컴퓨터처럼 생각하기 - 문제 분해

문제분해와 체계적 사고를 나타내는 시각적 표현

어려운 문제

 어려운 문제는 단순한 방법이나 직관적 사고만으로 해결하기 힘든 문제들을 의미합니다. 해결과정이 복합하거나, 불확실성이 높거나 시간적 제약이 있거나 창의적 사고가 필요한 경우 우리는 어려운 문제라고 인식하게 됩니다.

 려운 문제의 특징 중 하나는 문제가 정확하게 무엇인지 알 수 없는 "불투명성"을 들수 있습니다. 명확하게 원인을 잘 모를때, 두번째 특징은 문제가 여러가지 목적을 포함하고 있어 정확한 목적을 파악하기 어려운 "다목적성"입니다 이것은 한부분을 해결하겨고 하면 다른 부분이 잘 안되는 경우입니다. 세 번째 특징은 생각해야 할 요소가 많고, 고려해야 할 변수가 너무 많아 어디까지 일의 범위인지 파악이 안되는 "복잡성"입니다.. 즉 복잡하므로 어렵다고 인식됩니다. 마지막으로 네 번째 특징은 시간에 따라 변화무쌍하여 예측이 어려운 "역동성"입니다.

어려운 문제 해결

컴퓨터적 사고 방식을 활용하여 이러한 어려운 문제를 해결하기 위한 방법으로는 문제를 쪼개고, 패턴을 인식하며, 추상화하고, 알고리즘을 설계하는 과정이 필요합니다.

• 문제 분해: 문제를 더 작고 해결 가능한 하위 문제로 나누기.
• 패턴 인식: 문제 속에서 규칙이나 반복되는 패턴을 찾아내기.
• 추상화: 문제의 복잡한 세부 사항을 무시하고, 중요한 부분만 남겨 해결하기.
• 알고리즘 설계: 문제를 해결하기 위한 절차적 방법을 정의하고, 이를 단계별로 구현하기.

어려운 문제 해결의 첫 단계 문제분해

문제분해의 목적

 문제분해를 통해 어려운 큰 문제를 쪼개어 좀 더 쉽게 문제에 대해 이해를 할 수있습니다. 이 처럼 작은 단위로 나누는 것은 문제에 대한 이해도를 높일 뿐 아니라 문제분해를 통해 절차나 과정을 명확히 드러낼 수도 있습니다. 

목적	설명
복잡성 감소	문제를 작은 단위로 나누어 전체 문제의 복잡성을 줄이고, 이해하기 쉽게 만듦.
관리 기능성 향상	작은 문제 단위는 더 쉽게 다룰 수 있으며, 각각의 문제를 별도로 관리할 수 있음.
효율적인 자원 분배	각각의 하위 문제에 맞는 자원을 할당함으로써 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 함.
병렬 처리 가능성	나뉜 문제를 여러 부분에서 동시에 처리함으로써 시간과 자원의 효율성을 높임.
해결 전략 명확화	각 하위문제마다 적합한 해결 방법을 찾고, 이를 단계별로 실행 가능하게 만듦.
오류 수정 용이성	더 작은 단위로 나뉜 문제는 오류가 발생했을 때 원인을 쉽게 추적하고 수정할 수 있음.
재사용성 증가	분해된 문제 중 일부는 다른 문제 해결에 활용할 수 있는 공통 모듈로 재사용 가능함.
진척도 추적 용이성	하위 문제들의 해결 상황을 추적하여 전체 문제 해결의 진척도를 더 명확하게 파악할 수 있음.
복잡한 문제 해결 촉진	복잡한 문제를 더 작은 단위로 나누어 해결하는 과정을 통해, 전체 문제 해결이 더 쉽게 이루어짐

 

문제분해 과정

 문제분해는 복잡한 문제를 작고 관리 가능한 단위로 나누는 과정입니다. 이는 컴퓨터 과학, 공학, 경영학, 인문학 등 모든  분야에서 활용되며, 문제 해결의 첫 번째 단계로 중요한 역할을 합니다. 문제분해는 단순히 큰 문제를 여러 부분으로 나누는 것 이상을 의미하며, 문제를 해결하기 위한 체계적이고 전략적인 접근 방식을 포함합니다.

1.문제의 전체 이해
 문제를 분해하기 전에 먼저 문제의 전반적인 특성과 요구사항을 깊이 있게 이해해야 합니다. 전체 문제가 어떤 범위에 속하는지, 주요 목표가 무엇인지, 해결의 기준은 무엇인지를 파악하는 단계입니다. 이 단계에서 문제의 전체적인 맥락을 이해함으로써 효과적인 분해를 할 수 있는 기반을 마련합니다.

2. 주요 구성 요소 식별
 문제의 전체적인 구조를 이해했다면, 이제 주요 구성 요소들을 식별해야 합니다. 문제를 구성하는 주요 부분이나 기능을 찾아내고, 각 부분이 어떤 역할을 하는지, 서로 어떻게 연결되어 있는지 분석합니다. 이 과정에서 문제의 핵심 요소를 구별하여 각 요소에 대해 집중적으로 다룰 수 있도록 합니다.

3. 문제의 논리적 분해
 문제는 보통 여러 단계나 절차로 이루어져 있으며, 이를 논리적인 순서에 따라 나눌 수 있습니다. 이 단계에서는 문제의 흐름과 관련된 단계를 나누고, 각 단계를 서로 다른 모듈로 구분합니다. 이렇게 함으로써 단계별로 해결해야 할 문제를 분명히 하여, 보다 체계적으로 접근할 수 있습니다.

4. 하위 문제 정의
 각 단계별로 나뉜 문제들은 다시 하위 문제들로 정의됩니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 문제라면 데이터 처리, 사용자 인터페이스, 보안 등 각각을 하위 문제로 정의할 수 있습니다. 이때 각 하위 문제는 더 구체적이고 좁은 범위로 정의되어, 해결 방법을 명확히 할 수 있게 됩니다.

5. 우선순위 설정
 모든 하위 문제가 동일한 중요성을 가지는 것은 아닙니다. 따라서 분해된 문제들에 대해 우선순위를 설정하는 것이 필요합니다. 이는 해결에 필요한 시간, 자원, 난이도 등을 기준으로 할 수 있습니다. 우선순위를 정하면 더 시급하고 중요한 문제부터 해결할 수 있게 되어 전체적인 효율성을 높일 수 있습니다.

6. 문제 간 상호 의존성 분석
 문제분해 과정에서 각 하위 문제들은 서로 독립적일 수도 있지만, 종종 상호 의존적인 관계에 있을 수 있습니다. 이 단계에서는 각 하위 문제들이 서로 어떻게 연결되어 있는지, 어느 문제가 다른 문제의 해결에 의존하는지를 분석합니다. 이를 통해 문제가 해결될 순서와 병렬로 처리 가능한 부분을 구체적으로 파악할 수 있습니다.

7. 문제 해결 전략 수립
 마지막으로, 각 하위 문제에 맞는 해결 전략을 수립합니다. 각 문제에 적합한 알고리즘이나 방법론을 적용하고, 필요한 자원을 할당하는 과정입니다. 또한 해결 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 장애 요소를 예측하고, 이에 대비한 계획도 함께 수립합니다.

문제 해결 전략은 단계별로 수행될 수 있으며, 해결된 하위 문제는 다시 상위 문제에 통합하여 전체 문제 해결에 기여하게 됩니다. 이 과정에서 발견된 새로운 문제나 해결되지 않은 부분은 다시 문제분해 과정을 통해 재정립될 수 있습니다.

문제분해 과정 요약 표

순서	단계	설명
1	문제의 전체 이해	문제의 범위와 주요 목표를 이해하고 요구사항을 파악.
2	주요 구성 요소 식별	문제를 구성하는 주요 요소와 각 요소의 역할 및 연결성 파악.
3	문제의 논리적 분해	문제의 흐름에 따라 단계를 나누고, 각 단계를 모듈화.
4	하위 문제 정의	각 모듈을 더 작은 하위 문제로 정의하여 구체화.
5	우선순위 설정	해결의 시급성, 자원 소요, 난이도 등을 기준으로 우선순위 결정.
6	문제 간 상호 의존성 분석	각 하위 문제들 간의 의존 관계를 분석하여 해결 순서와 병렬 처리 가능성 파악
7	문제 해결 전략 수립	각 하우 ㅣ문제에 맞는 해결 방법과 전략을 세우고 자원을 할당. 장애 요소에 대비한 계획 수립

 

문제분해 방법론

 복잡한 문제를 관리 가능한 하위 문제들로 나누기위한 문제분해 방법론에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 문제분해 방법론은 주로 다음과 같은 접근 방식을 포함합니다.

1. 탑다운(Top-Down) 접근법
 탑다운 접근법은 큰 문제를 상위 개념에서 시작하여 점점 더 작은 세부 문제로 나누어가는 방식입니다. 이 방법은 전체적인 문제를 먼저 파악한 후, 이를 점진적으로 세부 단계로 구분하여 해결합니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 프로젝트에서 최종 제품을 정의한 후, 이를 각 모듈로 나누고, 다시 그 모듈을 세부 기능으로 분해하는 방식입니다.

  전체 구조를 명확하게 파악할 수 있어 전체 시스템의 일관성을 유지하기 쉽다는 장점이 있으나  세부적인 하위 문제를 나누는 과정에서 시간이 걸릴 수 있으며, 일부 하위 문제는 나중에 해결이 어려울 수 있는 단점도 있습니다.

2. 바텀업(Bottom-Up) 접근법
 바텀업 접근법은 작은 하위 문제들부터 해결해나가면서 상위 문제로 통합해가는 방식입니다. 이 방법은 작은 단위의 문제들을 먼저 해결한 후, 이를 결합하여 큰 문제로 통합해나갑니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발에서 개별 모듈의 구현부터 시작하여, 이를 결합하여 전체 시스템을 만드는 방식입니다. 각 하위 문제를 독립적으로 해결할 수 있어 작은 단위에서 시작하는 것이 용이하지만, 전체적인 구조를 놓칠 위험이 있으며, 나중에 하위 문제들을 결합하는 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다.

3. 모듈화(Modularization)
 모듈화는 문제를 독립적인 모듈로 분리하는 방법입니다. 각 모듈은 독립적으로 해결 가능한 단위로 나뉘며, 다른 모듈과 상호작용을 통해 전체 문제를 해결합니다. 모듈화는 시스템 설계에서 흔히 사용되는 기법으로, 각 모듈의 기능과 역할을 명확하게 정의함으로써 전체 시스템을 더 효율적으로 관리할 수 있게 합니다.모듈 간의 독립성이 높아, 각 모듈을 따로 개발하고 테스트할 수 있지만, 모듈 간의 상호작용에 대한 설계가 복잡할 수 있으며, 이로 인해 오류가 발생할 수 있습니다.

4. 재귀적 분해(Recursive Decomposition)
 재귀적 분해는 문제를 반복적으로 하위 문제로 나누어가며 해결하는 방법입니다. 이 방법은 해결 과정에서 동일한 유형의 문제를 여러 번 반복적으로 해결하는 경우에 유용합니다. 예를 들어, 분할정복 알고리즘(Divide and Conquer)에서 큰 문제를 더 작은 하위 문제로 나누고, 각각을 재귀적으로 해결하는 방식이 사용됩니다. 장점으로는 재귀적으로 문제를 해결할 수 있어 복잡한 문제도 단계적으로 해결할 수 있지만, 재귀 호출이 깊어질수록 메모리나 성능에 부담이 될 수 있습니다.

5. 패턴 인식 기반 분해
 패턴 인식 기반 분해는 문제에서 규칙이나 패턴을 찾아내고, 이를 활용하여 문제를 분해하는 방법입니다. 예를 들어, 데이터 분석 문제에서는 데이터에서 패턴을 발견하여 이를 기반으로 문제를 분해할 수 있습니다. 이 방법은 문제의 구조에서 규칙성을 발견하는 데 유용합니다. 문제에서 패턴을 발견함으로써 더 효율적으로 해결 방안을 찾을 수 있습니다. 하지만 패턴이 명확하지 않은 문제에서는 이 방법이 효과적이지 않을 수 있습니다.

문제분해 방법 요약 표

방법	설명
탑다운(Top-Down)	큰 문제에서 시작해 점점 작은 단위로 분해하는 방법. 전체 구조를 명확히 이해하고 일관성을 유지하기 좋음. 하위문제를 나누는 데 시간이 걸리고, 일부 하위 문제가 해결하기 어려울 수 있음.
바텀업(Bottom-Up)	작은 하위 문제부터 해결해 상위 문제로 통합하는 방법. 독립적으로 작은 단위를 해결하기 용이함. 전체 구조를 놓칠 위험이 있으며, 결합 과정에서 문제가 발생할 수 있음.
모튤화(Modularization)	문제를 독립적인 모듈로 분리하여 해결. 모듈별로 개발, 테스트가 용이하며 각 모듈의 역할이 명확함. 모듈 간 상호작용 설계가 복잡할 수 있음.
재귀적 분해(Recursive)	문제를 반복적으로 더 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 방법. 동일한 유형의 문제를 반복적으로 해결하는데 유리. 깊은 재귀 호출로 인해 해결 방법자체가 복잡해지거나 결합과정에서 문제가 발생할 수 있음.
패턴인식기반 분해	문제에서 규칙이나 패턴을 발견하고 이를 활용하여 문제를 분해하는 방법. 규칙성을 찾아 더 효율적으로 문제 해결 방안을 마련할 수 있음. 패턴이 명확하지 않을 경우 이 벙법이 효과적이지 않음.