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플라톤주의 (관념적 실재론)

수학자 카르다노는

삼차방정식을 연구하다

허수를 발견했다

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구성주의, 직관주의

수학자 카르다노는

삼차방정식을 연구하다

허수를 발견했다

   엥?  "발명" 아님?

관점의 차이을 보여주는 사례

Mathematicians

X가 존재한다는 것을 증명할께.

X가 존재하지 않는다 가정하면

모순이 생겨. 그러므로
X는 존재해야만 하는거야!

Computer Scientists

아니 ...

그게 무슨 뜬구름 잡는 소리야?

X의 계산 과정을 보여줘야

X의 존재를 믿을 수 있지!

관점의 차이을 보여주는 사례

CS/컴공: 다양한 분야가 만나며 만들어진 역사가 짧은 학문

• 논리학, 언어학
  • 논리학 => 계산가능성이론
  • 촘스키의 변형생성문법 이론 => 프로그래밍언어에 영향
• 수학
  • 이거는 여러분들이 수학 전공자니까 생략하고 ...
• 전자공학, 물리학
  • 지금의 전자컴퓨터를 이루는 구성요소를 어떻게 조합하여 설계할지 컴퓨터구조 분야와 밀접
  • 양자컴퓨터 연구는 물리학자들도 같이 연구함
• 최근 들어 더욱 많은 분야에 SW등 컴퓨터 관련 기술 활용됨
  (보건/의료, 금융/상거래, 자동차/교통, 교육/문화/레저 ...)

CS/컴공 전공자는 각자의 성향에 맞게 주특기를 개발해야 함

• CS기초 커리큘럼만 배우고
  최근 인기 응용분야 트렌드에 관심 낮으면 취업 불리
• CS기초 커리큘럼 내용에 대한 이해 없이
  응용분야만 겉핥기로 배우는 것도 곤란
• 다전공자는 자신의 주전공 강점과 연계되는
  CS세부전공 분야 또는 융합 응용분야를 접목하기 용이함
  • 이러한 장점을 살릴 수 있도록 학업계획을 세워우고
    다전공 신청을 해야 실패할 확률을 줄일 수 있다

추천도서

CS에서 어떤 분야들을 다루는지 알아둔다면 다전공에서 어떤 전공 과목을 수강할지 학업 계획에 도움이 된다.

컴공 다전공에 적합한 성향

• 문제해결 성향에 따라 (컴공 전공자와 유사한 마인드)
  • 복잡한 문제에 다양한 방법 시도를 주저하지 않음
    (보통 수학에서처럼 일반화가 항상 최선의 미덕은 아님)
• 수학 분야 관심사에 따라 (수학 전공자로서 강점 활용)
  • 평균적인 컴공 전공자보다 유리한 분야
  • 수학, 컴공의 장점을 모두 살려 시너지를 낼 수 있는 분야

문제해결 접근방법 성향별 적합성

• 수학에서는 여러 가지 다양해 보이는 상황에서
  모든 경우에 적용가능한 가장 좋은 해답에 이르는
  일반적인 원리 발견을 우선적으로 추구
• CS/컴공에서도 일반화가 중요하긴 하지만, 주어진 문제가
  일반적인 원리로 가장 좋은 해답을 구하기 곤란하다면
  적당히 좋은 해답(지역적 최적해)을 다양한 방법으로 시도
  • 복잡한 문제를 부분부분 쪼개서 (divide-and-conqour)
  • 바로 눈앞에 보이는 정보만 따라 (탐욕greedy 알고리듬)
  • 그냥저냥 적당히 대충 때려맞추기 (휴리스틱) 
  • 최근 유행하는 방법들 시도 (머신러닝, 인공지능, ...)

전공 관심별 컴공 다전공 적합성

• 수리철학, 수학기초론, 형식논리학 등에 관심/흥미
  • CS이론 분야에서 컴공 평균 이상으로 잘할 가능성 높음
  • 프로그래밍언어, 계산이론, 분산/병렬 컴퓨팅 이론 등
• 정수론, 조합론, 그래프 이론, 이산수학 분야에 관심/흥미
  • 알고리듬, 암호학 관련 보안 분야 등에서 강점
• 수치해석, 확률/통계 등의 응용수학 분야에 등에 관심/흥미
  • 평균적 공대 커리큘럼에 비해 컴공이 통계쪽 약한 경향
  • 확률/통계 활용 많은 데이터 사이언스, 인공지능, 금융공학 등
    최근 인기 분야에서 수학/컴공 다전공시 시너지 효과