프로그램을 개발하거나 사용하다 보면, 예상치 못한 에러 메시지에 당황할 때가 참 많죠? 특히 숫자 계산과 관련된 오류는 겉보기에 단순해 보여도 그 안에 복잡한 컴퓨터의 연산 방식이 숨어있어 골머리를 앓게 만들곤 합니다. 저도 처음에는 ‘이게 도대체 무슨 의미일까?’ 하고 한참을 들여다봤던 기억이 생생하네요.
오늘 이야기할 STATUS_FLOAT_INEXACT_RESULT 에러 코드도 바로 그런 경우 중 하나인데요. 이름만 들어도 뭔가 부동 소수점 연산과 관련되어 있을 것 같지 않나요? 이 에러는 단순히 숫자가 틀렸다는 것을 넘어, 우리 코드가 계산을 처리하는 방식에 대한 중요한 힌트를 담고 있답니다.
실무에서 정말 자주 마주칠 수 있는 상황이라 개발자라면 꼭 알아두어야 할 필수 지식이죠. 이 오류가 왜 발생하고, 어떻게 해결해야 하는지 궁금하시죠? 저와 함께 정확하게 알아보도록 할게요!
요즘 개발하다 보면 숫자 계산 때문에 골머리 앓는 분들 정말 많으시죠? 저도 처음엔 ‘이게 왜 이렇지?’ 하면서 한참을 헤맸던 기억이 생생합니다. 특히 실수(float, double) 연산에서 생기는 오차 때문에 프로그램이 엉뚱하게 동작하거나, 금융 계산처럼 정밀함이 생명인 곳에서 문제가 발생하면 정말 난감하죠.
오늘 이야기할 에러 코드도 바로 그런 상황에서 만날 수 있는 친구인데요. 이름만 들어도 아시겠지만, 부동 소수점 연산의 정밀도와 관련된 오류랍니다. 단순히 숫자가 틀렸다는 것을 넘어, 우리 코드가 컴퓨터에서 어떻게 처리되는지에 대한 깊은 이해를 요구하는 메시지죠.
이번 포스팅에서는 이 녀석의 정체를 파헤치고, 어떻게 해야 이 똑똑한(?) 오차를 현명하게 다룰 수 있을지 저의 경험을 살려 자세히 알려드릴게요!
부동 소수점 연산, 왜 오차가 생기는 걸까요?
컴퓨터의 2 진수 세계와 10 진수의 충돌
우리가 일상에서 사용하는 숫자는 10 진법이죠. 하지만 컴퓨터는 0 과 1 만을 사용하는 2 진법으로 모든 데이터를 처리합니다. 여기서부터 오차의 씨앗이 뿌려지는 거예요.
10 진수로 깔끔하게 떨어지는 0.1 이나 0.2 같은 숫자들도 2 진수로 변환하면 무한 소수가 되는 경우가 정말 많아요. 예를 들어, 10 진수 0.1 을 2 진수로 바꾸면 0.00011001100110011… 처럼 끝없이 반복된답니다.
우리 컴퓨터 메모리에는 한계가 있잖아요? 무한히 반복되는 이진 소수를 전부 저장할 수는 없으니, 어느 시점에서 딱 잘라서 저장하게 됩니다. 바로 이 과정에서 아주 미세한 오차가 발생하게 되는 거죠.
마치 원주율 파이(π)를 3.141592 로 근사해서 쓰는 것과 비슷하다고 보시면 돼요. 우리는 3.14 로만 알아도 큰 문제가 없지만, 아주 정밀한 계산이 필요한 공학 분야에서는 소수점 아래 자릿수를 더 많이 쓰는 것처럼요. 이 작은 오차들이 쌓이고 쌓이면 예상치 못한 결과로 이어질 수 있습니다.
IEEE 754 표준과 부동 소수점 표현의 한계
거의 모든 현대 컴퓨터는 실수를 표현하기 위해 ‘IEEE 754’라는 국제 표준을 따르고 있어요. 이 표준에 따르면, 실수는 부호(양수/음수), 지수(소수점의 위치), 가수(실제 숫자 데이터) 이렇게 세 부분으로 나뉘어 저장됩니다. 32 비트 float 타입의 경우, 부호 1 비트, 지수 8 비트, 가수 23 비트를 사용해요.
64 비트 double 타입은 가수 부분에 52 비트를 할당하여 더 높은 정밀도를 제공하지만, 여전히 무한 소수를 완벽하게 담을 수는 없답니다. 가수 부분에 저장할 수 있는 비트 수가 제한적이기 때문에, 모든 실수를 정확하게 표현하는 데는 근본적인 한계가 있을 수밖에 없어요.
제가 예전에 프로그램을 짰을 때, 단순하게 를 계산했는데 이 아니라 같은 결과가 나와서 정말 당황했던 기억이 있습니다. 이게 바로 IEEE 754 표준에 따른 부동 소수점 표현 방식 때문에 생기는 문제였던 거죠. 이처럼 근본적인 표현 방식의 한계가 있기 때문에, 우리는 항상 부동 소수점 연산에서 ‘오차’가 발생할 수 있다는 점을 인지하고 있어야 해요.
STATUS_FLOAT_INEXACT_RESULT, 넌 누구니?
이름처럼 정확하지 않은 결과!
는 말 그대로 “부동 소수점 연산 결과가 정확하지 않다”는 것을 의미하는 에러 코드예요. 이 에러는 연산의 결과가 컴퓨터가 표현할 수 있는 범위 내에서 가장 가까운 값으로 반올림되거나 잘려나갈 때 발생한답니다. 그러니까 “계산은 됐는데, 정확한 값은 아니야!”라고 컴퓨터가 알려주는 셈이죠.
예를 들어, 무한 소수가 포함된 계산을 하거나, 매우 크거나 작은 숫자를 다룰 때 정밀도 손실이 일어나면 이 에러가 발생할 수 있습니다. 제가 처음 이 에러를 만났을 때는 ‘도대체 뭐가 정확하지 않다는 거지?’ 싶었는데, 부동 소수점 연산의 근본적인 한계를 이해하고 나니 이 메시지가 얼마나 중요한 경고인지 알게 됐어요.
특히 금융 계산이나 과학 시뮬레이션처럼 아주 작은 오차도 허용되지 않는 분야에서는 이 에러가 치명적인 문제로 이어질 수 있으니 꼭 신경 써야 합니다.
어떤 상황에서 자주 나타날까요?
이 에러는 다양한 상황에서 나타날 수 있는데, 주로 다음과 같은 경우를 들 수 있어요.
- 나눗셈 연산: 특히 1/3 이나 10/3 처럼 2 진수로 정확히 표현되지 않는 분수 계산에서 자주 발생합니다.
- 반복적인 덧셈 또는 뺄셈: 0.1 을 여러 번 더하는 것처럼 작은 오차가 계속 누적될 때 예상치 못한 결과로 이어질 수 있습니다.
- 매우 큰 수와 매우 작은 수의 혼합 연산: 큰 숫자와 작은 숫자를 동시에 계산할 때, 작은 숫자의 정밀도가 희생될 수 있어요.
- 형 변환 과정: 예를 들어 에서 으로 강제 형 변환을 할 때 정밀도 손실이 발생하여 이 에러가 발생할 수 있습니다.
- 삼각 함수, 로그 함수 등 복잡한 수학 함수 사용: 이러한 함수들은 내부적으로 부동 소수점 연산을 많이 포함하고 있기 때문에 오차 발생 가능성이 높아요.
제 경험상, 특히 루프 안에서 부동 소수점 변수를 계속 더하거나 빼는 로직을 짤 때 이 에러와 자주 마주쳤어요. 작은 오차들이 쌓여서 나중에는 원래 예상했던 값과 너무나도 다른 값이 되어버리는 바람에 디버깅하느라 밤을 새웠던 적도 있었죠. 이처럼 는 단순히 오류 메시지를 넘어, 우리가 작성한 코드가 컴퓨터 내부에서 어떻게 처리되고 있는지에 대한 중요한 힌트를 제공하는 경고라고 생각하면 좋아요.
오차를 최소화하고 정확도를 높이는 실전 전략
부동 소수점 연산, 이렇게 다뤄보세요!
부동 소수점 오차는 피할 수 없는 현실이지만, 우리가 이 오차를 최소화하고 정확도를 높일 수 있는 다양한 방법들이 있습니다. 마치 운전할 때 돌발 상황을 예측하고 방어 운전을 하는 것처럼요.
- 정수 연산 활용: 소수점 이하 자릿수를 미리 정해놓고, 모든 숫자를 정수로 변환하여 계산하는 방법입니다. 예를 들어, 0.1 + 0.2 를 계산할 때, 양쪽에 10 을 곱해서 1 + 2 = 3 으로 계산한 후 다시 10 으로 나누는 식이죠. 이 방법은 금융 계산처럼 정확도가 매우 중요한 분야에서 자주 사용됩니다. 제가 예전에 급여 정산 시스템을 만들 때 이 방법을 사용했었는데, 작은 오차도 용납되지 않는 상황이라 정말 유용했어요.
- 고정 소수점(Fixed-Point) 자료형 사용: 일부 언어나 라이브러리에서는 (Python, C#, Java 의 )과 같은 고정 소수점 자료형을 제공합니다. 이 자료형들은 부동 소수점 방식과 달리 소수점의 위치를 고정하여 오차 없이 정확한 10 진수 연산을 가능하게 합니다. 물론 부동 소수점보다 연산 속도가 느리거나 메모리 사용량이 많을 수 있지만, 정확성이 최우선일 때 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 금융 애플리케이션 개발자라면 이 타입을 꼭 알아두셔야 해요!
- 오차 범위 설정 및 비교: 부동 소수점 숫자를 연산자로 직접 비교하는 것은 매우 위험합니다. 대신 아주 작은 오차 범위(epsilon)를 설정하고, 두 숫자의 차이가 이 오차 범위 내에 있는지를 확인하는 방식으로 비교해야 해요. 예를 들어, 과 같은 형태로 비교하는 거죠. 저는 이 방법을 몰랐을 때, 같은 코드를 썼다가 디버깅으로 시간을 다 보냈던 쓰라린 경험이 있답니다.
- 높은 정밀도 라이브러리 사용: 특정 언어에는 부동 소수점 연산의 정확도를 높여주는 라이브러리들이 존재합니다. 예를 들어, C++에서는 , Python 에서는 모듈 등이 있습니다. 이러한 라이브러리들은 더 많은 비트를 사용하여 숫자를 표현함으로써 오차를 줄이는 데 도움을 줍니다.
부동 소수점 오류 유형 및 해결책 요약
다양한 부동 소수점 오류 유형과 그에 따른 일반적인 해결책을 표로 정리해 보았습니다.
| 오류 유형 | 주요 원인 | 일반적인 해결책 | 주의사항 |
|---|---|---|---|
| 정밀도 손실 | 2 진수 변환 시 무한 소수 발생, 유한한 비트 수로 표현의 한계 | 고정 소수점 자료형(), 정수 변환 후 연산 | 연산 속도, 메모리 사용량 고려 |
| 누적 오차 | 반복적인 연산, 특히 덧셈/뺄셈에서 미세 오차가 쌓임 | Kahan summation 알고리즘 (특정 상황), 연산 순서 최적화 | 복잡한 알고리즘은 성능 저하 가능 |
| 비교 오류 | 연산자로 부동 소수점 직접 비교 시 예상치 못한 | 아주 작은 오차 범위()를 이용한 비교 | 값 설정의 적절성 중요 |
| 오버플로우/언더플로우 | 숫자가 표현 가능한 최대/최소 범위를 넘어설 때 | 적절한 자료형 선택 (예: 대신 ), 범위 검증 로직 추가 | 시스템 아키텍처 및 요구사항 고려 |
정확한 계산이 필요한 당신에게, 개발자의 현명한 선택
금융 서비스 개발자라면 꼭 알아야 할 타입
제가 금융 관련 프로젝트에 참여했을 때, 나 을 사용했다가 큰 낭패를 볼 뻔한 경험이 있어요. 아주 작은 오차도 금전적인 손실로 이어질 수 있는 곳이 바로 금융 분야니까요. 예를 들어, 이자 계산이나 환율 변환 같은 작업에서는 소수점 이하의 아주 작은 값이라도 정확하게 처리해야 합니다.
이때 빛을 발하는 것이 바로 타입이에요. 이 자료형은 10 진수를 기반으로 연산하기 때문에 부동 소수점처럼 2 진수 변환 과정에서 발생하는 오차가 없어요. 물론 일반 나 보다 연산 속도가 느리거나 메모리를 더 많이 사용할 수 있지만, 정확성이 최우선인 금융 계산에서는 압도적으로 유리합니다.
저는 타입을 도입하고 나서야 비로소 안심하고 계산 로직을 짤 수 있었답니다. 만약 여러분이 금융 시스템이나 회계 프로그램을 개발하고 있다면, 타입은 선택이 아닌 필수라고 단언할 수 있어요.
코딩 테스트와 알고리즘 문제 풀이 시 유의점
코딩 테스트나 알고리즘 문제를 풀다 보면, 실수 연산이 필요한 경우가 종종 있습니다. 이때 나 을 무심코 사용했다가 ‘틀렸습니다’ 메시지를 받는 경우가 많아요. 특히 부동 소수점 비교 오류 때문에 정답임에도 불구하고 오답 처리되는 상황은 정말 억울하죠.
저도 경험이 많아요. 작은 오차를 허용하지 않는 문제에서 연산자를 썼다가 고배를 마신 적이 한두 번이 아니거든요. 이럴 때는 앞서 설명했듯이 값을 이용한 오차 범위 비교를 반드시 사용해야 합니다.
아니면 아예 처음부터 타입이나 정수 연산 방식으로 접근하는 것이 현명한 방법이에요. 문제의 요구사항을 꼼꼼히 확인하고, 정밀도에 대한 언급이 있다면 부동 소수점 오차를 염두에 두고 코드를 작성하는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 단순히 알고리즘만 맞았다고 끝이 아니라, 숫자를 다루는 방식까지 완벽해야 진짜 실력이라고 할 수 있겠죠?
정밀한 계산, 더 이상 두려워하지 마세요!
오차를 알면 코드가 쉬워진다
처음에는 같은 에러 메시지를 보면 머리가 지끈거렸어요. 하지만 부동 소수점 연산의 원리와 그 한계를 이해하고 나니, 오히려 이런 에러가 저에게 ‘더 정확하고 견고한 코드를 만들라’는 친절한 안내처럼 느껴지더라고요. 컴퓨터는 0 과 1 의 세상에 살기 때문에 우리가 쓰는 10 진수를 완벽하게 표현하지 못하는 경우가 있다는 것, 그리고 이로 인해 미세한 오차가 발생할 수밖에 없다는 사실을 인정하는 것부터가 중요합니다.
제가 직접 다양한 프로젝트를 경험하면서 느낀 점은, 이러한 오차의 존재를 알고 미리 대비하는 개발자와 그렇지 않은 개발자 사이에는 큰 차이가 있다는 거예요. 오류가 발생했을 때 당황하지 않고, 어떤 원인으로 인해 발생했는지 빠르게 파악하고 해결책을 적용할 수 있는 능력이 바로 개발자의 진정한 실력이 아닐까요?
개발자를 위한 꿀팁, 늘 배우고 공유하세요!
프로그래밍의 세계는 끊임없이 변하고 발전하고 있지만, 부동 소수점 연산의 문제는 컴퓨터 과학의 아주 기본적인 부분이면서도 여전히 많은 개발자를 괴롭히는 숙제이기도 합니다. 하지만 오늘 제가 알려드린 타입이나 정수 연산 활용, 그리고 비교 같은 방법들을 잘 익혀두신다면 이 문제를 현명하게 극복하실 수 있을 거예요.
저도 새로운 기술을 배우고 적용하면서 시행착오를 겪지만, 결국 이런 경험들이 쌓여서 더 나은 개발자로 성장하게 되는 것 같아요. 앞으로도 궁금한 점이 있다면 언제든지 저의 블로그를 찾아주세요! 함께 고민하고 성장하면서 더욱 멋진 개발 여정을 만들어나가요!
글을 마치며
오늘은 개발자라면 한 번쯤은 마주하게 될 골치 아픈 문제, 바로 부동 소수점 연산 오차와 에 대해 저의 경험을 녹여 자세히 이야기해봤습니다. 처음엔 그저 ‘버그’라고 생각하고 좌절했던 순간들도 많았지만, 결국 컴퓨터가 숫자를 처리하는 방식의 근본적인 이해가 부족했기 때문이라는 걸 깨달았죠. 이처럼 복잡해 보이는 에러 코드들도 결국은 우리에게 더 나은 코드를 만들 수 있는 기회를 주는 소중한 신호라고 생각합니다. 저와 함께 오늘 내용을 되짚어보면서, 이제는 부동 소수점 연산이 더 이상 두려운 존재가 아니라 현명하게 다룰 수 있는 대상으로 느껴지셨기를 바랍니다.
알아두면 쓸모 있는 정보
1. 금융 계산처럼 정확도가 최우선인 경우에는 나 대신 타입이나 정수 연산을 적극적으로 활용하세요. 저도 금융 프로젝트에서 이 방법으로 수많은 잠재적 오류를 막을 수 있었습니다.
2. 부동 소수점 숫자를 비교할 때는 연산자 대신 아주 작은 오차 범위()를 설정하여 과 같이 비교하는 습관을 들이는 것이 중요해요. 작은 실수 하나가 예상치 못한 결과를 초래할 수 있거든요.
3. 부동 소수점 연산은 본질적으로 오차를 포함할 수밖에 없다는 점을 항상 인지하고, 초기 설계 단계부터 오차 발생 가능성을 염두에 두어 방어적인 코드를 작성하는 것이 현명합니다.
4. 매우 큰 수와 매우 작은 수를 함께 연산할 때는 정밀도 손실이 발생하기 쉬우니, 연산 순서를 조정하거나 필요하다면 스케일링(scaling) 기법을 고려해 보세요. 작은 디테일이 큰 차이를 만듭니다.
5. 복잡한 수학 함수나 반복적인 연산이 포함된 로직에서는 디버깅 시 중간 결과값을 꼼꼼히 확인하여 오차가 누적되는지 주기적으로 점검하는 것이 좋습니다. 저의 경험상, 문제가 생겼을 때 가장 먼저 봐야 할 곳 중 하나입니다.
중요 사항 정리
부동 소수점 연산의 ‘정확하지 않은 결과’를 의미하는 는 컴퓨터가 2 진수로 실수를 표현하는 방식의 근본적인 한계에서 비롯됩니다. 10 진수와 2 진수 간의 변환 과정에서 발생하는 무한 소수 표현의 제약, 그리고 IEEE 754 표준에 따른 유한한 비트 수 할당이 주된 원인이죠. 이는 단순히 숫자가 틀렸다는 것을 넘어, 우리가 작성한 코드가 컴퓨터 내부에서 어떻게 처리되는지에 대한 깊이 있는 이해를 요구하는 메시지입니다. 따라서 개발자는 이러한 오차의 존재를 필연적으로 받아들이고, 이를 최소화하기 위한 실질적인 전략들을 숙지해야 합니다. 저의 경험을 빌려 말씀드리자면, 단순히 에러 메시지를 무시하거나 우회하는 대신, 그 원인을 파고들어 이해하려는 노력이 결국 더 견고하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만드는 초석이 된다는 것을 깨달았습니다. 특히 금융, 과학 계산 등 정밀도가 생명인 분야에서는 타입과 같은 고정 소수점 자료형을 활용하거나, 모든 값을 정수로 변환하여 연산하는 방식이 필수적입니다. 또한, 부동 소수점 숫자를 직접 비교하는 것은 매우 위험하므로 항상 값을 이용한 오차 범위 비교를 생활화해야 합니다. 이러한 지식과 경험은 단순한 문제 해결을 넘어, 개발자로서의 전문성과 신뢰도를 한 단계 높여줄 것입니다. 정밀한 계산은 더 이상 두려움의 대상이 아닌, 현명하게 관리하고 활용할 수 있는 개발 영역의 한 부분으로 자리 잡을 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ) 📖
질문: STATUSFLOATINEXACTRESULT 에러는 정확히 무엇이고, 개발 과정에서 언제쯤 마주하게 되는 건가요?
답변: STATUSFLOATINEXACTRESULT는 쉽게 말해 “부동 소수점 연산 결과가 컴퓨터가 표현할 수 있는 범위 내에서 가장 가까운 값으로 반올림되었다”는 상태를 알려주는 코드예요. 이게 무슨 말이냐면, 우리가 흔히 쓰는 0.1 같은 십진수를 컴퓨터는 이진수로 정확히 표현하지 못할 때가 있거든요.
예를 들어, 10 을 3 으로 나누면 3.333… 하고 무한히 이어지잖아요? 컴퓨터의 부동 소수점 연산도 이와 비슷하게, 어떤 연산 결과가 딱 떨어지지 않고 미세한 오차가 발생할 때 이 에러가 발생한다고 보시면 돼요.
이건 프로그램이 잘못된 게 아니라, ‘계산 과정에서 아주 약간의 정밀도 손실이 있었다’는 경고 같은 거죠. 저도 처음에는 이걸 보고 ‘아, 내 코드가 틀렸나?’ 하고 식은땀을 흘렸는데, 알고 보니 컴퓨터의 부동 소수점 연산 방식 자체에서 기인하는 자연스러운 현상이었어요.
주로 과학 계산, 그래픽 처리, 금융 관련 연산 등 정밀한 숫자를 다루는 프로그램에서 자주 마주칠 수 있답니다.
질문: 부동 소수점 연산에서 왜 이런 ‘정확하지 않은 결과’ 에러가 발생하는 건가요? 컴퓨터가 계산을 못하는 건가요?
답변: 컴퓨터가 계산을 못하는 건 절대 아니에요! 오히려 컴퓨터는 정해진 규칙에 따라 아주 빠르게 연산을 처리하고 있는 거랍니다. 문제는 바로 ‘숫자를 표현하는 방식’에 있어요.
우리 인간은 십진수를 쓰지만, 컴퓨터는 이진수를 사용하죠. 이때 모든 십진수 소수가 이진수 소수로 정확히 변환될 수 있는 건 아니에요. 예를 들어, 십진수 0.1 은 이진수로 표현하면 0.0001100110011…
처럼 끝없이 반복되는 형태가 돼요. 하지만 컴퓨터는 유한한 비트(bit) 공간에 이 숫자를 저장해야 하기 때문에, 어쩔 수 없이 어느 지점에서 잘라내고 가장 근사한 값으로 저장하게 됩니다. 이렇게 잘라내면서 발생하는 미세한 차이가 바로 ‘정확하지 않은 결과’의 근원이에요.
마치 컵에 물을 가득 채우려는데 컵이 넘쳐서 조금 흘러넘치는 것처럼, 컴퓨터도 주어진 공간에 숫자를 ‘꽉’ 담으려다 보니 어쩔 수 없이 오차가 생기는 거죠. 이걸 알면 컴퓨터의 한계라기보다 효율적인 처리 방식이라는 걸 이해하게 될 거예요.
질문: STATUSFLOATINEXACTRESULT 에러를 마주했을 때, 어떻게 처리하고 코드를 개선할 수 있을까요?
답변: 이 에러는 앞서 말씀드렸듯이 ‘경고’에 가깝기 때문에, 무조건 문제가 있다고 단정할 필요는 없어요. 하지만 상황에 따라서는 치명적인 결과를 초래할 수도 있으니 적절한 처리가 중요하죠. 제가 해본 몇 가지 방법들을 알려드릴게요.
첫째, 정밀도 허용 범위 설정입니다. 만약 미세한 오차가 프로그램 동작에 큰 영향을 주지 않는다면, 특정 오차 범위(epsilon) 내에서는 같은 값으로 간주하도록 처리할 수 있어요. 예를 들어, 대신 같은 방식으로 비교하는 거죠.
둘째, 정수형 연산으로 변환하는 방법도 유용해요. 특히 금융 계산처럼 1 원 한 푼도 틀리면 안 되는 경우라면, 소수점을 일정 자릿수만큼 곱해 정수로 만들어 연산하고, 최종 결과만 다시 소수점으로 바꾸는 방법을 쓰기도 합니다. 셋째, 경우에 따라서는 더 높은 정밀도의 데이터 타입을 사용하는 것도 고려해볼 수 있지만, 이는 성능 저하로 이어질 수 있으니 신중해야 해요.
마지막으로, 단순히 오류 상태를 확인하고 싶다면, 같은 함수를 이용해 부동 소수점 상태 레지스터를 초기화하고 관련 플래그를 확인하는 방법도 있습니다. 중요한 건 이 에러의 의미를 정확히 이해하고, 여러분의 프로그램이 요구하는 정밀도에 맞춰 현명하게 대응하는 거예요.
저도 이 방법을 통해 많은 문제를 해결했고, 여러분도 분명 해답을 찾으실 수 있을 겁니다!