처음 컴퓨터에 관한 책들을 많이 읽었던 때가 병특때였다. (사실 그 이전엔 뭔 제대로 읽은 책이 없다). 회사에서 언어, 시스템 상관없이 무조건 우리들을 팔았기 때문에 닥치는 데로 일을 해야 했고 그 때마다 또 새로운 책들을 아주 빠른 시간에 독파해야 했다. C++ Language, Windows Programming, MFC 책 부터 시작해서 pattern, Unix, network, Java, shell, Oracle, perl, cgi 등등 정말 많이, 아주 빨리 읽어 바로바로 써야 했다. 바이블 격으로 정독 하고 두 번 세 번 읽고 참조하던 책도 있고 그냥 관련 부분만 재빨리 찾아보기도 했고, 사서도 보고, 빌려도 보고 그랬다.

어느 정도 짬밥이 들고 난 이후에도 뭔가 부족하다고 느끼던 부분이 컴퓨터 전공 서적이었다. 프로그래밍에 관한 한 누구한테도 뒤지지 않는 다고 자부하게 된 후에도 정식으로 각종 텍스트들을 공부하지 않은 건 컴플렉스로 남아 있었는데 이런 책들을 쭉 공부한 시기가 대학원 들어갈려고 공부할 때. 어차피 컴퓨터로 할 거 기본 서적들을 읽자고 한 서너달 동안 도서관에 다니면서 OS, 컴퓨터 구조, Algorithm, Automata, AI, Graphics 등 각종 기초 서적들을 쭉 봤다. 그 중 특히 어려웠던 게 컴파일러로 기억이 난다.

박사 과정에 들어와서 요새 내 책장에 쌓이고 있는 책들을 보니 전부 수학책이다. 논문들을 읽다 보니 뭔가 부족한 것들을 있었는데 근본적인 뭔가를 채우려고 하나씩 둘씩 사다 보니 결국 수학류 책들로 선반이 가득차 버렸다. 문제는 이 책들은 시간이 정말 오래 걸린다는 거다. 이 놈들을 정복하지 않는 이상 이해는 해도 그런 논문들은 쓰기 힘들 거 같은 느낌이 강하게 들고  읽지 않고 졸업을 하면 점점 더 읽기 힘들어 질 거(사실상 안 읽을 걸)라는 생각이 든다. 현재 큐에 쌓이 놈들을 정리해 본다.
- Randomized Algorithm (***)
- Probability and Measure (***)
- Concrete Mathematics (***)
- Approximate Algorithm (***)
- Linear Algebra and Its Applications (**)
- Numerical Optimizations (**)
- Contemporary Abstract Algebra (*)
- The Elements of Statistical Learning (*)
- Pattern Recognition and Machine Learning (*)
- Applied Statistics and Probability for Engineers (**)
- Principles of Mathematical Analysis (**)
여기에 내년에 나올
- Complexity Theory: A Modern Approach (*)
- Machine Learning: A Probabilistic Approach (**) 까지 합하면... ㅎㅎㅎ 한 몇 년 걸리겠다.