기본 콘텐츠로 건너뛰기

R에서 난수 형성하기와 시드값



 난수는 여러 가지 목적을 위해서 생성하게 됩니다. 주로는 시뮬레이션이나 혹은 예제를 설명하기 위한 테스트 파일 등을 형성하는 것이 목적입니다. 여기서 말하는 난수는 일양난수 (uniform random numbers)로 동전의 앞뒷면 던지기나 혹은 주사위의 눈처럼 결과에 규칙성이 없고 (무규칙성), 횟수를 늘리면 확률이 일정한 (등확률성) 난수입니다.  


 예를 들어 주사위가 조작된 것이 아니라면 던질때마다 1이 나올 확률은 1/6일 것입니다. 다만 1에서 6가운데 어떤 수가 나올지는 규칙성이 없고 횟수를 크게 늘리면 1에서 6까지 정확히 1/6씩의 확률을 지닐 것입니다. R에서는 사실 내부적으로 메르센 트위스터법 (Mersenne Twister)라는 방식으로 유사 난수를 만듭니다. 32비트 버전에서 이는 1/20억분의 1의 확률로 같은 수를 만들기 때문에 우연히 같은 수가 배열될 가능성은 거의 없다고 봐도 무방합니다. 


 R에서 난수 만들기의 기본 함수는 runif 입니다. runif () 에서 () 안에 원하는 수의 난수를 형성하도록 할 수 있습니다. 만드는 난수는 기본적으로 0과 1 사이의 임의의 수입니다. 기본적으로 R은 7자리 수를 표시한다는 것은 앞서 설명한대로입니다. 


> runif(10)
 [1] 0.7973274 0.6628566 0.2525148 0.4517695 0.2884910 0.6700911 0.4800454 0.5902301 0.6887335 0.3144737


 위에서 10개의 수를 지정했는데 이와 같은 결과가 나왔습니다. 그런데 다시 같은 함수를 돌리면 이번엔 다른 난수가 나옵니다. 


> runif(10)
 [1] 0.6629405 0.6337934 0.9406617 0.5592423 0.2213430 0.8140099 0.4750340 0.1804209 0.9003436 0.4341867

 한 눈에 보기에도 중복되는 난수가 없는데, 우연히 중복된 난수가 나올 가능성은 20억 분의 1 이하입니다.


 이렇게 생성된 난수는 여러 가지 목적으로 사용할 수 있습니다. 그런데 특별한 목적을 위해서 같은 순서의 난수를 만들 수는 없을까요? 여기서 시드값 (seed) 이라는 개념이 나옵니다. 시드값은 컴퓨터 내부에서 돌아가는 특정한 난수 생성 공식에서 처음 시작값을 주어 매번 같은 값이 나오게 만드는 것입니다. R에서는 set.seed 함수를 이용합니다. set.seed(원하는 시드값)을 주고 작동을 시키면 됩니다. 


> set.seed(1234)
> runif(5)
[1] 0.1137034 0.6222994 0.6092747 0.6233794 0.8609154
> set.seed(1234)
> runif(5)

[1] 0.1137034 0.6222994 0.6092747 0.6233794 0.8609154

 중요한 것은 set.seed와 난수를 생성하는 명령어를 같이 실행시켜야 한다는 것입니다. 따로 실행시키면 매번 다른 난수가 생성됩니다. 


 난수는 0-1까지를 생성할 수도 있지만, 정규분포를 따르는 형태의 난수를 만들 수 있습니다. rnorm 이 그것으로 장규분포를 따르는 원하는 난수의 숫자, 평균, 표준편차를 쓰면 됩니다. rnorm(10,0,1) 이면 10개의 정규분포를 따르는 난수를 생성하되 평균은 0이고 표준편차는 1이 되는 것입니다. 물론 set.seed 값을 주면 매번 같은 난수를 생성할 수 있습니다. 

> set.seed(123)
> rnorm(10,0,1)
 [1] -0.56047565 -0.23017749  1.55870831  0.07050839  0.12928774  1.71506499  0.46091621 -1.26506123 -0.68685285 -0.44566197
> set.seed(123)
> rnorm(10,0,1)

 [1] -0.56047565 -0.23017749  1.55870831  0.07050839  0.12928774  1.71506499  0.46091621 -1.26506123 -0.68685285 -0.44566197



 다음에는 이  난수 값을 응용해서 if else 구문과 간단한 시뮬레이션을 작성하는 방법을 알아보겠습니다. 



댓글

  1. 안녕하세요, 설명 감사합니다.
    질문이 한 가지 있습니다.
    혹시 컴퓨터의 환경에 변화를 주었을 때 (Ex: 하드디스크를 교체한 후에 새롭게 R studio를 설치) 동일한 set.seed 설정을 이용하여 난수를 생성하는 경우, 그 값이 달라질 수도 있나요?

    "여기서 시드값 (seed) 이라는 개념이 나옵니다. 시드값은 컴퓨터 내부에서 돌아가는 특정한 난수 생성 공식에서 처음 시작값을 주어 매번 같은 값이 나오게 만드는 것입니다. R에서는 set.seed 함수를 이용합니다. set.seed(원하는 시드값)을 주고 작동을 시키면 됩니다."

    set.seed(123)을 고정시킨 경우 이 컴퓨터에서 생성한 난수값과 다른 컴퓨터에서 생성한 난수 값이 항상 같게 나오는 지 궁금합니다.

    감사합니다.

    답글삭제

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

세상에서 가장 큰 벌

( Wallace's giant bee, the largest known bee species in the world, is four times larger than a European honeybee(Credit: Clay Bolt) ) (Photographer Clay Bolt snaps some of the first-ever shots of Wallace's giant bee in the wild(Credit: Simon Robson)  월리스의 거대 벌 (Wallace’s giant bee)로 알려진 Megachile pluto는 매우 거대한 인도네시아 벌로 세상에서 가장 거대한 말벌과도 경쟁할 수 있는 크기를 지니고 있습니다. 암컷의 경우 몸길이 3.8cm, 날개너비 6.35cm으로 알려진 벌 가운데 가장 거대하지만 수컷의 경우 이보다 작아서 몸길이가 2.3cm 정도입니다. 아무튼 일반 꿀벌의 4배가 넘는 몸길이를 지닌 거대 벌이라고 할 수 있습니다.   메가칠레는 1981년 몇 개의 표본이 발견된 이후 지금까지 추가 발견이 되지 않아 멸종되었다고 보는 과학자들도 있었습니다. 2018년에 eBay에 표본이 나왔지만, 언제 잡힌 것인지는 알 수 없었습니다. 사실 이 벌은 1858년 처음 발견된 이후 1981년에야 다시 발견되었을 만큼 찾기 어려운 희귀종입니다. 그런데 시드니 대학과 국제 야생 동물 보호 협회 (Global Wildlife Conservation)의 연구팀이 오랜 수색 끝에 2019년 인도네시아의 오지에서 메가칠레 암컷을 야생 상태에서 발견하는데 성공했습니다.   메가칠레 암컷은 특이하게도 살아있는 흰개미 둥지가 있는 나무에 둥지를 만들고 살아갑니다. 이들의 거대한 턱은 나무의 수지를 모아 둥지를 짓는데 유리합니다. 하지만 워낙 희귀종이라 이들의 생태에 대해서는 거의 알려진 바가 없습니다.  (동영상)...

몸에 철이 많으면 조기 사망 위험도가 높다?

 철분은 인체에 반드시 필요한 미량 원소입니다. 헤모글로빈에 필수적인 물질이기 때문에 철분 부족은 흔히 빈혈을 부르며 반대로 피를 자꾸 잃는 경우에는 철분 부족 현상이 발생합니다. 하지만 철분 수치가 높다는 것은 반드시 좋은 의미는 아닙니다. 모든 일에는 적당한 수준이 있게 마련이고 철 역시 너무 많으면 여러 가지 질병을 일으킬 수 있습니다. 철 대사에 문제가 생겨 철이 과다하게 축적되는 혈색소증 ( haemochromatosis ) 같은 드문 경우가 아니라도 과도한 철분 섭취나 수혈로 인한 철분 과잉은 건강에 문제를 일으킬 수 있습니다. 하지만 높은 철 농도가 수명에 미치는 영향에 대해서는 잘 알려지지 않았습니다.   하버드 대학의 이야스 다글라스( Iyas Daghlas )와 임페리얼 칼리지 런던의 데펜더 길 ( Dipender Gill )은 체내 철 함유량에 영향을 미치는 유전적 변이와 수명의 관계를 조사했습니다. 연구팀은 48972명의 유전 정보와 혈중 철분 농도, 그리고 기대 수명의 60/90%에서 생존 확률을 조사했습니다. 그 결과 유전자로 예측한 혈중 철분 농도가 증가할수록 오래 생존할 가능성이 낮은 것으로 나타났습니다. 이것이 유전자 자체 때문인지 아니면 높은 혈중/체내 철 농도 때문인지는 명확하지 않지만, 높은 혈중 철 농도가 꼭 좋은 뜻이 아니라는 것을 시사하는 결과입니다.   연구팀은 이 데이터를 근거로 건강한 사람이 영양제나 종합 비타민제를 통해 과도한 철분을 섭취할 이유는 없다고 주장했습니다. 어쩌면 높은 철 농도가 조기 사망 위험도를 높일지도 모르기 때문입니다. 그러나 임산부나 빈혈 환자 등 진짜 철분이 필요한 사람들까지 철분 섭취를 꺼릴 필요가 없다는 점도 강조했습니다. 연구 내용은 정상보다 높은 혈중 철농도가 오래 유지되는 경우를 가정한 것으로 본래 철분 부족이 있는 사람을 대상으로 한 것이 아니기 때문입니다. 낮은 철분 농도와 빈혈이 건강에 미치는 악영향은 이미 잘 알려져 있기 때문에 철...

인슐린 주사 일주일에 한 번만 맞아도 된다?

   당뇨병은 관리가 까다로운 만성 질병 중 하나입니다. 특히 인슐린 주사가 필요한 경우에는 더 관리가 어렵습니다. 하루에 주사를 몇 번씩 맞아야 하면 찌르는 것도 고통이고 실수로 건너뛰거나 용량을 실수하는 경우도 드물지 않습니다. 특히 고령 환자의 경우 더 위험할 수 있습니다. 이런 문제를 극복하기 위해 여러 제약 회사들이 새로운 투여 방법과 인슐린 제제를 내놓고 있습니다.   최근 2상 임상 시험을 마친 노보 노디스크 ( Novo Nordisk )의 인슐린 아이코덱 ( icodec )은 일주일에 한 번 투여하는 장시간 인슐린 제제입니다. 아이코덱은 효소에 의해 분해되는 것을 막는 변형 인슐린 분자로 혈액에서 알부민과 결합해 서서히 분리되기 때문에 한 번 주사로도 일주일이나 효과를 유지할 수 있습니다.   하지만 이렇게 장시간 작용하는 인슐린 제제의 경우 환자의 식사나 운동 같은 상황 변화에 인슐린 농도가 적절하게 유지되지 않을 가능성이 있습니다. 이번 2상 임상시험에서는 247명의 당뇨 환자를 두 그룹으로 나눈 후 실험군은 일주일에 한 번씩 아이코덱을 투여받고 매일 위약을 투여받았습니다. 그리고 대조군은 반대로 일주일에 한 번씩 위약을 투여받고 하루에 한 번씩 장시간 인슐린 제제인 란투스 (Lantus, glargine) 100U을 투여받았습니다.   26주에 걸친 임상 실험 결과 하루에 한 번 란투스를 투여받은 그룹이나 일주일에 한 번 아이코덱을 투여받은 그룹에서 특별한 합병증 차이를 발견할 수 없었습니다. 혈당 조절의 지표인 당화 혈색소 (HbA1c) 농도 역시 아이코덱 그룹에서 1.33% 감소한 반면 란투스 그룹에서 1.15% 정도 감소해서 큰 차이는 없었습니다. 그렇다면 하루에 한 번 투여하는 대신 일주일에 한 번 투여하는 것이 더 편리하고 실수로 두 번 투여하거나 건너 뛸 위험성이 적을 것입니다. 이 연구 결과는 뉴잉글랜드 저널 오브 메디슨 ( New England Journal...