컴퓨터처럼 생각하기 - 추상화

추상화(Abstraction)

추상화는 복잡한 문제나 시스템을 단순화하여 본질적인 부분만을 남기고, 세부적인 요소를 제거하거나 무시하는 과정입니다. 이는 문제 해결에서 중요한 단계로, 불필요한 세부 사항을 배체함으로써 문제의 핵심에 집붕할 수 있게 만듭니다. 추상화는 컴퓨팅 사고의 핵심 개념 중 하나이며, 여러 분야에서 광범위하게 사용됩니다. 프로그래밍, 데이터 분석, 소프퉤어 설계 등 다양한 영역에서 복잡한 구조를 다룰 때 효율적인 해결책을 마련할 수 있게 해 줍니다.

 

추상화를 표현한 이미지

추상화의 목적

추상화를 하는 목적은 복잡한 문제를 단순화하고, 본질적인 부분에 집중함으로써 문제 해결을 더 효율적으로 이루기 위함입니다. 구체적으로, 추상화의 목적은 다음과 같습니다:

1. 복잡성 감소
추상화는 불필요한 세부 사항을 제거하고 핵심적인 요소에 집중함으로써 문제의 복잡성을 줄입니다. 이를 통해 문제를 더 쉽게 이해하고 관리할 수 있게 됩니다. 복잡한 시스템이나 문제에서 필수적이지 않은 요소를 제거함으로써, 문제를 더 단순하게 만들고 처리하기 쉽게 합니다.

2. 일반화 및 재사용성
추상화를 통해 특정 문제에 국한되지 않고, 다양한 문제에 적용할 수 있는 범용적인 해결책을 도출할 수 있습니다. 이 과정에서 문제 해결 방법이나 모델을 일반화하여 유사한 문제에 재사용할 수 있습니다. 이는 소프트웨어 개발에서 코드의 재사용성과 모듈화된 설계를 가능하게 합니다.

3. 이해와 소통 용이성
복잡한 문제를 추상화함으로써 사람들 간의 의사소통이 용이해집니다. 세부적인 기술적 내용보다는 핵심 개념이나 기능에 집중하기 때문에, 비전문가도 문제의 본질을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이는 협업에서 중요한 역할을 하며, 복잡한 시스템이나 구조를 설명할 때 유용합니다.

4. 유연성 및 확장성
추상화는 시스템이나 문제 해결 방식을 더 유연하게 만들어줍니다. 구체적인 구현에 의존하지 않고, 핵심적인 구조만 남기기 때문에 나중에 시스템을 확장하거나 변경하는 것이 더 쉬워집니다. 추상화는 변화하는 요구 사항에 따라 시스템을 적응시키는 데 중요한 역할을 합니다.

5. 효율적인 문제 해결
추상화를 통해 문제의 본질을 파악하면, 더 효율적이고 효과적인 해결 방법을 찾는 것이 가능합니다. 중요한 부분에 집중함으로써, 해결해야 할 문제의 범위가 좁아지고, 그 결과로 해결 시간이 줄어들고 자원의 낭비가 줄어듭니다.

6. 모듈화와 계층화
복잡한 시스템을 여러 계층으로 나누고 모듈화하여 설계하면 각 계층이나 모듈을 독립적으로 관리하고 개발할 수 있습니다. 이는 시스템의 유지보수성을 높이고, 각 모듈을 개선하거나 변경할 때 전체 시스템에 미치는 영향을 최소화할 수 있게 합니다.

목적	설명
복잡성 감소	불필요한 세부 사항을 제거하고 핵심 요소에 집중하여 문제를 단순화
일반화 및 재사용성	특정 문제에 국한되지 않고, 다양한 문제에 적용할 수 있는 해결책을 도출하고 재사용 가능
이해와 소통 용이성	복잡한 개념을 단순화하여 사람들 간의 의사소통을 원활하게 만듦
유연성 및 확장성	시스템이나 문제 해결 방식을 유연하게 하여 나중에 확장하거나 변경할 수 있는 함.
효율적인 문제 해결	중요한 부분에 집중함으로써 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있게 함.
모듈화와 계층화	시스템을 독립적이고 관리 가능한 모듈이나 계층으로 나누어 유지보수성과 확장성을 높임.

추상화 진행 과정

문제 해결에서 추상화는 복잡한 문제를 단순화하고, 핵심적인 요소에 집중하는 중요한 단계입니다. 추상화를 통해 문제의 구조를 명확히 하고, 효율적인 해결책을 도출할 수 있습니다. 이 과정은 단계별로 이루어지며, 문제를 점진적으로 분석하고 단순화하는 체계적인 접근법을 필요로 합니다. 아래는 추상화 진행 과정을 설명합니다.

1. 문제의 전체적인 이해
추상화를 시작하기 전에, 문제를 전반적으로 이해하는 단계입니다. 문제의 범위, 요구사항, 제약조건 등을 분석하여 해결해야 할 핵심 문제를 명확히 파악합니다. 이 단계에서 문제의 전체적인 맥락과 목적을 이해하는 것이 중요합니다.

2. 필수 요소와 세부 사항 식별
문제를 구성하는 여러 요소들 중에서, 필수적인 요소와 그렇지 않은 세부 사항을 식별합니다. 즉, 문제 해결에 반드시 필요한 핵심 요소들을 파악하고, 불필요한 정보나 복잡한 세부 사항을 제거합니다. 이 단계는 문제의 본질을 추출하는 과정으로, 핵심적인 내용만을 남기고 나머지는 배제하게 됩니다.

3. 추상적 모델 설계
추상화된 요소들을 기반으로 문제를 단순화한 모델을 설계하는 단계입니다. 이 모델은 문제의 본질적인 구조를 나타내며, 세부 구현보다는 문제 해결의 핵심 논리에 초점을 맞춥니다. 추상적 모델은 다양한 상황에 적용 가능한 범용적인 해결 방안을 도출하는 데 사용됩니다.

4. 패턴 인식
문제에서 공통적으로 나타나는 패턴이나 규칙성을 인식합니다. 패턴을 발견함으로써 문제의 구조를 더 단순화할 수 있으며, 이 과정은 문제를 더욱 일반화하고 해결책을 유연하게 만드는 데 도움이 됩니다. 패턴 인식은 추상화된 모델에서 반복적으로 나타나는 특성을 발견하고, 이를 활용해 효율적인 해결 방안을 도출하는 단계입니다.

5. 일반화 및 범용화
추상화를 통해 도출된 모델과 해결 방안을 다른 유사한 문제에 적용할 수 있도록 일반화하는 단계입니다. 이 과정에서는 특정한 문제에만 국한되지 않고, 다양한 문제에도 적용할 수 있는 범용적인 해결책을 마련합니다. 이는 추상화의 중요한 목적 중 하나로, 해결책의 재사용성을 높이고 다양한 문제에 대한 효율성을 강화합니다.

6. 구체화 및 적용
마지막으로, 추상화된 모델을 구체화하여 실제 문제에 적용하는 단계입니다. 이때 추상화된 해결책을 구체적인 상황에 맞게 조정하고, 필요한 세부 사항을 다시 반영하여 문제 해결을 위한 구체적인 계획을 실행합니다. 이 과정은 추상화된 개념이 실제 문제 해결로 이어지는 단계입니다.

단계	설명
문제의 전체적인 이해	문제의 범위, 요구사항, 제약조건 등을 분석하고, 핵심 문제를 명확히 파악.
필수 요소와 세부 사항 식별	문제의 필수적인 요소와 불필요한 세부 사항을 식별하고 제거.
추상적 모델 설계	핵심 요소들을 기반으로 추상적이고 단순화된 문제 모델을 설계.
패턴 인식	문제에서 공동된 패턴을 찾아내고 이를 활용해 문제를 더 단순화.
일반화 및 범용화	추상화된 모델을 일반화하여 유사한 문제에도 적용 가능한 범용적인 해결책 도출.
구체화 및 적용	추상화된 해결책을 구체적인 문제 상황에 맞게 적용하고, 필요한 세부 사항을 반영하여 실행.

추상화 과정 예시

추상화 진행 과정을 예를 들어 설명하면 더 명확하게 이해할 수 있을 것입니다. 여기서는 실생활의 예시를 통해 추상화 과정을 단계별로 설명하겠습니다. 예시는 "날씨에 맞는 옷을 고르는 문제"로 설정하겠습니다.

예시: 날씨에 맞는 옷을 고르는 문제

1. 문제의 전체적인 이해
우리는 "오늘 날씨에 맞는 옷을 고르는" 문제를 해결하려고 합니다. 이 문제는 기온, 날씨 조건(비, 눈, 햇빛 등), 바람의 강도 등 다양한 요소에 의해 영향을 받습니다. 목표는 적절한 옷을 선택하여 편안하게 하루를 보내는 것입니다.

2. 필수 요소와 세부 사항 식별
이 문제에서 핵심적으로 고려해야 할 필수 요소는 기온, 날씨 조건(비, 맑음 등), 바람의 세기입니다. 예를 들어, 세부 사항으로는 옷의 디자인이나 특정 액세서리 등이 있을 수 있지만, 이들은 문제 해결의 본질과는 크게 관련이 없으므로 추상화 과정에서 제외될 수 있습니다. 중요한 것은 날씨에 적합한 옷을 선택하는 것입니다.

- 필수 요소: 기온, 날씨(비, 눈, 햇빛 등), 바람의 세기
- 세부 사항 제거: 옷의 브랜드, 디자인, 액세서리 등

3. 추상적 모델 설계
이제 추상적 모델을 설계합니다. 여기서 핵심은 기온과 날씨 조건에 따라 의류의 종류를 결정하는 것입니다. 이를 간단한 규칙으로 추상화할 수 있습니다:
- 기온: 낮으면 두꺼운 옷, 높으면 얇은 옷
- 날씨: 비가 오면 방수 자켓, 맑으면 가벼운 옷
- 바람: 바람이 강하면 방풍 기능이 있는 옷

이 추상화된 모델은 기온, 날씨, 바람을 입력으로 받아 적절한 옷을 추천하는 구조로 설계됩니다.

4. 패턴 인식
이 단계에서는 비슷한 패턴을 찾아냅니다. 예를 들어, 기온이 10도 이하일 때는 늘 따뜻한 옷을 입어야 하고, 25도 이상이면 가벼운 옷을 입어야 한다는 패턴을 인식할 수 있습니다. 바람이 강할 때는 항상 방풍 기능이 있는 외투를 추천하는 등, 상황에 따라 공통된 패턴을 식별합니다.

- 패턴 1: 기온이 낮으면 두꺼운 옷, 높으면 가벼운 옷
- 패턴 2: 비가 오면 방수 자켓 필수
- 패턴 3: 바람이 강하면 방풍 기능이 있는 옷 선택

5. 일반화 및 범용화
이제 이러한 규칙을 일반화할 수 있습니다. 기온, 날씨, 바람과 같은 요소는 다른 지역에서도 동일하게 적용될 수 있습니다. 이 모델은 날씨에 따라 옷을 추천하는 다른 유사한 상황에도 적용할 수 있습니다. 따라서 이 모델을 일반화하여 다양한 기후에서 옷을 선택하는 데 사용할 수 있습니다.

- 일반화된 규칙: 기온, 날씨, 바람에 따른 옷 선택은 전 세계 어디에서나 사용할 수 있는 범용적인 규칙이 됩니다.

 6. 구체화 및 적용
마지막으로, 오늘의 실제 날씨에 이 추상화된 규칙을 적용합니다. 예를 들어, 오늘 기온이 15도이고, 비가 오고 바람이 강하다면:
- 기온(15도): 중간 정도 두께의 옷
- 비: 방수 자켓
- 바람: 방풍 기능이 있는 외투

이 정보를 바탕으로 옷장을 열어 구체적인 옷을 고르고 오늘의 날씨에 맞는 옷을 입습니다.

추상화를 위한 방법론

추상화를 위한 다양한 방법론이 있지만, 일반적으로 다음과 같은 주요 전략과 기법들이 많이 사용됩니다.

1. 단계적 세분화
단계적 세분화는 문제를 상위 수준에서 하위 수준으로 점진적으로 나누어가는 방식입니다. 이를 통해 각 단계에서 핵심적인 요소만을 남기고 세부 사항을 배제합니다. 이 방법론은 크게 두 가지 접근으로 나눌 수 있습니다:

 

- 탑다운(Top-Down): 전체 시스템을 큰 그림에서부터 세부적으로 나누는 방식입니다. 먼저 큰 문제를 정의하고, 이를 점차 더 작은 하위 문제로 쪼갭니다.
- 바텀업(Bottom-Up): 작은 세부 사항이나 하위 문제부터 시작해 점차 상위 문제로 통합하는 방식입니다. 각 작은 문제들을 추상화해 나가면서 전체 문제의 본질을 찾아냅니다.

2. 모듈화(Modularization)
모듈화는 복잡한 시스템을 독립적인 모듈로 나누고, 각 모듈을 별도로 추상화하는 방법입니다. 각 모듈은 독립적인 기능이나 역할을 가지며, 다른 모듈과 최소한의 인터페이스를 통해 상호작용하게 됩니다. 이를 통해 시스템의 복잡성을 줄이고, 유지 보수와 확장성을 높일 수 있습니다.

- 예시: 소프트웨어 설계에서 각 기능을 모듈로 나누고, 각 모듈을 추상화된 인터페이스로 연결하여 전체 시스템을 구성합니다.

3. 모형화(Modeling)
모형화는 문제를 간결하게 표현하기 위해 수학적, 논리적, 또는 시각적 모델을 사용하는 방법입니다. 모형화는 추상화를 위한 대표적인 방법론 중 하나로, 복잡한 시스템을 단순한 모델로 표현하고 분석할 수 있게 합니다. 이를 통해 시스템의 핵심 동작 원리만을 파악하고, 불필요한 세부 사항을 무시합니다.

- 예시: 기상 예측에서는 복잡한 날씨 데이터를 간단한 수학적 모델로 변환하여 날씨 패턴을 분석합니다.

4. 정보 은닉(Information Hiding)
정보 은닉은 시스템의 내부 구현 세부 사항을 숨기고, 외부에서 필요한 정보만을 제공하는 방법입니다. 이 방법론은 불필요한 복잡성을 숨김으로써 시스템의 추상화 수준을 높이고, 사용자가 시스템의 본질적인 부분만 다루도록 돕습니다.

- 예시: 소프트웨어 클래스에서 내부 데이터와 로직을 감추고, 필요한 기능만 외부에 노출하는 방식.

5. 패턴 인식(Pattern Recognition)
패턴 인식은 문제 속에서 반복적으로 나타나는 구조나 규칙을 찾아내어 추상화하는 방법입니다. 이는 복잡한 문제를 간소화하고, 일반화된 해결책을 찾는 데 유용합니다. 패턴을 인식하면 문제의 본질적인 구조를 쉽게 파악할 수 있으며, 이를 통해 효율적인 추상화가 가능합니다.

- 예시: 알고리즘 설계에서 반복적으로 나타나는 패턴을 발견하고 이를 기반으로 최적화된 알고리즘을 설계.

6. 계층화(Hierarchical Decomposition)
계층화는 시스템을 여러 계층으로 나누어 각 계층에서 추상화를 진행하는 방법입니다. 각 계층은 더 상위 계층의 복잡성을 줄이기 위해 작동하며, 상위 계층은 하위 계층의 세부 사항을 몰라도 작동할 수 있습니다. 이 방법론은 시스템을 단계별로 단순화하는 데 유용합니다.

- 예시: 컴퓨터 네트워크는 물리적 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 등으로 나누어 각각의 계층에서 별도의 추상화 작업을 진행.

7. 추상 자료형(Abstract Data Types)
추상 자료형은 데이터의 세부 구현을 감추고, 데이터의 동작만을 정의하는 방식입니다. 이는 복잡한 자료 구조를 간단하게 다룰 수 있도록 추상화하여 사용자에게 필요한 동작만 제공하는 방법론입니다.

- 예시: 스택, 큐, 리스트 등의 자료 구조는 추상 자료형의 일종으로, 내부적으로 어떻게 동작하는지는 숨기고 외부에 필요한 동작(삽입, 삭제 등)만 제공합니다.

8. 모델 기반 설계(Model-Based Design)
모델 기반 설계는 시스템이나 문제를 모델로 표현하고, 이 모델을 기반으로 설계와 구현을 진행하는 방식입니다. 복잡한 시스템의 구조나 동작을 모델로 정의하고, 이를 추상화해 실질적인 구현에 활용하는 방법입니다.

- 예시: 자동차 엔지니어링에서 차량의 동작을 모델로 정의하고, 이 모델을 기반으로 실제 설계와 구현을 진행.

 

방법론	설명
단계적 세분화	상위 분제를 하위 문제로 점진적으로 나누거나 하위 문제를 상위로 통합
모듈화	문제를 독립적인 모듈로 분리하여 추상화
모형화	문제를 단순화하기 위해 수확적, 논리적, 시각적 모델 사용.
정보 은닉	시스템의 세부 구현을 숨기고 필요한 정보만 외부에 제공
패턴 인식	문제속에서 반복되는 패턴을 찾아내어 추상화
계층화	문제를 여러 계층으로 나누어 각 계층에서 추상화를 진행
추상 자료형	데이터의 세부 구현을 감추고 동작만을 정의
모델 기반 설계	문제를 모델로 정의하고 이를 기반으로 설계와 구현을 진행