면접을 위한 CS 전공지식 노트: 코드와 커피의 공통점은 무엇일까?

면접을 위한 CS 전공지식 노트: 코드와 커피의 공통점은 무엇일까?

컴퓨터 과학(Computer Science, CS)은 현대 기술 사회의 핵심 학문 중 하나로, 면접에서도 빈번히 다뤄지는 주제입니다. 이 글에서는 면접을 준비하는 이들을 위해 CS 전공 지식을 체계적으로 정리하고, 몇 가지 흥미로운 관점을 제시해보겠습니다.

1. 데이터 구조와 알고리즘

데이터 구조와 알고리즘은 CS의 핵심 중의 핵심입니다. 면접에서 가장 자주 묻는 주제 중 하나로, 효율적인 문제 해결 능력을 평가하기 위해 다양한 문제가 출제됩니다.

  • 배열(Array) vs 연결 리스트(Linked List): 배열은 고정된 크기를 가지며, 인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있습니다. 반면, 연결 리스트는 동적 크기를 가지며, 삽입과 삭제가 용이합니다.
  • 스택(Stack)과 큐(Queue): 스택은 LIFO(Last In, First Out) 구조로, 큐는 FIFO(First In, First Out) 구조로 동작합니다.
  • 트리(Tree)와 그래프(Graph): 트리는 계층적 구조를, 그래프는 네트워크 구조를 표현하는 데 적합합니다.

2. 운영체제(Operating System)

운영체제는 하드웨어와 소프트웨어 간의 인터페이스 역할을 하며, 면접에서도 중요한 주제입니다.

  • 프로세스와 스레드: 프로세스는 독립적인 실행 단위이며, 스레드는 프로세스 내에서 실행되는 작은 단위입니다. 멀티스레딩은 동시성 문제를 해결하는 데 중요한 개념입니다.
  • 메모리 관리: 가상 메모리, 페이징, 세그멘테이션 등의 개념은 메모리 효율성을 높이는 데 기여합니다.
  • 파일 시스템: 파일의 저장 및 관리를 위한 구조로, FAT, NTFS, ext4 등 다양한 파일 시스템이 존재합니다.

3. 네트워크(Network)

네트워크는 컴퓨터 간의 통신을 가능하게 하는 기술로, 면접에서도 자주 다뤄지는 주제입니다.

  • OSI 7계층: 물리 계층부터 응용 계층까지, 네트워크 통신을 계층적으로 설명하는 모델입니다.
  • TCP/IP: 인터넷 프로토콜 스위트로, TCP는 신뢰성 있는 통신을, IP는 주소 지정을 담당합니다.
  • HTTP와 HTTPS: 웹 통신을 위한 프로토콜로, HTTPS는 보안이 강화된 버전입니다.

4. 데이터베이스(Database)

데이터베이스는 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템으로, 면접에서도 중요한 주제입니다.

  • 관계형 데이터베이스(RDBMS): 테이블 형태로 데이터를 저장하며, SQL을 사용하여 데이터를 조작합니다.
  • NoSQL: 비관계형 데이터베이스로, 대용량 데이터 처리에 적합합니다.
  • 트랜잭션과 ACID: 트랜잭션은 데이터의 일관성을 유지하기 위한 작업 단위이며, ACID는 원자성, 일관성, 고립성, 지속성을 의미합니다.

5. 소프트웨어 공학(Software Engineering)

소프트웨어 공학은 소프트웨어 개발을 체계적으로 관리하는 학문으로, 면접에서도 중요한 주제입니다.

  • 애자일(Agile) 방법론: 반복적이고 점진적인 개발 방식을 통해 고객 요구에 빠르게 대응합니다.
  • 버전 관리 시스템(VCS): Git은 분산 버전 관리 시스템으로, 협업과 코드 관리에 필수적입니다.
  • 테스트 주도 개발(TDD): 테스트 케이스를 먼저 작성하고, 이를 통과하는 코드를 작성하는 개발 방법론입니다.

6. 보안(Security)

보안은 정보를 보호하고, 무단 접근을 방지하는 기술로, 면접에서도 중요한 주제입니다.

  • 암호화(Encryption): 데이터를 암호화하여 보호하는 기술로, 대칭 키 암호화와 공개 키 암호화가 있습니다.
  • 인증(Authentication)과 인가(Authorization): 인증은 사용자 신원을 확인하는 과정이며, 인가는 접근 권한을 부여하는 과정입니다.
  • 보안 프로토콜: SSL/TLS는 웹 통신을 보호하는 프로토콜로, HTTPS에서 사용됩니다.

7. 인공지능과 머신러닝(AI & Machine Learning)

인공지능과 머신러닝은 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 기술로, 최근 각광받는 분야입니다.

  • 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터를 학습하여 예측 모델을 만듭니다.
  • 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터를 학습하여 패턴을 찾습니다.
  • 강화 학습(Reinforcement Learning): 보상을 통해 학습하며, 최적의 행동을 결정합니다.

8. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)

클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 리소스를 제공하는 기술로, 면접에서도 중요한 주제입니다.

  • IaaS, PaaS, SaaS: 인프라, 플랫폼, 소프트웨어를 서비스로 제공하는 모델입니다.
  • 가상화(Virtualization): 물리적 리소스를 가상화하여 효율적으로 활용합니다.
  • 클라우드 보안: 데이터 보호와 접근 제어를 통해 클라우드 환경을 안전하게 유지합니다.

관련 Q&A

  1. Q: 배열과 연결 리스트의 차이점은 무엇인가요?

    • A: 배열은 고정된 크기를 가지며 인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있지만, 연결 리스트는 동적 크기를 가지며 삽입과 삭제가 용이합니다.

  2. Q: TCP와 UDP의 차이점은 무엇인가요?

    • A: TCP는 신뢰성 있는 연결을 제공하며, 데이터의 순서와 무결성을 보장합니다. 반면, UDP는 빠른 전송을 우선시하며, 신뢰성보다는 속도를 중요시합니다.

  3. Q: NoSQL 데이터베이스의 장점은 무엇인가요?

    • A: NoSQL 데이터베이스는 대용량 데이터 처리에 적합하며, 유연한 스키마와 높은 확장성을 제공합니다.

  4. Q: 애자일 방법론의 핵심 원칙은 무엇인가요?

    • A: 애자일 방법론은 고객과의 지속적인 소통, 변화에 대한 빠른 대응, 작은 단위의 반복적 개발을 핵심 원칙으로 합니다.

  5. Q: 클라우드 컴퓨팅의 주요 서비스 모델은 무엇인가요?

    • A: 클라우드 컴퓨팅의 주요 서비스 모델은 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)입니다.