0. Introduction

Computer Concept & Practice(컴퓨터 개념 및 실습)

컴퓨터에 대해서 배우기전에 개론의 역할을 하는 "Computer Concept & Practice(컴퓨터 개념 및 실습)" 수업.
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 

 

 

컴퓨터를 처음 접한다면 모든 것이 낯설고 어려워보일 수 있다.
우선 우리가 평소에 자주 접하는 요리와 컴퓨터를 빗대어 알아보자.

우리가 요리를 할때, 레시피를 보고 순서대로 진행하는 것처럼,
컴퓨터에도 알고리즘이 있다.

정렬 알고리즘과 C언어로 표현한 모습

 

재료들이 레시피를 통해 요리가 되는 것처럼, 
Input Data들이 Algorithm을 통해 Output Data가 된다!

 

Task를 다루는 3가지 방법

그리고 알고리즘이 Task를 다루는 방법에는 3가지가 있다. 
서울대 민상렬 교수님의 경우, 본인이 좋아하시는 떡국의 조리법에 빗대어 설명해주셨지만, 난 라면에 빗대어 표현하고자 한다.

Sequential(순차적)
ex) 냄비를 꺼낸다 -> 물을 채운다. -> 불에 올린다.

Conditional(조건적)
ex) 계란을 넣을 것인가? --(그렇다)--> 계란을 넣고 파를 넣는다.
                               --(아니다)--> 파만 넣는다.

Iterative(반복적)
ex) 물이 끓고 있나? --(아니다)--> 물이 끓고 있나? --(아니다)--> 물이 끓고 있나? ....(그렇다가 나올때 까지 반복)
                          --(그렇다)--> 면을 넣는다.

*그림없이 글로만 표현하려니 Iterative는 오히려 더 헷갈릴 수도 있지만, 위의 그림을 참고하면 충분히 이해할 수 있을 것이다!

 

결국 여기서 말하고자 하는 것은, 
어떤 Task든 이런 3가지 방법을 이용하여 처리하며, 
이런 것들을 반복하는 과정이 알고리즘을 기술하는 과정이다.

 

하지만 조리법을 통해 요리를 만드는 것 처럼, 알고리즘을 통해 Output을 만드는 것의 결과는 천차만별이다.

누군가는 만들어낼 수 있는 최고의 요리가 거의 조리에 가까운 수준인 인스턴트라면일 수 도 있고,
다른 누군가는 훌륭한 요리사이며, 미슐랭3스타 요리를 만들어낼 수도 있다.

 

 

그렇다면 우리는 어떻게 알고리즘을 통해 훌륭한 것을 만들어 낼 수 있을까?
우리는 어떻게 훌륭한 Computer Scientists/Engineers가 될 수 있을까?

 

해당 수업에서는 아래와 같이 훌륭한 요리사에 빗대어 갈 길을 제시해주고 있다.

훌륭한 컴퓨터 과학자/공학자가 되는 방법은 훌륭한 요리사가 되는법과 크게 다르지 않다.

컴퓨터와 관련된 이해도 정말 중요하지만,
이 수업에서는 조금 더 나아가 '훌륭한'을 성취할려면 이를 활용한 다른 분야에 대한 깊은 이해가 필요하다고 말해주고 있다. 

출발점은 당연히 컴퓨터에 관한 이해가 되어야겠지만, 결국 실제적인, 혹은 큰 문제를 해결하기 위해선 '다른 분야에 대한 이해'가 필요하다.

ex) 분자와 원자 구조를 파악하는 STM(Scanning Tunneling Microscope) 같은 경우 나노미터 수준의 컨트롤을 할 때 컴퓨터를 이용하지만 이런 분야를 모른다면 불가능하다. 
ex2) 페이스북 네트워크 방대한 데이터를 처리할 때도, 컴퓨터를 사용하지만 이런 데이타로부터 어떤 의미를 가져와 풀지도 인문학적 이해가 없다면 불가능하다.

그래서 우리는 컴퓨터에 대한 이해는 당연히 해날갈 것이지만,
'다른 분야에 대한 이해'도 게을리 하면 안된다.

그리고 이런 다양한 분야에 대한 공부를 위한 Web Site는 다음과 같다.

 

Top 3 MOOC(Massive Open Online Course) sites

Coursera
coursera.org

Coursera | Online Courses & Credentials From Top Educators. Join for Free

edX
edx.org

edX | Free Online Courses by Harvard, MIT, & more

Udacity
udacity.com

Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity

생명과학분야

MIT Introduction to Biology - The Secret of Life
https://www.edx.org/course/introduction-to-biology-the-secret-of-life-3

Introduction to Biology - The Secret of Life

 

화학분야

MIT Introduction to Solid State Chemistry
https://www.edx.org/course/introduction-to-solid-state-chemistry

Introduction to Solid State Chemistry

 

물리학분야

Yale PHYS 200: Fundamentals of Physics 1
https://oyc.yale.edu/physics/phys-200

Fundamentals of Physics I | Open Yale Courses

 

Yale PHYS 200: Fundamentals of Physics 2
https://oyc.yale.edu/physics/phys-201

Fundamentals of Physics II | Open Yale Courses

 

그외 Web Site

Nobel Foundation
https://www.nobelprize.org/

The official website of the Nobel Prize - NobelPrize.org

 

TED
https://www.ted.com/

TED: Ideas worth spreading

MIT Technology Review
https://www.technologyreview.com/

Home

 

Phys.org
https://phys.org/

Phys.org - News and Articles on Science and Technology

 

 

마지막으로, "나를 가슴 뛰게 하고 세상을 (좋게) 바꿀 수 있는 일을 찾자"고 말씀하시며 수업이 종료된다.

 

 

*나의 생각

약 2주 전에 이 강의를 들었고, 현재 이 글을 쓰며 2번째로 듣는 중인데, 다시봐도 민상렬 교수님 안의 컴퓨터 공학에 대한 열정이 느껴지는 구간은 훌륭한 Computer Scientists/Engineers가 되기위해선 다른 분야를 알아야하며 가슴이 뛰는 일을 찾아라고 말씀하실 때인 것 같다. 거기에 더해 손수 다른 분야의 웹사이트 까지 추천해주시는 모습까지!

세상에는 많은 학문이 있지만, 그중에서도 컴퓨터는 정말 다른 학문과 잘어우러져 시너지를 낼 수 있는 학문인 것 같다. 이전에 어떤 책에서 '1분야의 상위 1%가 되거나, 본인이 상위 25%인 두개 이상을 조합하라'는 글을 본적이 있다. 그런 점에서 컴퓨터는 상위25%에 들고자 하는 사람들에게 좋은 선택이 될 것 같다.

+교수님은 훌륭한 요리사와 비교를 하셨는데, 극과 극은 통한다고 모든 분야에서 극은 같은 것 같다. 단순히 요리사와 컴퓨터공학자 뿐 아니라 다른 직업에도 충분히 적용할 만한 시선인 것 같다. 

트레이너에 있어서도, 운동역학, 생리학, 해부학 등은 기본적인 것이고, 훌륭한 트레이너가 되기 위해서는 다른 분야에 대한 이해가 필요하다고 생각한다. 일단은 motor learning를 유도하는 직업인 만큼, 이론적인 부분이나, 움직임에 대한 가이드를 제공할 때 상대방의 분야에 비유하거나, 상대방 분야에서 자주 있을 법한 attractor states를 유추하는 것, 그리고 결국 운동은 자신이 하는 것이기에 상대방의 마음을 움직일 수 있는 인문학, 심리학 적 소양들도 있다면 정말 좋지 않을까? 

물론 애초에 어느 학문하고도 잘어울리는 인류학에서의, 다른 분야에 대한 이해의 필요성은 굳이 말할 필요도 없을 것이다.