유전 프로그래밍에서 블로트 현상이 진화를 가로막는 이유

1. 진화 알고리즘은 반드시 효율적인가?

유전 프로그래밍(Genetic Programming, GP)은 문제 해결 로직을 자동으로 진화시키는 알고리즘으로, 사람이 직접 작성하지 않아도 컴퓨터가 자체적으로 프로그램을 생성할 수 있도록 설계된 시스템이다. 이 기술은 특히 수식 추론, 제어 로직 설계, 신호 처리 등 다양한 분야에서 실험적으로 활용되며, 많은 가능성을 보여주고 있다.

그러나 이 강력한 기술은 항상 깔끔하고 효율적인 결과를 만들어내는 것은 아니다. 실제 GP 실험에서는 시간이 지날수록 프로그램이 불필요하게 커지고 복잡해지는 현상이 자주 관찰된다. 이처럼 진화 과정에서 프로그램의 크기만 커지고, 기능적 성능은 거의 개선되지 않는 현상을 우리는 ‘블로트(Bloat)’라고 부른다. 겉으로 보기엔 복잡하고 정교해 보이는 프로그램이지만, 실질적으로는 같은 기능을 훨씬 단순한 구조로 수행할 수 있다면, 그 복잡성은 불필요한 무게일 뿐이다.

이 글에서는 유전 프로그래밍에서 블로트가 왜 발생하는지, 어떤 방식으로 진화를 방해하는지, 그리고 이를 방지하기 위한 실험 설계 전략에 대해 설명한다.

2. 블로트는 어떻게 발생하는가?

블로트는 유전 프로그래밍의 핵심 구조인 트리 기반 표현 방식과 관련이 깊다. GP는 프로그램을 트리 구조로 표현하고, 서브트리를 교차하거나 돌연변이시키는 방식으로 새로운 프로그램을 생성한다. 이 과정에서 적합도에 직접적인 영향을 주지 않는 부분, 즉 ‘중립적 유전자’(Neutral Code)가 무작위로 추가되면서 프로그램이 점점 커지는 문제가 발생한다.

문제는 이러한 불필요한 코드들이 적합도를 악화시키지 않는다는 점이다. 즉, 평가 기준에서는 문제가 되지 않으므로, 선택 과정에서 불이익을 받지 않는다. 오히려 때로는 불필요한 구조가 돌연변이나 교차 연산 시 ‘완충재 역할’을 하며, 오히려 살아남을 가능성이 높아지기도 한다. 이러한 요소들이 계속 누적되면, 프로그램은 점점 더 비효율적인 형태로 커지게 된다.

또한, 적합도 평가가 프로그램의 전체 동작을 충분히 반영하지 못할 때, 불필요한 부분이 탐지되지 않고 그대로 유지되는 경향도 있다. 이로 인해 코드는 비대해지고, 연산 속도는 느려지며, 해석 가능성과 유지 보수성도 급격히 낮아진다.

3. 블로트가 진화 성능에 미치는 영향

블로트 현상이 발생하면 GP의 핵심 강점 중 하나인 ‘자동 최적화 능력’이 오히려 제약을 받게 된다. 프로그램이 커지면 트리 탐색 비용이 증가하고, 연산량도 많아져 적합도 계산 속도와 진화 속도가 모두 저하된다. 또한 블로트는 코드의 해석 가능성(explainability)을 저해하며, 최종적으로 생성된 프로그램이 인간이 이해하기 어려운 복잡성을 갖게 된다.

이 현상은 GP를 실제 응용에 사용하는 데 있어 치명적일 수 있다. 예를 들어, 의료나 산업 제어 분야에서 생성된 코드가 블랙박스처럼 복잡하다면, 그 정확성과 신뢰성을 검증하기 어렵고, 실용화가 불가능해진다. 블로트는 단순히 미적 문제를 넘어서, GP의 실용성을 직접적으로 떨어뜨리는 구조적 결함으로 작용할 수 있다.

게다가 블로트는 탐색 공간을 확장시키면서도 실질적인 정보량은 늘리지 않기 때문에, 탐색 효율 자체를 감소시킨다. 무의미한 코드가 포함된 프로그램은 돌연변이나 교차 연산에서 의미 있는 방향으로 진화하기 어려우며, 결국 진화 속도의 정체 혹은 품질 저하로 이어진다.

4. 블로트를 방지하기 위한 구조적 대응 전략

GP 설계자들은 블로트를 방지하기 위해 다양한 전략을 개발해왔다. 가장 기본적인 대응은 트리 깊이(depth) 또는 크기(size)에 제한을 두는 방식이다. 이 방식은 일정 이상 커진 프로그램을 생성 단계에서 제한하거나, 적합도 평가 시 페널티(penalty)를 부여하는 방식으로 구현된다. 예를 들어, 프로그램이 커질수록 적합도에서 일정 비율을 감점하는 전략이 있다.

또한 블로트를 억제하는 방식으로는 코드 간소화(simplification) 연산자를 주기적으로 적용하는 방법도 있다. 이 연산자는 의미 없는 중복 연산, 상수 결합, 논리적 무의미한 구조 등을 제거하며, 프로그램의 기능을 유지하면서도 구조를 단순화시킨다.

더 나아가 최근에는 블로트를 유발하지 않는 표현 방식의 도입도 활발히 연구되고 있다. 예를 들어, 선형 표현 방식이나 그래프 기반 표현은 중립 코드의 생성 가능성이 낮고, 코드의 반복을 줄일 수 있다. 또는 적합도 함수 자체에 ‘설명 가능성’이나 ‘간결성’ 요소를 포함시키는 방식도 유효하다. 이 방식은 단순히 문제를 잘 푸는 것뿐만 아니라, 짧고 효율적인 프로그램을 우선적으로 진화시키는 방향성을 제공한다.

5. GP를 실용화하기 위한 설계자의 역할

유전 프로그래밍은 자동으로 해답을 생성해주는 강력한 도구지만, 아무 제약 없이 진화시키면 블로트와 같은 구조적 문제가 반드시 발생한다. 진화 알고리즘은 본질적으로 탐색을 수행하는 도구일 뿐, 탐색의 방향성과 효율성은 전적으로 설계자에게 달려 있다.

따라서 GP를 실용화하기 위해선 블로트를 방지할 수 있는 알고리즘 구조와 평가 기준을 사전에 명확히 설계해야 한다. 단순히 높은 적합도를 갖는 결과만을 추구하기보다는, 해답의 복잡성, 해석 가능성, 실행 효율성까지 함께 고려하는 평가 전략이 필요하다.

결국 블로트는 유전 프로그래밍이 가진 ‘무한한 가능성’의 이면에 존재하는 ‘구조적 부작용’이다. 이 현상을 효과적으로 통제하는 전략을 마련한다면, GP는 더욱 정교하고 실용적인 도구로 발전할 수 있으며, 복잡한 문제 해결에 있어 지속 가능한 진화 구조를 유지할 수 있게 된다.