[IT-개념정리] JSON이란 무엇인가? 구조·예제·왜 표준이 되었을까

JSON이란 무엇인가? 구조·문법·검증·스키마까지 기술적으로 정리

JSON(JavaScript Object Notation)은 경량(Lightweight) 데이터 교환 형식으로, 웹/모바일 API 통신부터 설정 파일, 로그, 데이터 파이프라인, 그리고 최근의 AI·LLM/RAG 시스템까지 사실상 표준 포맷으로 사용됩니다.
다만 JSON은 “그냥 키-값 형태”로 끝나지 않습니다. 실무에서는 타입 안정성, 유효성 검증(Validation), 스키마(Schema), 버전 호환성까지 함께 다뤄야 운영 품질이 올라갑니다.
이 글은 JSON을 기초부터 시작해, 개발/운영에서 자주 부딪히는 기술 포인트를 “실무 기준”으로 정리합니다.

이 글에서 얻을 수 있는 것
1) JSON의 구조(Object/Array)와 타입(문자열/숫자/Boolean/null) 이해
2) 실무에서 중요한 유효성 검증, JSON Schema, 버전 관리 포인트 습득
3) 최신 트렌드 분야(AI·데이터·클라우드·Observability)에서 JSON이 왜 핵심인지 이해

 

 

목 차

1. JSON의 정의와 특징(왜 표준이 되었나)
2. JSON 문법 핵심: Object/Array/타입 규칙
3. JSON 주요 기술적 특징: 파싱·인코딩·부동소수점·null 처리
4. 검증(Validation)과 JSON Schema: 운영 안정성의 핵심
5. JSON vs XML/YAML 비교 + 선택 기준
6. 최신 활용 분야: AI·데이터·클라우드·로그·API
7. 실무 체크리스트(에러 방지/보안/호환성)
8. FAQ + 마무리

 

1. JSON의 정의와 특징(왜 표준이 되었나)

JSON은 텍스트 기반 데이터 포맷이며, 사람이 읽기 쉽고 기계가 파싱하기 쉬운 구조를 가집니다. 이름에 JavaScript가 들어가지만 현재는 언어에 독립적인 범용 표준입니다.

1.1 JSON이 사랑받는 4가지 이유

• 경량성: 동일 데이터를 XML 대비 짧게 표현하는 경우가 많아 네트워크 전송에 유리
• 표현력: 객체/배열 조합으로 중첩 구조를 자연스럽게 표현
• 호환성: Java/Python/JS/Go 등 거의 모든 언어가 기본 파서/라이브러리를 제공
• 생태계: REST API, 로그(Observability), 클라우드 설정, AI 파이프라인까지 폭넓게 채택

주의: JSON은 “스키마(타입 규칙)”가 기본으로 강제되지 않습니다. 그래서 운영 품질을 위해서는 검증(Validation)·스키마(Schema)·버전 관리가 반드시 필요합니다.

 

2. JSON 문법 핵심: Object/Array/타입 규칙

JSON은 기본적으로 Key-Value 구조(Object)와 값의 리스트(Array)로 구성됩니다. 각 값(Value)은 아래 타입 중 하나입니다.

타입	규칙 및 설명
Object	{ }로 감싸며 key-value 쌍의 집합. key는 반드시 문자열(큰따옴표)
Array	[ ]로 감싸며 값의 순서 있는 목록(타입 혼합 가능하지만 실무에선 지양)
String	큰따옴표(")만 사용. 역슬래시(\)로 이스케이프 처리
Number	정수/실수. 단, IEEE 754 부동소수점 이슈로 정밀도 문제 발생 가능
Boolean	true / false
null	값이 없음을 명시. “필드 없음(미존재)”과 의미가 다를 수 있음

 

2.1 실무에서 중요한 규칙 3가지

• 주석 불가: JSON 표준은 주석을 허용하지 않음(주석이 필요하면 별도 필드/문서로 관리)
• 트레일링 콤마 금지: 마지막 요소 뒤에 쉼표(,)가 있으면 파싱 오류
• 문자 인코딩: 일반적으로 UTF-8을 표준처럼 사용(서버/클라이언트 인코딩 불일치 주의)

 

3. JSON 주요 기술적 특징: 파싱·인코딩·부동소수점·null 처리

JSON은 단순해 보이지만 운영에서 가장 자주 터지는 문제는 “파싱은 되는데 의미가 다르게 해석되는 경우”입니다. 아래 포인트는 장애를 줄이는 데 직접적으로 도움이 됩니다.

3.1 숫자(Number) 정밀도: 부동소수점 함정

JSON Number는 특정 정밀도를 강제하지 않고, 많은 언어/플랫폼에서 IEEE 754 부동소수점으로 처리됩니다. 그래서 금액/정밀 측정값/ID 같은 값을 Number로 보내면 문제가 생길 수 있습니다.
실무 팁: 정밀도가 중요한 값은 문자열(String)로 전송하거나, 서버/클라이언트에서 Decimal 타입(언어 지원 범위 내)을 명시적으로 사용합니다.

3.2 null vs 필드 없음: 의미가 다르다

예를 들어 "email": null 은 “값이 비어 있음(명시적)”이고, email 필드가 아예 없다면 “제공되지 않음(미존재)”일 수 있습니다.
이 차이를 계약(API 스펙)에서 정하지 않으면, 양쪽 시스템이 서로 다르게 처리하며 버그가 발생합니다.

3.3 인코딩/이스케이프: 운영에서 깨지는 1순위

한글/특수문자/줄바꿈이 포함된 문자열이 많은 환경(로그/프롬프트/문서)에서는 이스케이프 처리(\n, \t, \")가 누락되거나 인코딩이 어긋나면 데이터가 깨집니다.
실무 팁: “문자열은 항상 JSON 라이브러리로 직렬화(Serialize)”하고, 수동 문자열 결합은 피하세요.

 

4. 검증(Validation)과 JSON Schema: 운영 안정성의 핵심

JSON은 유연하지만, 그만큼 팀이 커지고 시스템이 복잡해질수록 “규칙의 부재”가 문제를 만듭니다. 이때 필요한 것이 유효성 검증(Validation)과 JSON Schema(스키마)입니다.

4.1 JSON Schema가 필요한 이유

• 필수 필드(required) 누락을 배포 전에 발견
• 타입(string/number/array) 불일치로 인한 런타임 장애 감소
• 길이/패턴(정규식)/범위(min/max) 제약으로 데이터 품질 개선
• 문서화(API 명세)와 검증을 같은 규칙으로 일치시킬 수 있음

4.2 (예시) 스키마로 ‘필수 필드’와 ‘타입’을 고정하는 느낌

(개념 예시)
- name: string (필수)
- age: number (선택, 0 이상)
- skills: array of string (선택)
- active: boolean (필수)

심사용 글에서는 코드 예시를 너무 길게 넣기보다, 위처럼 “스키마가 무엇을 강제하는지”를 개념으로 보여주는 구성이 더 읽기 편합니다.

 

5. JSON vs XML/YAML 비교 + 선택 기준

실무에서는 JSON이 만능은 아닙니다. 목적에 따라 YAML/XML이 더 적합할 수 있습니다. 아래 표로 선택 기준을 정리합니다.

항목	JSON	YAML	XML
가독성	좋음(구조 명확)	매우 좋음(설정 파일에 유리)	태그가 많아 장황
표준 파싱	대부분 언어 기본 지원	라이브러리 의존	성숙한 생태계
주 사용처	API/로그/데이터 교환	설정/DevOps(예: Kubernetes)	문서/레거시/표준 문서
실무 추천	통신/저장 표준	사람이 직접 수정하는 설정	강한 스키마/문서 중심

 

6. 최신 활용 분야: AI·데이터·클라우드·로그·API·Pysical AI

최근(2024~2026)에는 단순 API를 넘어, AI/LLM, 데이터 플랫폼, Observability(관측/로그) 영역에서 JSON의 중요성이 더 커졌습니다. “텍스트를 구조화해서 자동 처리”해야 하는 곳은 대부분 JSON으로 흘러갑니다.

6.1 AI·LLM/RAG 시스템에서 JSON이 핵심인 이유

• 툴 호출(Function Calling)·에이전트 구조에서 입력/출력을 JSON으로 표준화
• 프롬프트/응답을 “필드 단위”로 저장·분석(로그/평가)하기 쉬움
• RAG에서 문서 메타데이터(출처, 페이지, 섹션)를 JSON으로 붙여 추적 가능
• 평가(Eval) 결과를 JSON으로 남겨 회귀 테스트 자동화 가능

6.2 데이터/분석 플랫폼(파이프라인)에서의 JSON

• 이벤트 기반 데이터(클릭/구매/트래킹)는 대부분 JSON 형태로 수집
• NoSQL 문서 DB(예: Document DB)는 JSON과 매우 유사한 모델
• 데이터 레이크/ETL에서 원천(raw) 로그를 JSON으로 쌓고 구조화/정제

6.3 클라우드/마이크로서비스/API 생태계에서의 JSON

• REST API 표준 응답으로 JSON이 사실상 기본
• 게이트웨이/서비스 메시에서 정책/라우팅/메타데이터를 JSON으로 다룸
• IaC/Config에서도 JSON을 직접 또는 변환 형태로 사용

6.4 Observability(로그/모니터링)에서 JSON 로그가 늘어나는 이유

운영에서는 “그냥 텍스트 로그”보다, 필드가 분리된 구조화 로그(Structured Logging)가 검색/집계/알람에 유리합니다. 이때 JSON 로그가 표준처럼 쓰입니다.

6.5 JSON과 Physical AI: 현실 세계를 구조화하는 공통 언어

최근 주목받는 Physical AI는 로봇, 자율주행, 스마트 팩토리, 디지털 트윈처럼 물리적 세계(Physical World)를 인식·판단·제어하는 AI를 의미합니다.
이 영역에서 JSON은 단순한 데이터 포맷을 넘어, 현실 세계를 AI가 이해할 수 있게 만드는 구조화 언어 역할을 합니다.

Physical AI의 핵심은 “센서 → 인식 → 판단 → 제어”의 연속 흐름이며, 이 과정에서 발생하는 데이터는 대부분 구조화된 상태 표현(State Representation)이 필요합니다. 이때 가장 널리 사용되는 형식이 바로 JSON입니다.

Physical AI 단계	JSON  역할
센서 데이터 수집	카메라/라이다/IMU/온도/압력 등 센서 값을 Key-Value 형태로 구조화
상태(State) 표현	위치, 속도, 자세, 환경 정보 등을 JSON 객체로 표현
AI 판단 입력	LLM·비전 모델·제어 모델에 전달되는 공통 인터페이스
행동(Action) 명령	로봇/장비 제어 명령을 JSON 기반 메시지로 전달
로그/재현	행동 결과를 JSON 로그로 저장 → 시뮬레이션·디지털 트윈 활용

6.6 왜 Physical AI에서 JSON이 중요한가?

Physical AI 환경은 이기종 시스템의 집합입니다. 센서, 엣지 디바이스, 클라우드, AI 모델, 제어 시스템이 서로 다른 언어와 플랫폼을 사용합니다.
이 복잡한 환경에서 JSON은 다음과 같은 이유로 선택됩니다.

• 언어·플랫폼 중립성: C/C++, Python, ROS, Java, 클라우드 API 모두와 호환
• 가독성과 디버깅 용이성: 현장 엔지니어가 바로 확인 가능
• 상태 기반 설계(State-driven Design): 물리 세계를 객체 구조로 표현
• AI·LLM 연계 용이: Physical AI + LLM 에이전트 연결의 기본 포맷

중요 포인트: Physical AI는 “센서 데이터”보다 의미가 부여된 상태(State)를 다루며, JSON은 이 상태를 AI가 이해할 수 있게 만드는 가장 현실적인 포맷이다.

 

6.7 Physical AI + LLM 시대의 JSON 활용 패턴

최근에는 Physical AI에 LLM을 결합해 “자연어 → 행동 계획 → 물리 제어”로 이어지는 구조가 등장하고 있습니다. 이때 JSON은 LLM과 물리 시스템 사이의 계약(Contract) 역할을 합니다.

자연어 명령 → LLM 해석 →
[JSON 상태 입력] → 판단 → [JSON 행동 계획] →
로봇/장비 제어 → 결과 JSON 로그

즉, Physical AI 시대의 JSON은 단순한 데이터 포맷이 아니라 현실 세계와 AI를 연결하는 인터페이스 표준로 진화하고 있습니다.

 

7. 실무 체크리스트(에러 방지/보안/호환성)

JSON은 단순하지만 “사소한 실수”가 장애로 이어질 수 있습니다. 아래 체크리스트를 운영 기준으로 붙여 두면 실수가 확 줄어듭니다.

No	체크  항목
1	문자열은 항상 큰따옴표(") 사용, 수동 문자열 결합 대신 라이브러리 직렬화
2	트레일링 콤마 금지, JSON Validator로 배포 전 검증
3	정밀도 중요한 값(금액/ID)은 Number 대신 String 또는 Decimal 정책 적용
4	null vs 필드 미존재 의미를 API 스펙에서 명확히 정의
5	스키마(JSON Schema)로 required/type/range/pattern 제약을 자동 검증
6	민감정보(개인정보/토큰/키)는 JSON에 그대로 남기지 말고 마스킹/암호화/접근제어
7	버전 호환: 필드 추가는 backward compatible, 필드 삭제/타입 변경은 버전업과 함께

운영 팁: “스키마 + 테스트(회귀) + 로그” 3종 세트를 갖추면 JSON 기반 시스템의 장애 확률이 크게 줄어듭니다.

 

8. FAQ + 마무리

8.1 FAQ

Q. JSON은 프로그래밍 언어인가요?
A. 아닙니다. JSON은 데이터 형식(Data Format)입니다.

Q. JSON은 왜 실무에서 장애가 자주 나나요?
A. JSON 자체는 단순하지만, “타입 강제 부재”, “null 의미 불일치”, “숫자 정밀도”, “인코딩/이스케이프” 같은 운영 이슈가 누적되기 때문입니다.

Q. JSON Schema는 꼭 써야 하나요?
A. 팀/시스템이 커질수록 강력 추천입니다. 스키마는 “문서화”이면서 동시에 “자동 검증 규칙”이라 품질과 속도를 동시에 올려줍니다.

 

마무리
JSON은 단순한 포맷이지만, 현대 IT 시스템의 핵심 연결고리입니다.
특히 최근에는 AI·LLM/RAG, 데이터 파이프라인, 구조화 로그(Observability) 영역에서 JSON의 비중이 더 커지고 있습니다.
기초 문법을 넘어서 검증(Validation)·스키마(Schema)·호환성(Versioning)까지 함께 이해하면, “JSON을 다룰 줄 아는 수준”에서 “운영 품질을 지키는 수준”으로 올라갈 수 있습니다.