안녕하세요, 질문에 간단하게 답하겠습니다.
뇌를 연구하는 방법은 매우 다양하기 때문에, 학부에서 반드시 뇌과학을 전공할 필요는 없습니다. 생물학, 심리학, 컴퓨터 공학을 전공하면 대학원에서 뇌과학이나 신경과학을 공부하는데 많은 도움이 됩니다. 물리학이나 수학을 전공하는 것도 좋습니다. - 이대열 드림(예일대 신경과학과 석좌교수)

안녕하세요, [Sciences of the Artificial] Herbert Simon 을 추천합니다.
보안관련 직접적이지 않지만 좋은 책입니다. 얇은 책입니다.
전문적인 용어를 사용하지 않았고요. 저자는 노벨경제학상, 튜링상(컴퓨터노벨상)등을 받았고 인공지능분야를 만든 사람중 한 분입니다. - 이광근 드림(서울대 컴퓨터공학부 교수)

전망은 좋은 편입니다. 이 분야들도 컴퓨터과학의 일부입니다.
컴퓨터기술들의 핵심들이 어떻게 발전하고 있는지는 [컴퓨터과학이 여는 세계](책 또는 유투브)를 보는 것을 추천합니다.
보안은 분야가 넓게 퍼져있습니다. 왼쪽끝은 암호학으로 오른쪽끝은 해킹으로.
오른쪽으로 갈 수로 "학술적인" 내용은 부족한 면이 있습니다.
- 이광근 드림(서울대 컴퓨터공학부 교수)

(강연자와 패널 두 분 교수님께서 답장을 주셨습니다.)

1. 신석우 교수 답장
해당 질문에 나온 보고서는 정경훈 교수님 강연 중에 나온 것인데 인터넷 검색으로는 쉽게 안 찾아지네요. 정 교수님께서 정확한 출처를 아시지 않을까 합니다.
거기 인용된 내용과 어느 정도 연관이 있는 survey paper (한글 번역이 뭔지 모르겠네요) 로는 Gelbart가 1984년에 쓴
https://pdfs.semanticscholar.org/eeb9/79c33e6611ccc42d06be585002c9f2ad6b38.pdf
가 있습니다. 두번째 페이지에 랭랜즈 프로그램이 에를랑겐 프로그램의 후계자라고 볼 수 있다는 얘기가 나옵니다.
학술지가 아닌 대중매체에서 최근에 랭랜즈의 아벨상 수상 소식을 언급한 것으로는 제가 강연 머릿부분에서 언급한 뉴욕타임스 기사
https://www.nytimes.com/2018/03/20/science/robert-langlands-abel-prize-mathematics.html
그리고 학계 소식을 대중에게 전하는 quanta magazine에 실린
https://www.quantamagazine.org/robert-langlands-mathematical-visionary-wins-the-abel-prize-20180320/
를 꼽을 수 있겠습니다.
- 신석우 드림(버클리대 수학과 교수)

2. 정경훈 교수 답장
안녕하세요, 공식 제목은
"Report of the research briefing panel on mathematics"입니다.
예를 들어
https://books.google.co.kr/books?id=zUIrAAAAYAAJ&pg=PA1&lpg=PA1&dq=%22report+of+the+research+briefing+panel+on+mathematics%22&source=bl&ots=Sn66AYFZXS&sig=KnJ17nTeF__oI3gwNNlyBq6aZww&hl=ko&sa=X&ved=0ahUKEwiRgZ3ZyqLbAhVEWLwKHchQBYAQ6AEIJjAA#v=onepage&q=%22report%20of%20the%20research%20briefing%20panel%20on%20mathematics%22&f=false
에서 볼 수 있습니다.

도움이 되셨기를...
- 정경훈 드림 (서울대 기초교육원 교수)

안녕하세요. 1. 제가 학생 때 써본 방법은, 스펙트럼 원본을 복사해서, 가위로 각각을 오린다음 무게를 재서 비교하는 방법이 있고요 (베이스 라인이 없으면 자로 잘 그은 다음에 자르면 됩니다), 다른 방법은 모눈종이 위에 먹지를 대고 스펙트럼을 그린다음, 모눈종이의 칸수를 세서 비교하는 방법이 있습니다. 고전적인 방법 입니다.
2. 전개액을 변화시키면서 하는 방법은 gradient 방법이라고 하는데, 말 그대로 극성이 큰 용매와 작은 용매를 섞어서 크로마토그래피 하는 방법입니다. 이 방법을 사용하는 이유는 분리하고자 하는 화합물들이 극성의 차이가 작아서 단일 용매 조건에서 분리가 잘 안될때 분리를 극대화 시키기 위해 사용합니다. 일률적인 규칙은 없고, 해봐야 알긴 합니다만, 경험이 쌓이면 분리가 어려운 화합물들을 분리할 수 있는 sweet spot 을 찾을 수 있습니다.
답이 되었는지는 모르겠습니다. 두 경우 모두 말보다 한번 보는게 더 쉽기는 합니다.
- 김경택 드림(서울대 화학부 교수)

R을 많이 사용하는데 이는 고등학생에게는 어려울 수 있으니까 R 설치이후에 R commander라는 add-on package를 사용하면 보다 편리하게 사용할 수 있습니다. 전희원님의 R 기반 데이터 시각화 document (주소 http://freesearch.pe.kr/archives/3891)를 다운 받아 보시면 R과 R coomander 설치법이 나오고 구글에서 R commander를 검색해보시면 보다 많은 참고문헌을 발견할 수 있을 겁니다.

- 장원철 드림(서울대 통계학과 교수)

안녕하세요, "태양기준으로 측정된" 이라는 말에 이미 답이 있습니다. 태양기준으로 측정했기에 은하 공전 속도는 반영된 것이 아니고, 또 모든 행성들이 동일한 속도로 은하 중심에 대하여 공전하고 있기에 따로 반영할 이유도 없습니다. - 윤성철 드림(서울대 물리천문학부 교수)

안녕하세요, 제가 이해하는 수준에서 간략히 답을 드리겠습니다.

이 문제는 유기화학에서 주로 다루는 “토토머 현상(tautomerism)”과 관련되어 있습니다. 아주 간단하게(!) 설명하자면, 탄소를 중심으로 하는 파이-컨쥬게이션 구조의 양쪽 끝에 헤테로 원자(산소나 질소)가 있을 경우, 수소 원자가 어느 헤테로 원자에 결합하는 것을 더 선호하느냐에 따라 두 개의 서로 다른 화학구조가 얻어질 수 있습니다. 일종의 이성질체(isomer)인데, 양성자의 위치에 따라서 결정되는 이성질체는 좀 더 특정해서 토토머(tautomer)라고 부릅니다. DNA의 상보성을 결정하는 염기의 구조에서 케토-(엔)아민 또는 (엔)올-이민 조합의 두가지 토토머 가운데 어떤 구조가 더 선호되는가는 결국 N과 O의 두 헤테로 원자 가운데 어느 것이 H와 결합하는 화학구조가 더 안정한가 하는 문제로 귀결됩니다. 이 문제를 산-염기 화학의 관점에서 재해석하자면, N과 O 가운데 어느 원소가 더 “염기성”이 강한가 하는 문제로 볼 수도 있습니다. 만일 N이 더 강한 염기로 작용한다면 N-H 결합이 선호될 것이고, 그 결과 C=O/N-H 조합을 갖는 케토-(엔)아민 토토머가 에너지 면에서 더 안정합니다. 만일 O가 더 강한 염기로 작용한다면 O-H 결합이 선호되고, 그 결과 O-H/C=N 조합의 (엔)올-이민 토토머가 얻어집니다. DNA를 이루는 구아닌(guanine) 이나 티민(thymine) 염기에서는 C=O/N-H 조합의 토토머가 에너지 면에서 더 안정합니다. “양자역학적” 면에서 더 안정하다는 주장은 다소 동의하기 힘든 표현입니다. 아마도, 두 개의 토토머에 해당하는 파동함수의 에너지를 계산해 보면, C=O/N-H 조합이 O-H/C=N 조합보다 에너지 면에서 더 안정하다(따라서, 더 선호된다)는 뜻일 것입니다. 하지만, 1950년대 초반에 이런 계산은 현실적으로 불가능했습니다. 선호하는 토토머 구조가 이미 알려진 다른 화합물의 구조로부터 유추했다는 것이 보다 정확할 것입니다.
- 이동환 드림(서울대 화학부 교수)