비전공자로 컴퓨터 공학 배우기(서울대 편) Learning Computer Science/Engineering as non-major(Seoul National Univ)

 

실제 학교에 진학한 것보다는 못하겠지만, 그렇다고 포기할 순 없다!

자 이제 Scott young이 MIT를 해킹?했던 것처럼,
학교를 실제로 다니지 않고 우리가 할 수 있는 선에서 최대한 서울대를 해킹해보자.

우선 가장 중요한 것은 실제 서울대학교 컴퓨터공학부에서는,
어떤 과목들을 필수적으로 가르치며, 어떤 졸업기준을 가지고 있는지 살펴보는 것이다.
이것들이 그들이 무엇을 중요시 생각하는지를 알 수 있게 해줄 것이다.
특별한 이유가 없다면 최대한 그들이 중요시하는 것을 따라가보도록 하자!

 

 

💻우선 서울대 컴퓨터공학에서 배우는 필수 이수 과목은 어떤 것이 있을까

2020학번 이후 기준의 필수 이수 교과목이다. (출처: 서울대 홈페이지)

서울대학교 컴퓨터공학과의 필수 이수과목이다. 
벌써부터 만만치가 않다. 전부 다 해낸다면 물론 최고겠지만,
나 같은 경우는 후에 컴퓨터를 더 잘 이해하기 위해, 그리고 내가 원하는 것을 실현시키기 위해,
배우는 것이니 목표에 맞게 개인화 하고자 한다.
일단 여기서 우리가 할 것과 하지않을 것을 파악해보자. 
이 과정은 개인의 목표와 흥미, 역량 이전에 공부했던 경험 등에 따라 다를 수 있으니,
자신에게 맞게 개인화 하는 것이 중요할 것 같다. 

그래서 나의 경우엔, 아래와 같은 조건을 세웠고, 이에 따라 필수 이수과목을 개인화 시켜보았다.
(어떤 조건이든 좋으니, 자신이 가늠할 수 있는 조건들을 세우고 개인화 시켜보자)

1. 컴퓨터공학을 배우는 이유인 나의 목표에 도움이 될만한 요소인가?
2. 이전에 내가 경험한 교육과정에서 부족한 부분이 있는가? 있다면 채울 수 있는가?
3. 다르게 생각하면 필수적인 요소가 아니라 도움이 되는 요소일뿐이다. 다 떠나서 흥미가 생기는가?
4. 그래서 내가 할 수 있는 것인가?

 

나의 경우에는,
위의 조건들을 통해 몇가지 과목들이 걸러졌다.

1. 물리학과 물리학실험, 화학과 화학실험, 생물학과 생물학실험 등의 실험 과목(통계학 제외)

-1번을 충족하지 못한다. 후에 '컴퓨터의 개념 및 실습' 시간에 교수님이 말씀해주시지만, 컴퓨터의 목적은 그 자체가 아니라 컴퓨터를 이용해 세상의 문제를 해결하는 것이기 때문에, 물리학, 화학, 생물학 등 다양한 세상에 감춰진 문제들을 파악하기 위해 배정된 것 같다. 하지만 나의 경우에는 이미 해결하고 싶은 문제들이 많고 아쉽지만 아직 까지는 그것들이 물리학, 화학, 생물학이 아니다. 
-2번을 충족하지 못한다. 아쉽지만 나는 문과출신이라 그동안의 교육과정에서 과학에 대한 부분이 부족했고, 이를 채우기 위해서는 고등학교 수준의 공부부터 다시 해야할 수도 있는데, 우선 다른 과목들과 직접적으로 연관된 '수학'에 관해서는 어떻게든 해내야겠지만, 아주 직접적인 연관 없는 '과학'과목에서 까지 그만한 시간적 리스크를 감수하기가 부담스럽다.
-4번을 충족하지 못한다. 그래도 최대한 커리큘럼에 따르고 싶었떤 나에게 가장 큰 문제요소는, 실험을 할 수 없는 상황이라는 것이다. 그래서 -실험이라는 과목들은 전부 실현이 불가능하다. 난 현재 실험실을 쓸 수 있는 환경이 아니기 때문에 현실적으로 진행이 불가능하다.

2. 컴퓨터 공학세미나, IT-리더십 세미나 등의 세미나 수업

-4번을 충족하지 못한다. 아쉽지만 해당 학교 학생이 아니기에 해당 수업 세미나가 있을 때 참여할 수가 없다. 대신 기회가 닿는(닿는다면..) 세미나들을 듣는게 좋지 않을까 싶다.

3. 창의적 통합설계 수업

-4번을 충족하지 못한다. 과목 설명을 보면 '참여 기업은 4명 내외의 그룹이 1-2 학기 동안에 할 수 있는 프로젝트 리스트를 제안하고, 학생들은 적당한 그룹을 조직하여 해당 기업의 프로젝트를 수행'인데, 나에겐 제안해줄 기업도 함께할 그룹도 없다.. 현실적으로 불가능하다.

 

 

👨‍🎓이 정도면 필수 이수 과목은 정리가 된 것 같다. 이번에는 졸업 기준을 살펴보자.

컴퓨터공학 단일전공이냐, 복수전공이지만 컴퓨터공학이 주전공이냐, 부전공이냐에 따라 기준이 달라진다.
우선 단일전공과 주전공의 경우,
전선내규필수를 보면 우리에겐 현실적으로 불가능한 세미나, 창의적통합설계 과목들이 포함된 것을 볼 수 있다. 
이 전선내규필수항목을 제외하면 사실상 부전공인 경우와 같아지니,
'컴퓨터공학 복수전공, 타 전공 주전공'의 경우를 타겟으로 삼도록 하자!
(사실 우린 우리 전공이 따로있고 부전공으로서 컴퓨터공학을 배우는 것이니 이게 맞는 것 같긴 하다!)

일단 전공 필수 항목인
이산수학, 논리설계, 컴퓨터프로그래밍, 전기전자회로, 자료구조, 컴퓨터구조, 시스템프로그래밍, 알고리즘은 필수로 선택하고,
그외에 전공 선택 과목들 중에서 자신에게 필요한 수업들을 픽업해오면 될 것 같다.

컴퓨터공학과의 전공과목들 목록과 선수교과목 연계도

위의 전공과목들과 선수교과목 연계도를 보고, 본인이 픽업해오고 싶은 과목들을 선택해보자.
혹은, 본인이 단순히 컴퓨터 공학을 배우고 싶다는 마음 없이 특정한 목적이 있는 것이라면,
선수교과목연계도를 보고 본인이 원하는 루트의 과목들만 선택하여 개인화 하는 것도 좋을 것 같다.

 

 

📝이제 개인화된 커리큘럼을 작성하고, 실행해보자

이렇게 필수과목들과 본인의 루트에 추가적으로 필요한 과목들을 셀렉했다면,
어느정도 본인에게 개인화 된 커리큘럼이 완성되었을 것이다.
이제 그것들을 보기 좋게 정리하여 보자.

나에게 맞게 개인화 시킨 커리큘럼의 예시이다.

이 글을 쓰고 있는 나 같은 경우에는 위의 그림과 같은 커리큘럼이 만들어졌다.
저 위에, 따로 배우고있는 코딩이나 미처 나의 교육과정에선 배우지 못했던 수2와 미적분 등에 대한 내용도 있지만,
우선 서울대학교 컴퓨터공학부 커리큘럼을 개인화 시킨 결과는 위와 같다.
(필자 같은 경우는, 노션으로 정리 및 관리 하고 있다.)

자 이제 만반의 준비가 끝났다. 
이제 마지막 문제가 남았다. 
이 커리큘럼을 '어떻게 실행할 것인가?' 이다.

사실 이 부분에 대해서는 아직 나도 완벽하지 못하고,
계속해서 가장 효과적인 선택을 찾아나가면서 진행중이다. 

물론 서울대학교의 해당 수업 강의 비디오를 찾을 수 있다면 제일 좋겠지만,
모든 서울대학교 컴퓨터공학부의 수업이 인터넷 속에 있는 것은 아니다. 

Scott Young 같은 경우에는, 영어가 주언어이며, 외국 같은 경우는 온라인에서 대학강의를 찾기가 어렵지 않지만,
당신이 아직 영어가 서툴다면 이를 이용할 수 없을 것이고, 그렇기에 더더욱 서울대학교의 커리큘럼을 이용하려 했을 것이다.

하지만 필자의 생각에 우리가 중요시 해야할 것은 커리큘럼 자체라고 생각한다. 
'서울대 컴퓨터공학부의 커리큘럼을 따르고 있으니, 무조건 서울대 컴퓨터 공학부의 수업을 들어야해!' 라고는 생각하지 않는다.

우리에게 가능한 것들은 최대한 서울대학교 강의를 듣되, 불가능한 경우에는 다른 학교의 수업을 들어도 크게 무방하다고 생각한다.
물론 나의 짧은 생각일 수도 있지만 현재 할 수 있는 것을 해보자!
정 찝찝하면 일단은 이렇게 공부하고, 이후에 영어실력을 갖춰서 MIT나 온라인에 강의가 있는 타 외국 대학 강의를 들으면 된다.
우린 어차피 학위가 필요한 것도 아니고, 단지 그들에 비견될 만한 지식이 필요한 것이니깐.

https://youtu.be/vmWBCYs1rdU

필수이수교과목중 하나인 '컴퓨터의 개념 및 실습'

우선 위의 영상은 서울대학교 컴퓨터공학부 커리큘럼의 가장 첫장을 담당한다고 생각하는,
'컴퓨터의 개념 및 실습'의 강의이다.

 

이 수업을 듣고나면, 앞으로 당신이 계속해서 해나갈수 있을지, 아니면 다시 다른 길을 찾아가는 것이 나을지 결정할 수 있는 발판을 마련해줄 것이다.

현재 필자 같은 경우는,
mooc(Massive Open Online Course,온라인 공개수업)사이트와 유튜브에서,
커리큘럼에 필요한 강의들을 찾아 계획을 구상하며 진행하고 있다.
아래는 한국어이거나, 한국어를 지원하는 mooc사이트들의 링크이다.

KOCW
http://www.kocw.net/home/index.do

K-MOOC
http://www.kmooc.kr/

StarMOOC
https://www.starmooc.kr/

E-Koreatech
https://e-koreatech.step.or.kr/ 

Coursera
https://www.coursera.org/

*현재 서울대학교의 강의 중 '데이터마이닝', '인공지능' 관련수업은 Kmooc에서, '컴퓨터의 개념 및 실습'은 유튜브에서 찾아볼 수 있다.

필자가 오늘 이야기한,
'커리큘럼의 개인화'와 '실행방법'이 조금이나마,
비전공자에서 컴퓨터공학에 대한 새로운 지식을 배우고자 하는 분들에게 도움이 되었으면 한다.
(커리큘럼에 대응하는 강의영상에 대한 추가 정보가 있으시다면, 댓글에 공유해주시면 감사하겠습니다.🙇‍♂️)