Issue: Engineeringvs Scientific

Engineering issue(공학적 문제) vs Scientific issue(과학적 문제)

특히 컴퓨터 과학이나 딥 러닝과 같은 분야에서 공학적인 문제와 과학적인 문제를 구분하는 것은 근본적으로 각 학문의 초점과 접근 방식에 달려 있습니다.

1. Engineering issue

엔지니어링 문제(방법, 도구):

• 실제 적용: 공학은 주로 구조물, 기계, 장치, 시스템, 재료 및 프로세스를 설계, 구축 및 유지 관리하기 위해 과학 및 수학적 원리를 적용하는 것과 관련이 있습니다.
• 문제 해결: 특정 실용적인 문제를 해결하는 데 중점을 두는 경우가 많습니다. 컴퓨터 과학과 딥 러닝에서는 실제 애플리케이션에 사용할 수 있는 소프트웨어, 알고리즘 및 시스템을 개발하는 것이 포함될 수 있습니다.
• 도구 및 기법: 엔지니어는 기술을 구축하고 개선하기 위한 도구와 기법에 집중하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 딥러닝에서는 신경망을 구현하기 위해 다양한 프로그래밍 언어, 라이브러리 또는 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
• 최적화: 엔지니어링의 핵심 측면은 효율성, 비용, 안전성, 기능성을 위해 설계와 시스템을 최적화하는 것입니다.

2. Scientific issue

과학적 문제(원리, 메커니즘, 방법):

• 원리의 이해: 과학은 자연계를 지배하는 근본적인 원리와 법칙을 이해하는 데 더 관심이 있습니다. 컴퓨터 과학에서는 계산과 정보의 이론적 기초를 이해하는 것이 포함됩니다.
• 연구 및 발견: 과학 작업에는 종종 이러한 원리에 대한 새로운 지식을 연구하고 발견하는 작업이 포함됩니다. 딥 러닝에서는 새로운 알고리즘이나 신경망의 아키텍처를 탐구하는 것을 의미할 수 있습니다.
• 방법론: 과학자들은 가설 수립, 실험 설계, 데이터 수집 및 분석 등 새로운 지식을 발견하는 방법론에 집중합니다.
• 이론 및 모델: 관찰 결과를 설명하고 새로운 결과를 예측하기 위한 이론과 모델을 개발하는 것은 과학 작업의 핵심적인 부분입니다.

요약하자면, 컴퓨터 과학과 딥러닝의 공학은 원리를 적용하여 유용한 기술과 솔루션을 만드는 데 중점을 두는 반면, 과학은 근본적인 원리와 메커니즘을 이해하는 데 중점을 둡니다.
과학적 발견은 종종 새로운 기술로 이어지며, 공학적 도전은 과학적 탐구를 촉진할 수 있기 때문에 두 분야는 서로에게 필수적입니다.

예시: 이미지 인식을 위한 딥러닝 모델 개발하기

딥러닝 영역의 실제 사례, 특히 이미지 인식을 위한 딥러닝 모델의 개발과 적용을 살펴보겠습니다. 이 프로세스의 과학적 측면과 공학적 측면을 모두 살펴보고 차트로 설명해 보겠습니다.

1. Scientific issue, 과학적 이슈:

• 신경망 아키텍처의 연구 및 개발: 과학자들은 어떻게 하면 시각 데이터를 효과적으로 처리하고 해석할 수 있는지 이해하기 위해 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 다양한 신경망 아키텍처를 연구하고 개발합니다.
• 학습 메커니즘의 이해: 과학자들은 이러한 모델이 데이터로부터 학습하는 방법, 이미지에서 추출하는 특징, 네트워크의 여러 계층이 학습 과정에 기여하는 방식을 연구합니다.
• 이론적 최적화 및 효율성: 역전파, 경사 하강 등과 같이 훈련 과정을 최적화하기 위한 알고리즘에 대한 연구는 과학적 탐구에 해당합니다.

2. Engineering issue, 엔지니어링 문제:

• 모델 구현: 엔지니어는 이러한 신경망 모델을 계산적으로 효율적인 방식으로 구현하기 위해 기존 라이브러리 및 프레임워크(예: TensorFlow 또는 PyTorch)를 사용합니다.
• 데이터 수집 및 전처리: 엔지니어는 대량의 이미지 데이터 세트를 수집하고 전처리하여 모델을 훈련하고 테스트함으로써 데이터의 대표성과 다양성을 보장합니다.
• 애플리케이션에 통합: 엔지니어는 이러한 모델을 스마트폰의 얼굴 인식이나 소셜 미디어 플랫폼의 자동화된 이미지 태깅과 같은 실제 애플리케이션에 통합합니다.
• 성능 최적화: 엔지니어는 속도, 정확도, 리소스 사용량 측면에서 모델을 최적화하여 다양한 디바이스 및 플랫폼에 배포하기에 적합하도록 작업합니다.

이미지 인식을 위한 딥 러닝 모델 개발 과정에서 과학적 및 공학적 측면에 대한 집중도

이 차트에서는 이미지 인식을 위한 딥러닝 모델 개발에서 과학적, 공학적 측면에 중점을 두어 막대 차트를 통해 설명합니다.

• '연구 개발'에서 '최적화 및 개선'에 이르는 프로세스의 각 단계가 가로축을 따라 표시됩니다.
• 각 단계에서 과학 및 엔지니어링 이슈에 집중하는 강도는 막대의 높이로 표시됩니다.
• 과학적 이슈는 한 가지 색상으로 표시되어 연구, 개념화, 초기 테스트와 같은 단계의 과학적 집중 강도를 나타냅니다.
• 엔지니어링 이슈는 다른 색상으로 표시되어 실제 구현, 데이터 전처리, 애플리케이션 통합, 최종 최적화와 같은 단계에서 엔지니어링에 집중하는 것을 강조합니다.

이 차트는 프로젝트가 진행됨에 따라 과학적 측면에서 공학적 측면으로 강조점이 이동하는 방식을 보여줍니다. 초기에는 과학적 연구와 모델 개념화가 주를 이루지만, 프로젝트가 애플리케이션 통합과 최적화로 진행됨에 따라 공학적 문제가 더욱 두드러집니다. 이 차트는 딥러닝 분야에서 과학적 탐구와 공학적 응용 사이의 역동적인 상호 작용과 변화하는 초점을 효과적으로 포착합니다.