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컴퓨터 공학은 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하는 데 필요한 전기 공학 및 컴퓨터 과학의 다양한 분야를 통합하는 전기 공학 및 컴퓨터 과학의 한 분과입니다. 컴퓨터 공학은 정보화 사회로의 이행에 필수적이고 핵심적인 학문으로 성능이 뛰어난 컴퓨터를 설계 제작하고 운영 및 응용에 필요한 소프트웨어를 개발하여 산업 전반에서 이를 활용할 수 있도록 하는 학문입니다.
역사
컴퓨터 공학의 역사는 19세기에 시작됩니다. 당시 물리학자들은 전기와 자기 현상을 연구하면서 복잡한 수식을 단순화하기 위해 푸리에 변환이라는 수학적 도구를 개발했습니다. 푸리에 변환은 시간이나 공간에 따라 변화하는 신호를 주파수라는 새로운 변수로 표현하는 방법입니다. 푸리에 변환은 신호의 성분과 특성을 파악하기 쉬워 다양한 컴퓨터 공학 기법의 기초가 되었습니다. 20세기 들어 컴퓨터 공학은 디지털화와 함께 크게 발전했습니다. 1912년에는 민스키가 비례-적분-미분(PID) 제어기를 개발했습니다. 1927년에는 라츠와 니콜슨이 근궤적 방법을 사용하여 선형 시 불변 시스템의 안정성을 판단하는 방법을 제시했습니다. 1934년에는 블랙이 음성 증폭기의 안정화를 위해 음성 피드백을 사용한 최초의 예를 제시했습니다. 1948년에는 섀넌이 정보 이론과 샘플링 이론을 창시하여 디지털 신호 처리의 기초를 닦았습니다. 1950년대부터는 최적화와 관련된 컴퓨터 공학 기법이 주목받기 시작했습니다. 예를 들어 카르만 필터는 노이즈가 있는 신호에서 최적의 추정치를 구하는 기법입니다. 선형 이차계 프로그래밍은 선형 제약 하에서 이차계 목적 함수를 최소화하는 기법입니다. 동적 계획법은 복잡한 최적화 문제를 몇 가지 단순한 부분 문제로 나누어 해결하는 기법입니다. 1960년대부터는 비선형과 관련된 컴퓨터 공학 기법이 주목받기 시작했습니다. 예를 들어 슬라이딩 모드 제어는 비선형 시스템의 강성을 향상하기 위해 불연속 제어 입력을 사용하는 기법입니다. 피드포워드 제어는 외란에 사전에 대응하기 위해 목표 출력을 입력으로 사용하는 기법입니다. 가변 구조 제어는 시스템의 동작 상태에 따라 제어 구조를 바꾸는 기법입니다. 1970년대부터는 지능과 관련된 컴퓨터 공학 기법이 주목받기 시작했습니다. 예를 들어 퍼지 제어는 불확실한 정보를 처리하기 위해 퍼지 세트와 퍼지 논리를 사용하는 기법입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌를 모방하여 복잡한 비선형 문제를 해결하는 기법입니다. 유전 알고리즘은 자연의 진화를 모방하여 최적해를 탐색하는 기법입니다.
컴퓨터 공학의 주요 내용
컴퓨터 공학의 주요 내용은 다음과 같이 분류할 수 있습니다.
- 컴퓨터 하드웨어는 컴퓨터의 물리적인 부분으로 마이크로프로세서, 메모리, 입출력 장치, 버스, 네트워크 카드 등이 있습니다. 컴퓨터 하드웨어는 전자 회로와 디지털 로직을 사용하여 설계, 작성, 테스트, 유지보수합니다.
- 컴퓨터 소프트웨어는 컴퓨터의 논리적인 부분으로 운영되고 있다. 시스템, 컴파일러, 데이터베이스, 애플리케이션 등이 있습니다. 컴퓨터 소프트웨어는 프로그래밍 언어와 알고리즘을 사용하여 개발, 디버깅, 최적화, 유지보수합니다.
- 컴퓨터시스템은 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어가 상호작용하는 전체적인 구조와 동작을 의미합니다. 컴퓨터 시스템에는 컴퓨터 아키텍처, 운영 체제 시스템, 네트워크, 분산 시스템, 병렬 시스템 등이 포함됩니다.
컴퓨터 공학의 장래 전망
컴퓨터 공학은 현재도 계속 발전하고 있으며 미래에도 많은 변화와 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 몇 가지 예를 들어보겠습니다.
- 빅데이터는 대량의 데이터를 수집, 분석, 활용하는 기술입니다. 빅데이터는 사회, 경제, 과학, 문화 등 다양한 분야에서 새로운 가치와 인사이트를 창출할 수 있습니다. 빅데이터를 처리하려면 고성능 컴퓨터 하드웨어와 효율적인 컴퓨터 소프트웨어가 필요합니다.
- 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 리소스와 서비스를 제공하는 기술입니다. 클라우드 컴퓨팅은 사용자가 필요한 만큼의 리소스를 유연하게 할당해 줍니다.