돌림판 – 랜덤 이름 뽑기・제비뽑기
무료 돌림판 이름 뽑기 도구입니다. 이름을 한 줄에 하나씩 입력하고 돌리기만 하면 당첨자를 무작위로 뽑습니다. 여러 명 동시 추첨, 당첨자를 후보에서 빼고 이어서 뽑기, 추첨 기록을 지원하며, 브라우저의 암호학적 난수로 치우침 없이 공평하게 뽑습니다.
돌림판 이름 뽑기란
돌림판 이름 뽑기는 이름이나 경품 같은 후보를 한 줄에 하나씩 입력하고 돌림판을 돌리기만 하면 당첨자를 무작위로 뽑을 수 있는 도구입니다. 회식이나 이벤트 경품 추첨, 수업 중 발표자 지명, 선물 교환 순서 정하기, SNS 이벤트 당첨자 선정 등 종이 제비나 사다리 타기를 만들던 일을 그 자리에서 끝낼 수 있습니다. 한 번에 여러 명을 뽑을 수도 있고, ‘당첨자를 후보에서 빼기’를 체크하면 1등・2등・3등을 이어서 뽑아도 같은 사람이 중복되지 않습니다.
당첨자는 돌림판의 겉모습이 아니라 브라우저의 암호학적 난수(crypto.getRandomValues)로 먼저 정한 뒤, 그 칸에서 멈추도록 돌립니다. 또 난수를 후보 위치로 바꿀 때 나머지 연산으로 생기는 치우침을 ‘기각 샘플링’으로 없애므로 모든 후보가 완전히 같은 확률로 뽑힙니다. 입력한 후보는 서버로 전송되지 않고 모두 브라우저 안에서 처리됩니다.
돌림판 이름 뽑기 사용 방법
- 후보를 한 줄에 하나씩 입력합니다 이름, 경품, 번호 등을 줄바꿈으로 구분해 입력합니다. 빈 줄은 자동으로 무시되므로 명단을 그대로 붙여 넣어도 됩니다. 2~1,000개까지 추첨할 수 있습니다.
- 한 번에 뽑는 인원을 정합니다 한 명만 뽑을 때는 1 그대로 두면 됩니다. 3명을 뽑는다면 3으로 설정하면 한 번에 중복 없이 3명을 뽑아 당첨 순서대로 1・2・3을 붙여 표시합니다.
- 필요하면 ‘당첨자를 후보에서 빼기’를 체크합니다 1등부터 한 명씩 차례로 뽑을 때 체크해 두면 당첨자가 자동으로 후보에서 사라져 같은 사람이 두 번 당첨되지 않습니다.
- 돌림판을 돌리고 결과를 공유합니다 ‘돌림판 돌리기’를 누르면 몇 초 동안 돈 뒤 멈추고 당첨자가 표시됩니다. 결과는 복사해 단체 채팅방에 붙이거나 X, LINE으로 공유할 수 있습니다.
더 잘 활용하기 위한 팁
- 같은 이름을 두 줄에 쓰면 제비를 두 장 가진 것으로 보고 당첨 확률이 두 배가 됩니다. 참여 횟수에 따라 당첨 확률을 바꾸고 싶을 때 쓸 수 있습니다.
- 후보가 40개를 넘으면 돌림판에 이름 대신 색 띠만 표시하지만 추첨의 공평함은 똑같습니다. 당첨자는 결과란에 표시됩니다.
- 이 페이지를 열어 둔 동안의 추첨 결과는 ‘추첨 기록’에 남습니다. 페이지를 닫으면 사라지므로 남기고 싶은 결과는 복사해 두면 안심입니다.
- 당첨자로 팀을 만들려면 랜덤 팀 짜기에, 서로 경기를 시키려면 토너먼트 대진표 만들기에 이름을 그대로 붙여 넣을 수 있습니다.
돌림판 이름 뽑기 활용 사례
회식・이벤트 경품 추첨
빙고 대신 참가자 이름을 넣고 돌리기만 하면 경품 당첨자를 정할 수 있습니다. 화면을 공유하면 돌림판이 도는 모습을 모두 함께 볼 수 있어 분위기도 살고 공정함도 전해집니다.
수업・회의에서의 지명
발표자나 사회자, 당번을 무작위로 정하고 싶을 때 쓸 수 있습니다. ‘당첨자를 후보에서 빼기’를 쓰면 모두가 한 번씩 걸릴 때까지 차례로 돌릴 수 있습니다.
SNS 경품 이벤트 당첨자 선정
응모자의 이름이나 계정명을 붙여 넣어 당첨자를 뽑을 수 있습니다. 여러 명 당첨도 한 번에 정할 수 있고, 결과를 복사해 그대로 발표에 쓸 수 있습니다.
고민될 때의 결정
점심 메뉴, 주말에 갈 곳, 게임 순서 등 정하기 어려운 일을 돌림판에 맡길 수 있습니다. 같은 선택지를 여러 번 적으면 뽑힐 확률에 가중치를 줄 수도 있습니다.
돌림판 이름 뽑기 용어집
- 암호학적 난수
- 예측할 수 없도록 만들어진 난수로, 비밀번호나 암호 키를 만들 때도 쓰입니다. 이 도구는 브라우저의 crypto.getRandomValues로 얻은 값으로 당첨자를 정합니다.
- 나머지 치우침
- 난수를 후보 수로 나눈 나머지를 그대로 쓰면 일부 후보가 조금 더 잘 뽑히는 현상입니다. 이 도구는 기각 샘플링으로 이를 없앱니다.
- 기각 샘플링
- 치우침의 원인이 되는 범위의 난수가 나오면 버리고 다시 뽑는 방법입니다. 부담은 거의 늘지 않으면서 모든 후보가 완전히 같은 확률로 뽑히게 됩니다.
- 비복원 추첨
- 한 번 당첨된 후보를 다시 뽑지 않는 추첨입니다. 뽑은 제비를 상자에 다시 넣지 않는 것과 같으며, 여러 명을 뽑거나 1등부터 차례로 뽑을 때 씁니다.
돌림판 이름 뽑기 자주 묻는 질문
여담 ― ‘나머지’로 뽑으면 제비뽑기는 공평하지 않게 된다
컴퓨터로 ‘6명 중 1명을 뽑는’ 가장 단순한 방법은 난수를 6으로 나눈 나머지를 쓰는 것입니다. 그런데 이 방법에는 눈에 잘 띄지 않는 치우침이 숨어 있습니다. 예를 들어 0~255의 난수를 3으로 나눈 나머지로 뽑으면, 256은 3으로 나누어떨어지지 않기 때문에 나머지가 0인 수는 86개, 1과 2인 수는 85개씩이 되어 첫 번째 사람이 조금 더 잘 뽑히게 됩니다. 이를 ‘나머지 치우침(modulo bias)’이라고 합니다.
치우침의 크기는 난수의 범위와 후보 수에 따라 정해지며, 32비트 난수라면 차이는 아주 작습니다. 그래도 추첨처럼 ‘완전히 같은 확률’ 자체가 가치인 상황에서는 무시할 수 없습니다. 그래서 흔히 쓰는 방법이 치우침이 생기는 범위의 난수가 나오면 버리고 다시 뽑는 ‘기각 샘플링’입니다. 버려야 할 확률은 대개 매우 작아서, 다시 뽑기가 여러 번 이어지는 일은 거의 없습니다.
여러 명을 중복 없이 뽑는 방법에도 오랜 역사가 있습니다. 통계학자 피셔와 예이츠는 1938년에 난수표를 이용해 수열을 무작위로 다시 늘어놓는 절차를 발표했습니다. 1964년에는 더스텐펠드가 컴퓨터에 알맞은 효율적인 방법을 발표했고, 오늘날 ‘피셔–예이츠 셔플’로 널리 쓰이고 있습니다. 이 도구의 비복원 추첨도 같은 생각으로, 한 명을 뽑을 때마다 그 사람을 후보에서 빼 가며 뽑습니다.