# Pokémon으로 설명하는 Prolog 기초 > Clean Markdown view of GeekNews topic #29546. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=29546](https://news.hada.io/topic?id=29546) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/29546.md](https://news.hada.io/topic/29546.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-05-16T09:18:41+09:00 - Updated: 2026-05-16T09:18:41+09:00 - Original source: [unplannedobsolescence.com](https://unplannedobsolescence.com/blog/prolog-basics-pokemon/) - Points: 3 - Comments: 1 ## Topic Body - Pokémon 전투 규칙은 **타입 상성**, 기술, 능력치, 특성이 얽힌 규칙 엔진에 가까워 Prolog의 관계·규칙 모델로 간결하게 표현할 수 있음 - Prolog는 `pokemon/1`, `type/2` 같은 **술어**로 사실을 두고, 대문자 **변수**와 통합으로 타입·기술 조건에 맞는 Pokémon을 찾아냄 - Freeze-Dry를 배우고 Ice 타입이며 Special Attack이 120보다 큰 Pokémon 찾기는 SQL의 여러 `EXISTS`보다 Prolog 질의가 짧음 - 드래프트 팀은 `alex/1`, `morry/1` 같은 술어로 표현하고, **우선도 기술** 규칙에는 제외 조건과 Prankster 효과를 층층이 더할 수 있음 - Techno's Prep Doc 같은 스프레드시트는 강력하지만, **Prolog 데이터베이스**는 임의 조합 질의에 더 유연하며 prologdex와 Scryer Prolog로 구현됨 --- ### Pokémon 전투 규칙이 논리 프로그래밍에 맞는 이유 - Pokémon 전투는 여러 규칙이 복잡하게 맞물리는 **규칙 엔진**에 가깝고, Prolog 같은 논리 프로그래밍은 이런 관계를 간결하게 표현하기 좋음 - Pokémon은 종 이름을 가진 캐릭터이며, [Bulbasaur #1]())부터 [Pecharunt #1025]())까지 1,000종이 넘음 - 메인 시리즈 전투는 6마리로 구성된 팀끼리 싸우며, 각 Pokémon은 보통 상대에게 피해를 주는 **4개의 기술** 중 하나를 선택하고 상대 팀의 HP를 모두 0으로 만들면 승리함 - 전투 성능은 기본 능력치, 배울 수 있는 기술 목록, 특성, **타입**에 따라 달라지며, 조합 수가 많아 소프트웨어로 추적할 가치가 커짐 - 타입은 기술과 Pokémon 모두에 붙으며, 어떤 기술 타입이 상대 타입에 강하면 2배 피해, 약하면 1/2 피해를 줌 - 타입 보정은 누적됨 - [Scizor]())는 Bug/Steel 타입이고 둘 다 Fire에 약해 Fire 기술에 4배 피해를 받음 - Water/Ground 타입 [Swampert]())에게 Electric 기술을 쓰면 Ground의 면역 때문에 피해가 0이 됨 ### Prolog 기본 모델 - Prolog에서는 **술어(predicate)** 로 관계를 선언함 ```prolog pokemon(bulbasaur). pokemon(ivysaur). pokemon(venusaur). pokemon(charmander). pokemon(charmeleon). pokemon(charizard). pokemon(squirtle). pokemon(wartortle). pokemon(blastoise). ``` - `pokemon/1`은 이름이 `pokemon`이고 인수가 하나인 술어이며, `pokemon(squirtle).` 같은 질의는 해당 문장을 참으로 만들 수 있는지 확인함 ```prolog ?- pokemon(squirtle). true. ?- pokemon(alex). false. ``` - Pokémon 타입은 `type/2`처럼 두 인수의 관계로 표현할 수 있고, 두 타입을 가진 Pokémon은 같은 Pokémon에 대해 `type` 사실을 두 개 둠 ```prolog type(bulbasaur, grass). type(bulbasaur, poison). type(charmander, fire). type(charizard, fire). type(charizard, flying). type(squirtle, water). ``` - 대문자로 시작하는 이름은 **변수**이며, Prolog는 변수가 들어간 질의를 가능한 모든 값과 통합(unify)하려고 시도함 ```prolog ?- type(squirtle, Type). Type = water. ?- type(venusaur, Type). Type = grass ; Type = poison. ``` - `type(Pokemon, grass).`처럼 첫 번째 인수를 변수로 두면 Grass 타입 Pokémon 전체를 찾을 수 있고, 실제 데이터에서는 164개 결과가 나옴 - 쉼표는 여러 술어를 모두 만족해야 한다는 뜻이며, 같은 변수 이름은 질의 안에서 같은 값을 가져야 함 ```prolog ?- type(Pokemon, water), type(Pokemon, ice). Pokemon = dewgong ; Pokemon = cloyster ; Pokemon = lapras ; Pokemon = laprasgmax ; Pokemon = spheal ; Pokemon = sealeo ; Pokemon = walrein ; Pokemon = arctovish ; Pokemon = ironbundle ; false. ``` - [Iron Bundle]())처럼 능력치와 배울 수 있는 기술도 관계로 질의할 수 있음 ```prolog ?- pokemon_spa(ironbundle, SpA). SpA = 124. ?- learns(ironbundle, Move), move_category(Move, special). Move = aircutter ; Move = blizzard ; Move = chillingwater ; Move = freezedry ; Move = hydropump ; Move = hyperbeam ; Move = icebeam ; Move = icywind ; Move = powdersnow ; Move = swift ; Move = terablast ; Move = waterpulse ; Move = whirlpool. ``` - `SpA #> 120` 같은 제약을 섞으면, Special Attack이 120보다 크고 Freeze-Dry를 배우며 Ice 타입인 Pokémon을 바로 찾을 수 있음 ```prolog ?- pokemon_spa(Pokemon, SpA), SpA #> 120, learns(Pokemon, freezedry), type(Pokemon, ice). Pokemon = glaceon, SpA = 130 ; Pokemon = kyurem, SpA = 130 ; Pokemon = kyuremwhite, SpA = 170 ; Pokemon = ironbundle, SpA = 124 ; false. ``` - Prolog의 **규칙(rule)** 은 머리와 본문으로 구성되며, 본문이 참이면 머리도 통합됨 ```prolog damaging_move(Move) :- move_category(Move, physical) ; move_category(Move, special). ``` - 이 규칙은 Physical 또는 Special 기술을 직접 피해 기술로 분류함 ```prolog ?- damaging_move(tackle). true. ?- damaging_move(rest). false. ``` ### SQL과 비교되는 질의 표현 - 지금까지의 예시는 논리적으로는 단순한 `and`와 `or` 조합이지만, Prolog에서는 관계 질의가 SQL보다 짧고 수정하기 쉬운 형태가 됨 - 같은 데이터를 SQL로 구성하면 Pokémon, 타입, 기술을 별도 테이블로 둘 수 있음 ```sql CREATE TABLE pokemon (pokemon_name TEXT, special_attack INTEGER); CREATE TABLE pokemon_types(pokemon_name TEXT, type TEXT); CREATE TABLE pokemon_moves(pokemon_name TEXT, move TEXT, category TEXT); ``` - Freeze-Dry를 배우고 Ice 타입이며 Special Attack이 120보다 큰 Pokémon을 SQL로 찾으려면 `EXISTS`를 여러 번 써야 함 ```sql SELECT DISTINCT pokmeon, special_attack FROM pokemon as p WHERE p.special_attack > 120 AND EXISTS ( SELECT 1 FROM pokemon_moves as pm WHERE p.pokemon_name = pm.pokemon_name AND move = 'freezedry' ) AND EXISTS ( SELECT 1 FROM pokemon_types as pt WHERE p.pokemon_name = pt.pokemon_name AND type = 'ice' ); ``` - 동일한 Prolog 질의는 필요한 관계를 그대로 나열함 ```prolog ?- pokemon_spa(Pokemon, SpA), SpA #> 120, learns(Pokemon, freezedry), type(Pokemon, ice). ``` - 조건이 계속 추가되면 SQL 질의는 복잡해지기 쉽지만, Prolog 질의는 변수 동작에 익숙해지면 읽고 고치기 쉬운 형태를 유지함 ### 전투 규칙을 층층이 쌓는 방식 - Pokémon 전투에는 명중 실패, 능력치 상승·하락, 아이템 효과, 피해량 범위, 상태 이상, 날씨·지형·Trick Room 같은 필드 효과, 특성, 사전 능력치 배분 등 많은 **상호작용 규칙**이 있음 - Pokémon용 소프트웨어를 만들 때는 이 복잡성을 다루면서 모델을 감당 가능한 형태로 유지해야 함 - Prolog는 즉석 조합을 묘사하는 질의 모델과 일관된 규칙 레이어링에 강점이 있음 - [damage calculator](https://calc.pokemonshowdown.com/)로 이런 복잡성을 직접 확인할 수 있음 ### 드래프트 리그와 우선도 기술 질의 - Pokémon 드래프트에서는 Pokémon마다 가치가 정해지고, 플레이어가 정해진 포인트 안에서 Pokémon을 뽑아 8~11마리 정도의 팀을 구성함 - 실제 전투는 6v6이므로, 상대가 가져올 수 있는 여섯 마리 조합을 대비하고 그에 맞설 여섯 마리를 고르는 준비가 중요함 - 자신이 뽑은 Pokémon은 `alex/1` 같은 술어로 바로 표현할 수 있음 ```prolog alex(meowscarada). alex(weezinggalar). alex(swampertmega). alex(latios). alex(volcarona). alex(tornadus). alex(politoed). alex(archaludon). alex(beartic). alex(dusclops). ``` - 이 팀에서 Freeze-Dry를 배우는 Pokémon을 찾는 질의는 간단하지만, 결과는 없음 ```prolog ?- alex(Pokemon), learns(Pokemon, freezedry). false. ``` - 전투 순서는 기본적으로 Speed가 결정하지만, 기술에는 **우선도(priority)** 가 있고 더 높은 우선도의 기술이 먼저 나감 - 대부분의 기술 우선도는 0이지만, Accelerock처럼 우선도 1인 기술은 더 빠른 Pokémon의 우선도 0 기술보다 먼저 나감 - 특정 Pokémon이 배우는 우선도 양수 기술은 `learns/2`, `move_priority/2`, 우선도 조건을 결합해 찾을 수 있음 - 단순 질의는 Helping Hand, Ally Switch처럼 Double Battles에서 의미가 큰 기술이나 Bide처럼 실전 의미가 낮은 기술까지 포함함 - `\+/1`은 목표가 실패할 때 참이고, `dif/2`는 두 항이 다르다는 뜻이므로, Double Battles용 기술과 Bide를 제외하는 규칙을 추가할 수 있음 ```prolog learns_priority(Mon, Move, Priority) :- learns(Mon, Move), \+ doubles_move(Move), dif(Move, bide), move_priority(Move, Priority), Priority #> 0. ``` - Protect, Detect, Endure, Magic Coat 같은 보호성 기술도 제외하면, 실제로 상대에게 피해나 부정적 효과를 줄 수 있는 우선도 기술만 남음 ```prolog ?- alex(Pokemon), learns_priority(Pokemon, Move, Priority). Pokemon = meowscarada, Move = quickattack, Priority = 1 ; Pokemon = meowscarada, Move = suckerpunch, Priority = 1 ; Pokemon = beartic, Move = aquajet, Priority = 1 ; Pokemon = dusclops, Move = shadowsneak, Priority = 1 ; Pokemon = dusclops, Move = snatch, Priority = 4 ; Pokemon = dusclops, Move = suckerpunch, Priority = 1 ; false. ``` - 같은 규칙을 상대 팀 술어에 적용하면, 상대가 가진 우선도 기술도 바로 찾을 수 있음 ```prolog ?- morry(Pokemon), learns_priority(Pokemon, Move, Priority). Pokemon = mawilemega, Move = snatch, Priority = 4 ; Pokemon = mawilemega, Move = suckerpunch, Priority = 1 ; Pokemon = walkingwake, Move = aquajet, Priority = 1 ; Pokemon = ursaluna, Move = babydolleyes, Priority = 1 ; Pokemon = lokix, Move = feint, Priority = 2 ; Pokemon = lokix, Move = firstimpression, Priority = 2 ; Pokemon = lokix, Move = suckerpunch, Priority = 1 ; Pokemon = alakazam, Move = snatch, Priority = 4 ; Pokemon = skarmory, Move = feint, Priority = 2 ; Pokemon = froslass, Move = iceshard, Priority = 1 ; Pokemon = froslass, Move = snatch, Priority = 4 ; Pokemon = froslass, Move = suckerpunch, Priority = 1 ; Pokemon = dipplin, Move = suckerpunch, Priority = 1. ``` ### Prankster 특성 확장 - Prankster 특성을 가진 Pokémon은 **상태 기술**의 우선도가 추가로 +1 되며, 이 효과도 기존 `learns_priority/3` 규칙에 더할 수 있음 - 팀 안에서는 Tornadus가 Prankster 특성을 가짐 ```prolog ?- alex(Pokemon), pokemon_ability(Pokemon, prankster). Pokemon = tornadus ; false. ``` - Prolog의 `->/2` if/then 구문을 사용해, Pokémon이 Prankster이고 기술 분류가 status이면 기본 우선도에 1을 더하고 아니면 기본 우선도를 그대로 쓰게 만들 수 있음 ```prolog learns_priority(Mon, Move, Priority) :- learns(Mon, Move), \+ doubles_move(Move), \+ protection_move(Move), Move \= bide, move_priority(Move, BasePriority), ( pokemon_ability(Mon, prankster), move_category(Move, status) -> Priority #= BasePriority + 1 ; Priority #= BasePriority ), Priority #> 0. ``` - 이 규칙 이후 같은 질의는 Tornadus의 Agility, Defog, Nasty Plot, Rain Dance, Tailwind, Taunt, Toxic 같은 상태 기술을 우선도 1로 포함함 - 규칙 하나를 확장해 특성 효과까지 반영할 수 있어 Prolog의 레이어링 장점이 드러남 ### 스프레드시트 기반 도구와의 대비 - Pokémon 커뮤니티에는 상대 팀의 우선도 기술 같은 정보를 찾는 리소스가 이미 있으며, 대표적으로 [“Techno’s Prep Doc”](https://www.smogon.com/forums/threads/draft-league-resources.3716128/) 같은 고급 Google Sheets가 쓰임 - 이 스프레드시트는 팀을 넣으면 많은 매치업 정보를 생성하고, 다양한 포맷 지원, 훑어보기 쉬운 시각 자료, 자동완성을 제공함 - 우선도 기술을 찾는 수식은 `FILTER`, `VLOOKUP`, `INDIRECT`를 조합하며, `INDIRECT`는 [셀 참조를 반환](https://support.google.com/docs/answer/3093377?hl=en)함 ```text ={IFERROR(ARRAYFORMULA(VLOOKUP(FILTER(INDIRECT(Matchup!$S$3&"!$AV$4:$AV"),INDIRECT(Matchup!$S$3&"!$AT$4:$AT")="X"),{Backend!$L$2:$L,Backend!$F$2:$F},2,FALSE))),IFERROR(FILTER(INDIRECT(Matchup!$S$3&"!$AW$4:$AW"),INDIRECT(Matchup!$S$3&"!$AT$4:$AT")="X"))} ``` - Backend 시트에는 모든 기술이 나열되어 있고, 이 구조는 Prolog 질의를 하드코딩한 버전에 가까움 - Prolog 데이터베이스는 주목할 만한 기술 목록을 하드코딩하는 방식보다 확장성이 높고, 어떤 기술이든 조회할 수 있음 - Tornadus가 배우는 Special 기술 중 Justin의 팀 멤버에게 효과가 굉장한 기술을 찾는 것처럼, 기존 도구에 없는 조합형 질문도 짧게 표현할 수 있음 ```prolog ?- justin(Target), learns(tornadus, Move), super_effective_move(Move, Target), move_category(Move, special). Target = charizardmegay, Move = chillingwater ; Target = terapagosterastal, Move = focusblast ; Target = alomomola, Move = grassknot ; Target = scizor, Move = heatwave ; Target = scizor, Move = incinerate ; Target = runerigus, Move = chillingwater ; Target = runerigus, Move = darkpulse ; Target = runerigus, Move = grassknot ; Target = runerigus, Move = icywind ; Target = screamtail, Move = sludgebomb ; Target = screamtail, Move = sludgewave ; Target = trapinch, Move = chillingwater ; Target = trapinch, Move = grassknot ; Target = trapinch, Move = icywind ; false. ``` - 타입 상성표는 [`type-chart.pl`](https://github.com/alexpetros/prologdex/blob/main/db/type-chart.pl)에 인코딩되어 있음 - 기존 Pokémon 도구가 못 하는 웹앱을 만들려면 [`scryer-prolog`를 WASM으로 컴파일](https://github.com/mthom/scryer-prolog/issues/3196)하는 과제가 남아 있음 ### 구현 메모와 한계 - 따라 해볼 수 있는 코드는 [prologdex 저장소](https://github.com/alexpetros/prologdex)에 있으며, 빠른 설정 안내가 포함됨 - 사용한 Prolog 구현체는 [Scryer Prolog](https://www.scryer.pl/)이며, 표준과 형식적 정확성을 강조하는 현대적 Prolog 구현체임 - Markus Triska의 온라인 책 [“The Power of Prolog”](https://www.metalevel.at/prolog)와 관련 [YouTube 채널](https://www.youtube.com/@ThePowerOfProlog)을 학습 자료로 볼 수 있음 - Scryer Prolog는 [논리적 완전성과 단조성을 보존](https://www.youtube.com/watch?v=6G-3DqyJ_l8)하는 구문 사용을 권장하므로, `\+/1`이나 `->/2` 사용은 권장 방향과 완전히 맞지는 않음 - 데이터는 [Pokémon Showdown](https://github.com/smogon/pokemon-showdown) NodeJS API를 사용해 Prolog 술어로 변환했으며, 변환 스크립트는 [generate-dex.js](https://github.com/alexpetros/prologdex/blob/6fd8d2ed1e7f9e35f36b76dd60bd2535f70f5164/scripts/generate-dex.js)에 있음 ## Comments ### Comment 57573 - Author: neo - Created: 2026-05-16T09:18:42+09:00 - Points: 1 ###### [Lobste.rs 의견들](https://lobste.rs/s/0cvxwk/prolog_basics_explained_with_pokemon) - **Prolog**을 실제로 생산적으로 쓰는 사람이 있는지 궁금함. 업무든 개인 용도든 괜찮고, 지금까지는 이런 장난감 예제만 봤음 - Prolog을 꽤 좋아하고, 아마 가장 널리 쓰이는 **Prolog 언어 서버** 구현을 만든 사람으로서, 자잘한 스크립팅에 많이 씀 엄밀히는 운영 중인 Prolog 코드도 하나 이상 있는데, 내부 분석 대시보드가 그렇고, 예전에는 iOS 앱의 백엔드 서버도 Prolog로 작성했음. 그 과정에서 외부 서비스 없이 APNS 알림을 보내려고 Prolog용 HTTP/2 클라이언트 라이브러리도 만들게 됨 - 만족스러운 답이 될지는 모르겠지만, 이 블로그 글을 쓴 뒤로는 예전 코드와 완전히 다른 축의 문제에서 **Prolog**을 꺼내 쓰게 됨 Prolog 커뮤니티에는 웹 서버 같은 데 쓰는 걸 좋아하는 사람도 분명 있지만, 개인적으로는 다른 스킬 트리를 여는 느낌에 가까움. 예를 들어 어떤 문제에 맞춤 파서나 DSL이 잘 맞을지 더 잘 알아보게 됨 이 글을 쓴 뒤 얻은 지식으로 IRS Fact Graph의 세금 로직 엔진 중 [유용한 부분집합](https://github.com/alexpetros/factgraph.pl)을 다시 구현했음. Prolog은 이 작업에 놀라울 정도로 잘 맞는데, 명령형 구현으로는 그냥 넘어가기 쉬운 문서화 안 된 구석을 드러내고 해결을 강제하기 때문임 “실행” 부분은 아직 완성하지 못했지만, 파싱은 충분히 끝나서 꽤 괜찮은 문서 초안을 쓸 수 있었음. 큰 기능 하나인 날짜 산술이 빠져 있고, 그게 들어가면 따로 정리할 예정 **DCG**를 쓰면 Prolog은 복잡한 구조화 텍스트 파싱에 훌륭함. 예전에는 awk로 감당 안 되면 Python이나 JS를 떠올렸지만, 이제는 구조와 규율이 필요한 곳에서 Prolog이 잘 맞음. 한 파일에 들어가는 복잡한 코드베이스를 쓰는 구식 느낌도 만족스럽고, APL처럼 지나치게 축약적이지도 않음 예제 자체는 사소하지만 Pokémon 사례는 그렇지 않음. 사소해 보이는 예제 대부분도 우스울 만큼 복잡한 전투 메커니즘을 [매우 철저히 구현한 코드](https://github.com/smogon/pokemon-showdown)가 이미 있어서 가능했음. 기존 도구가 하는 일 일부를 수행하는 Prolog 규칙 엔진을 만드는 데 관심이 있고 조금씩 시도도 했는데, 장점은 명령형 코드보다 **깊이 우선 탐색**으로 가능성을 더 쉽게 드러내고 유지보수하기 좋다는 데 있음 - **프로그램 분석**에 가끔 사용했음. 꽤 많은 도구가 Datalog로 프로그램 정보를 저장하고 그 위에 질의를 쓰게 해주는데, 가끔은 실제 **SWI-Prolog**를 제공하는 도구를 써서 백트래킹이나 함수를 활용함 - 내 블로그는 Prolog로 생성되고, [소스 코드](https://github.com/aarroyoc/delibes)도 공개돼 있음 Scryer Prolog 문서도 [DocLog](https://github.com/aarroyoc/doclog)라고 부르는 Prolog 프로그램으로 생성됨. 이 프로그램들이 쓰는 라이브러리도 몇 개 만들었음. SWI Prolog도 자기 웹사이트, Swish라는 웹 IDE, ClioPatria 서버 등에서 **SWI**를 직접 씀 - SQLite를 일종의 **타입 안전 스프레드시트**처럼 써서 정보를 정리해 본 적이 있음. 그 위에 CRUD 인터페이스가 전혀 없어도 가능했음 다만 항상 가장 보기 좋은 언어는 아니었음. [Datalog](https://en.wikipedia.org/wiki/Datalog)도 한동안 살펴봤지만, 대부분 구현체가 이 글처럼 손쉽게 정보를 기록하는 도구라기보다 더 큰 프로그램에 내장하는 용도로 보였음 어쩌면 Prolog이 실제로 써야 할 도구일지도 모름 - 외부 데이터베이스 형태의 Datalog로는 **Mangle**과 **Datomic**이 있어서 맞을 수도 있지만 직접 써본 적은 없음 Prolog은 Datalog의 상위집합이라 Datalog가 하는 일은 전부 할 수 있고 그 이상도 가능함. 다만 그 “이상”이 문제가 될 때가 있는데, 이제 튜링 완전 언어라 끝나지 않을 수 있고, 추론이 조금 더 어려워질 수 있으며, 안전하지 않은 방식으로 쓰일 수도 있음 Datalog는 제약이 있는 덕분에 지름길을 쓸 수 있어서 성능도 더 나은 경우가 많음 마지막으로 Prolog에서는 데이터가 코드와 같아서, 즉 **동형 코드성**이 있어서, 생성/수정/삭제 작업이 사실상 소스 코드를 바꾸는 일이 됨. 동적으로도 가능하긴 하지만 흐름이 매끄럽다고 기대하긴 어렵고, 파일과 로드된 프로그램 사이에 어느 정도 수동 동기화가 여전히 필요함 - Prolog을 더 깊게 배워서 **명령어 집합 질의**에 써보고 싶음 하지만 수량과 비트 수준으로 본 정수를 포함해 논리를 모델링하는 일은 꽤 어려움