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Introduction to Algorithms

[ 개정판 ]
문병로 | 한빛아카데미 | 2005년 05월 13일 리뷰 총점9.5 정보 더 보기/감추기
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4.5점
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Introduction to Algorithms

품목정보

품목정보
출간일 2005년 05월 13일
쪽수, 무게, 크기 1,312쪽 | 188*254mm
ISBN13 9788979143171
ISBN10 8979143176

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책소개

목차

저자 소개 (1명)

서울대 컴퓨터공학부 교수이자 ㈜옵투스투자자문 대표. 컴퓨터 알고리즘 최적화 전공자인 문병로 교수는 자신의 분야에서 여러 세계 기록들을 갈아치운 권위 있는 전문가다. 다양한 응용연구를 진행하던 문병로 교수는 2000년 최적화 이론의 가장 복잡한 응용 예로 주식시장 데이터에 본격적으로 관심을 갖게 되었고 실물 주식시장에서 놀라운 운용 수익률을 보이고 있다. 기존의 금융 전문가와는 전혀 다른 배경으로 주식시장에... 서울대 컴퓨터공학부 교수이자 ㈜옵투스투자자문 대표. 컴퓨터 알고리즘 최적화 전공자인 문병로 교수는 자신의 분야에서 여러 세계 기록들을 갈아치운 권위 있는 전문가다. 다양한 응용연구를 진행하던 문병로 교수는 2000년 최적화 이론의 가장 복잡한 응용 예로 주식시장 데이터에 본격적으로 관심을 갖게 되었고 실물 주식시장에서 놀라운 운용 수익률을 보이고 있다.

기존의 금융 전문가와는 전혀 다른 배경으로 주식시장에 진입한 그는‘한국판 제임스 사이먼스’로 불린다. 제임스 사이먼스는 대표적인 글로벌 헤지펀드 회사인 르네상스 테크놀로지스의 설립자이자 회장이다. 금융 전공자가 아닌 사이먼스는 MIT 수학 박사이며 뉴욕주립대에서 수학과 학과장을 지냈고 베블렌상을 받은 수학 천재다. 그의 메달리온펀드는 워런 버핏을 압도하는 수익률을 올려 왔다. 문병로 교수를 제임스 사이먼스에 견주는 것은 그가 학문적 공학기술을 바탕으로 한 국내 최초의 알고리즘 트레이딩 시스템을 개발,실제로 놀라운 성과를 올리고 있기 때문이다.

루머와 잡음투성이인 시장에서 투자자가 이익을 내기 위해서는, 수치와 확률에 근거한 영리한 접근이 필요하다. 하지만 공간의 방대함으로 인해, 이론 무장이 되지 않은 컴퓨터 프로그램이나 개인이 원하는 솔루션을 찾아내는 건 불가능하다. 문병로 교수는 ‘메트릭 스튜디오’라 부르는 그의 연구 공간에서 최첨단 기법을 이용하여 가장 매력적인 포트폴리오와 투자전략을 도출하고 있다.
금융시장은 사람 주도형 투자에서 컴퓨터 주도형 투자로 패러다임 전환이 이루어지고 있다. 향후 금융시장은 사람이 아닌 기계들, 알고리즘 간의 전쟁터가 될 것이다. 시장은 사람들의 일반적인 생각보다 훨씬 위험하다. 문병로 교수의 최적화 알고리즘은 시장의 위태롭고 무한한 다차원 공간을 돌아다니는 탁월한 교통수단과 같다. 그의 높은 수익률은 여기에 기반한다.

실제로 그는 2009년 2월부터 5년간 자산운용 수익률 222%를 기록하여 KOSPI 상승률 65% 대비 157% 포인트 높은 성과를 냈다. 연도별 기준으로 운용 수익률이 마이너스를 보인 때가 한 번도 없었으며 매년 KOSPI 대비 큰 폭의 초과 수익을 냈다. 워런 버핏도 3년에 한 번꼴로 시장에 졌다는 것을 감안하면 이것은 대단한 결과다.

문병로 교수는 세계 대회에서 우승한 최적화 기술을 1,700여 국내 전 종목에 적용하는 것은 물론, 의도적으로 자신이 가장 잘하는 분야 중심으로 관심을 좁혀 트레이딩 시스템을 완성해 가고있고, 스스로 진화를 거듭하고 있으며, 최적화 기법에 의한 세계 최고의 알고리즘 트레이딩 회사를 꿈꾸고 있다.

문병로 교수는 주식시장의 궁극적 추상화 수준이 10층이라면, 시장의 플레이어들은 대부분 1층 수준에 있고 자신의 시스템은 5, 6층 수준에 있다고 말한다. 이 책은 시장의 상식이 되어야 하지만 전혀 그렇지 못한 개념이나 기술들을 2층 정도의 수준에서 설명한다.

저서 『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』는 투자 지침서이자 철학서다. 건강한 투자를 위해 일반 투자자와 전문 투자자 양쪽을 염두고 두고 집필해 이 책으로 독자들이 새로운 차원의 투자 근육을 형성할 수 있도록 안내한다. 그 밖의 저서로는 『IT CookBook, 쉽게 배우는 알고리즘』, 공저로는 『전산학개론』, 역서로 『Introduction to Algorithms』가 있다. 국제 저널과 학술대회에 120여 편의 논문을 발표했다.
저자 : 토머스 코멘 등
토머스 코멘(Thomas H. Cormen) : 다트모스 대학(Dartmouth College) 컴퓨터 과학과 교수 찰스 레이서손(Charles E. Leiserson) : MIT 컴퓨터 과학과 교수 로날드 리베스트(Ronald L. Rivest) : MIT 컴퓨터 과학과 교수 클리포드 스타인(Clifford Stein) : 콜럼비아 대학(Columbia University) 산업 공학과 부교수
역자 : 심규석 shim@ee.snu.ac.kr
서울대학교 전기공학과를 졸업하고 미국 Maryland 주립대에서 석사과정을 밟으며 본격적인 프로그래밍 공부를 시작했으며 데이터베이스 분야로 박사학위를 받았다. 대학원 과정 중에는 미국의 Hewlett-Packard연구소에서 인턴으로 연구했고, 박사학위를 취득한 후에는 미국의 IBM Almaden연구소, Bell 연구소, 그리고 Microsoft 연구소에서 연구원으로 일하면서 많은 소프트웨어를 개발했다. 귀국 후에...
역자 : 이충세 csrhee@chungbuk.ac.kr
충북대학교 컴퓨터 공학부에서 교수로 재직중이다. 미국 University of South carolina에서 Computer Science로 석사와 박사 학위를 취득한 후 미국 Univ. of North Dakota의 컴퓨터 과학과에서 5년여 동안, 동아대 경영정보학과에서 2년 동안 강의했다. 저서로는 『C로 구현한 자료구조』등이 있으며, 관심 연구 분야는 알고리즘, 암호이론, 생명정보학 등이다.

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줄거리

Ⅰ 기초
알고리즘을 설계하고 분석하는 방법을 학습한다. 그리고 이 책에서 사용한 설계 방법과 알고리즘을 분석할 때 필요한 기본 개념 등도 소개한다.

Ⅱ 정렬과 순서 통계량
알고리즘 분야의 가장 기본적인 문제로 여겨지는 정렬과 관련된 알고리즘, 예를 들어 삽입 정렬, 병합 정렬, 힙 정렬, 퀵 정렬 등에 대해 알아본다.

Ⅲ 자료구조
동적인 집합을 지원하는 다양한 알고리즘, 예를 스택, 큐, 연결 리스트, 루트 있는 트리와 같은 기본 자료구조와 해시 테이블, 이진 검색 트리, 레드블랙 트리 등에 대해 알아본다.

Ⅳ 고급 설계 및 분석 기법
알고리즘을 효율적으로 설계하고 분석하기 위한 세 가지 중요한 기법들, 즉 동적 프로그래밍, 그리디 알고리즘, 분할상환 분석에 대해 알아본다.

Ⅴ고급 자료구조
Ⅲ 자료구조에서 소개한 자료구조보다 좀더 심화된 B 트리, 병합 가능한 힙, 이항 힙, 피보나치 힙, 서로 소 집합에 대한 자료구조에 대해 알아본다.

Ⅵ 그래프 알고리즘
컴퓨터 분야에서 많이 사용되는 자료구조인 그래프를 알고리즘에 대해 알아본다. 너비 우선 검색과 깊이 우선 검색을 이용해 그래프를 찾는 알고리즘을 소개하고, 그래프의 최소 신장 트리를 계산하는 방법, 단일 출발지 최단 경로 계산과 모든 쌍의 최단 경로 찾는 문제에 대해 알아본다.

Ⅶ 알고리즘 분야의 중요한 토픽
앞에서 다룬 내용을 확장하거나 보충하는 알고리즘 관련 주제를 정리해 놓은 부분이다. 조합 회로나 병렬 컴퓨터와 같은 새로운 계산 모델, 계산기하학, 효율적인 알고리즘을 설계하기 위해 필요한 제한성을 극복하기 위한 NP-완비성에 대해 알아본다.

Ⅷ 부록: 수학적 기초
알고리즘 분석에 필요한 크기 관련 개념 등을 정리해준다. 경계의 합산을 구하는 방법, 집합/관계/함수/그래프/트리의 기본 정의와 표기법 및 특성, 순열과 조합 등에 대해 알아본다.

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