최근 수정 시각 : 2024-12-15 02:40:14

로그(수학)

로가리듬에서 넘어옴
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1. 개요2. 정의
2.1. 복소함수로의 확장2.2. 한국 학생들을 위한 쉬운 설명
3. 역사4. 사용
4.1. 표기법
4.1.1. 상용로그4.1.2. 이진로그4.1.3. 자연로그
4.2. 공학계산기 사용법4.3. 사례
5. 관련 문서

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1. 개요

로그 덕분에 천문학자들의 수명이 두 배로 늘었다.
피에르시몽 라플라스

로그(log)는 로가리듬(logarithm)의 줄임말로, 고전 그리스어로 '계산' 또는 '비(比)'를 뜻하는 λόγος(lŏgŏs, 로고스)의 어간 log-와 '수'를 뜻하는 ἀριθμός(arithmŏs)의 합성어[1]에서 유래했다. 한자어로는 지수에 대비된다는 의미에서 '대수(對數)'라고 하는데, 음이 같은 '대수(代數)'가 더 널리 쓰이는 데다 혼동을 일으킬 우려가 있어 거의 쓰이지 않는다.[2] 가끔 옛날 책에서 [math(e)]를 정의할 때 '자연대수([math(\ln)])의 '이라고 쓰인 것이 있는데 이 '대수'가 로그를 가리키는 말이다. 물론 중국어와 일본어에서는 발음이 다르기에[3] 그대로 사용한다.

기호로는 어떤 로그값 [math(x)]를 [math(x=\log_ab)]와 같이 나타내며, 이는 '[math(b)]로 만들기 위한 [math(a)]의 지수값'을 의미한다. 좀 더 풀어쓰면 [math(\log_ab)]란 "[math(b)]가 나오려면 [math(a)]를 몇 번 제곱해야 되는가?"에 대한 답이라고 생각해도 좋다.

실제로 예를 들어보면 [math(\log_{10}1000)]은 "[math(10)]을 [math(1000)]으로 만들기 위해 필요한 거듭제곱수"를 의미하며 이는 곧 [math(3)]이므로 [math(\log_{10}1000 = 3)]이라 표현했다고 이해하면 된다. 더 쉽게 설명하자면, "[math(10)]을 몇 번 거듭 제곱해야 [math(1000)]이 될까?"라는 질문에 대한 답을 구하는 것이다. 이 답을 구하기 위해 함수의 꼴로 만든 것이 로그함수이다.

2. 정의

[math(a^x = b)]를 만족한다고 할 때, 지수exponent [math(x)]를 밑base [math(a)]와 진수value [math(b)]를 이용하여 [math(x = \log_ab)]와 같이 정의한다.

그러니까 [math(\log)]란 밑수를 진수로 만드는 지수 [math(x)]를 의미하는 것이다. [math(x = \log_ab)]만 보면 알기 어려울 수도 있겠지만 [math(2^3 = 8)] 정도만 알면 [math(\log_28 = 3)]이라는 것 또한 쉽게 알 수 있다.
  • 읽을 때는 '[math(a)]를 밑으로 하는 [math(b)]의 로그'라고 하는데 귀찮으니 대부분 '로그 [math(a)]의 [math(b)]'라고 읽는다.
  • 실수 [math(a)], [math(b)]에 대해 [math(\log_ab)]가 실수 범위에서 값이 나오기 위해서는 [math(a \ne 1)], [math(a>0)], [math(b>0)]이라는 조건이 붙어야 한다.
  • 복소수 범위에서는 [math(x)]가 유일하지는 않아서 유일하게 만들려면 [math(a^x = b)]를 만족하는 [math(x)] 중 실수 [math(x)] 등의 조건을 붙여야만 한다. 복소수에서는 보통은 분기를 절단하여 하나의 값을 가지게 한다.

특히 자연로그의 밑 [math(e = \lim\limits_{n\to\infty}\left(1+\dfrac1n\right)^n)]를 밑으로 하는 [math(\ln x)]의 경우 어떤 미적분학 교재에서는 [math(\ln x)]를 [math(\dfrac1x)]의 정적분 즉, [math(\displaystyle \ln x=\int_1^x \frac1t\,{\rm d}t~(x>0))]로 정의한다.[4]

자연로그의 성질 증명 [ 펼치기 · 접기 ]
자연로그의 밑 [math(e)]는 방정식 [math(\ln x = 1)]의 근으로 정의되며 [math(e^x)]를 [math(\ln x)]의 역함수로 정의한 뒤[5], 우리가 아는 로그, 지수의 성질을 증명한다. 일례로 로그의 합이 진수의 곱으로 변하는 성질은 다음과 같이 간단하게 증명할 수 있다. 정적분으로 정의된 자연로그
[math(\displaystyle \ln x = \int_1^x\frac1t\,{\rm d}t\quad (x>0))]
에서 실수 [math(a)]에 대해 [math(at = u)]로 치환하면 [math({\rm d}t = \dfrac1a\,{\rm d}u)]이고 적분 범위는 [math([a,\,ax])]가 되므로
[math(\displaystyle \begin{aligned}\ln x &= \int_1^x\frac1t\,{\rm d}t \\ &= \int_a^{ax}\frac au{\cdot}\frac1a\,{\rm d}u = \int_a^{ax}\frac1u\,{\rm d}u\end{aligned})]
즉 해당 정의식은 적분 범위를 [math(a)]배 해도 값이 같음을 알 수 있다. 이를 이용하여
[math(\displaystyle\begin{aligned} \ln a + \ln b &= \int_1^a\frac1x\,{\rm d}x + \int_1^b\frac1x\,{\rm d}x \\ &= \int_1^a\frac1x\,{\rm d}x + \int_a^{ab}\frac1x\,{\rm d}x \\ &= \int_1^{ab}\frac1x\,{\rm d}x \\ &= \ln ab\end{aligned})]
와 같이 증명할 수 있다. 같은 방법으로 차가 나눗셈이 되는 것도 보일 수 있고, 똑같은 치환법으로 [math(\ln x^b = b\ln x)]임을 유도할 수 있다.

[math(\ln x)]의 미분은 미분의 정의식 [math(\dfrac{\rm d}{{\rm d}x}\ln x = \lim\limits_{h \to 0}\dfrac{\ln(x+h) - \ln x}h)]과 위에서 알아낸 성질들을 적절히 적용하고 [math(\ln x)]의 도함수가 [math(\dfrac1x)]임을 이용하면 [math(e)]의 정의를 얻어낼 수 있고, 이로써 [math(\displaystyle \ln e = \int_1^e\frac1x\,{\rm d}x = 1)]임을 알 수 있다.
이를 통해 [math(\ln e^x = x\ln e = x)]이며, [math(\ln x)]와 [math(e^x)] 모두 연속함수이자 증가함수로써, 일대일 대응이므로 [math(\ln x)]와 [math(e^x)]가 역함수 관계임을 알 수 있다.
따라서 반대로 [math(e^{\ln x} = x)]이다.

여기서 [math(a^x = e^{x\ln a})]이므로, [math(a^x)]의 역함수는 [math(\dfrac{\ln x}{\ln a} = \log_ax)]로 정의할 수 있다.
이 성질을 이용하면 밑변환 공식 또한 자연스럽게 보일 수 있다.

2.1. 복소함수로의 확장

복소해석학에서는 로그의 각 변수를 복소수로 확장한 함수가 나오는데, [math(\begin{cases} a\ne0,~1 \\ b\ne0\end{cases})]인 복소수 [math(a)], [math(b)]에 대해서 [math(\log_ab)]를 정의할 수 있다.
일반적으론 [math(a = e)]이고 [math(b)]가 복소수인 경우, 즉 복소수의 자연로그에 대해서만 다룬다. 자세한 내용은 복소로그함수 문서를 참고하자.

2.2. 한국 학생들을 위한 쉬운 설명

대한민국에서는 고등학교 과정에서 처음 배우는데, 처음 로그를 접하는 학생들은 로그의 실제적이고 수학적인 장점을 충분히 느끼지 못하는 경우가 많다. 그냥 배워온 방식으로 표현하면 될 걸 뭐하러 영단어 써서 기호 위치 바꾸고 이상하게 표현하냐는 것. 실제로 새로운 개념이 나온다는 부담감에 더해 계산도 한층 복잡해지는 극한과 로그, 그리고 미적분을 즈음하여 수포자가 대거 발생하는 것이 현실이기도 하다.

이는 교육 방식에도 다소 문제가 있는데, 사실 로그는 자연로그와 이를 이용한 계산을 할 때 본격적으로 그 강점을 실감할 수 있다. 로그가 고교 교육 과정에서 다루어지는 중요한 이유 역시 대학 수학 및 공학에서 자연로그와 관련된 응용이 광범위하게 사용되기 때문인 측면이 크다. 하지만 한국 고등학교 교육과정의 경우 별도의 표기가 없는 [math(\log)]의 밑을 상용로그를 기본으로 두고[6], 상용로그표를 이용한 계산까지 시키는 등 상용로그에 상당히 집착하는 모습을 보인다. 로그의 성질을 이해하기 위해 상용로그의 설명이 선행되어야 하는건 맞고, 상용로그가 계산의 편리함으로 과거 수학자들의 연구와 삶의 만족도를 크게 개선시킨것도 엄연한 사실이지만, 이는 19세기 이전 수학의 일이며, 이후 계산기컴퓨터가 발전하면서 상용로그의 실용성은 크게 퇴색한 상태다. 이걸 지금에 이르러서 강조해 봐야 이미 학생마다 계산기와 컴퓨터를 가지고 있는 시대이기에 코웃음이 나오는게 현실. 이렇기에 본격적인 로그의 응용에 들어가기도 전에 불필요한 계산으로 학생들이 새로운 개념에 질려버리는 경우가 많은 점이 문제로 꼽힌다. 결국 이 집착은 2009 개정 교육과정에서 상용로그의 지표와 가수가 삭제되면서야 완전히 사라졌다.

다른 관점으로 로그의 성질을 설명한다면, 로그는 일종의 둔한 저울이라고 생각해볼 수 있다(로그를 저울로 비유한 설명영상). 언뜻 보기에는 이러한 점이 어떻게 장점이 되는지 와닿지 않을 수 있다. 그러나 아주 큰 숫자는 경우에 따라 아주 큰 골칫거리이다. 당장 10조를 써보면, 10,000,000,000,000가 된다. 특히나, 저런 단위의 숫자가 계속해서 등장하는 문서를 써야된다고 생각하면, 라플라스가 로그 덕분에 천문학자들의 수명이 두 배로 늘었다고 한 것이 과장이 아닐 것이다. 즉, 아주 큰 수를 불편한 것이라고 생각하고, 적당히 작은 수를 편리한 것이라고 생각한다면, 아주 무거운 것을 올려놓아도 눈금이 조금밖에 움직이지 않는 둔한 저울이 상대적으로 편리한 작은 수를 나타내 주는 훌륭한 도구라고 생각해 볼 수 있다.

3. 역사

1614년에 존 네이피어가 만들었으며 당시엔 수십 자릿수의 곱셈을 빠르고 편리하게 할 수 있는 거의 유일한 방법이어서 정확한 로그표를 만들기 위해 평생을 바친 수학자도 있었다. '로그의 발명으로 천문학자들의 수명이 두 배가 되었다'는 말이 있었을 정도. 지금은 물론 계산기 하나와 컴퓨터면 거의 다 해결되는 시대가 됐지만, 지수 방식으로 표현하는 계산기와 컴퓨터는 저장 공간의 한계로 어쩔 수 없이 오차가 생긴다. 정말 정확하게 계산하려면 로그를 써야했다.

물론 그 당시 로그의 정의는 지금과 상당히 달랐기에 '네이피어 로가리듬(Napierian Logarithm)'이라는 이름과 함께 [math(\mathpunct{\rm NapLog}x)]라 나타내는 경우도 있다. 그 당시에만 해도 [math(\sin)]값이 단위원[7]을 기준으로 정해지는 것이 아니라 반지름이 [math(10^7)] 정도로 큰 원을 기준으로 정해졌었는데, 그만큼 큰 값으로 계산을 할 일이 많았기 때문이다. 하지만 로그라는 이름으로 지금까지 내려온 만큼, 당시에 발명된 로그는 지금의 로그와 1차 선형 관계[8]에 있는 수준이다. 네이피어 로가리듬의 정의는 다음과 같다.

파일:attachment/로그/log.jpg

길이가 [math(10^7)]인 선분 [math(\overline{AB})]와 반직선 [math(\overrightarrow{CD})]에 대하여 [math(\overline{AB})]위의 점 [math(P)]와 [math(\overrightarrow{CD})]위의 점 [math(Q)]가 각각 [math(A)]와 [math(C)]를 동시에 같은 속도로 출발하여 각각의 선을 따라 움직인다고 할 때, 점 [math(P)]의 속도는 [math(\overline{PB})]의 길이에 비례하고 점 [math(Q)]는 등속 직선 운동을 하는 상황을 가정한다. 이때, 거리 [math(\overline{CQ})]를 [math(\overline{PB})]의 로그라 정의했다. [math(\overline{PB})]의 길이는 시간이 지날수록 짧아지는데 이 길이와 점 [math(P)]의 속도 [math(v_P(t))]가 비례하므로 다음과 같은 관계식을 세울 수 있다.
[math(v_P(t)=\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\overline{AP}(t)=k\overline{PB}(t))]
[math(\overline{AP}(t)=\overline{AB}-\overline{PB}(t)=10^7-\overline{PB}(t))]이며, [math(\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\overline{AP}(t)=\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}(10^7-\overline{PB}(t))=-\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\overline{PB}(t))]이므로 위 식은 다음과 같은 1계 선형 미분방정식이 된다.
[math(-\dfrac{\rm d}{{\rm d}t}\overline{PB}(t)=k\overline{PB}(t))]
위 미분방정식은 변수 분리형이므로 [math(\dfrac{{\rm d}\overline{PB}(t)}{\overline{PB}(t)}=-k{\rm d}t)]로 변형하고 양변을 [math(t=0)]부터 [math(t=t)]까지 적분해주면 된다. [math(\overline{PB}(0)=\overline{AB}=10^7)]이므로
[math(\displaystyle \begin{aligned} \int_0^t\dfrac{{\rm d}\overline{PB}(t)}{\overline{PB}(t)} &= -\int_0^t k\,{\rm d}t = -kt \\
&=\biggl[\ln\overline{PB}(t)\biggr]_0^t \\ &=\ln\dfrac{\overline{PB}(t)}{10^7} \\
\therefore\overline{PB}(t) &= 10^7e^{-kt} \\
v_P(t) &= k\overline{PB}(t)=10^7ke^{-kt} \end{aligned})]
한편, 점 [math(Q)]의 속도 [math(v_Q(t))]는 [math(v_P(t))]의 초기 속도이므로 [math(v_Q(t)=v_P(0)=10^7k)]이며 [math(\overline{CQ}(t) = 10^7 kt)]로 나타낼 수 있다. 오늘날의 로그를 이용하여 [math(\overline{CQ})]와 [math(\overline{PB})]의 관계를 나타내면
[math(\overline{CQ}=-10^7\ln\dfrac{\overline{PB}}{10^7}=10^7\log_{\frac1e}\dfrac{\overline{PB}}{10^7})]
이므로, 최종적으로
[math(\begin{aligned}\mathpunct{\rm NapLog}x &= 10^7\log_{\frac1e}\dfrac x{10^7} \\ &= 7{\cdot}10^7\ln10-10^7\ln x\end{aligned})]
가 된다. 오늘날의 관점에서 네이피어 로그는 상수항이 있어 진수의 곱을 로그의 합으로 바꿔주기 위해서는 두 진수의 곱을 [math(10^7)]으로 나눠주는 조작을 가하거나, 두 네이피어 로그의 합에서 [math(7{\cdot}10^7\ln10\fallingdotseq161180956.5)]를 빼야 했다. 이러한 특성 때문에 당시엔 로그함수가 지수함수의 역함수라는 성질이 잘 드러나지 않았다.

이렇듯 존 네이피어가 정의한 로가리듬이 결과적으로 자연로그여서, '자연로그의 구체적인 값'을 연구한 최초의 수학자라는 타이틀이 붙기도 한다. 이 공로를 감안하여 일부 수학 서적에서는 자연로그의 밑 [math(e)]를 '네이피어 상수'(Napier's Constant)라고 하는 경우도 있으나, 전술한 바와 같이 [math(e)] 자체에 대해 연구한 것은 아니므로 공식 명칭으로 받아들여지지는 않고 있다.

지수의 역함수 정도로 알고 넘어간 입장에서, 이러한 물리학에 입각한 로그의 초창기 정의를 보면 멘붕이 올 수도 있다. 로그의 성질에서 지수와의 연관성을 찾아내 지수함수의 역함수 형태로 정리한 오일러는 진짜로 대단한 것이다. 그러나 어려운 로그의 정의에도 불구하고, 그 당시 쓰던 삼각함수보다는 엄청나게 나았기에 계산기가 등장하기 전까지 사용됐다. 예를 들어, 삼각함수로 계산할 때는 주로 <미적분>에서 배우는 '합을 곱으로, 곱을 합으로' 라는 공식을 사용한다. 그런데 이 공식은 단순한 곱셈, 제곱은 의외로 잘 되지만 [math(n)]제곱근 계산에 매우 취약하다. 로그계산을 하면 제곱 및 제곱근 계산이 매우 쉬운 것을 확인할 수 있는데, 말 그대로 천문학적인 수를 다뤄야 했던 천문학자들은 모두 환영했을 것임이 분명하다.

일반적인 중등교육과정에서는 지수를 먼저 배우고 그의 역함수로서 로그를 배우지만, 미분적분의 관계나 행렬행렬식의 관계처럼 실제로는 로그가 먼저 탄생했다. 거꾸로 배우고 있는 셈이다. 물론 고등수학 이상에서는 적분과 로그를 먼저 정의한 후, 이를 이용해 지수를 정의하기도 한다.

4. 사용

4.1. 표기법

지수함수에서 밑이 생략되지 않는 것처럼 로그함수에서도 원칙상 밑은 생략하면 안 된다. 다만 [math(2)], [math(10)], 자연로그의 밑 [math(e)]일 때에 한하여, 다른 수들에 비해 그 중요성이 매우 높거나 빈번하게 쓰이기에, 여러 종류의 밑을 지닌 로그를 혼합해서 쓸 때는 혼동을 피하기 위해 숫자만 생략하는 게 아니라 함수 표기를 다음과 같이 바꿔 쓴다.
명칭 ISO 표기[9] 다른 표기
이진로그binary [math(2)] [math(\rm lb)][10] [math(\lg)][한국], [math(\rm ld)], [math(\log)]
자연로그natural [math(e)] [math(\ln)][12][한국] [math(\log)]
상용로그common [math(10)] [math(\lg)][14] [math(\log)][한국]

표에서 알 수 있듯이 모든 종류의 로그에 [math(\log)]가 '다른 표기'로 들어가 있다. 이처럼 아직 로그함수의 약기는 세계적으로도 통일되지 못했다. 보통 [math(\log)]를 특정 로그의 약기로 채택하고 있으면 다른 로그는 별도의 표기로 약속하고 있는 경우가 많으니, 교재에서 어떻게 정의하고 있는지 잘 숙지해두자. 보통 전공수학의 경우 [math(\log)]는 복소해석학, 해석적 정수론 등에서 자연로그를 의미하며, 첫 글자를 대문자로 적으면 주 분지에서 정의된 복소로그함수를 의미한다.

4.1.1. 상용로그

Common logarithm, base [math(10)]

[math(10)]을 생략하는 건 우리가 쓰는 수체계가 십진법이기 때문에, 대중적인 분야의 로그에서는 대부분 상용로그를 가리킨다. 수학이 아닌 이공계 전공에서도 상용로그가 많이 보인다.

물리학에서는 데시벨, 화학에서는 pH[16], 지구과학Ⅱ의 '천체와 우주'에서 거리지수를 구할 때에도 상용로그를 쓴다. [math(\ln10\fallingdotseq2.303)]이므로 경우에 따라선 [math(\ln x)]로 써야 할 곳에서도 [math(2.303 \log x)]로 쓰는 경우를 볼 수 있다.[17] 또한 굉장히 큰 범위의 결과를 그래프로 그릴 때에는 축의 값을 상용로그로 나타내어 주는 경우도 많다. 아래의 이퀄라이저와 동일한 원리.
파일:상세 내용 아이콘.svg   자세한 내용은 상용로그 문서
번 문단을
부분을
참고하십시오.

4.1.2. 이진로그

Binary logarithm, base [math(2)]

컴퓨터 공학 분야는 이진법 체계로 구축돼서 [math(\log_2 \to \log)]로 생략하는 편이다.[18]
파일:상세 내용 아이콘.svg   자세한 내용은 이진로그 문서
번 문단을
부분을
참고하십시오.

4.1.3. 자연로그

Natural logarithm, base [math(e)]

미적분학에서 매우 중요한 수인 동시에, 이 분야에서는 [math(\ln)]이 아닌 [math(\log)]로 표기되는 경우가 잦다.[19] 상용로그를 쓸 일이 거의 없어, 자연로그를 [math(\log)]로 정의하고 상용로그는 밑 [math(10)]을 일일이 명시해주거나 로그함수의 특성(밑 변환)을 이용하여 [math(\log_{10}a = \dfrac{\log a}{\log 10})]와 같이 나타낸다. 특히 복소함수론으로 넘어가서 변수가 [math(z)]가 되면 복소수의 크기 [math(|z| = r)]외에도 편각(argument) [math(\arg z = \theta)]라는 다른 변수가 추가되는데, 각도의 특성상 똑같은 복소수 값이라 하더라도 편각이 단 하나로 정의되지 않아, 역삼각함수의 주값(principal value)처럼 편각의 구간이 [math((-\pi,~\pi])]인 복소로그함수를 [math(\rm Log)]로 나타낸다. 이 함수는 밑이 [math(e)]임에도 자연로그처럼 [math(\rm Ln)]으로 표기되는 일이 거의 없다.

일본 고등학교 교육과정에서도 자연로그를 [math(\log)]로 쓰는데, 한국의 수학 교육과정이 일본의 영향을 많이 받았어서 한국의 옛날 수학 서적을 보면 자연로그를 [math(\log)]로 표기한다.
파일:상세 내용 아이콘.svg   자세한 내용은 자연로그 문서
번 문단을
부분을
참고하십시오.

4.2. 공학계산기 사용법

카시오 570같은 일부 공학용 계산기나 윈도우 내장 기본 계산기 등에서 로그의 계산을 하는 방법을 기술한다 .

먼저 log 버튼은 상용로그를, ln은 자연로그를 의미하며, log를 누르고 진수를 입력해야 제대로 계산이 된다. 즉 [math(\log1000)]을 구하고 싶으면 log 버튼을 누른 뒤 1000을 입력해야 한다. 단, 일부 계산기는 반대로 입력해야 값을 뱉어내기도 한다. 후자의 대표격으로 CASIO fx-260 SOLAR II가 있다.

Windows 10 기본 계산기는 2nd 아이콘을 누르면 밑이 [math(10)], [math(e)] 이외의 로그를 입력할 수 있다.

TI-83 이하의 텍사스 인스트루먼트 계산기에서도 자연로그와 상용로그밖에 입력할 수 없어 다른 밑을 입력하려면 [math(\log_ab = \dfrac{\log_cb}{\log_ca})] 라는 로그의 성질을 이용하여 계산을 해줘야 한다.

예를 들어 [math(\log_28)]의 값을 알고 싶으면 (log 8)/(log 2) 혹은 (ln 8)/(ln 2)를 입력하면 된다. 이 때에도 입력 순서는 log → 8 → ÷ → log → 2로 진수를 먼저 입력해야하는 점에 주의. 다행히 위 입력을 [math(\log \dfrac8{\log 2})]로 인식하진 않으나, 일부 계산기는 닫는 괄호가 없으면 분수 안에 로그가 들어가 있다고 인식한다. 혹, 진수에 분수가 들어간 값을 계산하고 싶으면 해당 분수에 괄호 처리를 하면 된다.

4.3. 사례

  • 천문학적인 큰 수의 곱셈에 유용하게 쓰였으며 주로 중세의 천문학. 계산기가 개발된 지금은 원래 목적으론 잘 안 쓰이긴 한다.
  • 금융, 공학 등의 응용수학 분야에서 거시적인 관점에서 전체를 보고 싶으나, 값들이 넘사벽으로 증가하여 선형스케일로는 변화를 보기 어려운 상황에서[20], 축의 값에 [math(\log)]를 취하여 사용하는 일이 다반사. 이런 그래프를 나타낼 때는 '로그 스케일(log scale)'이라는 말을 사용한다. 로그스케일 그래프는 변화폭은 사라지고 변화율만 남기 때문에 유용하다. 대한민국 HTS에서는 로그스케일 주식 그래프의 경우 상용로그를 활용하고, FX마진용 HTS 단말에서 로그스케일 그래프를 표현할 때는 자연로그를 활용한다. 자연로그는 밑의 크기가 상용로그 밑인 10보다 훨씬 작아서 좀 더 세밀한 표현이 가능하다.
  • 소리
    • 음압의 크기를 나타내는 데시벨은 정의 자체에 상용로그를 포함하고 있다.
    • 음향 이퀄라이저. 조정하는 주파수([math(\rm Hz)])는 대체로 로그 스케일인데, [math(50\,{\rm Hz} \sim 20\,{\rm kHz})]까지 일일이 선형 스케일로 가려다간 다 표시하지 못한다. 애초에 음정 자체가 기하급수적으로 올라가는 특성상 로그와 관계가 있으며 1옥타브가 올라갈 때마다 진동수가 2배가 올라간다.
  • 수소 이온 농도 지수
  • 규모(지진)
  • 별의 등급
  • 의외로 생명과학[21]에서 등장하는데, 단순히 사망률과 인구를 비교할 때 '사람형', '히드라형', '굴형'이라고 구분할 때 쓰인다. 그래프 왼쪽에 '대수 지표'라고 써 있다.('로그'를 의미하는 단어로서의 '대수'는 대한민국에서 거의 사어 수준인 관계로 이게 로그인지 대부분 모른다. 심지어 선생님들도 모르는 경우가 대다수.)
  • 또한 의외로 로그는 데이터 분석에 널리 사용됩니다. 특히 데이터 과학과 머신러닝에서 자주 활용되는데 너무 큰 수를 줄이는 효과도 있지만.... 다른 로그 실생활 활용 사례랑 다르게 빅제
데이터 분야에서의 로그는 너무 작은 수를 크게 만드는 효과가 크다. 컴퓨터 특성상 일정 수준 이상으로 너무 작은 수는 반올림해버리는 경우가 다반사인데 이를 막아 데이터의 정확성을 향상시키는 것.
  • 해석적 정수론 분야. 정수론적 함수를 계산할 때 자주 등장하는데, 일례로 로그 적분 함수 [math(\displaystyle {\rm li}(x)=\int_0^x\frac{{\rm d}t}{\ln t})]로 소수 계량 함수를 나누면 그 극한값이 [math(1)]이 된다는 소수 정리[22]가 있다.
    해석적 정수론을 좀 공부하다 보면, 로그 중첩([math(\log \log \log \log n)] 같은...)을 의외로 쉽게 볼 수 있다.

5. 관련 문서


[1] 즉, 직역하면 비수(比數)가 될 것이다.[2] 대한수학회에서도 '로그'만을 정식 명칭으로 채택했다.[3] 중국어(정자체는 방금 봤던 그거다.): 对数(duìshù; 로가리듬), 代数(dàishù; 대수)
일본어: [ruby(対,ruby=たい)][ruby(数,ruby=すう)](로가리듬), [ruby(代,ruby=だい)][ruby(数,ruby=すう)](대수)
[4] [math(\displaystyle \int x^m\,{\rm d}x=\frac{x^{m+1}}{m+1}+C\,(m\ne-1))]에서 알 수 있듯이 [math(\dfrac1x)]는 [math(m=-1)]에 해당해 단항식의 적분을 적용할 수 없다.[5] 엄밀히 말하면 [math(\ln x)]의 역함수를 [math(\exp(x))]로 정의한 뒤, [math(\exp(x) = e^x)]임을 증명한다.[6] 해외에서는 케바케긴 하지만 아예 밑을 생략한 log를 자연로그로 가르치는 경우도 있고, 이런 경향은 복소해석학 등 고등 수학으로 갈수록 짙어진다. 그러나 보통은 밑이 10인 상용로그와 헷갈리므로 ln으로 가르친다. 그러나 2010년대 이후로는 인공지능 발전으로 인해 상용로그를 그냥 log10(x) 형태로 표현하고, log(x)라고 쓰면 자연로그로 쓰고 있다. 주요 인공지능 개발사인 구글 딥마인드같은 AI 소프트웨어 기업들이 자연로그를 log(x)로 쓰지 ln(x)로 안 쓰기 때문이다. 한국도 2015 개정 교육과정에서 상용로그가 교육과정에서 빠졌는데, 2030년대가 되면 상용로그 표기 자체가 사실상 사장될 것 같다.[7] 반지름이 [math(1)]인 원[8] [math(y = ax+b)] 꼴로 나타내어지는 관계.[9] ISO 31-11[10] '이진로그'를 의미하는 logarithmus binarius에서 유래[한국] 한국에서 주로 쓰이는 약기이다.[12] '자연로그'를 의미하는 라틴어 logarithmus naturalis에서 유래[한국] [14] '상용로그'를 의미하는 라틴어 logarithmus generalis에서 유래[한국] [16] 용액의 [math(rm pH)]는 수소 이온 [math(\rm H^+)]의 활동도를 [math(a_{\rm H^+})]라 나타냈을 때 [math({\rm pH} = -\log a_{\rm H^+})]로 정의되는데 여기에서의 [math(\log)]가 상용로그이다.[17] [math(\log_{10}x=\dfrac{\ln x}{\ln 10})]이므로 [math(\log_{10}x\times \ln 10=\ln x)]이다.[18] 다만 C언어, Java, 하스켈, BASIC등의 경우 미적분학처럼 [math(\log)]가 자연로그를 가리키고, 그 이외의 로그([math(\rm lg)] 등)는 따로 정의해야 한다.[19] 저명한 몇몇 미적분학 전공 수학자들은 [math(\ln)]이라는 약기를 꺼리고, 특히 헝가리 출신 미국의 수학자 폴 할모스(Paul Halmos)는 그의 자서전 《나는 수학자가 되고 싶다: 자서수학전》(I Want to Be a Mathematician: An Automathography, 1985)에서 [math(\ln)]에 대해 '유치한 [math(\ln)] 표기'(childish [math(\ln)] notation)라며 비판한 바 있다. 그도 그럴 것이 [math(\ln)]이라는 표기는 어빙 스트링엄(Irving Stringham)이 1904년에 독자적으로 도입한 것이기 때문이다.[20] 다이내믹 레인지(Dynamic Range; DR)라고 한다. DR이 클수록 값을 한눈에 보기가 힘들다.[21] 현 교육과정 기준 생명과학 1 에 해당[22] [math(\displaystyle \lim_{x\to \infty}\frac{{\rm li}(x)}{\pi(x)}=1)]