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컴퓨터공학과, 컴공을 전공하면 무엇을 배우나요? 작성일 | 2017-08-22
컴공을 전공하시는 것을 고민하고 계신가요? 컴공, 즉 컴퓨터공학은 영어로 표기할 때 Computer Science라고 표기를 합니다. 그렇다면 컴퓨터과학을 전공하면 어떤 것을 배울까요? 대학에서 무엇을 배우는지 미리 알고 있다면 학교를 준비하는데 도움이 될 수 있죠. 그리고 소프트웨어 개발자가 되고자 하시는 분께서 대학에서 컴퓨터공학을 전공하지 않았다면 아래 내용을 독학이나 교육 참여의 형태로 준비하실 수 있을 것입니다. 

대학의 컴퓨터공학과를 결정하는 것이 고민이신 분께서는 본인 스스로 갈 수 있는 대학교를 종이에 적고나서, 학교의 사이트를 검색해 보시기 바랍니다. 그리고나서 학교 사이트의 학과 소개 페이지에 들어간다면 어떤 과목을 배울 수 있는지 알 수 있습니다. 

학교에 따라서는 정부지원을 받는 곳, 기업들과 활발하게 연구, 협업을 하는 곳, 학생들에게 현장학습 기회를 주는 곳 등의 장점을 갖고 있습니다. 

아래 내용은 위키피디아를 바탕으로 정리한 내용입니다. 

컴퓨터 과학은 전산 및 그 응용기술에 대한 과학적이고 실용적인 접근을 의미합니다. 전산 이론 및 전산 시스템 설계를 다루는 전문가를 컴퓨터과학자라고 부릅니다. 

컴퓨터 과학은 실용적인 기술, 컴퓨터 시스템의 응용, 그리고 순수하게 이론적인 분야로 구성되어 있습니다. 

컴퓨터 과학의 바탕이 되는 이론
• 이산수학: 이산적인 데이터를 취급하는 컴퓨터를 분석하기 위한 수학
• 그래프 이론: 자료 구조와 검색 알고리즘, 네트워크 모델링 등의 바탕이 되는 이론
• 정보 이론: 정보의 처리와 통신의 바탕이 되는 이론
• 수리논리학: 불 대수와 같이 논리적인 정보 처리의 바탕이 되는 이론
• 도메인 이론
• 확률론과 통계학
• 가적분계
• 경제물리학
 

계산 이론
• 계산 가능성 이론: 계산모델을 이용하여 어떤 문제가 계산이 가능한지를 연구하는 이론
• 계산 복잡도 이론: 계산 문제의 소요 시간, 메모리 사용량 등을 연구하는 이론
• 오토마타 이론


알고리즘과 자료 구조
• 알고리즘: 어떠한 문제를 해결하기 위한 여러 동작들의 유한한 모임과 그 효율성
• 알고리즘 분석: 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도의 연구
• 자료 구조: 자료를 효율적으로 이용할 수 있도록 컴퓨터에 저장하는 구조
 

프로그래밍 언어와 컴파일러
• 프로그래밍 언어: 알고리즘을 표현하기 위한 프로그래밍 패러다임, 그러한 언어의 속성
• 컴파일러: (흔히 수리논리학에 의지하여) 컴퓨터 프로그램을 번역하는 작업
 

동시•병행•분산 처리
• 동시 처리: 다수의 계산을 한꺼번에 처리하는 것과 관련된 연구, 그럴 때의 정보의 보호
• 병행 처리: 다수의 계산을 여러개의 스레드로 나누어 처리하는 방법
• 분산 처리: 한 가지 일을 네트워크를 통해 여러 컴퓨터로 분산하여 처리하는 방법


소프트웨어 공학
• 소프트웨어 공학: 소프트웨어의 디자인, 개발, 시험, 엔지니어링에 관한 연구
• 요구 공학 : 소프트웨어의 요구사항을 분석하는 분야에 관한 연구
• 정형 기법: 소프트웨어 디자인에 대한 수학적 접근
• 역공학: 임의의 소프트웨어의 디자인을 역으로 알아내는 방법
• 컴퓨터 프로그래밍: 프로그래밍 언어를 사용하여 알고리즘을 설계하는 방법


컴퓨터 구조
• 컴퓨터 구조: 컴퓨터 시스템의 디자인, 구성, 최적화하는 작업의 연구
• 운영 체제: 컴퓨터 프로그램과 하드웨어의 관리를 담당하는 시스템
• 폰 노이만 구조


통신
• 컴퓨터 네트워크: 컴퓨터끼리의 정보교환과 관련하는 통신 프로토콜과 알고리즘의 연구
• 암호학: 정보를 보호하기 위한 언어학적 및 수학적 방법론


인공지능
• 인공지능: 인공적인 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구
• 자동 추론: 컴퓨터가 일련의 논리적 사고를 행하여 무언가를 추론해내기 하기 위한 연구
• 로봇학: 로봇의 디자인, 설계, 기능에 관한 연구
• 컴퓨터 비전: 카메라 등의 시각적 센서를 통해 얻은 신호의 의미를 해석하게끔 하는 연구
• 기계 학습: 기계 또는 컴퓨터가 센서를 통해 새로운 정보와 지식을 얻고, 파악하게 하는 기술


데이터베이스
• 데이터베이스: 데이터를 쉽게 접근, 처리할 수 있도록 구성한 데이터와 그에 관한 연구
• 데이터 마이닝: 대규모 데이터 속에서 특정 패턴을 자동적으로 찾고자 하는 노력


컴퓨터 그래픽스
• 컴퓨터 그래픽스: 컴퓨터를 이용해 실제 세계의 영상을 조작하거나 새 영상을 만들어내는 기술
• 영상 처리: 영상을 변화시켜 어떠한 효과를 내는 기술
• 인간과 컴퓨터 상호 작용: 인간(사용자)과 컴퓨터 간의 상호 작용에 대해 연구


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