인공지능 시대의 이산수학(개정판 3판)

이 책의 특징

첫째, 쉬운 해설과 다양한 예제풀이를 통하여 각 논제들을 비교적 상세하게 설명하였다. 어려운 논제들도 자세하게 설명하고 필요 시에는 [여기서 잠깐!] 코너에서 보충 설명을 통하여 비교적 상세하게 해설하였으며, 쉽고 적절한 예제를 통하여 친근하게 접근이 가능하도록 노력하였다.
둘째, 핵심 논제들을 알기 쉽고 일관성 있게 설명하였다. 전체에 걸쳐 앞뒤에 나오는 주제와의 연관성을 고려했으며, 너무 어렵지 않도록 난이도를 적절하게 조정하였다.
셋째, 적절한 삽화와 풍부한 그림 및 다이어그램을 통해 이해 증진을 꾀하였다. 특히 상당히 많은 다이어그램을 그려서 보다 쉽게 이해할 수 있도록 노력하였다.
넷째, 여러 분야들에 적용이 가능하도록 다양하고 적절한 응용의 예들을 다루었다. 컴퓨터, 전기, 전자, 네트워크 등 다양한 분야에서의 응용으로 폭을 넓혔다.
다섯째, 문제 유형을 진위, 선택, 주관식, 도전 문제 등 다양하고 풍부한 문제를 제시하였으므로 문제 접근에 친근감을 높였다.

이 책의 내용

제1장에서는 이산수학의 개요에 관해 살펴보았는데, 이산수학의 개념과 이산적 개념, 수학적 모델링을 통하여 실세계 문제를 수학적으로 매핑하는 개념, 문제 해결을 위한 효과적인 모델링 방법과 다양한 응용 분야를 다루었다. 또한 인공지능의 여러 가지 핵심 내용과 이산수학 주제와의 관계를 다루었다.
제2장에서는 논리와 명제와 관련된 전반적인 논제들을 고찰하였다. 논리와 명제를 정의하고, 주요 논리 연산, 항진 명제와 모순 명제, 논리적 동치 관계, 추론과 술어 논리, 전체 한정자와 존재 한정자를 다루었다. 또한 논리의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제3장에서는 집합과 관련된 기본적인 정의부터 분할에 이르는 다양한 논제들을 고찰하였는데, 집합의 정의, 집합의 표현, 합집합, 교집합 등의 집합의 연산과 집합의 분할 등을 다루었다. 또한 수의 표현과 진법의 변화, 2진수의 덧셈과 뺄셈, 그리고 집합의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제4장에서는 증명의 일반적인 방법론을 고찰하고 여러 가지 증명법들을 살펴보았는데, 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적 접근 방법, 수학적 귀납법, 모순 증명법, 직접 증명법 등의 증명법과 프로그램의 입증을 다루었다. 또한 증명의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제5장에서는 관계와 관련된 전반적인 논제들을 고찰하였다. 관계와 이항 관계의 기본 개념, 관계의 표현법, 합성 관계, 관계의 성질, 동치 관계와 분할, 부분 순서 관계 등을 다루었다. 또한 관계의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제6장에서는 함수와 관련된 전반적인 논제들을 살펴보았는데, 함수의 정의, 함수의 그래프, 전사 함수, 단사 함수, 전단사 함수의 개념, 합성 함수 등 여러 함수들과 컴퓨터에서의 함수의 역할을 다루었다. 또한 함수의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제7장에서는 그래프와 관련된 전반적인 논제들을 고찰하였다. 그래프의 기본 개념, 그래프의 표현, 특수 형태의 그래프, 관계와 그래프, 그래프의 응용, 그래프의 탐색, 그래프와 색칠 문제를 다루었다. 또한 그래프의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제8장에서는 트리와 관련된 전반적인 논제들을 살펴보았다. 트리의 개념, 방향 트리, 이진 트리, 이진 트리의 표현, 생성 트리와 최소비용, 문법의 파싱, 게임 등 트리의 다양한 응용 문제를 고찰하였다. 또한 트리의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제9장에서는 순열, 이산적 확률, 재귀적 관계와 연관된 전반적인 논제들을 고찰하였다. 순열 및 조합과 관련된 기본적인 개념, 이산적 확률과 통계, 비둘기 집 원리, 재귀적 정의, 피보나치 수와 하노이 탑 문제를 살펴보았다. 또한 순열, 이산적 확률, 재귀적 관계의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제10장에서는 행렬과 행렬식에 관련된 전반적인 논제들을 학습하였다. 행렬을 정의하고 행렬의 연산, 특수한 행렬, 행렬의 기본 연산, 행렬식의 개념과 성질, 역행렬, 선형방정식의 해법을 고찰하였다. 또한 행렬, 행렬식의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제11장에서는 부울 대수와 관련된 전반적인 논제들을 학습하였다. 부울식의 기본 연산, 부울식의 표현, 카노우 맵을 통한 부울 함수의 간소화, 논리 회로의 설계, 논리 회로의 3가지 응용들을 살펴보았다. 또한 부울 대수의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제12장에서는 알고리즘과 관련된 전반적인 논제들을 고찰하였다. 알고리즘의 정의와 효율성, 알고리즘 분석과 복잡성, 재귀 함수의 복잡성, 탐색 알고리즘, 정렬 알고리즘 등을 살펴보았다. 또한 알고리즘의 응용 분야와 인공지능과의 관계를 다루었다.
제13장에서는 오토마타, 형식언어, 문법과 관련된 논제들을 고찰하였다. 오토마타의 기본 개념과 필요성, 유한 상태 시스템, 유한 오토마타, 형식 언어와 문법, 튜링머신, 촘스키 포함 관계를 살펴보았다. 또한 오토마타, 형식언어, 문법의 응용 분야와 인공지능과 의 관계를 다루었다.

CHAPTER 01 이산수학의 개요
1.1 이산수학이란 무엇인가?
1.2 이산적 개념과 연속적 개념
1.3 수학적 모델링
1.4 문제 해결을 위한 모델링
1.5 이산수학의 응용 분야
1.6 인공지능과 이산수학
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 02 논리와 명제
2.1 논리와 명제
2.2 논리 연산
2.3 항진 명제와 모순 명제
2.4 논리적 동치 관계
2.5 추론
2.6 술어 논리
2.7 논리형 언어-Prolog
2.8 논리의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 03 집합론과 디지털적인 수의 세계
3.1 집합의 표현
3.2 집합의 연산
3.3 집합류와 멱집합
3.4 집합의 분할
3.5 수의 표현과 진법의 변환
3.6 2진수의 덧셈과 뺄셈
3.7 집합론의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 04 증명법
4.1 증명의 방법론
4.2 여러 가지 증명 방법
4.3 프로그램의 입증
4.4. 증명법의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 05 관계
5.1 관계와 이항 관계
5.2 관계의 표현
5.3 합성 관계
5.4 관계의 성질
5.5 동치 관계와 분할
5.6 부분 순서 관계
5.7 관계의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 06 함수
6.1 함수의 정의
6.2 함수 그래프
6.3 단사 함수, 전사 함수, 전단사 함수
6.4 여러 가지 함수들
6.5 컴퓨터 언어에서의 함수의 역할
6.6 인공지능에 많이 쓰이는 함수
6.7 함수의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 07 그래프
7.1 그래프의 기본 개념
7.2 그래프의 용어
7.3 그래프의 표현 방법
7.4 특수 형태의 그래프
7.5 그래프의 응용
7.6 그래프의 탐색
7.7 그래프와 색칠 문제
7.8 그래프의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 08 트리
8.1 트리의 기본 개념
8.2 방향 트리
8.3 이진 트리
8.4 이진 트리의 표현
8.5 이진 트리의 탐방
8.6 생성 트리와 최소 비용 생성 트리
8.7 트리의 활용
8.8 트리의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 09 순열, 이산적 확률, 재귀적 관계
9.1 경우의 수
9.2 순열
9.3 조합
9.4 이산적 확률과 통계
9.5 비둘기 집 원리
9.6 재귀적 정의
9.7 피보나치 수와 하노이 탑
9.8 순열, 이산적 확률, 재귀적 관계의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 10 행렬과 행렬식
10.1 행렬과 행렬의 연산
10.2 특수한 행렬
10.3 행렬의 기본 연산과 사다리꼴
10.4 행렬식의 개념
10.5 행렬식의 일반적인 성질
10.6 역행렬
10.7 선형방정식의 해법
10.8 신경망의 행렬 연산
10.9 행렬과 행렬식의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 11 부울 대수
11.1 부울식
11.2 부울식의 표현
11.3 부울 함수의 간소화
11.4 논리 회로 설계
11.5 논리 회로의 응용
11.6 논리 회로의 인공지능에의 응용
11.7 부울 대수의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 12 알고리즘을 통한 문제 해결
12.1 알고리즘이란 무엇인가?
12.2 알고리즘의 표현과 효율성
12.3 알고리즘 분석
12.4 알고리즘의 복잡성
12.5 재귀 함수의 복잡성
12.6 탐색 알고리즘
12.7 정렬 알고리즘
12.8 인공지능 알고리즘
12.9 알고리즘의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

CHAPTER 13 오토마타, 형식 언어, 문법
13.1 오토마타란 무엇인가?
13.2 오토마타 학습의 필요성과 유한 상태 시스템
13.3 유한 오토마타
13.4 형식 언어와 문법
13.5 튜링머신 모델
13.6 촘스키 포함 관계
13.7 오토마타의 응용 분야와 인공지능
요약 및 생활 속의 응용
연습 문제

연습 문제 해답
참고문헌

김대수 金大洙
미국 University of South Carolina의 Computer Science 학과에서 1990년 인공지능과 신경망 분야로 Ph. D(박사) 학위를 받은 컴퓨터공학 박사이다. 주요 연구 분야로는 인공지능, 신경망, 지능시스템, 로보틱스 등인 인공지능 전문가이다. 서울대학교 사대 수학과와 동 대학원을 수료한 후 미국에서 다시 석사와 박사 과정에서 컴퓨터공학을 전공하였다. 미국 Intelligent Systems Laboratory에서 Researcher로 근무하였고, 대한민국 해외유치 과학자로서 귀국하여 ETRI 컴퓨터연구단에서 인공지능 개발을 수행하였다. 한신대학교 컴퓨터공학과 교수를 거쳐 현재 명예교수이며, SCI 국제논문을 비롯한 수십 편의 논문을 발표하였다. 그동안 한국지능시스템학회 부회장과 국제학술대회 의장 등을 역임했다. 지금까지 1992년 『신경망 이론과 응용(I)』을 시작으로 『오토마타와 계산이론』, 『컴퓨터 개론(개정8판)』, 『선형대수학(개정3판)』, 『처음 만나는 인공지능(개정3판)』을 비롯한 십여 편의 책을 저술하였고, 대한민국학술원 우수학술도서를 비롯하여 다수의 우수학술 도서에 선정된 바 있다. 또 인공지능 관련 여러 일간지 칼럼니스트로도 오랫동안 활동한 바 있다.