알고리즘(algorithm)은 어떤 문제를 해결하거나 목표를 달성하기 위해 정해진 절차와 규칙에 따라 수행되는 단계적 지침이다. 쉽게 말해, 특정 상황에서 무엇을 먼저 하고, 그다음에는 무엇을 해야 하는지를 순서대로 설명한 일종의 레시피와 같다.
기원과 어원
알고리즘’이라는 단어는 9세기 페르시아 수학자 알콰리즈미(Al-Khwarizmi)의 이름에서 유래했다. 그는 산술과 방정식 풀이 방법을 체계적으로 정리한 인물이다. 그의 이름이 라틴어로 옮겨지며 알고리스무스(Algorismus)라는 형태가 되었고, 시간이 지나 오늘날의 ‘알고리즘(algorithm)’이라는 단어로 자리 잡았다.
일상 속의 알고리즘
알고리즘은 일상에서도 쉽게 찾을 수 있다. 예를 들어 계란후라이를 만드는 과정을 떠올려 보자.
- 프라이팬을 불 위에 올린다.
- 기름을 두른다.
- 기름이 달궈지면 계란을 깨 넣는다.
- 노른자를 터뜨릴지 그대로 둘지 결정한다.
- 원하는 만큼 익히고 접시에 담는다.
이처럼 순차적이고 조건 분기(if-else)가 포함된 과정이 바로 알고리즘이다.
컴퓨터와 알고리즘
컴퓨터 과학에서 알고리즘은 핵심 개념이다. 프로그램은 사실상 알고리즘을 기계가 이해할 수 있는 언어로 옮겨놓은 것이라 할 수 있다. 즉, 우리가 코드를 작성할 때는 본질적으로 일련의 알고리즘을 명시하고 있는 셈이다.
알고리즘은 기본 연산에서부터 데이터 정렬·검색, 이미지 인식, 온라인 보안, 인공지능 모델의 학습과 추론에 이르기까지 광범위하게 활용된다. 예를 들어 검색 엔진이 수십억 개의 웹페이지 중에서 가장 관련성이 높은 결과를 몇 초 만에 찾아내는 것도, SNS가 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 것도 모두 복잡한 알고리즘 덕분이다.
또한 네트워크 운영에서도 알고리즘은 필수적이다. 데이터 패킷이 어떤 경로를 거쳐야 가장 빠르고 안정적으로 목적지에 도착할 수 있는지 결정하는 것도 일종의 최적화 알고리즘이다. 결국 알고리즘은 현대 컴퓨터 시스템 전반을 움직이는 보이지 않는 설계도라 할 수 있다
학습하는 알고리즘
전통적인 알고리즘은 고정된 규칙을 따르지만, 오늘날의 알고리즘은 단순 실행을 넘어 학습까지 한다. 이것이 바로 머신러닝(machine learning)이다. 인공지능은 데이터를 분석하며 스스로 성능을 개선하고 새로운 상황에 적응한다. 우리가 인터넷에서 검색하거나 영화를 시청할 때, 맞춤형 추천이 제공되는 것도 알고리즘이 학습한 결과다.
마무리하며
알고리즘은 단순한 절차를 넘어, 인간의 사고 과정을 기계적으로 구조화한 도구라 할 수 있다. 이것은 문제 해결을 위한 지침이자, 현대 정보 사회를 움직이는 보이지 않는 원리다.