OMSCS 입학부터 졸업까지 (5) - 수강과목 리뷰 1편

제가 벌써 졸업한 지가 벌써 2년이 지났고 2018년에 첫 강의를 듣기 시작했기 때문에 오래전에 들은 과목들은 구체적으로 어땠는지 기억이 희미합니다. 그래도 최대한 기억을 더듬어 보고 가능하면 강의계획서(Syllabus)를 한번 찾아보고 과목의 난이도나 기억이 남는 점들 위주로 적어보도록 하겠습니다.

CS6250: Computer Networks (난이도 Easy) 

2022년 기준 Syllabus를 보니 제가 들었을 때랑 같은 내용이고 여전히 비슷하게 성적을 매기는 것 같습니다. 프로젝트가 66%, 시험 2번과 퀴즈가 34% 나머지 Extra Credit 3%(보너스) 해서 총 103% 기준으로 90% 이상이면 A, 80% 이 상이면 B입니다.

첫 학기에 들었던 과목이었는데 상당히 재미있게 들었던 것 같습니다. Python을 이용하여 그 주에 네트워크 이론을 배운 주제에 대하여 간단하게 프로그램을 완성해서 동작하게 해야 합니다. 보통 코딩 과제들이 Input data와 validation을 하는 코드를 미리 주고 본인이 알고리즘을 구현해서 완성한 후 그 결과가 100% 맞는지를 검증하는 식입니다. 기억에 크게 어렵진 않았고 생각보다 금방 할 수 있는 난이도였습니다. 시험이나 퀴즈는 과제를 잘했다면 충분히 다 잘 볼 수 있는 수준이었던 것으로 기억합니다. 그래서 저도 당시에 첫 과목으로 추천을 받아서 들었습니다. Free Electives 과목이기에 부담이 없어서 첫 과목으로 적합합니다.

CSE 6242: Data and Visual Analytics (난이도 Medium) 

이 과목은 현재 Syllabus를 확인했는데 제가 들었을 때와 전혀 다른 포맷의 과목이 되어있네요. 그리서 지금 시점에서 리뷰를 하기가 좀 그렇지만 제가 들었던 당시의 기억으로 생각해 보면 다른 포맷이지만 큰 틀에서는 비슷할 것 같지 않을까 합니다. 일단 이 과목은 ML Specialization 중에 한 과목입니다. 이 과목은 말 그대로 데이터 처리 후 데이터를 표나 그래프 등으로 시각화하는 방법을 배웁니다.

제가 들었을 당시에는 R을 사용하여 Data processing과 Visualization을 하는 과제를 많이 내줬고 중간에 과제보다 조금 더 많은 시간을 소요해야 하는 프로젝트도 2개 있었습니다. 보통 Dataset은 과제에서 제공했던 것 같습니다.

대신에 시험은 따로 없었던 것으로 기억하고 100% 과제로만 평가하였던 것 같습니다. 과목 자체의 난이도가 어렵다기 보다는 과제를 Report 형식으로 제출을 해야 해서 과제에 소요되는 시간이 상당히 필요했던 것으로 기억합니다. 그래서 시험이 있는 과목과 시험이 없는 과목 하나를 묶어서 들으면 그나마 시간 분배를 하면서 시험기간을 사용할 수 있는 장점이 있습니다.

CS 6035: Introduction to Information Security (난이도 Easy)

이 과목도 어렵지 않고 재미있게 들었던 것 같습니다. 현재 Syllabus에는 과제들이 조금 바뀐 것 같긴 하지만 프로젝트로 100% 성적으로 주는 것은 변함이 없는 것 같습니다. 제가 들을 당시에는 Mac은 보안 때문인지 지원하지 않고 VM ware를 사용하여 윈도/리눅스(?)에서 과제를 진행하였던 것 같습니다. 보통 메모리 취약점이나 여러 취약점들을 소개하고 그것을 실습으로 해보는 식이라 재미있습니다. 저는 보안에 관심이 없었는데도 실제로 아주 쉬운 수준의 해킹(?)을 경험해 보는 재미가 있었습니다. 언어는 다양하게 C나 Web(php)까지도 다루지만 난이도가 그렇게 어렵지 않았고 시간도 많이 소요되지 않아서 다른 어려운 과목과 같이 듣기 괜찮습니다.

CS 6476: Computer Vision (난이도 Medium-Hard) 

이 과목은 제가 개인적으로 가장 좋아했던 과목이었습니다. ML 전공과목 중 한 과목이라 난이도가 조금 있지만 대신 과목 자체의 완성도가 가장 높다고 생각합니다. 과제 비중이 역시 높고(70%) 파이널 프로젝트 15%, 시험 15%였던 것 같습니다.

컴퓨터 비전은 말 그대로 컴퓨터로 이미지/영상을 알고리즘으로 원하는 결과를 판별하게 하거나 인식하게 하는 것을 다루는 분야입니다. 언어는 Python을 사용하였고 과제는 보통 이미지나 영상을 입력값으로 제공하고 문제를 제시한 뒤 알고리즘을 작성해서 원하는 결과가 나오게 하면 됩니다. 예를 들면, 신호등 이미지를 주고 지금 켜져 있는 불이 무슨 색인지 맞추게 하는 알고리즘을 작성하시오. 이런 식의 과제입니다. 대부분의 코드는 제공되고 핵심 알고리즘이 들어가는 Function만 구현하면 동작하면 됩니다.

과목이 진행이 될수록 난이도가 조금씩 올라가고 점점 이해하기 어려워지는 것들이 나옵니다. 그래도 대부분 유명한 내용들이라 관련 자료가 많기 때문에 충분히 따라갈 수 있습니다.

파이널 프로젝트는 여러 논문 중에서 한 논문을 선택해서 그 알고리즘을 구현해서 리포트로 작성하기 였습니다.

시간이 좀 걸려도 결과가 괜찮게 나와서 좋은 점수를 받을 수 있었던 것 같습니다. 시험은 기억이 나질 않습니다만 미리 어느 정도 가이드를 줬던 것 같습니다. 이 과목의 장점이 과제, 퀴즈, 시험 등 모든 면에서 설명이 확실하게 해 줘서 이해하고 나 따라가는데 크게 어려움은 없었던 것 같습니다.