수 있었습니다. 지금은 아예 테스트 주도 개발(TDD) 방식을 선호할 정도로 테스트의 중요성을 깨달았습니다.

“이게 왜 이래?” 같은 고민, 이제는 안녕!

개발자의 자신감을 올려줄 오차 관리 노하우

부동소수점 오차, 처음에는 정말 골치 아프고 이해하기 어려운 문제처럼 느껴질 수 있습니다. 저도 그랬으니까요! 하지만 몇 번의 시행착오와 학습을 거치면서, 이 오차를 ‘관리’하는 노하우가 생기면 오히려 개발자로서의 자신감이 한층 더 올라간다는 것을 느꼈습니다.

단순히 오류 코드를 보고 당황하는 것이 아니라, ‘아, 이건 부동소수점 때문에 발생한 거겠군’ 하고 예측하고, 그에 맞는 해결책을 떠올릴 수 있게 되는 거죠. 예를 들어, 금융 계산이라면 정수형 변환을 떠올리고, 과학 시뮬레이션이라면 정밀 계산 라이브러리를 고려하는 식입니다.

이런 노하우는 하루아침에 생기는 것이 아니라, 여러분이 겪게 될 수많은 작은 ‘좌절’과 그것을 극복하는 과정에서 차곡차곡 쌓이는 경험의 산물입니다. 저도 수많은 밤을 새워가며 부동소수점 문제와 씨름했고, 그 덕분에 지금은 어떤 상황에서도 당황하지 않고 침착하게 대응할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다.

결국, 이 복잡한 부동소수점의 세계를 이해하고 다룰 줄 안다는 것은, 다른 개발자들과 차별화되는 여러분만의 특별한 강점이 될 수 있다고 생각합니다.

다음 프로젝트에서는 꼭 활용해볼 팁

자, 이제 여러분은 가 무엇인지, 그리고 부동소수점 오차가 왜 발생하며 어떻게 관리해야 하는지에 대해 저와 함께 깊이 있게 알아보셨습니다. 다음 프로젝트를 시작할 때, 아니면 지금 진행 중인 프로젝트를 점검할 때 오늘 제가 공유한 팁들을 꼭 한번 적용해보세요. 단순히 ‘코드’만 잘 짜는 것을 넘어, ‘숫자’가 컴퓨터 내부에서 어떻게 처리되는지에 대한 깊이 있는 이해는 여러분을 훨씬 더 유능한 개발자로 만들어 줄 것입니다.

특히 중요도가 높은 계산 로직을 다룰 때는 항상 ‘오차가 발생할 가능성’을 염두에 두고 설계하는 것이 중요합니다. 정수형 변환, 정밀 계산 라이브러리 사용, 명확한 반올림 정책 설정, 그리고 꼼꼼한 테스트 코드 작성까지, 이 모든 것들이 완벽한 프로그램을 만드는 데 필수적인 요소들입니다.

저 역시 다음번에는 어떤 새로운 문제가 저를 기다리고 있을지 알 수 없지만, 오늘 여러분과 나눈 이야기들을 바탕으로 또다시 성장해나갈 것입니다. 우리 모두 함께 더 나은 소프트웨어 세상을 만들어나가길 기대합니다!

구분	부동소수점 오차 발생 원인	대표적인 해결 전략
개념 이해 부족	컴퓨터의 2 진수 소수 표현 한계	부동소수점 표준(IEEE 754) 학습
정밀도 부족	float, double 타입의 유한한 비트 수	정수형 변환 (예: 100 배 하여 전 단위 계산)
오차 누적	미세한 오차가 반복 연산으로 커짐	정밀 계산 라이브러리 (예: BigDecimal) 사용
반올림 오류	명확하지 않은 반올림 정책 적용	명시적인 반올림 모드 (예: HALF_UP) 설정
검증 부족	테스트 케이스의 부재 또는 미흡	오차 범위를 고려한 테스트 코드 작성

글을 마치며

오늘은 컴퓨터가 숫자를 다루는 방식, 특히 부동소수점 오차라는 조금은 어려운 주제에 대해 함께 이야기 나눠봤습니다. 처음엔 낯설고 복잡하게 느껴질 수 있지만, 개발자라면 반드시 이해하고 넘어가야 할 중요한 개념이죠. 이 미묘한 오차들이 때로는 우리 눈에 보이지 않는 곳에서 커다란 문제를 일으킬 수 있다는 사실을 잊지 않으셨으면 좋겠습니다. 오늘 나눈 이야기들이 여러분의 다음 프로젝트에서 예상치 못한 오류를 예방하고, 더욱 견고하고 신뢰성 높은 프로그램을 만드는 데 작은 도움이 되기를 진심으로 바랍니다. 우리 모두 함께 성장하는 개발자가 되자고요!

알아두면 쓸모 있는 정보

여러분, 부동소수점 오차는 피할 수 없는 현실이지만, 현명하게 대처할 방법은 많습니다. 제가 경험하며 깨달은 몇 가지 유용한 팁들을 정리해 보았습니다. 이런 부분들을 잘 알고 적용한다면, 여러분의 코드 또한 더욱 견고해질 거예요.

1. 부동소수점 오차의 근본 원리 이해하기: 컴퓨터가 10 진수 소수를 2 진수로 변환할 때 발생하는 근본적인 한계 때문에 오차가 생긴다는 점을 명확히 인지하는 것이 중요합니다. 단순히 ‘오류’가 아니라 시스템의 작동 방식이라는 점을 받아들이면 해결책을 찾기 쉬워집니다.

2. 정수형 변환을 통한 정확성 확보: 특히 금융 계산처럼 단 1 원의 오차도 용납되지 않는 상황에서는, 모든 금액을 최소 단위(예: ‘전’ 또는 ‘센트’)의 정수형으로 변환하여 계산한 후 마지막에 다시 소수점으로 되돌리는 방식이 가장 안전하고 보편적인 해결책입니다. 이렇게 하면 2 진수 변환 과정의 오차를 원천 차단할 수 있습니다.

3. 정밀 계산 라이브러리 활용: 자바의 이나 파이썬의 모듈과 같이 높은 정밀도를 지원하는 라이브러리들은 내부적으로 더 많은 비트를 사용하여 숫자를 표현하므로, 일반 나 타입으로는 감당하기 어려운 매우 복잡하고 정밀한 계산에 적합합니다. 다만, 일반 부동소수점 연산보다 처리 속도가 느릴 수 있으니, 성능과 정확성 사이의 균형을 고려하여 적용해야 합니다.

4. 명확하고 일관된 반올림 정책 수립: 프로그램 내에서 숫자를 반올림해야 할 경우, , 등 특정 반올림 모드를 명시적으로 지정하고, 이를 전체 시스템에 걸쳐 일관되게 적용하는 것이 중요합니다. 불분명하거나 제각각인 반올림 정책은 예상치 못한 오류를 유발할 수 있습니다.

5. 오차 범위를 고려한 테스트 코드 작성: 부동소수점 연산을 포함하는 로직에는 반드시 ‘허용 오차 범위(epsilon)’를 설정하여 테스트 코드를 작성해야 합니다. 와 같이 두 값이 특정 오차 범위 내에서 같은지 확인하는 방식으로, 미세한 오차 때문에 테스트가 실패하는 것을 방지하고 신뢰도를 높일 수 있습니다.

중요 사항 정리

부동소수점 오차는 컴퓨터가 10 진수 소수를 2 진수로 표현하는 과정에서 발생하는 피할 수 없는 현상입니다. 이는 와 같은 코드로 우리에게 알려지며, 단순한 오류가 아닌 ‘근사치’ 결과라는 의미를 가집니다. 개발자는 이 오차의 존재를 인지하고, 애플리케이션의 특성에 맞는 적절한 전략을 통해 관리해야 합니다. 금융 시스템에서는 단 1 원의 오차가 큰 신뢰 문제로 이어질 수 있고, 과학 시뮬레이션에서는 연구 결과의 정확성을 좌우할 수 있음을 명심해야 합니다.

오차를 줄이는 현실적인 방법으로는 모든 계산을 정수형으로 처리한 후 다시 소수점으로 변환하는 방식, 그리고 과 같은 정밀 계산 라이브러리를 활용하는 방법이 있습니다. 또한, 프로그램 전반에 걸쳐 명확하고 일관된 반올림 정책을 적용하는 것도 매우 중요합니다. 마지막으로, 부동소수점 연산이 포함된 로직에는 반드시 오차 범위를 고려한 꼼꼼한 테스트 코드를 작성하여 잠재적인 문제를 미리 발견하고 예방하는 습관을 들여야 합니다. 이러한 노력을 통해 우리는 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만들어낼 수 있을 것입니다.