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01. R 설치

1.1 R이란?

R은 오픈소스 프로그램으로 다양한 통계분석, 데이터 마이닝, 그래프 작성 등을 위한 프로그래밍 언어입니다. 기존의 통계분석용 프로그램 중 대표적인 것으로 SAS, SPSS 등이 있고, 보조적인 프로그램으로 Excel 등을 들 수 있습니다. 비용이나 다양성 등을 고려하였을 때 R이 가장 우수하다고 볼 수 있습니다. 현재 많은 대학들이 R을 기반으로 데이터 분석 및 통계분석 수업을 진행하고 있으며, 최근에는 Python과 함께 데이터 과학 분야의 양대 언어로 자리잡았습니다.

R은 R Foundation이 지속적으로 관리하며 정기적으로 새 버전을 배포합니다. R은 보통 매년 4월에 새로운 주(minor) 버전을, 그 사이사이에 패치 버전을 배포합니다. 이 메뉴얼은 Base R(R 4.1 이상)을 기준으로 합니다.

R의 장점은 다음과 같습니다.

  • R은 오픈소스로서 무료입니다.
  • 프로그래밍 언어로서 사용자의 실력에 따라 매우 복잡한 분석도 쉽게 자동화하여 수행할 수 있습니다.
  • 다양한 최신 통계분석 기법, 데이터 마이닝 기법, 그래프 작성 기법 등이 사용자들에 의해 제공됩니다.
  • 전 세계적으로 사용자들이 다양한 예제를 공유합니다. (영문 예제 다수)

1.2 R 설치

  1. R을 다운받기 위해 웹브라우저로 www.r-project.org 에 접속합니다. (또는 검색엔진에서 "R project" 또는 "CRAN"으로 검색)
  2. 홈페이지의 "Getting Started" 문단 또는 왼쪽 메뉴의 [Download] → [CRAN] 링크를 클릭합니다.
  3. CRAN 미러(mirror) 목록 페이지로 이동합니다. 목록 맨 위의 0-Cloud(전 세계 CDN으로 자동 연결되는 미러, Posit 후원)를 선택하면 접속 위치와 관계없이 대체로 빠르고 안정적입니다.
  4. 이동한 CRAN 사이트 화면에서 사용 중인 운영체제에 맞게 [Download R for Windows], [Download R for macOS], [Download R for Linux] 중 하나를 클릭합니다. (아래는 Windows 기준으로 설명합니다.)
  5. [base]를 클릭합니다.
  6. [Download R-4.x.x for Windows]를 클릭하여 PC에 다운로드 받습니다. (4.x.x는 그 시점의 최신 버전 번호입니다.)
  7. 다운받은 파일을 실행시켜 프로그램을 설치합니다. (계속 [다음]을 눌러 설치 진행)
  8. R 설치가 끝난 후 바탕화면에 생성된 아이콘을 더블 클릭하면 R이 실행됩니다.
  9. R이 시작되면 R Console이라는 창이 열리고, 그 창에 > 가 나타나는데 R의 프롬프트입니다.
  10. > 기호 다음에 필요한 명령문을 입력하고 Enter 키를 치면 입력된 명령문이 실행됩니다.
  11. 명령문이 실행되면 그 실행결과가 바로 다음 줄에 출력됩니다.
32*27
#> [1] 864

💡 설치 참고: Windows용 설치 파일은 UCRT(Universal C Runtime)를 필요로 하며, Windows 10 이상에는 기본 포함되어 있어 별도 조치가 필요 없습니다. macOS는 Apple Silicon(M1 이상)용 arm64 설치 파일과 Intel Mac용 x86_64 설치 파일이 각각 제공되므로, 사용 중인 Mac의 CPU 종류에 맞는 파일을 내려받아야 합니다.

1.3 R의 특징

  • R은 명령어를 1줄씩 처리하고 그 결과를 바로 보여주는 인터프리터 언어입니다.
  • R의 콘솔창에 > 기호(greater than sign, 부등호 기호)는 명령 프롬프트입니다. > 뒤에 원하는 명령어를 입력하고 Enter를 치면 명령어가 실행됩니다.
  • R은 대소문자를 구별합니다. 명령어를 입력할 때 대소문자를 명확히 파악하고 입력하여야 합니다.
  • R 콘솔창에서 키보드의 상향(↑)을 누르면 이전에 실행했던 명령어를 순서대로 다시 불러올 수 있습니다.
  • #은 주석 기호(메모 유사)입니다. 즉 맨 앞에 #이 있으면 그 줄은 실행하지 않습니다.
  • 명령어를 입력할 때 오타가 많이 나고, 긴 명령어를 입력하거나 명령어를 재사용할 때는 R 콘솔창이 불편합니다. 따라서 주로 RStudio의 스크립트 창에서 명령어를 입력하고 [Ctrl + Enter]를 눌러 콘솔 창에 보내 명령어를 실행합니다.
  • R은 |> 파이프 연산자(R 4.1+), \(x) 람다 축약 문법(R 4.1+) 등 최신 문법을 계속 흡수하며 발전하고 있습니다.

1.4 RStudio 설치

RStudio는 2022년부터 개발사 이름이 Posit으로 바뀌었지만, IDE 이름 자체는 여전히 "RStudio"입니다.

  1. 웹브라우저로 posit.co 에 접속합니다. (또는 검색엔진에서 "Posit RStudio Desktop download"로 검색)
  2. 상단 메뉴에서 [Download RStudio]를 클릭하거나, [Open Source] → [Download rstudio]를 클릭합니다.
  3. RStudio Desktop 다운로드 페이지(posit.co/download/rstudio-desktop)로 이동합니다. 이 페이지는 R이 먼저 설치되어 있어야 함을 안내합니다(RStudio는 Posit 제품이지만 R 자체는 Posit이 아닌 R Foundation이 배포하는 별개 프로그램입니다). R을 아직 설치하지 않았다면 앞선 "R 설치" 절차를 먼저 진행합니다.
  4. 페이지를 아래로 내리면 접속한 운영체제를 자동으로 인식해 [DOWNLOAD RSTUDIO DESKTOP FOR WINDOWS/MAC/LINUX] 형태의 버튼이 표시됩니다. 이를 클릭하여 PC에 다운로드 받습니다.
  5. 다운받은 파일을 실행시켜 프로그램을 설치합니다. 계속해서 [다음]을 눌러 설치를 진행하면 됩니다.
  6. RStudio 아이콘이 바탕화면에 없으면 다음과 같이 하여 아이콘을 바탕화면에 만듭니다. [시작] → [모든 프로그램] → [RStudio] → [RStudio]를 마우스 오른쪽 단추로 클릭한 후 [보내기] → [바탕화면에 바로가기 만들기]를 클릭하여 바탕화면에 RStudio 아이콘을 만듭니다.
  7. 바탕화면의 RStudio 아이콘을 더블클릭하여 실행시킵니다.

  8. RStudio를 실행한 후 [File] → [New File] → [RScript]를 클릭하면 스크립트 창이 생성되면서, 총 4개의 창이 화면에 보입니다. 스크립트 창, 콘솔 창, 워크스페이스 창, 파일 등을 볼 수 있는 창입니다.

    • 스크립트 창 : R 명령어를 입력하는 창입니다. 명령어에 커서를 두거나 명령어들을 선택하고 [Ctrl + Enter]를 누르면 콘솔 창에서 명령어가 실행됩니다. 스크립트 창의 장점은 명령어를 저장하고 불러올 수 있다는 점입니다.
    • 콘솔 창 : 명령어가 실행되고 그 결과를 보여주는 창입니다. R의 콘솔 창과 거의 동일합니다.
    • 워크스페이스 창 : 작업 중에 할당된 변수와 데이터를 보여주는 창입니다.
    • 마지막 창은 파일, 그래프, 패키지, 도움말 등을 볼 수 있는 창입니다.

  9. 스크립트 창에서 32*79 라고 입력하고 [Ctrl + Enter]를 누르면 아래 콘솔 창에서 명령어가 실행되고, 그 결과 값인 2528이 출력되는 것을 볼 수 있습니다.

💡 참고: Posit은 RStudio 외에 VS Code 기반의 차세대 IDE Positron(R·Python 동시 지원)도 함께 배포하고 있습니다. 이 매뉴얼은 입문자에게 가장 널리 쓰이는 RStudio를 기준으로 설명하지만, 관심이 있다면 posit.co/products/ide/positron 에서 살펴볼 수 있습니다.

RStudio에서 프로젝트 만들기

RStudio에서 프로젝트를 만들면 하나의 폴더에서 코드와 데이터들을 체계적으로 관리할 수 있어 편리합니다. 새 프로젝트를 만드는 절차는 다음과 같습니다.

  1. (프로젝트 만들기) 메뉴 [File] → [New Project] 클릭 → [New Directory] → [New Project] → [Directory name]에 프로젝트 이름 입력(예, rbasic) → 그 아래에 폴더 위치 지정(예, 바탕화면) → [Create Project] 클릭
  2. (스크립트 파일 만들기) 메뉴 [File] → [New File] → [R Script] 클릭
  3. (스크립트에서 명령어 실행) 스크립트 창에서 32*27 을 입력하고 [Ctrl + Enter] 입력
  4. (스크립트 저장) 메뉴 [File] → [Save] → rbasic1.R 로 저장
  5. 프로젝트 이름으로 만들어진 폴더에 스크립트 파일들이 저장됩니다. 이 폴더에 데이터를 넣어두면 R에서 데이터를 불러올 때 편리합니다. 일종의 작업 디렉터리입니다.

1.5 R package 설치 및 사용

R 패키지는 목적에 맞게 R 함수, 데이터 등을 모아 놓은 것입니다. 현재 CRAN에만 2만 개가 넘는 패키지가 등록되어 있습니다. 이 중에서 유용하고 중요한 패키지들을 골라내어 사용법을 익히는 것이 필요합니다.

패키지는 기본적으로 CRAN에 등록되어 있는 것을 다운 받아 설치합니다. 패키지를 설치하고 사용하는 방법은 다음 절차를 따릅니다.

  1. 패키지 설치하기 install.packages("패키지명")
  2. 패키지 로드하기 library(패키지명)
  3. 함수 사용하기

🔎 참고: 이 매뉴얼은 Base R 전용 스코프이므로, 아래 예제는 ggplot2 같은 tidyverse 계열 패키지 대신 Base 그래픽 시스템을 그대로 확장하는 vioplot 패키지로 보여드립니다. 

install.packages("vioplot")   # vioplot 패키지 설치

library(vioplot)              # vioplot 패키지 로드
vioplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, col = "lightblue")  # 실린더 수별 연비 분포를 바이올린 플롯으로 출력

fig_01_01

2개 이상의 패키지를 한 번의 명령으로 설치할 수도 있습니다.

install.packages(c("vioplot", "corrplot"))

CRAN이 아닌 GitHub로부터 패키지를 다운 받아 설치하고자 한다면 devtools 패키지가 먼저 설치되어 있어야 합니다. 다만 GitHub 설치는 대부분 컴파일된 바이너리가 아니라 원본 소스 코드를 내려받아 그 자리에서 컴파일하는 방식이라서, Windows에서는 컴파일 도구 모음인 Rtools가 미리 설치되어 있어야 합니다.

⚠️ Rtools 준비: https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 에서 사용 중인 R 버전에 맞는 Rtools를 내려받아 기본 경로에 설치합니다. (R 4.5~4.6 계열은 Rtools45입니다.) 설치 후 아래 명령이 TRUE를 반환하면 준비가 끝난 것입니다. 

pkgbuild::find_rtools()
Rtools 없이 시도하면 설치가 아예 실패하거나, 의존 패키지 중 하나가 깨진 채로 설치되어 나중에 "LoadLibrary failure" 같은 오류로 나타날 수 있습니다.

GitHub의 cran 조직(organization)은 CRAN에 등록된 모든 패키지를 자동으로 미러링하므로, 개발 중인 최신(devel) 버전을 미리 써보고 싶을 때 다음과 같이 설치할 수 있습니다. xts는 R에서 시계열(time series)을 다룰 때 사실상 표준으로 쓰이는 패키지로, quantmod·PerformanceAnalytics 등 여러 금융·계량분석 패키지가 이를 기반으로 합니다.

install.packages("devtools")
devtools::install_github("cran/xts")

💡 참고: 최신 개발 버전이 꼭 필요한 것이 아니라면 GitHub을 거칠 필요 없이 install.packages("xts")로 CRAN의 안정판(컴파일 불필요)을 받는 편이 더 간단하고 안전합니다. GitHub 설치는 CRAN에 아직 반영되지 않은 수정 사항이 필요할 때만 선택적으로 사용하는 것을 권장합니다.

RStudio 오른쪽 아래 패키지(Packages) 창의 [Install] 버튼으로도 패키지를 설치할 수 있지만, 이 방식은 CRAN(또는 로컬 압축 파일)만 지원하며 GitHub 저장소는 지원하지 않으므로, GitHub 설치는 위처럼 콘솔 명령으로만 가능합니다.

💡 참고: 패키지 수가 많아지면 의존성 해결 속도가 느려질 수 있습니다. Posit에서 만든 pak 패키지(install.packages("pak") 후 pak::pkg_install("패키지명"))는 병렬 다운로드와 더 안전한 의존성 해결을 지원해 install.packages()의 최신 대안으로 떠오르고 있습니다. Base R 함수는 아니지만 알아두면 유용합니다.

1.6 R package 관리

설치된 패키지 보기

installed.packages()

출력이 매우 길고 넓은 행렬이므로, 실무에서는 필요한 열만 뽑아보는 경우가 많습니다.

installed.packages()[, c("Package", "Version")]

RStudio에서는 패키지 창에서 설치된 패키지들을 목록으로 확인할 수 있습니다.

패키지가 설치된 폴더 보기

.libPaths()

로드된 패키지 보기

search()

library()로 패키지를 불러오면 search() 목록의 .GlobalEnv 바로 다음 자리에 해당 패키지가 추가되어 나타납니다.

패키지 언로드 하기 (메모리에서 내리기)

detach(package:vioplot, unload = TRUE)

설치된 패키지 제거하기

remove.packages("vioplot")

패키지 업데이트하기

# 모든 패키지 업데이트
update.packages()

# 특정 패키지 업데이트
update.packages(oldPkgs = c("vioplot", "corrplot"))