배열 언어로 사고하기 — K 언어로 배우는 새로운 프로그래밍 패러다임

배열 언어, 들어보셨나요

프로그래밍 언어를 분류할 때 보통 절차형, 객체지향, 함수형 정도까지는 익숙하실 거예요. 그런데 그 옆에 조용히 자리 잡고 있는 배열 프로그래밍 언어(Array Programming Language)라는 갈래가 있습니다. APL이라는 60년대 언어가 시조 격이고, 그 뒤를 잇는 게 J, K, Q 같은 언어들이에요. 그중 K는 금융권 시계열 분석에서 전설적인 성능을 자랑하는 언어로, kdb+라는 데이터베이스의 쿼리 언어로도 쓰입니다.

GitHub의 razetime이 정리한 "Thinking in K" 튜토리얼은 K 언어 학습 자료지만, 사실 배열 언어 전반의 사고방식을 익히는 좋은 입문서예요. 우리가 평소에 for 루프를 돌려가며 처리하는 작업을 배열 단위로 한 방에 끝내는 방식을 배우게 됩니다.

배열 언어가 뭐가 다른가요

예를 들어볼게요. "1부터 10까지의 제곱의 합"을 구한다고 생각해봅시다. 파이썬으로 쓰면 보통 sum(x*x for x in range(1, 11)) 이렇게 쓰죠. K로 쓰면 +/(!10)^2 비슷한 식이 됩니다. 처음 보면 외계어 같지만, 핵심은 루프가 없다는 점이에요. !10이 0부터 9까지의 배열을 만들고, ^2가 각 원소를 제곱하고, +/가 전체를 누적합하는 거죠.

이게 단순히 "코드가 짧다"의 문제가 아니에요. 배열 언어는 데이터를 하나하나의 원소가 아니라 덩어리로 다루도록 강제합니다. 그래서 자연스럽게 SIMD(Single Instruction Multiple Data, 한 명령으로 여러 데이터 처리)스러운 사고가 길러지고, 결과적으로 CPU 캐시와 벡터 연산을 잘 활용하는 코드가 나와요. NumPy를 잘 쓰는 파이썬 개발자와 못 쓰는 개발자의 코드 속도가 100배 차이 나는 이유가 바로 이거예요.

사고방식의 전환

튜토리얼에서 강조하는 핵심 메시지는 "문제를 만났을 때 어떻게 반복할까가 아니라 어떻게 배열로 표현할까를 먼저 생각하라"는 거예요. 예를 들어 어떤 리스트에서 연속된 중복을 제거하고 싶다면, 보통은 "이전 원소와 비교하면서 다르면 추가"하는 루프를 짜죠. 배열 언어식 사고로는 "원본 배열"과 "한 칸 밀린 배열"을 만들고 두 배열을 비교해서 다른 위치만 추려낸다, 이렇게 접근해요.

이런 사고 패턴이 익숙해지면 SQL을 짤 때도, Spark이나 Pandas로 데이터 파이프라인을 만들 때도, 심지어 GPU 셰이더를 작성할 때도 도움이 됩니다. 모든 "벡터화된 연산"의 뿌리가 결국 같은 사고방식이거든요.

다른 언어들과 비교하면

APL은 특수 기호를 잔뜩 쓰는 걸로 유명해요. ⍳⍴⌽⊃ 같은 기호가 키보드에도 없는 글자라 진입 장벽이 높았죠. K는 그걸 아스키 문자만으로 표현하도록 단순화한 후계자예요. 그래도 여전히 한 줄에 많은 의미가 압축되어서 "읽기는 어렵지만 쓰기는 빠른" 언어로 평가받습니다.

현대 언어들도 배열 언어의 영향을 많이 받았어요. NumPy/Pandas는 사실상 "파이썬으로 옷 입은 APL"이라 봐도 무방하고, Julia의 브로드캐스팅 문법, R의 벡터 연산, MATLAB의 행렬 중심 사고도 모두 같은 뿌리에서 갈라져 나왔죠. Rust의 iterator 체인이나 함수형 언어의 map/filter/reduce도 "명시적 루프를 없애자"는 정신을 공유합니다.

한국 개발자에게 주는 시사점

K 언어를 당장 실무에 쓸 일은 거의 없을 거예요. 금융권의 일부 트레이딩 데스크가 아니라면 K로 짠 코드를 볼 일도 드물죠. 그래도 이 튜토리얼을 추천하고 싶은 이유는 데이터를 다루는 다른 관점을 익힐 수 있기 때문이에요.

특히 데이터 엔지니어나 백엔드에서 대용량 처리를 하시는 분들이라면, 평소 무심코 for 루프로 짜던 코드를 "이걸 배열 연산으로 풀면 어떻게 될까" 한 번씩 의식적으로 고민해보는 훈련이 됩니다. Pandas로 데이터 처리를 할 때 apply(lambda)를 남발하다가 성능 문제로 고생하신 경험 있으시죠? 배열 언어식 사고를 익히면 그런 함정에 덜 빠지게 돼요.

주말에 가볍게 K 인터프리터(ngn/k가 대표적입니다) 깔고 튜토리얼을 따라가다 보면, 처음엔 머리가 아프다가 어느 순간 "아, 이게 이렇게 되는구나" 하는 깨달음이 오는 순간이 있어요. 그 경험 자체가 평소 코드 짜는 감각을 한 단계 끌어올려 줍니다.

마무리

프로그래밍 언어는 도구이기 전에 사고의 틀이에요. 새로운 패러다임 하나를 익히면 익숙한 언어로 돌아왔을 때도 더 나은 코드를 쓰게 됩니다. K는 그 "낯섦"이 주는 학습 가치가 큰 언어예요.

여러분은 평소 어떤 언어로 데이터를 다루세요? for 루프 없이 배열 연산만으로 풀어본 경험이 있다면, 그 코드가 더 빠르고 깔끔했던 기억이 있으신가요?