난수 생성기

지정한 범위 내에서 랜덤 숫자를 즉시 생성합니다. 정수·소수, 중복 허용·비허용을 설정하는 무료 온라인 난수 생성기.

숫자 유형
중복 허용

사용 방법

  1. 범위 설정

    난수를 생성할 최솟값과 최댓값을 입력합니다.

  2. 옵션 설정

    생성 개수, 정수/소수, 중복 허용 여부를 설정합니다.

  3. 난수 생성

    생성하기 버튼을 클릭하면 설정에 맞는 난수가 즉시 생성됩니다.

난수 생성기란?

난수 생성기(random number generator)는 사람이 예측하거나 의도적으로 고를 수 없는 숫자를, 지정한 범위 안에서 무작위로 뽑아 주는 도구입니다. '최솟값~최댓값' 구간을 정하고 몇 개를 뽑을지, 같은 값이 다시 나와도 되는지(중복 허용·중복 없음)를 설정하면 조건에 맞는 숫자 목록이 즉시 나옵니다.

어디에 쓰나요?

  • 추첨·이벤트: 경품 당첨자, 발표 순서, 팀 배정처럼 공정성이 중요한 자리에서 사람의 편향을 없앱니다.
  • 로또·번호 선택: 1~45 중 중복 없이 6개처럼 특정 규칙의 번호를 뽑을 때 씁니다.
  • 시뮬레이션·표본 추출: 주사위·동전 모의실험, 설문 응답자 무작위 샘플링, A/B 테스트 그룹 분배에 활용합니다.

이 도구는 브라우저의 crypto.getRandomValues()를 사용해 운영체제 엔트로피 기반의 고품질 난수를 만들고, 균등 분포가 어긋나는 편향을 제거합니다.

계산 공식

범위 [min, max] 안에서 정수 난수 1개는 다음 식으로 구합니다.

결과 = min + ⌊ r × (max − min + 1) ⌋

  • min / max: 범위의 최솟값·최댓값(둘 다 포함)
  • r: 0 이상 1 미만의 균등 난수
  • max − min + 1: 뽑힐 수 있는 정수의 총 개수(= range)

예시: min=1, max=45이고 r=0.732라면
1 + ⌊0.732 × 45⌋ = 1 + ⌊32.94⌋ = 1 + 32 = 33

중복 없음일 때는 이미 뽑힌 값이 또 나오면 버리고 다시 뽑습니다(rejection sampling). 따라서 뽑을 개수 ≤ range여야 하며, 1~45에서는 최대 45개까지만 중복 없이 생성됩니다.

자주 묻는 질문

이 난수 생성기는 진정한 무작위인가요?
브라우저의 crypto.getRandomValues() API를 사용해 운영체제 엔트로피 기반의 암호학적으로 안전한 난수를 생성합니다. Math.random()보다 무작위성이 훨씬 높고 결과 예측이 사실상 불가능합니다.
Math.random()과 crypto.getRandomValues()는 무엇이 다른가요?
Math.random()은 의사 난수로, 내부 시드를 알면 시퀀스를 재현·예측할 수 있습니다. 반면 crypto.getRandomValues()는 OS 엔트로피 소스를 쓰는 CSPRNG라서 예측이 불가능합니다. 추첨처럼 공정성·보안이 중요하면 후자를 써야 합니다.
중복 없는 난수를 생성할 수 있나요?
네, '중복 없음'을 선택하면 됩니다. 이미 뽑힌 숫자와 겹치면 버리고 다시 뽑는 rejection sampling 방식이라, 결과에 같은 값이 두 번 나오지 않습니다.
왜 '중복 없이 N개를 생성할 수 없다'는 오류가 뜨나요?
중복 없이 뽑으려면 요청 개수가 범위 내 숫자 개수(range = max − min + 1)보다 클 수 없기 때문입니다. 예를 들어 1~10에서 중복 없이 15개는 불가능합니다. 범위를 넓히거나 개수를 줄이세요.
로또 번호를 뽑으려면 어떻게 설정하나요?
최솟값 1, 최댓값 45, 생성 개수 6, 중복은 '중복 없음'으로 설정하면 한국 로또(6/45)와 동일한 조건의 번호가 나옵니다. 보너스 번호까지 보려면 개수를 7로 늘리면 됩니다. 참고용이며 당첨을 보장하지는 않습니다.
소수(실수) 난수도 생성할 수 있나요?
네, 숫자 유형을 '소수'로 바꾸면 범위 안의 실수를 생성하며 원하는 소수점 자릿수까지 지정할 수 있습니다. 예컨대 0~1 사이 확률값이나 좌표 같은 연속 값이 필요할 때 유용합니다.
난수에 편향(bias)이 있지 않나요?
단순히 난수를 범위로 나눈 나머지(modulo)만 쓰면 특정 숫자가 더 자주 나오는 모듈로 편향이 생깁니다. 이 도구는 범위의 배수를 넘는 값을 버리는 rejection sampling으로 그 편향을 제거해 모든 값이 균등한 확률을 갖도록 합니다.
같은 결과를 다시 재현할 수 있나요(시드)?
아니요. 이 생성기는 시드 없이 매번 새로운 엔트로피로 난수를 만들기 때문에 같은 시퀀스를 의도적으로 재현할 수 없습니다. 추첨처럼 한 번만 공정하게 뽑는 용도에 적합하며, 재현이 필요한 실험에는 별도 시드 기반 도구를 쓰는 것이 맞습니다.
2026년 검증된 수학 공식

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