컴퓨터 공학 개론 기초 : 개념

컴퓨터공학(CSE) 소개
컴퓨터공학(CSE)은 계산, 자동화, 정보에 대해 연구하는 학문임. 알고리즘과 정보 이론 같은 이론적 영역부터 하드웨어 및 소프트웨어 설계와 구현 같은 실용적 영역까지 포함하고 있음. 학부 수준에서는 다음과 같은 주요 분야를 학습함.

1. 핵심 과목
   • 프로그래밍 언어(예: C, Java, Python)
   • 자료구조 및 알고리즘
   • 컴퓨터 구조
   • 운영체제
   • 컴퓨터 네트워크
   • 데이터베이스 시스템
   • 소프트웨어 공학
2. 선택 과목
   • 디지털 회로, 임베디드 시스템, 컴파일러 설계, 암호학, 기계 학습, 이산 수학 등

CSE는 수학, 공학, 문제 해결의 교차점에 위치하며, 특히 컴퓨터 시스템과 프로그래밍에 대한 깊은 이해를 강조하고 있음. 프로그래밍은 컴퓨팅 사고력과 문제 해결 능력을 키우는 데 핵심적임.

컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 활용

• 문제 분해(Decomposition): 문제를 작은 단위로 나누는 과정임.
• 패턴 인식(Pattern Recognition): 반복되는 패턴을 파악함.
• 추상화(Abstraction): 본질적인 요소에 집중하고 불필요한 요소는 생략함.
• 알고리즘 사고(Algorithmic Thinking): 문제 해결 과정을 단계별로 정리함.

예를 들어, 팀 빌딩 이벤트를 계획하는 과정은 작업을 세분화(활동 선택, 장소 예약 등)하고, 패턴(금요일 저녁 선호 등)을 인식하며, 핵심 요소(참가자 수, 예산 등)를 추려내고, 이를 바탕으로 단계별 계획을 수립하는 과정을 포함하고 있음.

문제 해결과 코딩 연습
CSE에서 문제 해결은 특정 과제를 해결하기 위해 알고리즘을 설계하는 것임. 예를 들어, 두 리스트의 공통 원소를 찾는 문제는 다음과 같이 해결할 수 있음:

python

코드 복사

def find_common_elements(L1, L2): return list(set(L1) & set(L2))

이 과정은 문제를 추상화하고 효율적인 알고리즘을 사용하는 컴퓨팅 사고력을 반영하고 있음.

실습 예시
예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 추천 시스템을 설계하는 작업은 다음과 같이 나눌 수 있음.

1. 문제 분해: 데이터 수집, 선호도 필터링, 결과 정렬 등으로 세분화함.
2. 패턴 인식: 고객 행동 및 선호도를 분석함.
3. 추상화: 구매 이력, 평점과 같은 핵심 변수에 집중함.
4. 알고리즘 사고: 추천 과정을 단계별로 설계함.

이러한 기초를 익히면 CSE의 깊은 학문적 탐구와 실용적 응용을 위한 탄탄한 기반을 쌓을 수 있음.