어느 날 갑자기, 컴퓨터 화면에 뜨는 알 수 없는 에러 메시지! 특히 숫자 계산이 엉뚱하게 나올 때면, ‘도대체 왜 이러지?’ 하고 머리를 쥐어싸게 되죠. 은평구에서 열심히 일하시는 개발자분들이나, 숫자를 다루는 프로그램을 쓰는 분들이라면 이런 경험 한 번쯤 있으실 거예요.
바로 같은 부동 소수점 오류가 그 대표적인 예인데요. 사소해 보이지만 우리의 일상을 멈추게 할 수 있는 이 오류, 최신 AI 기술이 고도로 발전하고 복잡한 소프트웨어들이 쏟아지는 요즘 더욱 중요하게 다뤄져야 할 문제입니다.
단순히 ‘잘못된 연산’이라고만 생각하고 넘기기엔, 중요한 데이터에 치명적인 영향을 줄 수도 있거든요. 걱정 마세요! 이 골치 아픈 문제를 깔끔하게 해결할 꿀팁과 함께, 더 나아가 미래에는 어떤 방식으로 이런 오류들을 예방하고 효율적으로 관리할 수 있을지 정확하게 알아보도록 할게요!
아니, 이럴 수가! 컴퓨터 프로그램 돌리다가 갑자기 예상치 못한 숫자가 튀어나와서 당황한 적, 혹시 없으신가요? 특히 은평구에서 개발하시거나 숫자를 많이 다루는 프로그램을 사용하시는 분들이라면, 이런 경험 한 번쯤은 해보셨을 거예요.
바로 같은 부동 소수점 오류 때문에 말이죠. 처음엔 ‘에이, 단순한 버그겠지?’ 하고 넘길 수도 있지만, 이게 중요한 데이터에 치명적인 영향을 줄 수도 있다는 사실! 저도 예전에 이런 문제로 밤새 머리 싸매고 고민했던 적이 한두 번이 아니랍니다.
하지만 걱정 마세요! 오늘은 이 골치 아픈 부동 소수점 오류를 깔끔하게 해결하고, 더 나아가 미리 예방할 수 있는 꿀팁들까지 제가 직접 경험한 것을 바탕으로 친근하게 알려드릴게요!
숫자가 이상해지는 마법? 부동 소수점 오류의 실체
컴퓨터가 숫자를 이해하는 방식, 그 숨겨진 비밀
우리가 일상에서 쓰는 10 진수와 달리, 컴퓨터는 모든 숫자를 0 과 1 로 이루어진 2 진수로 표현해요. 정수야 그렇다 쳐도, 소수점이 있는 실수(부동 소수점 수)를 2 진수로 정확하게 표현하는 건 정말 복잡한 일이죠. 예를 들어, 0.1 이라는 숫자를 10 진수로 쉽게 쓰지만, 2 진수로 바꾸면 무한 소수가 된답니다.
마치 1/3 을 0.333… 으로 계속 써야 하는 것처럼요. 컴퓨터는 정해진 메모리 공간 안에 이 무한 소수를 담아야 하니, 어쩔 수 없이 어느 지점에서 잘라내 ‘근사값’으로 저장하게 됩니다.
여기서부터 작은 오차가 발생하기 시작하는 거죠. 바로 이 작은 오차가 쌓이고 쌓여, 나중에는 같은 ‘유효하지 않은 연산’ 오류를 뿜어내는 거예요. 마치 컵에 물을 계속 따르다 보면 넘치는 것처럼 말이죠.
단순한 실수처럼 보여도, 그 뒤에 숨겨진 치명적인 문제들
은 단순히 숫자가 조금 틀리는 수준을 넘어섭니다. 유효하지 않은 연산이 발생했다는 건, 컴퓨터가 ‘이건 내가 계산할 수 없는 상황이야!’라고 외치는 것과 같아요. 예를 들어, 0 으로 나누는 상황이 대표적이죠.
또는 음수에 제곱근을 구하려 하거나, 너무 큰 숫자를 다루어 오버플로우가 발생하는 경우 등 다양합니다. 저도 예전에 회계 프로그램을 개발하다가 이 오류 때문에 밤새도록 고생한 적이 있어요. 계산 결과가 아주 미세하게 틀어져서 대차대조표가 맞지 않는 상황이 발생했죠.
처음엔 제가 코드를 잘못 짰나 싶었는데, 알고 보니 부동 소수점 연산에서 발생한 오차 때문이었어요. 작은 금액이라도 여러 번 반복되면 눈덩이처럼 불어나 큰 문제로 이어질 수 있거든요. 특히 금융 계산처럼 정밀함이 생명인 분야에서는 이런 오류가 정말 치명적일 수 있습니다.
내 코드에 대체 무슨 짓을? 흔한 발생 원인 파헤치기
0 으로 나누는 아찔한 순간, 그리고 예상치 못한 NaN
부동 소수점 오류의 가장 흔한 원인 중 하나는 바로 ‘0 으로 나누는 연산’이에요. 수학적으로 0 으로 나누는 것은 정의되지 않죠? 컴퓨터도 마찬가지입니다.
코드에서 어떤 변수 값이 예상치 못하게 0 이 되었는데, 그걸로 나눗셈을 시도하면 바로 이 발생하며 결과값으로 ‘NaN'(Not a Number)이 튀어나올 수 있습니다. 이 NaN은 일반적인 숫자와는 달라서, NaN이 포함된 다른 연산도 전부 NaN으로 만들어버리는 전염성을 가지고 있어요.
제가 한 번은 데이터 분석 스크립트를 돌리다가 결과값이 전부 NaN으로 나와서 식겁한 적이 있습니다. 알고 보니 중간 과정에서 아주 작은 특정 값이 0 이 되는 경우가 생겼는데, 그걸 모르고 계속 연산을 시켰던 거죠. 생각만 해도 아찔하죠?
음수의 제곱근? 안돼, 안돼! 잘못된 입력값의 역습
또 다른 흔한 원인 중 하나는 유효하지 않은 입력값으로 연산을 시도할 때입니다. 예를 들어, 음수의 제곱근을 구하려는 경우를 들 수 있어요. 수학적으로 실수 범위에서는 음수의 제곱근이 존재하지 않으므로, 컴퓨터도 이 연산을 수행할 수 없습니다.
또는 로그 함수에 음수나 0 을 넣는 경우 등, 특정 함수가 요구하는 입력값의 범위를 벗어났을 때도 이 오류를 만날 수 있습니다. 저도 예전에 온도 데이터를 처리하는 프로그램을 만들다가, 센서 오류로 갑자기 음수 온도가 입력되는 바람에 프로그램이 멈춰버린 경험이 있습니다.
‘이런 데이터가 들어올 리 없어!’라고 안일하게 생각했던 제 자신이 너무 부끄럽더라고요. 항상 입력값의 유효성을 꼼꼼하게 검사하는 습관이 얼마나 중요한지 새삼 깨달았습니다.
일상 속 데이터를 망치는 부동 소수점 오류, 직접 겪어보니
재무 계산의 오차, 상상만 해도 끔찍!
은행이나 증권사 같은 금융 시스템에서는 아주 작은 숫자 하나라도 틀리면 정말 큰 문제가 발생합니다. 예를 들어, 0.1 + 0.2 가 0.3 이 아닌 0.30000000000000004 처럼 나오는 상황을 상상해보세요. 이게 한두 번이야 괜찮겠지만, 수백만 건의 거래에서 매번 이런 미세한 오차가 발생한다면?
결국 어마어마한 금액의 불일치가 생겨날 수 있습니다. 제가 아는 한 개발자분은 이런 부동 소수점 오류 때문에 회사의 월말 정산 데이터가 자꾸 맞지 않아 몇 주간 야근을 밥 먹듯이 했다고 해요. 원인을 찾고 나서는 허탈함에 빠졌다고 하더라고요.
이렇게 금융 분야에서는 푼돈이 목돈이 되는 마법 같은 오류를 피하기 위해 같은 정밀한 연산 라이브러리를 필수로 사용한답니다.
과학 실험 데이터가 엉망진창이 된다면?
과학 실험이나 공학 시뮬레이션에서도 부동 소수점 오류는 정말 위험합니다. 미세한 측정값을 분석하거나, 복잡한 물리 현상을 모델링할 때 소수점 아래 몇 자리까지 정확하게 계산하는 것이 중요하거든요. 만약 이 과정에서 이 발생한다면, 실험 결과 자체가 왜곡될 수 있습니다.
제가 예전에 참여했던 연구 프로젝트에서는 기상 관측 데이터를 분석하는 프로그램이 있었는데, 특정 센서 값이 너무 작아지면서 계산 과정에서 ‘유효하지 않은 연산’ 오류가 터졌어요. 결국 한 달치 데이터를 다시 뽑아서 분석해야 했죠. 얼마나 많은 시간과 노력이 낭비되었는지 몰라요.
이런 경험을 통해 저는 데이터의 신뢰성을 지키는 것이 얼마나 중요한지 뼈저리게 느꼈답니다.
에러 메시지에 쫄지 마! 문제 해결을 위한 실전 디버깅 꿀팁
로그 파일 분석은 기본 중의 기본
에러를 만났을 때, 가장 먼저 해야 할 일은 ‘로그 파일’을 꼼꼼하게 살펴보는 것입니다. 프로그램이 실행되는 동안 어떤 일들이 있었는지 기록되어 있는 일기장 같은 존재죠. 에러가 발생한 시점의 로그를 확인하면, 어떤 함수에서 문제가 생겼는지, 어떤 변수들이 사용되었는지 단서를 찾을 수 있어요.
저도 오류가 났을 때 무작정 코드를 뜯어보는 대신, 로그 파일부터 확인하는 습관을 들이고 나서 훨씬 효율적으로 문제를 해결하게 됐습니다. 에러 메시지 자체만으로는 정확한 원인을 알기 어려울 때가 많지만, 로그 파일은 사건 현장의 증거와 같다고 생각하시면 돼요.
변수 값 추적으로 범인 잡기
로그 파일에서 대략적인 문제 발생 지점을 파악했다면, 그다음은 ‘변수 값 추적’에 들어갈 차례입니다. 디버거를 이용해서 에러가 발생하기 직전의 변수 값들을 하나하나 확인해보는 거죠. 과연 어떤 변수가 0 이 되었는지, 어떤 숫자가 음수로 바뀌었는지, 혹은 너무 커졌는지 등 문제의 ‘범인’을 특정할 수 있습니다.
저도 이런 식으로 디버깅하다가, 어떤 조건문에서 미처 예상하지 못한 값이 들어가면서 0 으로 나누는 연산이 발생한 것을 발견한 적이 있어요. 개발자 친구들과 얘기해보면 이런 ‘숨은 0’이나 ‘음수’ 때문에 골머리를 앓았던 경험이 다들 있더라고요. 꼼꼼한 변수 추적이야말로 부동 소수점 오류를 해결하는 데 결정적인 역할을 한답니다.
부동 소수점 오류 유형 및 해결책
| 오류 유형 | 주요 원인 | 대표적인 해결책 |
|---|---|---|
| 0 으로 나누기 | 변수 값이 0 이 되는 경우 (예: 분모 0) | 나눗셈 전 0 값 검증, 예외 처리 (try-catch) |
| 유효하지 않은 피연산자 | 음수의 제곱근, 로그에 음수/0 입력 | 입력값 유효성 검증, 함수 인자 범위 확인 |
| 오버플로우/언더플로우 | 숫자가 너무 크거나 작아서 표현 범위 초과 | 더 큰/작은 자료형 사용, 정밀도 높은 라이브러리 사용 |
| 정밀도 손실 | 10 진수 소수의 2 진수 근사값 표현 한계 | 정수 연산 후 다시 소수점 조정, BigDecimal 같은 정밀 연산 라이브러리 사용 |
미리 막을 수 있다면 얼마나 좋을까? 예방이 최고의 치료!
입력값 검증은 필수 중의 필수
문제가 터지고 나서 해결하는 것보다, 아예 문제가 발생하지 않도록 예방하는 것이 훨씬 중요합니다. 특히 부동 소수점 오류의 많은 부분이 ‘잘못된 입력값’에서 시작된다는 걸 명심해야 해요. 사용자로부터 데이터를 받거나, 외부 시스템에서 값을 가져올 때는 항상 그 값이 유효한지 꼼꼼하게 검증해야 합니다.
예를 들어, 나눗셈 연산의 분모가 될 값이라면 반드시 0 이 아닌지 확인하고, 제곱근을 구해야 하는 값이라면 양수인지 확인하는 등의 과정을 거쳐야 해요. ‘설마 이런 값이 들어오겠어?’라는 안일한 생각은 금물입니다. 제가 은평구에서 만난 한 개발자분은 “코드는 항상 사용자가 나쁜 마음을 먹고 데이터를 넣는다고 가정하고 짜야 한다”고 조언해 주셨는데, 정말 명심해야 할 이야기라고 생각해요.
부동 소수점 연산, 언제나 신중하게
정수 연산과 달리 부동 소수점 연산은 항상 ‘오차’의 가능성을 내포하고 있습니다. 그래서 부동 소수점 숫자를 직접 비교하거나, 아주 정밀한 계산이 필요할 때는 특별히 더 주의해야 해요. 예를 들어, 같은 직접적인 비교는 피하는 것이 좋습니다.
대신 처럼 아주 작은 허용 오차(EPSILON)를 두어 비교하는 방식이 더 안전해요. 또한, 금융 계산처럼 정밀도가 절대적으로 요구되는 곳에서는 앞서 언급했던 (Java), (Python) 같은 고정 소수점 또는 임의 정밀도 라이브러리를 적극적으로 활용해야 합니다.
이런 라이브러리들은 부동 소수점의 한계를 극복하고 정확한 계산을 가능하게 해줍니다.
혼자 끙끙 앓지 마세요! 오류 잡는 똑똑한 도구들
언어별 디버깅 도구 활용법
대부분의 프로그래밍 언어와 개발 환경은 강력한 디버깅 도구를 제공합니다. Visual Studio 의 디버거나 IntelliJ, Eclipse 같은 IDE의 디버거 기능을 적극적으로 활용하면 코드 실행 흐름을 단계별로 추적하고, 각 시점의 변수 값들을 상세하게 들여다볼 수 있어요.
이 디버거들은 같은 예외가 발생했을 때, 정확히 어느 코드 라인에서 어떤 변수 때문에 문제가 생겼는지 알려주는 아주 중요한 역할을 합니다. 저는 디버거를 친구처럼 생각하고 자주 활용하는데, 덕분에 예상치 못한 오류를 만났을 때 패닉에 빠지지 않고 차분하게 원인을 분석할 수 있게 되었어요.
디버깅은 개발자의 필수 스킬이니 꼭 익숙해지시길 추천합니다!
정밀한 연산을 위한 라이브러리, 너 없으면 안 돼!
앞서 여러 번 언급했지만, 부동 소수점 오류의 고질적인 정밀도 문제를 해결하기 위한 전문 라이브러리들은 정말 ‘신의 한 수’입니다. Java 의 , Python 의 모듈, JavaScript 의 , 같은 라이브러리들이 대표적이죠. 이런 라이브러리들은 내부적으로 숫자를 문자열 형태로 다루거나, 고정 소수점 방식을 사용하여 2 진수 변환에서 발생하는 오차를 근본적으로 막아줍니다.
물론 일반 나 타입보다 연산 속도는 약간 느릴 수 있지만, 정확성이 최우선인 금융, 과학, 의료 분야에서는 선택이 아닌 필수랍니다. 저도 이제는 정밀한 계산이 필요한 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 이 라이브러리들을 세팅하는 습관이 생겼어요.
미래의 개발 환경에서 부동 소수점 오류 관리, AI가 답일까?
AI 기반 코드 분석기의 등장
최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서, 코드의 잠재적인 오류를 미리 찾아주는 AI 기반 코드 분석 도구들이 속속 등장하고 있습니다. 이런 도구들은 개발자가 작성한 코드를 분석해서 부동 소수점 연산에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제점들을 예측하고 경고해 줄 수 있어요. 예를 들어, ‘여기서 0 으로 나눌 가능성이 있습니다’, ‘이 변수는 특정 조건에서 음수가 될 수 있으니 주의하세요’ 같은 식으로 말이죠.
제가 직접 써본 AI 코드 분석 도구는 개발 초기 단계에서부터 사소한 부동 소수점 관련 실수를 미리 잡아줘서, 나중에 디버깅하는 시간을 엄청나게 절약할 수 있었습니다. 마치 똑똑한 조교가 옆에서 실시간으로 코드를 검토해 주는 것 같은 느낌이랄까요?
더 안전하고 효율적인 소프트웨어 개발의 미래
미래에는 AI가 부동 소수점 오류뿐만 아니라 더 복잡한 형태의 버그까지도 자동으로 찾아내고 심지어 수정 제안까지 해줄 수 있을 거란 기대를 해봅니다. 이는 개발자들이 버그를 찾는 데 들이는 시간을 줄이고, 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있게 해줄 거예요. 생각해보세요, AI가 24 시간 내내 우리의 코드를 감시하며 같은 오류의 싹을 미리 잘라준다면, 얼마나 마음 편하게 개발에만 전념할 수 있을까요?
물론 아직은 AI 기술이 완벽한 단계는 아니지만, 분명 우리 소프트웨어 개발 환경을 더 안전하고 효율적으로 만들어줄 강력한 도구가 될 것이라고 저는 확신합니다.
글을 마치며
정말 길고도 흥미로운 이야기였죠? 오류는 단순히 버그를 넘어, 우리의 소중한 데이터와 소프트웨어의 신뢰성을 위협할 수 있는 숨겨진 복병과도 같습니다. 하지만 오늘 저와 함께 살펴본 것처럼, 이 오류를 이해하고 적절한 예방책과 해결 전략을 적용한다면 충분히 극복하고 더 견고한 프로그램을 만들 수 있을 거예요.
저의 경험담이 여러분의 개발 여정에 작은 등불이 되기를 진심으로 바랍니다. 이제는 오류 메시지에 놀라지 말고, 능숙하게 문제를 해결하는 멋진 개발자가 되어 보아요!
알아두면 쓸모 있는 정보
1. 부동 소수점 연산은 항상 미세한 오차를 포함할 수 있다는 사실을 기억하고, 특히 금융이나 과학 계산에서는 일반 나 대신 같은 정밀 연산 라이브러리를 적극 활용하는 것이 안전합니다.
2. 코드에서 나눗셈을 수행하기 전에는 반드시 분모가 0 이 아닌지 확인하는 습관을 들이세요. 간단한 조건문 하나로 를 미연에 방지할 수 있답니다.
3. 입력값을 처리할 때는 항상 유효성 검증을 철저히 해야 합니다. 예를 들어, 제곱근을 구하는 함수에는 음수가 들어오지 않도록 미리 체크하고 예외 상황을 처리하는 로직을 추가하는 것이 중요합니다.
4. (Not a Number)은 전염성이 강한 특이 값이기 때문에, 연산 결과로 이 발생했는지 주기적으로 확인하고, 필요하다면 해당 값을 필터링하거나 적절한 기본값으로 대체하는 전략을 고려해야 합니다.
5. 개발 환경에서 제공하는 디버깅 도구를 능숙하게 사용하는 것은 모든 종류의 오류를 해결하는 데 필수적입니다. 오류가 발생한 지점에서 변수 값을 추적하고 실행 흐름을 분석하는 연습을 꾸준히 해보세요. 이는 여러분의 문제 해결 능력을 한층 더 업그레이드 시켜줄 거예요!
중요 사항 정리
부동 소수점 오류, 즉 은 소프트웨어 개발에서 흔히 마주칠 수 있는 까다로운 문제 중 하나지만, 충분히 이해하고 대비한다면 걱정할 필요가 없습니다. 핵심은 컴퓨터가 숫자를 다루는 방식, 특히 실수를 표현하는 과정에서 발생하는 정밀도 한계를 인지하는 것입니다. 0 으로 나누는 연산, 유효하지 않은 입력값(예: 음수의 제곱근), 그리고 숫자의 표현 범위를 넘어서는 오버플로우나 언더플로우 등이 주요 발생 원인이 될 수 있습니다.
이러한 오류들은 회계 장부의 미세한 불일치부터 과학 실험 데이터의 왜곡까지, 실제 생활과 비즈니스에 심각한 영향을 미칠 수 있기에 더욱 주의가 필요하죠. 문제가 발생했을 때는 로그 파일을 꼼꼼히 분석하고, 디버거를 활용해 변수 값을 추적하여 정확한 원인을 찾아내는 것이 중요합니다.
더 나아가, 문제가 터지기 전에 미리 예방하는 것이 최고의 해결책입니다. 모든 입력값에 대한 철저한 유효성 검증은 기본 중의 기본이며, 정밀한 계산이 요구되는 상황에서는 과 같은 전문 라이브러리를 사용하는 것이 현명합니다. 또한, 직접적인 부동 소수점 값 비교보다는 작은 오차 범위를 허용하는 방식으로 비교하는 것이 안전합니다.
최근에는 AI 기반 코드 분석 도구들이 잠재적인 부동 소수점 오류를 미리 감지해 주기도 하므로, 이러한 최신 기술들을 활용하는 것도 좋은 방법입니다. 결국, 부동 소수점 오류에 대한 깊이 있는 이해와 꾸준한 학습, 그리고 예방 중심의 개발 습관이야말로 더욱 신뢰성 높고 견고한 소프트웨어를 만드는 데 필수적인 요소라고 할 수 있겠습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ) 📖
질문: 에러, 도대체 무슨 의미이고 왜 발생하는 건가요?
답변: 아, 정말 골치 아프죠! 갑자기 컴퓨터 화면에 뜨는 같은 메시지는 우리를 당황하게 만들어요. 쉽게 말하면, 이건 컴퓨터가 소수점(부동 소수점) 계산을 하다가 “이건 좀 아닌데?” 하고 멈춰버리는 상황이라고 보시면 돼요.
우리가 일상생활에서 셈을 할 때 ‘0 으로 나누기’ 같은 건 말이 안 되잖아요? 컴퓨터도 마찬가지예요. 예를 들어, 어떤 수를 0 으로 나누려고 하거나, 음수에 제곱근을 씌우려 할 때, 아니면 애초에 숫자 같지도 않은 값을 가지고 연산을 하려 할 때 이런 에러가 튀어나와요.
저는 예전에 재무 데이터를 처리하는 프로그램을 개발할 때, 사용자 입력 오류로 엉뚱한 값이 들어와서 계산이 꼬였던 적이 있어요. 그때 이 에러를 마주하고 얼마나 당황했는지 몰라요. 결국, 컴퓨터가 ‘정의할 수 없는 연산’을 시도했을 때 보내는 일종의 경고등이라고 생각하시면 편합니다!
질문: 그럼 이 에러를 발견했을 때, 개발자나 일반 사용자는 어떻게 해결해야 할까요?
답변: 이런 에러를 만났을 때 패닉 할 필요 없어요! 제가 직접 겪어보고 느낀 바로는, 침착하게 원인을 찾아내는 게 가장 중요해요. 개발자분들이라면 제일 먼저 연산에 사용되는 변수들의 값을 꼼꼼히 확인해봐야 해요.
특히, 나누기나 제곱근 같은 연산을 수행하기 전에 입력값이 유효한지 검사하는 코드를 추가하는 거죠. 디버거를 사용해서 에러가 발생한 정확한 지점을 찾아보고, 그 시점에 변수들이 어떤 값을 가지고 있었는지 파악하는 것도 좋은 방법이에요. 일반 사용자분들의 경우, 사용 중인 프로그램의 제조사나 개발팀에 문의하여 해결책을 찾는 것이 가장 빠르고 정확해요.
가끔은 프로그램 업데이트나 특정 설정 변경만으로도 문제가 해결되는 경우가 있거든요. 제가 아는 한 분은 단순한 데이터 입력 실수 때문에 비슷한 에러를 계속 겪다가, 입력 가이드라인을 수정하고 나서야 해결된 적도 있어요. 결국, 원인을 제대로 파악하고 맞춤형 대응을 하는 게 핵심이죠.
질문: 앞으로 이런 부동 소수점 연산 오류를 사전에 예방하고 관리할 수 있는 효과적인 방법은 무엇이 있을까요?
답변: 미리미리 준비하면 이런 골치 아픈 에러를 충분히 줄일 수 있습니다! 제가 개발 경험을 통해 깨달은 가장 중요한 예방책은 바로 ‘철저한 입력값 유효성 검사’예요. 사용자나 다른 시스템으로부터 데이터를 받을 때는 항상 이 값이 숫자인지, 허용된 범위 내의 값인지, 0 이 아닌지 등을 확인하는 코드를 먼저 짜 두는 거죠.
그리고 부동 소수점 연산의 특성을 이해하는 것도 중요해요. 부동 소수점 연산은 우리가 생각하는 것만큼 정확하지 않을 때가 많아요. 예를 들어, 0.1 + 0.2 가 정확히 0.3 이 아닌 미세한 오차를 가질 수 있거든요.
이런 오차가 쌓여서 결국 으로 이어질 수도 있습니다. 따라서 중요한 계산, 특히 금융 관련 계산에서는 같은 정밀한 자료형을 사용하거나, 오차를 줄일 수 있는 연산 방식을 고민해야 합니다. 또한, 오류 발생 시 시스템이 멈추지 않도록 예외 처리(Exception Handling)를 꼼꼼하게 해두는 것도 필수적인 예방책이에요.
저는 작은 실수 하나가 큰 문제를 일으킬 수 있다는 걸 뼈저리게 느낀 이후로는, 코드 한 줄 한 줄에 이런 안전장치들을 꼭 넣으려고 노력하고 있습니다.