프로그래머라면 꼭 알아야 할 부동 소수점의 세계
부동 소수점이란 무엇일까요?
여러분, 컴퓨터로 복잡한 계산을 하다 보면 한 번쯤 ‘어? 내가 생각한 값이 아닌데?’ 하고 고개를 갸웃거린 적 있지 않으신가요? 특히 실수를 다룰 때 이런 경우가 잦은데요, 이게 바로 부동 소수점(Floating Point)과 관련된 이야기예요.
우리 일상에서는 3.141592 같은 실수들을 너무나 자연스럽게 사용하지만, 컴퓨터는 이 실수들을 표현하는 방식이 우리와는 조금 다르답니다. 컴퓨터는 이 숫자를 ‘부호’, ‘지수’, ‘가수’라는 세 부분으로 나누어 저장하는데, 이 과정에서 생기는 미세한 차이가 예상치 못한 결과를 만들어내곤 해요.
제가 처음 이 개념을 접했을 때 얼마나 당황했는지 몰라요. 분명 수학적으로는 정확해야 할 계산인데, 컴퓨터는 자꾸 다른 답을 내놓으니 ‘내가 뭘 잘못했지?’ 하고 한참을 고민했죠. 하지만 알고 보니 컴퓨터의 한계이자, 우리가 이해하고 다뤄야 할 중요한 부분이었답니다.
이런 기본적인 이해 없이는 안정적인 프로그램을 만들기가 정말 어렵다는 걸 뼈저리게 느꼈어요.
정확한 계산을 위한 프로그래머의 숙명
프로그래머에게 정확성은 생명과도 같아요. 특히 금융, 과학, 공학 분야처럼 숫자가 단 1 이라도 틀리면 큰 문제가 발생하는 곳에서는 부동 소수점의 특성을 정확히 이해하고 제어하는 것이 정말 중요해요. 저도 한때 정밀한 통계 계산 프로그램을 만들다가 부동 소수점 오차 때문에 밤샘 디버깅을 했던 아찔한 경험이 있어요.
그 당시에는 왜 이런 일이 생기는지 몰라 막막했는데, 나중에 알고 보니 부동 소수점 연산의 본질적인 특성 때문이었더라고요. 예를 들어 0.1 을 컴퓨터가 이진수로 정확히 표현할 수 없다는 사실, 알고 계셨나요? 마치 1/3 이 0.3333…
으로 끝없이 이어지듯이요. 이런 미세한 차이들이 쌓이고 쌓여서 나중에는 무시할 수 없는 큰 오차가 되는 거죠. 그래서 우리는 단순히 코드를 짜는 것을 넘어, 컴퓨터가 숫자를 어떻게 다루는지에 대한 깊은 이해를 바탕으로 프로그램을 설계해야 하는 숙명을 안고 있답니다.
처음에는 어렵게 느껴질 수 있지만, 이 과정을 거치면서 더 견고하고 신뢰할 수 있는 개발자로 성장할 수 있다고 제가 직접 경험을 통해 말씀드릴 수 있어요.
미묘한 오차, INEXACT_RESULT 제가 직접 경험해봤어요
생각지도 못한 계산 결과의 함정
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, 이 친구는 우리에게 “계산은 됐는데, 아주 살짝 정확하진 않아!”라고 속삭이는 예외 코드예요. 마치 우리가 10 을 3 으로 나눈 뒤 3.33333333 으로 표기하는 것처럼, 컴퓨터도 어떤 실수를 정확히 이진수로 표현하지 못할 때 이 예외를 띄울 수 있죠. 제가 예전에 어떤 계산 엔진을 개발할 때였어요.
분명히 이론상으로는 딱 떨어져야 하는 값이 나오도록 설계했는데, 결과는 미세하게 ‘0.0000000000000001’ 같은 이상한 소수점 뒤의 찌꺼기들이 붙어 나오는 거예요. 처음엔 제 코드가 틀렸나 싶어 몇 날 며칠을 붙잡고 있었죠. 디버거를 붙잡고 한 줄 한 줄 따라가며 ‘도대체 어디서 이 값이 튀어나온 거지?’ 하고 머리를 싸맸던 기억이 생생해요.
동료 개발자들에게 물어봐도 다들 ‘음… 부동 소수점 오차인가?’ 하면서도 명확한 해결책을 제시해주지 못했죠. 결국 관련 문헌들을 파고들고 나서야 이
INEXACT_RESULT
가 바로 그 범인이었다는 걸 알게 되었어요. 제가 경험한 이 작은 오차가 나중에는 데이터 정합성 문제로 이어질 뻔했으니, 정말 아찔한 순간이었죠.
이런 작은 오차가 왜 중요할까요?
“에이, 고작 그 정도 오차 가지고 뭘 그래?”라고 생각할 수도 있어요. 하지만 이 작은 오차가 쌓이고 쌓이면 상상 이상의 큰 문제를 일으킬 수 있답니다. 특히 복잡한 금융 시스템이나 과학 시뮬레이션에서는 이 미세한 오차가 나비 효과처럼 증폭되어 엄청난 결과의 차이를 만들어낼 수 있어요.
예를 들어, 수백만 건의 트랜잭션을 처리하는 시스템에서 각 트랜잭션마다 아주 작은 부동 소수점 오차가 발생한다면, 최종적으로는 시스템 전체의 잔액이 맞지 않는 상황이 벌어질 수도 있죠. 제가 개발했던 계산 엔진에서도 초반에는 눈에 띄지 않던 오차가, 반복적인 연산을 거치면서 예상 범위를 벗어나는 결과로 이어질 뻔했어요.
다행히 초기에 발견해서 큰 사고를 막았지만, 그때의 경험은 저에게 부동 소수점 오차에 대한 경각심을 심어주었답니다. 그래서 우리는 단순히 오류가 발생하지 않는 것을 넘어, 오차가 발생할 수 있다는 사실 자체를 인지하고 그 영향을 최소화할 수 있는 전략을 세워야 해요. 예를 들어, 중요한 비교 연산을 할 때는 오차 범위를 고려한 근사치 비교를 하거나, 아예 정수 연산으로 변환하여 처리하는 등의 방법들을 적용해야 하죠.
코드 속 숨겨진 악당들: 다양한 부동 소수점 예외
오버플로우? 언더플로우? 복잡한 부동 소수점 오류들
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말고도 부동 소수점 연산에서 발생할 수 있는 ‘악당’들이 참 많아요. 그중 대표적인 것이 바로 오버플로우(Overflow)와 언더플로우(Underflow)인데요. 오버플로우는 말 그대로 숫자가 너무 커서 컴퓨터가 표현할 수 있는 범위를 넘어설 때 발생해요.
마치 너무 큰 물건을 작은 상자에 억지로 넣으려다 상자가 터져버리는 것과 같죠. 반대로 언더플로우는 숫자가 너무 작아서 컴퓨터가 표현할 수 있는 가장 작은 숫자보다 더 작은 값을 나타내려 할 때 발생합니다. 마치 너무 작은 모래알을 현미경으로도 볼 수 없을 정도로 작게 만들려고 하는 것과 비슷해요.
이 두 가지 상황 모두 예상치 못한 연산 결과를 가져오며, 심각할 경우 프로그램의 오작동이나 크래시로 이어질 수 있답니다. 제가 예전에 한 시뮬레이션 프로그램을 개발할 때, 특정 연산에서 중간 결과값이 어마어마하게 커지면서 오버플로우가 발생해 프로그램이 멈춰버린 적이 있어요.
그때는 ‘대체 왜 멈추는 거지?’ 하고 패닉 상태에 빠졌었는데, 나중에 로그를 확인해보니 오버플로우 메시지가 찍혀있더라고요. 정말이지 이런 예측 불가능한 상황들은 개발자를 진땀 빼게 만들죠.
유효하지 않은 연산, 그 위험성 파악하기
또 다른 흔한 악당은 바로 STATUS_FLOAT_INVALID_OPERATION
이에요. 이건 유효하지 않은 연산을 시도했을 때 발생하는데, 가장 대표적인 예로는 0 으로 나누기, 음수의 제곱근 구하기(실수 범위에서), 또는 무한대와 무한대를 빼는 연산 등이 있어요. 우리가 일상생활에서도 “0 으로 나눌 수 없어!”라고 말하는 것처럼, 컴퓨터도 이런 비정상적인 연산에 대해선 ‘이건 내가 처리할 수 없는 연산이야!’ 하고 예외를 던지는 거죠.
제가 한 번은 사용자 입력값을 제대로 검증하지 않고 바로 계산식에 넣었다가 이
INVALID_OPERATION
예외를 만난 적이 있어요. 사용자가 실수로 0 을 입력했는데, 그걸로 나누기 연산을 해버린 거죠. 다행히 테스트 단계에서 발견했지만, 만약 실제 서비스에 배포된 후에 이런 일이 터졌다면 사용자들은 얼마나 황당했을까요?
생각만 해도 등골이 오싹하답니다. 이런 예외들은 프로그램의 안정성을 심각하게 위협하기 때문에, 미리 예측하고 적절하게 처리하는 것이 정말 중요해요. 단순히 에러 메시지를 보는 것을 넘어, 어떤 상황에서 이런 예외가 발생할 수 있는지 미리 고민하고 코드를 설계하는 습관을 들이는 것이 필요하답니다.
내 프로그램을 튼튼하게! 구조적 예외 처리 (SEH) 완벽 가이드
SEH, 왜 필요할까요?
프로그램을 만들다 보면 언제나 예상치 못한 오류가 발생할 수 있죠. 사용자 입력 오류, 네트워크 문제, 파일 시스템 오류, 그리고 방금 우리가 이야기했던 부동 소수점 예외까지. 이런 오류들이 발생했을 때 프로그램이 갑자기 멈춰버리거나 오작동을 일으키면 사용자 경험은 최악이 되고, 심각한 경우 데이터 손실이나 보안 문제로까지 이어질 수 있어요.
그래서 우리는 이런 비상 상황에 대비해야 하는데, 이때 빛을 발하는 것이 바로 구조적 예외 처리(Structured Exception Handling, SEH)입니다. SEH는 운영체제 수준에서 제공하는 강력한 메커니즘으로, 프로그램 실행 중 발생하는 예외 상황을 감지하고, 이를 처리할 수 있는 코드로 제어를 넘겨주는 역할을 해요.
제가 처음 SEH를 공부했을 때는 ‘이렇게 복잡한 걸 왜 해야 하지?’ 싶었지만, 실제로 제 코드에서 예기치 않은 크래시가 발생했을 때 SEH 덕분에 프로그램이 우아하게 종료되거나, 최소한의 정보라도 저장하고 복구할 수 있는 기반을 마련할 수 있었죠. 단순히 오류를 막는 것을 넘어, 오류가 발생했을 때 어떻게 대응할 것인가에 대한 개발자의 철학이 담겨 있는 중요한 기술이라고 생각합니다.
간단하게 알아보는 SEH의 동작 원리
SEH는 기본적으로 블록을 사용해서 동작해요. 우리가 평소에 작성하는 코드 블록을 로 묶어두고, 만약 이 블록 안에서 어떤 예외가 발생하면 블록으로 제어가 넘어가는 방식이죠. 그럼 블록에서는 발생한 예외에 대한 정보를 바탕으로 적절한 처리를 할 수 있게 되는 거예요.
예를 들어, 파일이 없을 때 블록에서 사용자에게 “파일을 찾을 수 없습니다.”라는 메시지를 보여주고 다른 파일을 선택하도록 유도하거나, 부동 소수점 예외가 발생했을 때 기본값으로 처리하거나, 로그를 남기고 프로그램을 안전하게 종료하는 등의 동작을 수행할 수 있습니다.
윈도우 환경에서는 , , 같은 키워드를 사용하는데, 특히 블록은 예외 발생 여부와 관계없이 항상 실행되어 리소스 정리 같은 중요한 작업을 할 수 있게 해줘요. 제가 처음 SEH를 적용했을 때, ‘와, 이제 내 프로그램이 좀 더 견고해졌구나!’ 하는 안도감을 느꼈어요.
복잡해 보이지만 기본적인 원리만 이해하면 여러분의 프로그램 안정성을 한 단계 끌어올릴 수 있는 마법 같은 도구랍니다.
실전에서 부동 소수점 예외, 이렇게 해결했어요
저의 디버깅 삽질기: 문제 발견부터 해결까지
제가 직접 겪었던 부동 소수점 예외 해결기를 들려드릴게요. 예전에 통계 데이터를 처리하는 모듈을 개발할 때였는데, 특정 조건에서 결과값이 ‘NaN'(Not a Number)으로 튀어나오는 문제가 발생했어요. 처음에는 이게 왜 NaN이 나오는지 감조차 잡히지 않았죠.
제 코드는 완벽하다고 생각했거든요! 그래서 몇 시간을 디버깅 툴과 씨름하며 코드의 흐름을 쫓아갔습니다. 중간중간 변수 값들을 확인하면서 어떤 연산에서 문제가 생기는지 추적했죠.
그러다 보니 특정 시점에서 어떤 값을 0 으로 나누는 연산이 발생하고 있다는 것을 알게 되었어요. 그런데 문제는, 제가 의도적으로 0 으로 나누도록 코드를 작성한 적이 없다는 것이었죠. 알고 보니, 복잡한 수식 계산 과정에서 아주 작은 부동 소수점 오차가 발생했고, 이 오차가 쌓여서 나중에는 원래 0 이 아니어야 할 값이 0 에 아주 가까운 값(거의 0)이 되면서 의도치 않게 0 으로 나누는 상황이 발생했던 거예요!
정말이지 개발자의 허를 찌르는 상황이었죠. 그때의 저는 좌절했지만, 결국 문제의 원인을 파악하고 나서는 NaN이 발생하기 전에 0 으로 나누는 상황을 미리 검사하고 예외 처리하는 로직을 추가해서 해결할 수 있었어요.
효율적인 예외 처리를 위한 코딩 습관
이런 삽질 끝에 제가 얻은 교훈은, 부동 소수점 연산에는 항상 ‘오차가 발생할 수 있다’는 점을 염두에 두고 코드를 작성해야 한다는 것이었어요. 그래서 저는 몇 가지 코딩 습관을 들이게 되었답니다. 첫째, 중요한 부동 소수점 비교 연산을 할 때는 항상 오차 범위(epsilon)를 두어 비교해요.
예를 들어 대신 이런 식으로요. 둘째, 민감한 계산 결과를 저장할 때는 가능한 한 더블(double) 타입을 사용해서 정밀도를 높이는 거죠. 셋째, 0 으로 나누기, 음수 제곱근 등 유효하지 않은 연산이 발생할 가능성이 있는 부분은 반드시 입력값을 사전에 검증하거나 SEH를 통해 명시적으로 처리하는 습관을 들였어요.
이렇게 미리 예방하고 대비하는 것이 나중에 발생할 수 있는 대규모 오류를 막는 가장 효과적인 방법이라는 것을 제 경험으로 깨달았죠. 여러분도 이런 습관들을 통해 좀 더 안정적이고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하는 개발자로 거듭나시길 바랍니다.
궁극의 안정성을 향해: 예외 처리, 선택이 아닌 필수
안정적인 프로그램, 사용자 경험의 시작
여러분, 우리가 어떤 앱이나 프로그램을 사용하다가 갑자기 멈춰버리거나, 엉뚱한 결과가 나오면 어떤 기분이 드나요? 저는 바로 ‘이 프로그램 뭔가 불안정한데?’ 하는 생각이 들면서 신뢰도가 확 떨어지더라고요. 최신 기술과 화려한 UI도 중요하지만, 결국 사용자들이 프로그램을 계속 사용하게 만드는 힘은 바로 ‘안정성’에서 나온다고 생각해요.
아무리 좋은 기능이 많아도 매번 오류가 발생한다면 누가 그 프로그램을 다시 쓰고 싶겠어요? 예외 처리는 단순히 에러를 막는 기술을 넘어, 사용자에게 끊김 없고 신뢰할 수 있는 경험을 제공하기 위한 필수적인 요소랍니다. 특히 부동 소수점 예외처럼 눈에 잘 띄지 않으면서도 치명적인 결과를 초래할 수 있는 오류들은 더욱 철저한 대비가 필요해요.
제가 직접 개발한 프로그램들을 서비스하면서 느낀 점은, 예외 처리에 공들인 만큼 사용자들의 만족도가 높아지고, 프로그램에 대한 긍정적인 평가로 이어진다는 것이었어요. 즉, 예외 처리는 개발자의 역량을 보여주는 지표이자, 사용자에게 제공하는 최소한의 배려인 셈이죠.
미래를 위한 견고한 코드 설계
결론적으로 예외 처리는 단순히 오류를 잡아내는 기술이 아니라, 미래를 위한 투자이자 견고한 소프트웨어를 만드는 데 있어 핵심적인 설계 원칙이라고 말하고 싶어요. 처음부터 예외 상황을 고려하고 코드를 작성하는 것은 분명 번거롭고 시간이 많이 드는 일일 수 있습니다. 하지만 장기적으로 봤을 때, 이런 노력이 훨씬 더 큰 가치를 가져다준다는 것을 저는 수많은 프로젝트를 통해 경험했어요.
오류가 발생했을 때 빠르게 문제를 진단하고 해결할 수 있는 기반을 마련해줄 뿐만 아니라, 프로그램의 유지보수 비용을 절감하고, 새로운 기능을 추가할 때도 안정적으로 확장할 수 있는 토대가 되어주죠. 마치 튼튼한 건물을 짓기 위해 기초 공사를 꼼꼼히 하는 것과 같아요. 당장 눈에 보이는 부분은 아니지만, 건물의 수명을 좌우하는 가장 중요한 작업이잖아요?
부동 소수점 예외를 포함한 다양한 예외 상황에 대해 미리 고민하고, SEH와 같은 효과적인 예외 처리 메커니즘을 적극적으로 활용하는 것은 우리 개발자들이 반드시 갖춰야 할 중요한 역량이라고 생각합니다.
| 예외 종류 | 설명 | 예시 상황 | 권장 처리 방법 |
|---|---|---|---|
| STATUS_FLOAT_INEXACT_RESULT | 부동 소수점 연산 결과가 정확히 표현되지 못하고 미세한 오차가 발생했을 때. | 0.1 + 0.2 연산 시 0.3 이 아닌 미세하게 다른 값으로 저장될 때. | 오차 범위를 고려한 근사치 비교, 정수 연산으로 변환 고려. |
| STATUS_FLOAT_OVERFLOW | 부동 소수점 값이 표현할 수 있는 최대 범위를 초과했을 때. | 매우 큰 숫자끼리의 곱셈 결과가 범위를 넘어설 때. | 입력값 검증, 값의 범위 제한, 스케일링(Scaling) 처리. |
| STATUS_FLOAT_UNDERFLOW | 부동 소수점 값이 표현할 수 있는 최소 범위보다 더 작아졌을 때. | 매우 작은 숫자끼리의 곱셈 결과가 범위를 벗어날 때. | 입력값 검증, 값의 범위 제한, 0 으로 처리 여부 결정. |
| STATUS_FLOAT_INVALID_OPERATION | 유효하지 않은 부동 소수점 연산을 시도했을 때. | 0 으로 나누기, 음수의 제곱근 구하기 (실수 범위), 무한대 – 무한대 등. | 입력값 유효성 검사, 연산 전 조건 확인, SEH 통한 명시적 처리. |
글을 마치며
자, 여러분! 오늘 이렇게 부동 소수점의 미묘한 세계부터 우리 프로그램의 안정성을 지켜줄 예외 처리까지 함께 깊이 파고들어 봤습니다. 처음에는 어렵고 복잡하게 느껴질 수 있지만, 이 모든 과정이 결국 더 견고하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 초석이 된다는 점을 꼭 기억해주세요. 제가 직접 수많은 밤샘과 삽질을 통해 깨달았듯이, 이런 기본적인 이해와 섬세한 노력이 쌓여야 진정으로 사용자에게 사랑받는 프로그램을 만들 수 있답니다. 여러분의 개발 여정에 오늘 나눈 이야기들이 작은 빛이 되기를 진심으로 바랍니다.
알아두면 쓸모 있는 정보
1. 부동 소수점 연산은 항상 오차를 포함할 수 있다는 사실을 인지하는 것이 중요해요. 특히 0.1 + 0.2 와 같은 간단한 연산에서도 정확히 0.3 이 아닌 미세한 차이가 발생할 수 있답니다. 모든 실수를 이진수로 정확히 표현할 수 없기 때문이죠.
2. 숫자 비교 시에는 ‘==’ 대신 오차 범위(epsilon)를 두어 비교하는 습관을 들이세요. 예를 들어 같은 방식으로, 아주 작은 오차는 허용하도록 코드를 작성하는 것이 훨씬 안전합니다.
3. 금융 계산처럼 돈과 관련된 아주 중요한 데이터는 부동 소수점 대신 정수형(long 이나 BigDecimal 같은 클래스)으로 변환하여 처리하는 것을 적극적으로 고려해보세요. 사소한 오차가 큰 손실로 이어질 수 있으니까요.
4. 윈도우 환경에서는 구조적 예외 처리(SEH)를 적극적으로 활용하세요. , , 블록을 사용해 예측 불가능한 런타임 예외로부터 프로그램을 보호하고 우아하게 종료시키거나 복구할 수 있는 로직을 구현하는 것이 좋습니다.
5. 사용자 입력값은 항상 철저히 검증해야 해요. 0 으로 나누기, 음수의 제곱근 계산 등 유효하지 않은 연산으로 이어질 수 있는 입력을 사전에 걸러내고, 문제가 발생했을 때 적절한 피드백을 제공하는 것이 프로그램의 안정성을 높이는 첫걸음이랍니다.
중요 사항 정리
우리가 컴퓨터로 다루는 실수, 즉 부동 소수점은 이진수 표현의 한계로 인해 미세한 오차가 발생할 수 있습니다. 이는 단순히 숫자가 틀리는 것을 넘어 STATUS_FLOAT_INEXACT_RESULT, 오버플로우, 언더플로우, STATUS_FLOAT_INVALID_OPERATION과 같은 다양한 예외 상황을 초래할 수 있죠. 이러한 예외들은 프로그램의 안정성을 심각하게 위협할 수 있으므로, 개발자는 부동 소수점의 특성을 정확히 이해하고 예상치 못한 상황에 대비해야 합니다. 이를 위해 운영체제 수준에서 제공하는 강력한 구조적 예외 처리(SEH) 메커니즘을 적극적으로 활용하는 것이 중요해요. SEH는 프로그램 실행 중 발생하는 예외를 감지하고 안전하게 처리할 수 있도록 돕는 필수적인 기술입니다. 결국 예외 처리는 단순히 오류를 막는 기술적인 문제를 넘어, 사용자에게 끊김 없고 신뢰할 수 있는 경험을 제공하기 위한 개발자의 책임이자 프로그램의 미래를 위한 중요한 투자임을 기억해야 합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ) 📖
질문: 부동 소수점 예외, 도대체 뭔가요? 프로그램에서 왜 발생하고 어떤 문제를 일으킬 수 있나요?
답변: 우리 개발자 친구들이라면 한 번쯤은 ‘앗, 이게 왜 이러지?’ 하고 머리를 쥐어뜯게 만드는 상황 중 하나가 바로 이 ‘부동 소수점 예외’일 거예요. 간단히 말해, 컴퓨터가 부동 소수점 연산(소수점 있는 숫자 계산)을 하다가 도저히 처리할 수 없거나 예상치 못한 결과가 나올 때 발생시키는 일종의 ‘경고등’이라고 생각하시면 돼요.
예를 들어, 0 으로 나누는 것처럼 수학적으로 불가능한 연산을 시도하거나, 너무 큰 숫자를 표현하려다 범위를 초과하는 경우 등이 대표적이죠. 이게 왜 문제냐고요? 프로그램이 엉뚱한 값을 계산하거나, 아예 멈춰버리는(크래시) 상황으로 이어질 수 있거든요.
특히 정밀한 계산이 요구되는 금융, 과학, 게임 물리 엔진 같은 분야에서는 치명적인 오류를 유발할 수 있어서 항상 신경 써야 하는 부분이에요. 제가 직접 경험해본 바로는, 아주 사소한 부동 소수점 연산 실수가 전체 시스템을 마비시킨 적도 있어서, 정말 중요성을 아무리 강조해도 지나치지 않는답니다!
질문: 자주 마주치는 부동 소수점 예외의 종류는 어떤 것들이 있나요? 각 예외들은 어떤 의미인가요?
답변: 부동 소수점 예외는 종류가 여러 가지인데, 우리가 코드를 짜면서 특히 자주 만나게 되는 몇 가지 주요 예외들이 있어요. 첫 번째는 ‘무효 연산(Invalid Operation)’이에요. 이건 이름 그대로 ‘유효하지 않은’ 연산을 시도했을 때 발생하는데, 가장 흔한 예시는 0 을 0 으로 나누거나 음수의 제곱근을 구하는 경우 등이 있어요.
두 번째는 ‘오버플로우(Overflow)’와 ‘언더플로우(Underflow)’인데요. 계산 결과가 컴퓨터가 표현할 수 있는 가장 큰 숫자보다 커지면 오버플로우, 반대로 가장 작은 숫자보다 작아지면 언더플로우가 발생해요. 마치 컵에 물이 넘치거나 바닥이 드러나는 것과 비슷하죠.
그리고 ‘정확하지 않은 결과(Inexact Result)’라는 것도 있는데, 이건 계산 결과가 정확히 표현될 수 없을 때 발생해요. 예를 들어 1/3 을 컴퓨터로 계산하면 무한 소수가 되는데, 컴퓨터는 정해진 자릿수까지만 표현하니까 나머지는 버려질 수밖에 없잖아요? 이럴 때 뜨는 경고라고 보시면 돼요.
마지막으로 ‘0 으로 나누기(Divide by Zero)’도 있는데, 이건 뭐 설명 안 해도 딱 감이 오시죠? 0 으로 나누는 건 수학적으로 불가능하니까요! 이런 예외 코드들을 미리 알아두면 디버깅할 때 훨씬 빠르게 문제를 찾아낼 수 있답니다.
질문: 부동 소수점 예외가 발생했을 때, 어떻게 하면 효과적으로 처리하고 디버깅할 수 있을까요? 저만의 꿀팁이 있다면 알려주세요!
답변: 부동 소수점 예외가 터지면 정말 당황스럽죠? 하지만 침착하게 접근하면 충분히 해결할 수 있어요. 일단 가장 기본적인 꿀팁은 ‘예외 마스크’를 잘 활용하는 거예요.
대부분의 언어나 시스템에서는 특정 부동 소수점 예외가 발생했을 때 프로그램이 바로 중단되지 않도록 마스크를 설정할 수 있는 기능을 제공해요. 이걸 잘 설정하면 예외 발생 시 디버거로 진입하거나, 특정 메시지를 출력하는 식으로 처리할 수 있어서 어디서 문제가 시작되었는지 추적하기가 훨씬 쉬워져요.
또 다른 방법으로는 계산 중간중간 변수의 값을 꼼꼼히 확인하는 습관을 들이는 거예요. 특히 반복문 안에서 부동 소수점 연산이 많이 일어나는 경우, 중간 값이 예상과 다르게 변질될 수 있거든요. 저는 개인적으로 특정 변수에 대한 ‘감시점(Watch Point)’을 설정해두고 값이 특정 범위를 벗어나거나 NaN(Not a Number) 같은 이상한 값이 될 때 경고를 주도록 설정해서 사용하곤 해요.
그리고 무엇보다 중요한 건 ‘정확도’에 대한 이해예요. 부동 소수점 연산은 본질적으로 정확도 문제가 있을 수 있다는 걸 항상 인지하고, 필요하다면 고정 소수점 연산을 고려하거나, 충분히 정밀한 데이터 타입을 사용하는 등 근본적인 해결책을 찾아야 해요. 이런 작은 노력들이 모여 버그 없는 튼튼한 프로그램을 만들 수 있답니다!
저와 함께 똑똑하게 예외 처리해봐요!