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이름:남기환

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2024년 5월 <양자 컴퓨팅의 이해>

남기환

중앙대학교에서 물리학과 수학을 전공하고 한국방송통신대학교에서 컴퓨터과학, 영어영문학을 전공했다. 중앙대학교에서 입자물리학 석사를 취득하고, 카이스트 물리학과 박사과정을 중퇴했다. 광주과학기술원 고등광기술연구소를 거쳐 현재 광통신 관련 업체에서 연구원으로 재직 중이다.  

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저자의 말

<125가지 문자열 알고리듬> - 2024년 4월  더보기

컴퓨터는 대량의 자료를 자동으로 처리하기에 적합한 장치이며 처리할 수 있는 자료는 본질적으로 문자열, 또는 수열이다. 문자열이란 말 그대로 문자를 늘어놓은 것으로, 인류가 만들어낸 모든 정보는 문자열이다. 예를 들면 우리가 흔히 접하는 신문 기사, 소설과 같이 자연어로 이뤄진 것이 있고, 컴퓨터에 작업을 지시하기 위해 정해진 규칙에 의해 만들어진 프로그램 코드와 같은 인공어가 있다. 이외에도 유전 정보를 담고 있는 DNA 서열, 단백질을 구성하는 아미노산 순서, 음악을 표현하는 음표의 길이와 순서 등 생각보다 다양한 곳에 문자열이 숨어 있다. 이와 같은 문자열을 컴퓨터를 사용해 다루려면 문자열에 숨어 있는 패턴을 탐구해 그 특성에 맞는 알고리듬을 사용할 필요가 있다. 최근에는 컴퓨터 성능의 개선과 인공지능의 발달로 문자열 처리를 알고리듬 수준에서 다뤄야 할 필요성이 줄어들었다고 생각할 수도 있겠지만, 컴퓨터가 다뤄야 하는 자료가 문자열로 돼 있는 한 문자열 알고리듬의 중요성은 결코 줄지 않는다. 특히 컴퓨터의 발달에 힘입어 아무리 머신러닝을 통해 임의의 문자열을 처리할 수 있다고 하더라도, 주어진 문자열을 목적에 적합하게 처리하는 알고리듬이 존재한다면 그 알고리듬을 사용하는 편이 더 효율적인 경우가 많다. 따라서 문자열 알고리듬을 공부하고 연구하는 것은 인공지능의 시대에도 여전히 중요한 문제다. 이 책에서는 컴퓨터를 사용해 문자열을 다루기 위해 필요한 기본 지식부터 패턴 매칭, 문자열 압축과 같은 고급 알고리듬에 이르는 다양한 기법을 구체적인 문제를 통해 살펴보고 있다. 이 책에서 다루는 문제는 앞서 언급한 자연어나 인공어의 처리, 유전 정보 해석, 음악 분석 등에서 널리 사용되는 알고리듬과 관련이 있다. 관심 있는 독자라면 각 알고리듬이 어디에서 쓰이고 있는지 눈치챌 수 있을 것이다. 독자는 이 책에서 제시하는 문제를 하나씩 해결하면서 지적인 즐거움을 얻을 수 있고, 더 나아가 새로운 문자열 처리 알고리듬을 발견할 수 있을지도 모른다. 더 자세한 내용에 대해서는 참고문헌을 찾아서 공부해보는 방법도 좋을 것이다. 개인적으로는 이 책을 번역하면서 컴퓨터 과학의 본질적인 흥미를 다시 느낄 수 있었다. 가령 압축 알고리듬으로 쓰이는 LZW 알고리듬이나 RLE 알고리듬을 수업 시간에 배울 땐 별다른 감흥이 없었다. 하지만 이 책을 번역하면서 기초 개념부터 다시 한번 살펴본 바로는 이러한 알고리듬을 개발하기 위해 고민을 거듭했던 무수한 선배 과학자의 노력이 엿보였다.

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