[CS] 컴퓨터는 어떤 말을 사용할까? 컴퓨터의 언어체계

🔊 해당 포스팅은 CS 서적 '한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍'을 읽고 저만의 방식으로 정리, 요약하는 글임을 알립니다. 해당 내용은  '한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍' 서적에 기반하였음을 알립니다.

 

이번 포스팅부터 CS(Computer Science) 지식을 습득하기 위해 '한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍' 이라는 책을 한 챕터씩 읽고 배운 내용을 리뷰, 요약하는 시리즈를 만들어보려고 한다. 수호님과 스터디를 2주에 한번씩 진행하고자 약속을 잡고 정말 오랜만에 누군가와의 스터디를 진행하기 시작했다.

 

최근에 한 기업의 인턴으로 짧게 근무하면서 내 자신에 대한 CS 지식의 부족함을 처절히 느꼈고 물론 당장 CS 지식을 직접적으로 사용하지 않을 수도 있지만 필자도 컴퓨터를 사용하여 무엇인가를 개발하는 개발자의 한 사람으로서 컴퓨터가 내부적으로 어떻게 동작하는지 밑바닥부터 알 필요가 있다고 느꼈다. 

 

출처: Yes24

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첫 번째 챕터는 컴퓨터 내부의 언어 체계에 대해 본질적으로 이해하는 내용이다. 즉, 사람이 한국어, 영어, 등과 같은 특정 언어를 사용하여 말하는 것처럼 컴퓨터는 어떤 말을 사용하는지에 대한 내용이다. 

1. 컴퓨터에서의 문자를 하나의 상자로 표현하자, 비트(bit)!

예를 들어, 우리가 '컴퓨터' 라는 단어를 표현하기 위해서는 [ㅋ,ㅓ,ㅁ,ㅍ,ㅠ,ㅌ,ㅓ] 라는 자음,모음을 활용해서 표현한다. 영어로 치면, 'computer' 일 때는 [c,o,m,p,u,t,e,r] 이 된다. 이 때, 리스트([]) 안에 들어있는 하나의 원소를 문자라고 표현한다. 그리고 쉽게 이해를 하기 위해서 우리는 이 하나의 문자를 표현하기 위해서 하나의 상자에 넣는다고 가정해보자.

 

그리고 이 하나의 상자에는 한국어로 치면, 자음 또는 모음이 들어갈 수 있고, 영어로 치면 26개의 알파벳이 들어갈 수 있을 것이다. 하지만 컴퓨터는 이 하나의 상자에 단 2가지 문자 밖에 들어가지 못한다. 바로 0과 1 이다. 그리고 이를 비트라고 표현한다.

 

컴퓨터는 비트를 활용해 문자를 표현한다

 

컴퓨터가 위와 같이 비트를 사용하는 이유에 대해서는 다음 장에서 알아보기로 하고, 여기서는 비트를 사용하면 적은 비용으로 편리하게 다양한 기호들을 표현할 수 있다는 점만 알아두도록 하자. 0과 1만을 사용하는 비트는 우리가 흔히 아는 2진법을 사용한다.

2. 비트를 사용하는 방법, 논리 연산

컴퓨터가 비트를 사용한다는 사실을 알았다. 그렇다면 이번엔 비트를 사용하는 방법 중에 하나로 논리 연산에 대해 알아보자. 논리 연산은 '예 또는 아니오' 라는 둘 중의 한 가지로 대답을 표현하는 것이다. 한국어로 치면, "은행이 어디있나요?"는 논리 연산으로 대답할 수 없는 질문이고, "은행이 여기 있나요?" 는 논리 연산으로 대답이 가능한 질문이다. 이렇게 예/아니오 로 답할 수 있는 질문들을 여러개 활용하여 새로운 질문에 대한 답변을 할 수 있도록 하는 것이 논리 연산을 활용하는 것이다.

 

한 번 예를 들어보자. 다음과 같은 문장이 있다고 해보자. "지금 밖에 날씨가 춥거나 밖에 비가오고 있다면 패딩을 입어라" 이를 비트 논리연산을 활용해서 분해해 보면 다음과 같다. "지금 밖에 날씨가 추운가?"라는 질문에 "예" 라고 답하거나, "지금 밖에 비가 오는가?"라는 질문에 "예"라고 답했을 경우에는 "코트를 입어라" 라는 대답이 나올 수 있게 된다. 

 

논리연산 비트 2개를 활용해서 새로운 비트를 만들어낼 수 있다

 

따라서, 위처럼 다른 비트들이 표현하는 내용으로부터 새로운 비트를 만들어내는 이런 동작을 논리 연산이라고 한다.

 

논리 연산을 배우다 보면 불리언 대수(Boolean algebra)에 대해 알게 된다. 불리언 대수는 비트에 대해 사용할 수 있는 연산 규칙의 집합이다. 우리가 보통 아는 NOT, AND, OR, XOR 같은 것들이 불리언 대수이다. 각 연산을 취함으로써 어떤 결과가 나오는지는 아래 그림을 참고하자.

 

불리언 대수 연산 결과

 

참고로 XOR 연산은 딥러닝을 나오게 만든 연산이라고도 할 수 있다. XOR 연산의 특징은 AND, NOT , OR 연산들의 조합으로 XOR 연산을 구현할 수 있다는 것이 특징이다. 해당 포스팅은 딥러닝에 대한 주제가 아니기 때문에 딥러닝 이야기는 여기까지만 하도록 하자.

 

또한 AND, NOT, OR 연산은 서로 깊은 관계가 있다. 여기서 등장하는 개념이 바로 드모르간의 법칙이다. 드모르간의 법칙은 학창 시절, 집합 단원에서 배운적이 있던게 어렴풋이 기억이 난다.

 

집합에서의 드모르간의 법칙

 

위 그림을 보면 알겠지만 교집합, 합집합, 여집합을 적절히 잘 활용하면 위 그림의 등식을 이끌어낼 수 있다. 이러한 법칙이 컴퓨터의 비트 논리 연산에서도 그대로 적용이 된다. 교집합은 AND로, 합집합은 OR로, 여집합은 NOT으로 매핑된다. 비트 논리 연산에 드모르간의 법칙을 대입하게 되면 아래처럼 된다.

 

왼쪽과 오른쪽 결과(빨간색)가 동일

 

위 2개의 표 결과(빨간색 글씨)는 동일한 것을 볼 수 있다. 즉, NOT을 충분히 사용하면 AND 연산을 OR 연산으로 대신할 수 있다는 것을 볼 수 있다. 그 반대도 똑같다. 이러한 성질은 컴퓨터에서 입력을 항상 원하는 형태로 얻을 수만은 없는 문제를 해결할 때 유용하다. 예를 들어, 한국어로 치면, '사랑에 빠졌다' 라는 말을 이중부정을 사용해서 '사랑에 빠지지 않을 수 없었다' 라고 표현할 수도 있기 때문이다. 

 

그러면 이 드모르간의 법칙을 사용해서 위에서 예시를 들은 "지금 밖에 춥거나 비가 온다면 코트를 입어라" 라는 논리연산을 표를 활용해서 표현해보면 아래처럼 된다.

 

드모르간의 법칙을 활용한 논리 연산 예시 결과

3. 컴퓨터에서 비트로 정수를 표현해보자

이번에는 논리연산 보다 좀 더 고차원적인 숫자 그 중에서도 양의 정수를 비트로 표현하는 방법에 대해 알아보도록 하자. 우리 인간은 보통 10진수를 활용해 수를 표현한다. 이유는 손가락이 10개이기 때문이라고 한다. 10진수를 활용하기 때문에 우리는 10의 거듭제곱을 활용한다. 그리고 이 때, 다시 '상자'의 개념을 갖고와보자. 5028이라는 10진수 숫자를 표현하기 위해서는 4개의 상자가 필요하다. 그리고 4개의 상자를 일렬로 나열하고, 왼쪽에 있는 상자일수록 10의 큰 거듭제곱 수를 의미하고 오른쪽에 있는 상자일수록 10의 작은 거듭제곱 수를 의미한다. 

 

5028 십진수를 표현하는 방법

 

위 방법에서 10진수를 2진수로 바꾸면 그것이 바로 컴퓨터가 비트로 양의 정수를 표현하는 방법이 된다. 그러면 10진수 5028을 2진수로 표현하면 위 그림에서 어떻게 바뀌게 될까?

 

총 13개의 상자, 13개의 비트가 필요

 

2진수로 10진수 5028을 표현하려면 위처럼 총 13개의 박스 즉, 13비트가 필요하다. 이러한 방법을 활용해서 컴퓨터의 비트를 활용해서 다양한 양의 정수를 표현할 수가 있게 된다. 위 그림에서 2진수의 가장 오른쪽의 비트를 가장 작은 유효 비트(LSB, Least Significant Bit)라고 부른다. 왜냐하면 가장 오른쪽의 비트 값을 변경하면 2진수의 값이 가장 '적게' 변경되기 때문이다. 반대로, 가장 왼쪽의 비트를 가장 큰 유효 비트(MSB, Most Significant Bit)라고 부른다. 가장 왼쪽의 비트 값을 변경하면 2진수의 값이 가장 '크게' 변경되기 때문이다.

 

그런데 위 그림에서는 5028을 13비트로 딱 맞춰서 표현할 수 있었다. 그러면 14비트, 15비트, 16비트로 5028을 표현할 수는 없을까? 표현할 수 있다. 16비트로도 5028을 표현할 수 있다. 하지만 13비트일 때보다 상자를 왼쪽에 3개 추가할텐데, 그 왼쪽 상자 3개에는 모두 0의 값이 들어가 있을 것이다. 이렇게 추가된 0들을 리딩 제로(Leading Zero)라고 부른다. 

 

그러면 컴퓨터는 5028을 표현할 때 몇 비트로 표현할지 어떻게 선택할까? 이는 컴퓨터 설계 시 몇 비트를 한 덩어리로 사용할지 만들어졌는지에 따라 달라진다. 예를 들어, A라는 컴퓨터가 4개의 비트를 한 덩어리로 사용하도록 만들어졌다면 5028을 표현하기 위해서는 13비트가 아닌 16비트를 사용할 것이다.

4. 2진수(비트) 덧셈 연산을 배워보자

그러면 2진수끼리의 덧셈은 어떻게 연산할까? 우선 아래와 같은 2진수 숫자들이 있다고 가정해보자. 참고로 2진수 덧셈 연산은 가장 오른쪽에서 왼쪽으로 진행되는 방향으로 같은 자리의 각 숫자를 서로 더한다. 각 숫자를 서로 더했을 때, 2가 되면 다음 왼쪽 자리로 숫자를 1 올린다. 

 

10진수와 2진수 덧셈 연산 비교

 

위 2진수 덧셈을 보면 3개의 상자 즉, 3비트를 사용해서 10진수 1과 5를 각각 001, 101로 표현했다. 덧셈 연산 결과, 2진수 110으로 나오게 되었다. 여전히 3비트를 사용해서 덧셈 연산 결과를 표현할 수 있다. 그런데 만약 덧셈 연산 결과의 2진수를 표현하기 위해 4비트가 필요하면 어떻게 될까? 이런 경우를 오버플로(Overflow) 현상이라고 한다. 오버플로는 가장 왼쪽의 비트 즉, MSB에서 올림이 발생했다는 뜻이다. 추후에 살펴보겠지만 컴퓨터에서는 조건 코드 레지스터라는 것이 있어서 몇 가지 이상한 정보를 담아두는데, 여기 정보에는 오버플로 비트라는 것을 담아둔다. 즉, MSB에서 발생한 올림값이 들어가게 된다. 그래서 이 오버플로 비트를 보고 "아, 오버플로 현상이 일어났구나" 라고 알 수 있다. 

 

오버플로의 자매품으로 언더플로도 존재한다. 언더플로는 MSB 위쪽에서 1을 빌려오는 경우를 의미한다. 주로 두 수간의 뺄셈을 수행할 때 발생한다.(뺄셈은 참고로 음수를 더한 것을 의미하기도 한다. e.g) 10진수일 때, 10 - 5 = 5 와 10 + (-5) = 5는 같다!) 이에 대한 정보인 언더플로 비트도 컴퓨터의 조건 레지스터에 정보로 담기게 된다.

5. 컴퓨터에서 음수 표현하기

방금까지 컴퓨터에서 양의 정수를 표현하는 방법에 대해 배워보았다. 그러면 음의 정수는 어떻게 표현할까? 방법을 구체적으로 알아보기 전에 컴퓨터에서 음수를 표현하는 방법은 여러가지가 존재한다. 하나하나씩 장,단점이 무엇인지 살펴볼텐데, 가장 먼저 알아볼 방법은 부호와 크기라는 방법이다.

5-1. 부호를 사용하자, '부호와 크기' 사용법

예를 들어, 4개의 상자 즉, 4비트가 있다고 가정해보자. 만약 양의 정수를 표현한다고 하면 $2^4$인 총 16가지의 양의 정수를 표현할 수 있을 것이다. 하지만 우리가 알아볼 방법은 음의 정수도 표현할 수 있는 가지수이다. '부호와 크기' 라는 방법은 '부호'를 활용한다. 여기서 부호란 $+, -$ 기호 2개를 의미한다. 부호의 종류에는 2개 밖에 없으니 1비트로 이 부호를 표현할 수 있다. 그래서 총 4비트가 있다면, 그 중에서 가장 왼쪽에 있는 비트인 MSB 비트 하나를 사용해서 부호를 표현하기로 한다. MSB 비트 값이 0이면 $+$를, 1이면 $-$를 의미한다고 가정한다.

 

이렇게 하면 양의 정수, 음의 정수 모두 포함해서 총 15가지를 표현할 수 있다. 그런데 왜 16가지가 아닐까? 이유는 바로 +0 과 -0은 똑같기 때문에 2개가 아닌 1개로 간주하기 때문이다. 아래 그림으로 4비트일 때 -5를 표현하는 방법을 이해해보자.

 

부호와 크기

 

하지만 이런 방법은 두 가지 단점 때문에 널리 쓰이지 못한다. 첫 번째로, 동일한 0을 표현하는 방법이 2가지이기 때문에 비용이 낭비된다. 두 번째는 이 방법을 사용하면 XOR 과 AND를 통한 덧셈 계산을 사용할 수가 없다. 대표적인 예시로 부호와 크기를 사용한 0001(10진수 값으로는 +1), 1001(10진수 값으로는 -1)을 덧셈하는 경우다. 위에서 배운 2진수 덧셈 연산을 적용하게 되면 결과가 2진수 1010이 나오게 되는데 이를 10진수로 표현하면 -2가 된다. +1 과 -1의 덧셈 결과는 0인데, -2가 되니 계산 오류가 발생한다.

5-2. 양수의 모든 비트를 뒤집자(NOT 연산시키자), 1의 보수 표현법

1의 보수 표현법은 양수의 모든 비트를 뒤집는 방법을 의미한다. 1의 보수 표현법도 부호와 크기 표현법처럼 MSB 비트를 '부호' 전용 비트로 설정한다. 단, 1의 보수는 '보수'를 NOT 연산을 통해 얻는다. 만약 10진수 +7을 1의 보수 표현법으로 나타내면 0111 이 된다. 이 때, -7을 나타내기 위해서 0111 의 모든 비트를 NOT 연산 취해주면 1000 으로 바뀌고 이것이 곧 -7이라는 음의 정수를 나타낸다.

 

그런데 이런 1의 보수 표현법도 덧셈 연산을 수행할 때 비용 증가 문제가 발생한다. 아래와 같이 10진수 +2와 -1을 1의 보수 표현법으로 나타낸 뒤, 두 수를 더한다고 가정해보자.

 

1의 보수 표현법의 덧셈 연산 예시

 

특이한 점은 주황색 동그라미의 MSB 비트가 올림된 것을 LSB로 전달해야 한다는 것이다. 이를 순환 올림(End-around carry)라고 부른다. 이러한 방법을 통해 덧셈 연산이 가능하긴 하지만 순환 올림 처리를 하기 위한 하드웨어를 추가해야 하기 때문에 비용이 증가하는 문제가 발생한다.

5-3. 현대 컴퓨터에서 사용하는 방식, 2의 보수 표현법

부호와 크기, 1의 보수 표현법도 문제가 존재했다. 이번엔 현대에 양의 정수, 음의 정수를 표현하는 데 가장 널리 쓰이고 있는 2의 보수 표현법에 대해 알아보자. 2의 보수 표현법은 특이하게도 10진수 +1에 A라는 비트 패턴을 더했을 때 10진수 0이 나오게 되는 A 비트 패턴을 찾고 이 패턴을 -1이라고 가정하는 것에서 출발한다. 만약 4비트일 경우, 10진수 +1은 2진수로 0001 이다. 이 때 1111이라는 비트 패턴을 더하게 되면 0000이 되고 10진수값으로 0을 의미한다. 따라서 2의 보수 표현법에서 4비트일 경우, 2진수 1111이라는 것이 10진수 -1을 표현하는 비트 패턴으로 사용하기로 가정한다.

 

그래서 2의 보수 표현법은 어떤 수의 비트를 모두 뒤집고 가장 오른쪽인 LSB 비트 자리에 1을 추가하면 음수를 얻을 수 있게 된다. 2의 보수 표현법은 0을 표현하는 데 있어서 중복 표현 문제가 발생하지 않는다. 왜냐하면 가장 왼쪽인 MSB 비트 자리에서 올림 문제가 발생하면 그 올림은 올림 비트로 생각하고 그냥 무시하기 때문이다. 

 

이렇게 현대 컴퓨터는 2의 보수 표현법으로 양의 정수/음의 정수를 표현하고 있다. 

 

비트 수에 따라 2의 보수 표현법으로 나타낼 수 있는 양의 정수/음의 정수 범위

 

이렇게 양의 정수, 음의 정수를 표현하는 여러가지 방법이 존재해왔다. 따라서 앞으로 컴퓨터가 정수를 표현한다고 했을 때, 어떤 표기법을 따르고 있는지도 살펴보아야 한다. 즉, 사용하는 방법이 '부호와 크기'인지 '1의 보수 표현'인지 '2의 보수 표현'인지에 따라 똑같은 2진수 값이라고 한들 다른 정수를 나타낼 수도 있기 때문이다.

6. 컴퓨터에서 실수(Real-value) 표현하기

10진수의 실수는 10진 소수점이 포함된다. 우리가 흔히 아는 10.5, 0.5, ... 등이다. 그런데 컴퓨터는 2진수를 사용한다. 따라서 2진 소수점을 표현할 방법이 필요하다. 그런데 2진 소수점을 표현하는 방법에도 여러가지가 존재한다.

6-1. 소수점의 위치를 고정시키자, 고정소수점 표현법

2진 소수점의 위치를 임의로 정하는 방법이 고정소수점 표현법이다. 아래처럼 4비트가 있다고 가정해보자.

 

4비트일 때 고정소수점 표현법

 

소수점 위치를 고정소수점 표현법에서는 위와 같이 고정시킨다. 그리고 소수점 위치를 기준으로 왼쪽은 정수 부분, 오른쪽은 분수 부분으로 나누어서 실수를 표현하게 된다. 참고로 분수 부분은 오른쪽으로 갈수록 2 거듭제곱의 작은 수를 의미한다.

 

그런데 이런 고정소수점 표현법은 쓸모 있는 범위의 실숫값을 표현하기 위해 필요한 비트 개수가 너무 많아지기 때문에 메모리 비용이 너무 많이 든다는 문제가 발생한다.

6-2. 유동적인 소수점 위치, 부동소수점 표현법

다음은 소수점의 위치를 유동적으로 변경하는 부동소수점 표현법이다. 부동소수점 표현법이 무엇인지 이해하기 위해서 10진수를 예로 들어보자. 10진 소수점 왼쪽이 한자리 뿐인 소수(예를 들어, 1.2, 1.5, 2.5 , ...  이를 가수(mantissa)라고 함)에 10을 몇번 곱할지(이를 지수(exponent)라고 함) 부분으로 나누어서 표현하는 것이다. 만약 0.0012 라는 10진수 값이 있다면 이를 ${1.2} \times {10^-3}$ 으로 표현하는 것이다. 여기서 10이 아닌 2로 바꾸게 되면 그것이 바로 컴퓨터에서 실수를 표현하는 '부동소수점 표현법'이 된다.

 

부동 소수점 표현은 지수 부분이 어떤 값이냐에 따라 소수점 위치가 유동적으로 변해서 '부동소수점'이라고 한다. 이렇게 지수와 가수를 분리해서 실수를 표현하게 되면 0이 연속으로 계속 나타나는 부분을 모두 저장하지 않고 적은 비용으로 실수를 표현할 수 있다.(아까 위에서 10진수를 예시로 들은 것처럼 0.0000012를 ${1.2} \times {10^-6}$ 으로 표현하게 되면 앞에 0이 연속적으로 나타나는 부분을 담는 비트가 필요하지 않게 된다) 부동소수점을 표현하는 예시 한 가지만 그림으로 살펴보고 넘어가도록 하자.

 

가수, 지수를 활용해 실수를 표현하는 방법 = 부동소수점 표현법

 

하지만 이런 부동소수점 표현법도 단점이 존재한다. 첫 번째로, 비트 조합 중에 낭비되는 부분이 많다. 위에서는 나와있지 않지만 부동소수점 표현법으로는 0을 표현하는 중복된 방법이 4가지나 된다. 두번째로는 비트 패턴이 모든 가능한 수를 표현할 수가 없다는 점이다. 그래서 이를 보완하고자 여러가지 트릭을 사용하면서 발전된 방법이 IEEE 부동소수점 표현법이다. 이 표현법에 대해서는 설명이 너무 길어지기 때문에 궁금하다면 책을 통해 학습해보도록 하자.

 

추가적으로 2진수로 수를 표현하는 또 다른 방버으로 '2진 코드화한 10진수 시스템' 일명 BCD(Binary-Coded Decimal) 방식이 있다. 필자는 해당 내용을 처음에 이해하지 못했는데, 인터넷을 검색해면서 다른 자료와 함께 이해할 수 있었다. 우선 BCD는 4비트를 활용해 10진 숫자를 표현한다. 마치 누군가 이렇게 하라고 한 것처럼 일종의 규칙을 만들어 4비트로 10진수를 표현한 것이다.

 

1부터 9까지의 10진수를 위와 같은 4비트로 나타낸다고 가정!

 

그래서 만약 10진수인 12를 BCD로 표현하면 0001 0010 이 된다. 12의 '1'이 '0001' 을, '2'가 '0010'을 의미하기 때문이다. 마치 12 숫자를 문자열로 취급해서 한 글자씩 나타내는 듯 하다. 하지만 이런 BCD는 일반적인 2진수에 비해 쓸데없이 많은 비트를 사용한다는 점이 문제점이다. 그래서 요즘 주류 시스템에 남아있지 않다고 한다. 그래도 가끔 컴퓨터와 상호작용하는 디스플레이나 가속도 센서에는 BCD를 사용한다고 하니 참고 정도로 알아두어도 좋을 듯 하다.

7. 비트 그룹의 이름

비트는 너무 작은 단위라서 기본 단위로 사용하기에는 유용성이 떨어진다. 그래서 비트를 좀 더 큰 덩어리로 조직화할 필요가 있다. 현재 세계적으로는 8비트를 기본 단위로 널리 쓰인다. 그래서 8비트 = 1 바이트(byte)라고 정의한다. 아래는 비트의 묶음을 부르는 이름들이다.

 

비트의 묶음을 부르는 이름

 

보통 word(워드)는 컴퓨터가 설계상 빠르게 처리할 수 있는 가장 큰 덩어리의 비트 묶음의 크기를 가리키는 말이다.

 

추가적으로 책을 읽다가 재밌는 사실을 알게되었는데, 우리가 흔히 디스크나 파일의 크기를 나타내는 킬로바이트, 메가바이트, 기가바이트, 테라바이트는 미터법으로부터 기원하여 엔지니어들이 차용해 사용했다고 한다. 그런데, 이 때 킬로바이트 즉, 1천을 의미하는 '킬로바이트'는 밑이 10이 아닌 2를 의미한다. 그래서 1000에 가장 가까운 $2^{10}$인 1024가 킬로바이트를 의미한다.

 

하지만 디스크 크기를 나타낼 때는 보통 밑을 2가 아닌 10으로 보고 해당 용어들을 사용한다고 한다. 그래서 아마 우리가 가전제품 상점에서 보거나 컴퓨터 용량을 볼 때의 용어들은 모두 밑을 10으로 한다고 알고 있도록 하자.

8. 컴퓨터에서 텍스트 표현하기

이제 좀 더 고차원적인 텍스트를 표현하는 방법에 대해 알아보자. 먼저 키보드의 모든 기호에 대해 7비트를 할당하여 표현하는 아스키(ASCII) 코드가 존재한다. 재밌는 부분은 아스키 코드에서 문자 이외에 통신 제어를 위한 일종의 새로운 기호에도 의미를 부여해 이를 통해서 통신 제어를 하기도 한다. 예를 들어, ACK(Acknowledge)는 '수신 확인'을 의미하고 NAK는 '수신하지 못함'을 의미한다.

 

그런데 아스키 코드가 최초로 만들어졌을 때에는 컴퓨터가 미국에서만 생산되었다. 따라서 아스키 코드는 오로지 영어에만 초점이 맞춰진 코드이다. 하지만 컴퓨터 비용이 저렴해짐에 따라 현대에 와서 널리 컴퓨터가 보급되었다. 이에 따라 중국어, 일본어, 유럽의 다른 언어 등에게도 적용될 새로운 유형의 코드가 필요했다. 그래서 유럽 언어에 적합한 ISO-646과 같은 표준 코드가 존재했다.

 

그리고 시간이 지남에 따라 비트 가격이 저렴해지면서 모든 기호를 16비트를 사용한 새로운 표준이 생겨났다. 그것이 바로 유니코드이다. 그리고 이후에 유니코드는 21비트까지 확장되었으며 21비트 정도면 앞으로 모든 문자를 다 표현할 수 있다고 한다.

 

그런데 우리가 개발을 하다보면 흔히 보는 UTF-8이라는 것을 한 번쯤 본적이 있을 것이다. 이에 대해 잠깐 알아보자. 먼저 UTF-8은 '유니코드 변환 형식 8비트'를 의미한다. 아까 위에서 아스키 코드는 7비트에 할당하여 문자를 표현한다고 했다. 그런데 컴퓨터는 7비트값을 한 번에 처리하도록 설계되어있지 않고 8비트를 한번에 처리하기 때문에 8비트를 사용해 아스키 코드 문자를 저장한다. 그런데 여기서 의문이 들 것이다. 그러면 8비트만 사용해도 될텐데, 왜 시간이 지남에 따라 16, 21비트까지 확장할까?

 

이유는 다른 비트 패턴을 표현하기 위해 사용하는 비트 패턴 때문이다. 우리는 위에서 최초로 배울 때, 비트를 사용해서 간단한 숫자를 표현하고 이 숫자들을 활용해 또 문자를 표현한다는 것을 배웠다. 이런 것들이 바로 다른 비트 패턴을 표현하기 위해 특정 비트 패턴을 사용하는 것이다. 그리고 이를 '인코딩(Encoding)' 이라고 한다. 

9. 컴퓨터에서 색깔 표현하기

컴퓨터에서 다양한 색깔을 표현할 수도 있다. 컴퓨터 그래픽스는 전자 모눈종이에 해당하는 것에 색을 표현하는 점을 찍어서 만드는데 이것이 바로 '그림 원소' 즉, 픽셀(pixel)을 의미한다. 

 

이때, 픽셀 값을 나타내기 위해서는 총 32비트를 사용한다. 색깔은 빨간색, 녹색, 파란색(그래서 RGB 라고 한다)의 조합으로 만들어내는데, 한 색깔당 8비트를 사용한다. 그런데 8비트가 3개 즉, 24비트면 32비트에서 24비트를 뺀 8비트가 남게된다. 이 8비트는 바로 색깔의 투명도를 표현하는 데 사용된다. 

 

그리고 색깔을 인코딩하는 표현방법도 있다. 어디선가 #ffff00 와 같은 표기법을 본 적이 있을 것이다. 이는 색깔을 16진 트리플렛(hex triplet)이라는 방법으로 웹에서 표현하는 방법이다. # 뒤에 여섯 자리 16진 숫자를 추가해서 #000000은 검은색, #ffffff는 흰색을 표현할 수 있게 된다.

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지금까지 컴퓨터가 '비트'만을 사용해서 양의 정수, 음의 정수, 실수, 텍스트, 색깔을 어떻게 표현하는지에 대해서 알아보았다. 다음 장에서는 그러면 컴퓨터가 대체 왜 비트를 사용하는지 물리적인 구성요소 관점에서 살펴보도록 하자.