컴퓨터 과학 기초
개요
컴퓨터 과학 기초(Fundamentals of Computer Science)는 컴퓨터 시스템의 동작 원리, 데이터 처리 방식, 논리 구조, 알고리즘 설계 등 정보 처리를 위한 과학적 이론과 원리를 다루는 학문적 기반이다.
이 분야는 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용, 계산 이론, 프로그래밍 언어 설계, 운영체제, 네트워크, 인공지능 등 현대 정보 기술의 모든 핵심 분야의 근간을 이룬다.
컴퓨터 과학의 기초는 다음 세 가지 축으로 나뉜다:
- 이론적 기반 – 계산 가능성, 알고리즘, 논리, 오토마타 등
- 시스템 기반 – 하드웨어 구조, 운영체제, 네트워크 등
- 응용 기반 – 프로그래밍, 데이터베이스, 인공지능, 소프트웨어 공학 등
이 세 영역은 상호 보완적으로 작동하며, 컴퓨팅의 “사고 구조”를 형성한다.
역사
주요 하위 분야
| 분야 | 설명 | 대표 주제 |
|---|---|---|
| 이론 컴퓨터 과학 | 계산의 수학적 원리를 연구 | 오토마타 이론, 계산 복잡도, 형식 언어, 수리논리학 |
| 알고리즘 및 자료구조 | 효율적인 문제 해결 절차 설계 | 정렬 알고리즘, 그래프 이론, 트리, 해시 테이블 |
| 컴퓨터 구조 | 하드웨어의 동작과 구성 원리 연구 | CPU, 메모리, 입출력 시스템, 파이프라인 |
| 운영체제 | 자원 관리 및 하드웨어 제어 | 프로세스, 스케줄링, 메모리 관리, 파일 시스템 |
| 네트워크 | 시스템 간 통신 구조 | TCP/IP, 라우팅, 보안 프로토콜 |
| 프로그래밍 언어 | 언어 설계 및 실행 모델 연구 | 컴파일러, 인터프리터, 타입 시스템, 함수형 프로그래밍 |
| 데이터베이스 | 데이터 저장 및 질의 구조 | SQL, 정규화, 트랜잭션, NoSQL |
| 소프트웨어 공학 | 대규모 시스템 설계 및 유지보수 | 객체 지향 설계, 테스팅, 버전 관리 |
| 인공지능 | 지능적 문제 해결 및 학습 시스템 | 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 강화학습 |
| 보안 및 암호학 | 정보 보호 및 인증 기술 | 대칭키 암호, 공개키 암호, SSL/TLS, 블록체인 |
계산 이론
계산 이론은 “무엇이 계산 가능한가”를 다루는 학문이다. 이는 현대 컴퓨터 과학의 철학적·논리적 기초로 여겨진다.
| 개념 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 튜링 기계 | 계산의 이론적 모델 | 결정 가능 문제 / 불가능 문제 정의 |
| 오토마타 이론 | 입력과 상태 전이로 계산을 설명 | 유한 오토마타, 스택 오토마타 |
| 계산 복잡도 이론 | 알고리즘의 시간·공간 효율성 분석 | P vs NP 문제, Big-O 표기법 |
| 형식 언어 이론 | 프로그래밍 언어와 구문 구조 연구 | BNF, 정규식 |
하드웨어 기초
- 중앙처리장치(CPU): 연산과 제어 중심
- 메모리 구조: RAM, ROM, 캐시 계층
- 버스 아키텍처: 데이터, 주소, 제어 버스
- 저장장치: HDD, SSD, NVMe
- 입출력 장치: 키보드, 디스플레이, 네트워크 어댑터
소프트웨어 기초
- 운영체제: 하드웨어 추상화 및 자원 관리
- 프로그래밍 언어: 알고리즘 표현 및 실행 수단
- 컴파일러: 고급 언어를 기계어로 변환
- 알고리즘: 문제 해결 절차와 논리
- 데이터 구조: 효율적 데이터 표현 및 조작
프로그래밍 언어의 분류
| 패러다임 | 대표 언어 | 설명 |
|---|---|---|
| 명령형 | C (프로그래밍 언어), Pascal, Rust | 상태 변화 중심의 절차적 접근 |
| 객체 지향 | C++, Java, Python | 데이터와 행동의 캡슐화 |
| 함수형 | LISP, Haskell, F# | 수학적 함수 조합을 통한 계산 |
| 선언형 | Prolog, SQL | 결과 중심의 기술, 절차 명시 X |
| 논리형 | Prolog, Mercury | 논리적 추론 기반의 질의 처리 |
알고리즘의 기본 개념
- 입력(Input) – 처리할 데이터
- 출력(Output) – 결과물
- 정확성(Correctness) – 문제 해결 여부
- 효율성(Efficiency) – 시간·공간 복잡도
- 종결성(Finiteness) – 유한 단계 내 종료
예시:
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
return n * factorial(n - 1)
수학적 기반
- 불 대수(Boolean Algebra): 논리 연산의 수학적 모델
- 이산수학(Discrete Mathematics): 그래프, 조합, 집합, 관계
- 선형대수학: 행렬, 벡터 연산 (그래픽스, AI 등 응용)
- 통계 및 확률: 데이터 과학의 수학적 토대
컴퓨터 과학의 응용
교육 및 학문
대부분의 대학에서 컴퓨터 과학 기초 과목은 다음과 같은 형태로 구성된다:
- 컴퓨터 개론 (Introduction to Computer Science)
- 프로그래밍 기초 (C, Python 등)
- 자료구조 및 알고리즘
- 컴퓨터 구조
- 운영체제
- 네트워크 기초
- 데이터베이스 개론
- 소프트웨어 공학 기초
같이 보기
참고 문헌
- Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming
- Andrew S. Tanenbaum, Structured Computer Organization
- Alfred Aho et al., Compilers: Principles, Techniques, and Tools
- Thomas H. Cormen et al., Introduction to Algorithms (CLRS)
- David Patterson & John Hennessy, Computer Organization and Design
- CS50 Lecture Notes – Harvard University
- Coursera: “Foundations of Computer Science”, University of London, 2021