모두의 코드
씹어먹는 C++ - <17 - 3. 난수 생성(<random>)과 시간 관련 라이브러리(<chrono>) 소개>

작성일 : 2020-1-6 이 글은 426 번 읽혔습니다.

이번 강좌에서는

  • <random> 라이브러리를 활용한 난수 생성

  • <chrono> 라이브러리를 활용한 시간 측정

에 대해서 알아봅니다.

안녕하세요 여러분! 이번 강좌에서는 C++ 11 에 추가된 난수(Random number)를 쉽게 생성할 수 있도록 도와주는 <random> 라이브러리와 시간 관련 데이터를 다룰 수 있게 도와주는 <chrono> 라이브러리를 살펴보도록 하겠습니다.

아무래도 C 언어를 먼저 접한 분들은 C++ 에서도 난수 생성이나 날짜 관련 계산을 위해 C 라이브러리 (time.h 이나 stdlib.h) 를 사용하는 경우가 종종 있는데 이번 기회에 왜 C++ 라이브러리를 사용해야만 하는지 짚고 넘어가도록 할 것입니다.

C 스타일의 난수 생성의 문제점

아래는 C 스타일로 0 부터 99 까지의 난수를 생성하는 코드 입니다.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int main() {
  srand(time(NULL));

  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    printf("난수 : %d \n", rand() % 100);
  }
  return 0;
}

성공적으로 컴파일 하였다면

실행 결과

난수 : 75
난수 : 95
난수 : 20
난수 : 47
난수 : 41

와 같이 나옵니다. 참고로 위 코드는 엄밀히 말하자면 진짜 난수를 생성하는 것이 아니라 마치 난수 처럼 보이는 의사 난수 (pseudo random number) 을 생성하는 코드 입니다. 컴퓨터 상에서 완전한 무작위로 난수를 생성하는 것은 생각보다 어렵습니다. 그 대신에, 첫 번째 수 만 무작위로 정하고, 나머지 수들은 그 수를 기반으로 여러가지 수학적 방법을 통해서 마치 난수 처럼 보이지만 실제로는 무작위로 생성된 것이 아닌 수열들을 만들어내게 됩니다.

무작위로 정해진 첫 번째 수를 시드(seed) 라고 부르는데, C 의 경우 srand 를 통해 seed 를 설정할 수 있습니다. 우리의 경우 time(NULL) 을 통해 프로그램을 실행했던 초를 시드값으로 지정하였습니다. 그리고 rand() 는 호출 할 때 마다 시드값을 기반으로 무작위 처럼 보이는 수열을 생성하게 되죠.

하지만 위 코드는 여러가지 문제점들이 있습니다.

시드값이 너무 천천히 변한다.

보시다시피 시드값으로 현재의 를 지정하였습니다. 이 말은 즉슨 같은 시간대에 시작된 프로그램의 경우 모두 같은 의사 난수 수열을 생성한다는 점입니다. 만일 여러가지 프로그램들이 같이 돌아가는 시스템에서 위 코드를 사용하였다면 아마 같은 난수열을 생성하는 프로그램이 생기게 될 것입니다.

0 부터 99 까지 균등하게 난수를 생성하지 않는다.

위 코드에서 우리가 0 부터 99 까지 난수를 생성하기 위해서

printf("난수 : %d \n", rand() % 100);

와 같이 하였습니다. 문제는 rand() 가 리턴하는 값이 0 부터 RAND_MAX 라는 점입니다. 물론 rand() 가 0 부터 RAND_MAX 까지의 모든 값들을 같은 확률로 난수를 생성하지만, 100 으로 나눈 나머지는 꼭 그러라는 법이 없습니다. 예를 들어서 RAND_MAX 가 128 이라고 합시다. 그렇다면 1 의 경우 rand() 가 리턴한 값이 1 이거나 101 일 때 생성되지만 50 의 경우 rand() 가 리턴한 값이 50 일 때만 생성됩니다. 따라서 1 이 뽑힐 확률이 50 이 뽑힐 확률 보다 2 배나 높게 됩니다.

rand() 자체도 별로 뛰어나지 않다.

무엇보다도 C 의 rand() 함수는 선형 합동 생성기 (Linear congruential generator) 이라는 알고리즘을 바탕으로 구현되어 있는데 이 알고리즘은 썩 좋은 품질의 난수열을 생성하지 못합니다. 더 깊게 설명하자면 생성되는 난수열들의 상관 관계가 높아서 일부 시뮬레이션에 사용하기에 적합하지 않습니다.

결론적으로 말하자면

주의 사항

C++ 에서는 C 의 srand 와 rand 는 갖다 버리자!

<random>

먼저 위 코드 처럼 0 부터 99 까지의 난수를 생성하는 코드를 C++ 의 <random> 라이브러리를 사용해서 어떻게 작성하는지 살펴보도록 하겠습니다.

#include <iostream>
#include <random>

int main() {
  // 시드값을 얻기 위한 random_device 생성.
  std::random_device rd;

  // random_device 를 통해 난수 생성 엔진을 초기화 한다.
  std::mt19937 gen(rd());

  // 0 부터 99 까지 균등하게 나타나는 난수열을 생성하기 위해 균등 분포 정의.
  std::uniform_int_distribution<int> dis(0, 99);

  for (int i = 0; i < 5; i++) {
    std::cout << "난수 : " << dis(gen) << std::endl;
  }
}

성공적으로 컴파일 하였다면

실행 결과

난수 : 77
난수 : 11
난수 : 45
난수 : 72
난수 : 3

자 그렇다면 위 코드를 하나 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.

// 시드값을 얻기 위한 random_device 생성.
std::random_device rd;

앞서 C 의 경우 time(NULL) 을 통해서 시드값을 지정하였지만 이는 여러가지 문제점이 있었습니다. C++ 에서는 좀더 양질의 시드값을 얻기 위해 random_device 라는 것을 제공합니다.

대부분의 운영체제에는 진짜 난수값들을 얻어낼 수 있는 여러가지 방식들을 제공하고 있습니다. 예를 들어서 리눅스의 경우 /dev/random/dev/urandom 을 통해서 난수값을 얻을 수 있습니다. 이 난수값은, 이전에 우리가 이야기 하였던 무슨 수학적 알고리즘을 통해 생성되는 가짜 난수가 아니라 정말로 컴퓨터가 실행하면서 마주치는 무작위적인 요소들 (예를 들어 장치 드라이버들의 noise) 을 기반으로한 진정한 난수를 제공합니다.

random_device 를 이용하면 운영체제 단에서 제공하는 진짜 난수를 사용할 수 있습니다. 다만 진짜 난수의 경우 컴퓨터가 주변의 환경과 무작위적으로 상호작용하면서 만들어지는 것이기 때문에 의사 난수보다 난수를 생성하는 속도가 매우 느립니다. 따라서 시드값처럼 난수 엔진을 초기화 하는데 사용하고, 그 이후의 난수열은 난수 엔진으로 생성하는 것이 적합합니다.

// random_device 를 통해 난수 생성 엔진을 초기화 한다.
std::mt19937 gen(rd());

위와 같이 생성한 random_device 객체를 이용해서 난수 생성 엔진 객체를 정의할 수 있습니다. 만약에 random_device 대신에 그냥 여러분이 원하는 값을 시드값으로 넣어주고 싶다면 그냥

std::mt19937 gen(1234);

와 같이 해도 됩니다.

std::mt19937 는 C++ <random> 라이브러리에서 제공하는 난수 생성 엔진 중 하나로, 메르센 트위스터 라는 알고리즘을 사용합니다. 이 알고리즘은 기존에 rand 가 사용하였던 선형 합동 방식 보다 좀 더 양질의 난수열을 생성한다고 알려져있습니다. 무엇보다도 생성되는 난수들 간의 상관관계가 매우 작기 때문에 여러 시뮬레이션에서 사용할 수 있습니다.

참고적으로 <random> 라이브러리에는 위 메르센 트위스터 기반 엔진 말고도 기존의 rand 와 같이 선형 합동 알고리즘을 사용한 minstd_rand 외 여러가지 엔진들이 정의되어 있습니다. 물론 mt19937 이 훌륭한 난수를 생성하기에는 적합하지만 생각보다 객체 크기가 커서 (2KB 이상) 메모리가 부족한 시스템에서는 오히려 minstd_rand 가 적합할 수 있습니다.

이처럼 난수 생성 엔진을 만들었지만 아직 바로 난수를 생성할 수 있는 것은 아닙니다. C++ 의 경우 어디에서 수들을 뽑아낼지 알려주는 분포(distribution) 을 정의해야 합니다.

앞서 우리의 경우 0 부터 99 까지 균등한 확률로 정수를 뽑아내고 싶다고 하였습니다. 따라서 이를 위해선 아래와 같이 균등 분포 (Uniform distribution) 객체를 정의해야 합니다.

// 0 부터 99 까지 균등하게 나타나는 난수열을 생성하기 위해 균등 분포 정의.
std::uniform_int_distribution<int> dis(0, 99);

위와 같이 uniform_int_distribution<int> 의 생성자에 원하는 범위를 써넣으면 됩니다.

for (int i = 0; i < 5; i++) {
  std::cout << "난수 : " << dis(gen) << std::endl;
}

그리고 마지막으로 균등 분포에 사용할 난수 엔진을 전달함으로써 균등 분포에서 무작위로 샘플을 뽑아낼 수 있습니다.

<random> 라이브러리에서는 균등 분포 말고도 여러가지 분포들을 제공하고 있습니다. 여기서는 다 일일히 소개하기 어렵지만 그 중 가장 많이 쓰이는 정규 분포 (Normal distribution) 만 간단히 살펴보겠습니다. (전체 목록은 여기서 보세요.)

#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <map>
#include <random>

int main() {
  std::random_device rd;
  std::mt19937 gen(rd());
  std::normal_distribution<double> dist(/* 평균 = */ 0, /* 표준 편차 = */ 1);

  std::map<int, int> hist{};
  for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
    ++hist[std::round(dist(gen))];
  }
  for (auto p : hist) {
    std::cout << std::setw(2) << p.first << ' '
              << std::string(p.second / 100, '*') << " " << p.second << '\n';
  }
}

성공적으로 컴파일 하였다면

실행 결과

-4  1
-3  38
-2 ****** 638
-1 ************************ 2407
 0 ************************************** 3821
 1 ************************ 2429
 2 ***** 595
 3  70
 4  1

코드를 보면 간단합니다.

std::normal_distribution<double> dist(/* 평균 = */ 0, /* 표준 편차 = */ 1);

이번에는 평균 0 이고 표준 편차가 1 인 정규 분포를 정의하였고,

for (int n = 0; n < 10000; ++n) {
  ++hist[std::round(dist(gen))];
}

이를 바탕으로 위와 같이 정규 분포에서 10000 개의 샘플을 무작위로 뽑아내게 됩니다. 실제로 위 그림 처럼 아름다은 정규 분포 곡선이 나옴을 확인할 수 있습니다.

자 그럼 이것으로 random 라이브러리 사용법을 간단히 알아보았습니다.

이번에는 C++ 11 에 같이 추가된 시간 관련 데이터를 쉽게 계산할 수 있도록 도와주는 chrono 라이브러리를 살펴보도록 하겠습니다.

<chrono> 소개

<chrono> 는 크게 아래와 같이 3 가지 요소들로 구성되어 있습니다.

  • 현재 시간을 알려주는 시계 - 예를 들어서 system_clock

  • 특정 시간을 나타내는 time_stamp

  • 시간의 간격을 나타내는 duration

로 말이지요.

chrono 에서 지원하는 clock 들

<chrono> 에서는 여러가지 종류의 시계들을 지원하고 있습니다. 예를 들어서 일반적 상황에서 현재 컴퓨터 상 시간을 얻어 오기 위해서는 std::system_clock 을 사용하면 되고, 좀더 정밀한 시간 계산이 필요한 경우 (예를 들어 프로그램 성능을 측정하고 싶을 때) std::high_resolution_clock 을 사용하시면 됩니다.

이들 객체의 이름이 시계이기는 하지만 실제 시계 처럼 지금 딱 몇 시 이렇게 이야기 해주는 것이 아닙니다. 그 대신에, 지정된 시점으로 부터 몇 번의 틱(tick)이 발생 하였는지 알려주는 time_stamp 객체 를 리턴합니다. 예를 들어서 std::system_clock 의 경우 1970 년 1월 1일 부터 현재 까지 발생한 틱의 횟수를 리턴한다고 보시면 됩니다.

쉽게 말해 time_stamp 객체는 clock 의 시작점과 현재 시간의 duration 을 보관하는 객체 입니다.

여기서 틱이라고 하면 시계의 초침이 한 번 똑딱 거리는 것이라 생각하면 됩니다. 컴퓨터의 경우도 내부에 시계가 있어서 특정 진동수로 똑딱 거리게 됩니다.

각 시계 마다 정밀도가 다르기 때문에 각 clock 에서 얻어지는 tick 값 자체는 조금씩 다릅니다. 예를 들어서 system_clock 이 1 초에 1 tick 이라면, high_resolution_clock 의 경우 0.00000001 초 마다 1 tick 움직일 수 있습니다.

자 그렇다면 실제로 chrono 라이브러리를 사용하는 코드를 살펴보도록 하겠습니다. 아래 코드는 난수를 생성 속도를 측정합니다.

#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
#include <vector>

int main() {
  std::random_device rd;
  std::mt19937 gen(rd());

  std::uniform_int_distribution<> dist(0, 1000);

  for (int total = 1; total <= 1000000; total *= 10) {
    std::vector<int> random_numbers;
    random_numbers.reserve(total);

    std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock> start =
      std::chrono::high_resolution_clock::now();

    for (int i = 0; i < total; i++) {
      random_numbers.push_back(dist(gen));
    }

    std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock> end =
      std::chrono::high_resolution_clock::now();

    std::chrono::duration diff = end - start;
    std::cout << std::setw(7) << total
              << "개 난수 생성 시 틱 횟수 : " << diff.count() << std::endl;
  }
}

성공적으로 컴파일 하였다면

실행 결과

      1개 난수 생성 시 틱 횟수 : 535
     10개 난수 생성 시 틱 횟수 : 1370
    100개 난수 생성 시 틱 횟수 : 11354
   1000개 난수 생성 시 틱 횟수 : 110219
  10000개 난수 생성 시 틱 횟수 : 1145811
 100000개 난수 생성 시 틱 횟수 : 11040923
1000000개 난수 생성 시 틱 횟수 : 99170277

와 같이 나옵니다.

std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock> start =
  std::chrono::high_resolution_clock::now();

먼저 high_resolution_clock 으로 부터 현재의 time_point 를 얻어오는 코드부터 살펴봅시다. chrono 라이브러리의 경우 다른 표준 라이브러리와는 다르게 객체들이 std::chrono 이름 공간 안에 정의되어 있습니다. 따라서 high_resolution_clock 를 쓰기 위해서는 std::high_resolution_clock 가 아니라 std::chrono::high_resolution_clock 와 같이 적어야 합니다.

이들 clock 에는 현재의 time_point 를 리턴하는 static 함수인 now 가 정의되어 있습니다. 이 now() 를 호출하면 위와 같이 해당 clock 에 맞는 time_point 객체를 리턴합니다. 우리의 경우 high_resolution_clock::now() 를 호출하였으므로, std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock> 를 리턴합니다.

time_pointclock 을 왜 템플릿 인자로 가지는지는 앞서도 설명하였듯이 clock 마다 1 초에 발생하는 틱 횟수가 모두 다르기 때문에 나중에 실제 시간으로 변환 시에 어떤 clock 을 사용했는지에 대한 정보가 필요하기 때문입니다.

std::chrono::duration diff = end - start;

자 이제 난수 생성이 끝나면 end 에 끝나는 시간을 또 받아서 그 차이를 계산해야 합니다. 위와 같이 두 time_stamp 를 빼게 된다면 duration 객체를 리턴합니다.

std::cout << std::setw(7) << total
          << "개 난수 생성 시 틱 횟수 : " << diff.count() << std::endl;

duration 에는 count 라는 멤버 함수가 정의되어 있는데 이는 해당 시간 차이 동안 몇 번의 틱이 발생하였는지를 알려줍니다. 하지만 우리에게 좀 더 의미 있는 정보는 틱이 아니라 실제 시간으로 얼마나 걸렸는지 알아내는 것이지요. 이를 위해선 duration_cast 를 사용해야 합니다.

#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <random>
#include <vector>

int main() {
  std::random_device rd;
  std::mt19937 gen(rd());

  std::uniform_int_distribution<> dist(0, 1000);

  for (int total = 1; total <= 1000000; total *= 10) {
    std::vector<int> random_numbers;
    random_numbers.reserve(total);

    std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock> start =
      std::chrono::high_resolution_clock::now();

    for (int i = 0; i < total; i++) {
      random_numbers.push_back(dist(gen));
    }

    std::chrono::time_point<std::chrono::high_resolution_clock> end =
      std::chrono::high_resolution_clock::now();

    std::chrono::duration diff = end - start;
    std::cout
      << std::setw(7) << total << "개 난수 생성 시 걸리는 시간: "
      << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(diff).count()
      << "us" << std::endl;
  }
}

성공적으로 컴파일 하였다면

실행 결과

      1개 난수 생성 시 걸리는 시간: 0us
     10개 난수 생성 시 걸리는 시간: 1us
    100개 난수 생성 시 걸리는 시간: 10us
   1000개 난수 생성 시 걸리는 시간: 101us
  10000개 난수 생성 시 걸리는 시간: 1033us
 100000개 난수 생성 시 걸리는 시간: 10702us
1000000개 난수 생성 시 걸리는 시간: 98950us

와 같이 나옵니다.

std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(diff).count()

duration_cast 는 임의의 duration 객체를 받아서 우리가 원하는 duration 으로 캐스팅 할 수 있습니다. std::chrono::microseconds<chrono> 에 미리 정의되어 있는 duration 객체 중 하나로, 1 초에 $10^6$ 번 틱을 하게 됩니다. 따라서 microseconds 로 캐스팅 한뒤에 리턴하는 count 값은 해당 duration 이 몇 마이크로초 인지를 나타내는 것이지요.

우리의 경우 1000000 개의 난수를 생성하는데 불과 98950 마이크로초, 대량 98 밀리초 정도 걸린다고 나왔습니다. <chrono> 에는 std::chrono::microseconds 외에도 nanoseconds, milliseconds, seconds, minutes, hours 가 정의되어 있기 때문에 상황에 맞게 사용하시면 됩니다.

현재 시간을 날짜로

안타깝게도 C++ 17 까지에서는 chrono 라이브러리 상에서 날짜를 간단하게 다룰 수 있도록 도와주는 클래스가 없습니다. 예를 들어서 현재 시간을 출력하고 싶다면 C 의 함수들에 의존해야 합니다.

예를 들어서 현재 시간을 출력하는 코드를 살펴봅시다.

#include <chrono>
#include <ctime>
#include <iomanip>
#include <iostream>

int main() {
  auto now = std::chrono::system_clock::now();
  std::time_t t = std::chrono::system_clock::to_time_t(now);
  std::cout << "현재 시간은 : " << std::put_time(std::localtime(&t), "%F %T %z")
            << '\n';
}

성공적으로 컴파일 하였다면

실행 결과

현재 시간은 : 2020-01-06 00:28:08 +0900

먼저 system_clock 에서 현재의 time_point 를 얻어온 후에, 날짜를 출력하기 위해서 time_t 객체로 변환해야 합니다.

std::time_t t = std::chrono::system_clock::to_time_t(now);

이를 위해 위와 같이 각 clock 이 제공하는 static 함수인 to_time_t 를 사용하면 됩니다.

std::cout << "현재 시간은 : " << std::put_time(std::localtime(&t), "%F %T %z")
          << '\n';

그 다음에 현재 시간을 std::tm 객체로 변환하기 위해서 std::localtimet 를 전달하였고, 마지막으로 std::put_time 을 사용해서 우리가 원하는 형태의 문자열로 구성할 수 있게 됩니다. 참고로 put_time 에 전달된 인자인 "%F %T %z"strftime 에서 사용되는 인자와 동일합니다. 따라서 %F 와 같은 것들이 무엇을 수행하는지 알고 싶다면 해당 함수 레퍼런스를 참고하시기 바랍니다.

안타깝게도 C++ 17 현재 C 의 함수들을 이용하지 않고서 날짜를 다룰 수 있는 방법은 없습니다. 하지만 C++ 20 부터 <chrono> 에 C 라이브러리 필요 없이 날짜를 다룰 수 있는 클래스와 함수들이 추가된다고 하니 조금만 기다려주시기 바랍니다!

그렇다면 이번 강좌는 여기에서 마치도록 하겠습니다. 다음 강좌에서는 C++ 17 에서 등장한 <filesystem> 라이브러리를 살펴볼 것입니다.

뭘 배웠지?

난수를 생성하기 위해서 C 의 srandrand 를 사용하지 말자.

대부분의 상황에서는 std::mt19937 로 충분히 양질의 난수를 뽑아낼 수 있다. 특히 <random> 라이브러리를 사용할 경우 원하는 확률 분포에서 샘플링할 수 있다.

현재 시간을 알기 위해서는 system_clock 을 사용하면 되고, 좀더 정밀한 측정이 필요할 경우 high_resolution_clock 을 사용하면 된다.

duration_cast 를 이용해서 원하는 시간 스케일로 변환할 수 있다.

강좌를 보다가 조금이라도 궁금한 것이나 이상한 점이 있다면 꼭 댓글을 남겨주시기 바랍니다. 그 외에도 강좌에 관련된 것이라면 어떠한 것도 질문해 주셔도 상관 없습니다. 생각해 볼 문제도 정 모르겠다면 댓글을 달아주세요.

현재 여러분이 보신 강좌는 <17 - 3. 난수 생성(<random>)과 시간 관련 라이브러리(<chrono>) 소개> 입니다. 이번 강좌의 모든 예제들의 코드를 보지 않고 짤 수준까지 강좌를 읽어 보시기 전까지 다음 강좌로 넘어가지 말아주세요
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