앞부분에서 빠진 것들 정리한 것입니다.

앞의 두 장의 내용 중에 흐름상 맞지 않아 뺀 것들 정리해서 올립니다. 몇가지는 개인적인 생각을 내포하기 있지만 충분히 공감될거라 여겨집니다. 혹 다른 생각이 있으시면 리플 달아주세요.

1.      학습

A.     사용한다. à 예측한다.
어떤 사건에 대한 계속적인 경험을 통해 학습을 하게 되고, 시간이 지나 유사한 사건의 발생과 같은 환경이 주워질 때 미리 예측하고 그에 대해 준비를 한다.

B.     오감을 통해 반복적으로 경험하다 보면 그 경험이 쌓여 학습이라는 것을 하게 된다.

2.      언어

A.     언어를 통해 생각을 복제, 다른 사람에게 자신의 생각을 전달

                i.         행동보다는 지식의 전달이 빠르다.

               ii.         생각의 기능 중 직접 기능

3.      과학 vs 공학 vs 예술

A.     과학이란

                i.         현실을 정리 à 예측하기 위해서 à 위험 관리

               ii.         이해한다. : 하나의 물체를 나누어서 다시 연결하여 머리에 기억

B.     공학이란(앞의 자료에 정리되어 있음)

                i.         과학을 바탕으로 공학을 성립시킨다.

               ii.         모호성이 없음. 가시화, 체계적, 논리적임을 충족시키기 위한 논리적 방법(설계)

C.     예술이란

                i.         현실과 맞지 않아도 용납된다.

               ii.         주관적이다.

              iii.         예술을 인정하는 이유

1.      사람의 사고를 뛰어 넘을 수 있게 해주는 발판이 된다.

2.      이해의 범위를 넓혀 준다.

              iv.         예술가: 자신만의 세상을 가지고 있어야 한다.

               v.         하지만 예술에서의 현실 불가능한 것들이 과학의 이론으로 현실에 성립되기도 한다.

1.      아인슈타인의 특수 상대성 이론을 보면 현실에서 불가능한 일이 과학의 범주 안에서 이루어 질 수 있다는 결론이 나옴. 특수 상대성에 관한 내용은 위키피디아 혹은 다른 과학 참고서에 많이 나와있음. 찾아보세요. 생각보다 신기하답니다.

4.      산업 그리고 소프트웨어

A.     고도화 되면 될수록 요구사항에 만족하는 상품 개발이 어렵다.

초기	중기	성숙기
만드는 것이 중요	생각을 함 과학, 예술이 중요해짐.	미래에 대한 걱정 소프트웨어가 중요해짐

B.     소프트웨어의 단계

초기	나중에
프로그래밍이 어려움 è  생각의 정리가 어려움	기획, 스토리가 중요해짐

C.     소프트웨어 공학의 미래: 생각 정리 기술이 중요 à 생각은 곧 고객의 요구사항이 될 수 있는데 이것을 끌어 내는 것은 자신의 능력이다.

                i.         프로젝트

1.      사람을 부품화 한다. 하지만 사람은 기계와 다르게 각각을 통합했을 때 100% 서로 맞지 않는다.

A.     과거 소프트웨어 개발 방법론은 공장의 생산과정과 똑같이 취급되어 이루어졌다. 그래서 프로그램을 만들어 내는 사람들을 어떤 생산품을 위해 사용 되어지는 부속품처럼 여기게 되었다. 하지만 사람은 불확실성을 내포한 동물이지 않은가. 이들이 만들어 낸 결과물들은 기계의 부속품들처럼 딱딱 맞지 않게 된다. 결국 이해관계자(stakeholder)가 원했던 최종 생산물이 만들어 지지 않게 되었다. 그래서 소프트웨어 개발에 맞는 방법론을 만들게 되었고, 앞으로 내가 정리할 것들이다.

2.      소프트웨어 개발: 정신력만으로 안됨. 체계적으로 생각하고 방향성을 정해야 한다.

               ii.         엔지니어가 하는 작업의 투명성을 확보

1.      가시적으로 보이도록 à 문서화

2.      관점 별 구분

A.     무엇을 하느냐 à 프로그램

B.     어떤 문서를 만드냐 à 데이터 베이스화