---
id: P-REINFORCE-AUTO-ED64AE
category: "10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language"
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Result Type"
---

# [[Result Type|Result Type]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> Result Type(결과 타입)은 함수나 메서드의 반환 값으로 성공 데이터 또는 예상되는 실패(에러)를 명시적으로 함께 표현하는 타입 구조입니다 [1-3]. 예외(Exception)를 무분별하게 던지는 대신 결괏값을 직접 반환하여 프로그램의 실행 흐름이 임의로 끊기는 것을 방지하고 성능 오버헤드를 줄입니다 [4-6]. 개발자가 함수 시그니처만으로 발생 가능한 에러를 명확히 알 수 있게 하며, 컴파일 단계에서 모든 경우의 수에 대한 에러 처리를 강제하여 런타임 안정성을 높이는 데 활용됩니다 [7-9].

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **예외 처리(Exception)의 안전한 대안:** Result Type은 예상 가능한 에러(예: 데이터베이스 조회 실패, 입력값 유효성 검사 실패 등)를 처리하는 데 효과적입니다 [10-12]. 전통적인 예외 처리는 호출 스택(Call stack)을 거슬러 올라가야 하므로 비용이 크고 디버깅 추적이 어렵지만, Result Type은 단순한 객체 반환이므로 더 빠르고 효율적입니다 [5, 6, 13]. 따라서 예기치 못한 치명적 결함(Defect)에만 예외를 던지고, 예상 가능한 비즈니스 로직상의 에러에는 Result Type을 반환하는 방식이 권장됩니다 [14, 15].
- **타입 안전성(Type Safety)과 예측 가능성 향상:** Result Type은 반환 타입 안에 성공(`Ok`)과 실패(`Err`)의 형태를 모두 담기 때문에, 개발자가 코드를 분석할 때 시그니처만 보더라도 어떤 결과와 에러가 반환될지 예측할 수 있습니다 [1, 7]. 이는 '최소 놀람의 원칙(Principle of least astonishment)'을 충족시키며, 컴파일러가 모든 반환 경우를 확인(Exhaustiveness check)하도록 강제하여 런타임 오류 가능성을 원천적으로 차단합니다 [3, 9].
- **언어별 구현 및 활용:** 이 패턴은 본래 F#, Elixir, Erlang, Rust와 같은 함수형 프로그래밍 언어에서 기원하였으며, 주로 구별된 유니온(Discriminated Unions)이나 Either 모나드의 형태를 띠고 있습니다 [5, 16, 17]. TypeScript 생태계에서는 `neverthrow`와 같은 외부 라이브러리를 활용하여 명시적인 `Err` 및 `Ok` 객체로 에러 제어 흐름을 구현할 수 있습니다 [1, 18].

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
- **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[Discriminated Unions|Discriminated Unions]], Exception Handling
- **Projects/Contexts:** neverthrow, OneOf, Railway Oriented Programming
- **Contradictions/Notes:** C# 생태계에서는 Result Type 도입을 둘러싼 논쟁이 존재합니다. 도입을 지지하는 쪽은 타입 안전성과 명확한 에러 파악을 장점으로 꼽지만, 반대하는 개발자들은 C#이 기본적으로 예외(Exception) 기반의 언어이므로 두 가지 에러 처리 방식이 섞이면 혼란을 야기할 수 있으며, 결괏값을 포장(Wrapping)하고 푸는 과정에서 보일러플레이트 코드가 증가해 오히려 가독성을 해칠 수 있다고 지적합니다 [2, 6, 19, 20].

---
*Last updated: 2026-04-18*
- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Result Type.md
---
