• 한국과학교육학회지
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• 제27권1호
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• pp.93-104
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• 2007

이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제25권2호
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• pp.126-140
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• 2006

본 연구는 '가설 생성 과정에서 귀추법 사용을 유도하는 틀', 즉 '귀추법 양식'을 고안하고, 그 틀을 사용하여 생성한 가설의 특징을 틀을 사용하지 않고 생성한 가설의 특징과 비교하여 분석하는 것을 목적으로 하였다. '귀추법 양식'은 Peirce가 제시한 귀추법의 의미와 형식에 관한 고찰을 통해 (i) 의심의 대상을 명기하는 단계, (ii) 의심의 대상을 믿음의 대상이 되게 하는 설명을 명기하는 단계, 그리고 (iii) 그 설명을 가설로 명기하는 단계로 구성되었다. 예비 교사 34명을 대상으로 하여 동일한 대상에게 두 가지 방법을 모두 사용하게 한 결과, 고안된 '귀추법 양식'을 사용하여 가설을 생성한 경우는, 첫째, 가설의 의미를 혼동하거나 충실히 반영하지 못한 경우로 볼 수 있는 유형들이 전혀 발견되지 않거나 상대적으로 적었고, 둘째, '부분적으로 유사성을 지닌 다른 현상이나 상황에 관한 기존 지식으로부터 유추하여 문제 상황의 원인에 관해 설명하는 유형'의 비율이 특정한 틀을 제공하지 않은 경우에 비해 두 배 이상 높았다. 결국, '귀추법 양식'을 사용하여 생성된 가설은 그렇지 않은 경우보다 상대적으로 '현상의 원인에 관한 설명과 지식의 확장 초래'라는 가설의 본래적 의미에 좀 더 충실한 특징을 가지고 있었다. 이는 '귀추법 양식'이, 그 형태가 비교적 간단함에도 불구하고, 과학 수업 현장에서 바람직한 형태의 가설이 생성되도록 돕는 하나의 방안이 될 수 있음을 보여주는 것이기도 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권6호
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• pp.1015-1023
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• 2017

이 연구의 목적은 물결파의 간섭 현상에 대해 학생들에 의해 생성되는 설명 가설의 발달 과정과 그 과정에 영향을 미치는 요인들을 조사하는 것이다. 비유 추론 비계 과정을 활용했을 때 학생들에 의해 설명 가설이 어떻게 생성되고, 수정되고, 정교화되어 가는지를 조사하고 분석하였다. 연구 대상 학생들은 B 광역시의 한 개 중학교에서 표집한 2개 학급 60명이며, 이 학생들을 인지 수준에 따라 12개 조로 소집단 편성하여 활동하도록 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 물결파 현상에 대한 설명 가설의 발달 과정에 어떤 패턴이 있음을 발견하였다. 둘째, 가설의 발달 과정에서 학생의 인지수준의 영향이 분명히 나타났지만, 적절한 비계 전략에 의해 인지수준이 낮은 학생도 설명가설을 형성할 수 있음을 보였다. 셋째, 비유 추론을 활용한 비계 전략은 학생들이 가설을 형성하는 데 실제적인 도움을 주었다. 결론적으로 비유 추론은 중등학교 학생들이 가설을 형성하도록 하는 학습과정에 의미 있는 도구가 될 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제23권3호
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• pp.215-228
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• 2003

이 연구는 과학철학에서 논의되어온 과학의 선언적 지식의 생성 과정을 보다 체계적으로 분석하고 정리하여 하나의 구조화된 과학적 지식의 생성 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해, 이 연구는 선언적 과학 지식의 생성 과정을 과학철학적 관점들을 중심으로 다양한 문헌들을 분석하고, 이러한 분석 결과를 바탕으로 과학적 지식의 생성 모형을 체계적으로 구조화하였다. 이를 통해 고안된 모형은 귀납적 과정, 귀추적 과정, 연역적 과정 등으로 구분되는 지식 생성 과정을 포함한다. 또, 각각의 과정은 다시 여러 단계의 하위 과정으로 구성되어 있음을 보여준다. 이 모형에 의하면, 먼저 귀납적 과정은 관찰과 규칙성 발견 과정으로 구분되며, 다시 관찰은 단순관찰과 조작관찰로 나뉘고, 규칙성발견은 공통점발견, 분류, 위계 발견 등으로 세분된다. 그리고 귀추적 과정은 의문 생성과 가설생성 과정으로 구분되며, 여기에서 가설생성과정은 다시 의문상황 표상, 경험상황 동정, 원인적설명자동정, 가설적설명자 동정 등의 과정으로 나뉘어 진다. 마지막으로 연역적 과정은 방법 기준의 고안 과정은 다시 가설의 검증방법 고안과 가설의 평가기준 고안으로, 가설평가 과정은 결과수집 과정과 가설평가 및 결론 진출 과정으로 세분된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권1호
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• pp.88-98
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• 2006

이 연구의 목적은 과학자들의 과학지식 생성 과정을 밝히는 것이었다. 이를 위해 저명한 과학학술지에 세계적 수준의 논문을 3회 이상 발표한 과학자 중 연구에 적합한 과학자 4명을 선정했다. 그리고 이 과학자들이 발표한 최근의 논문들을 분석하여 과학지식 생성 과정을 전체적으로 기술했고, 심층 면담을 통해 지식 생성 과정의 세부 과정을 추가하여 프로토콜을 완성했다. 이렇게 완성된 프로토콜을 인지 과정 모형화 절차에 따라 분석했다. 연구 결과에 의하면, 과학자들의 과학지식 생성 과정은 크게 귀납적 과정, 귀추적 과정, 연역적 과정으로 구분된다. 먼저 귀납적 과정은 단순 관찰과 조작 관찰을 포함한다. 여기에서 조작 관찰은 '의문 생성 $\rightarrow$ 추측/예측 $\rightarrow$ 조작방법 설계 $\rightarrow$ 조작 $\rightarrow$ 단순 관찰' 등의 하위 과정을 포함한다. 그리고 귀추적 과정은 의문 생성 과정과 가설 생성 과정으로 구분된다. 여기에서 가설 생성 과정은 '사실 인식 $\rightarrow$ 경험상황표상 $\rightarrow$ 원인적설명자 동정 $\rightarrow$ 원인적설명자 차용 $\rightarrow$ 가설적설명자 조합 $\rightarrow$ 가설 확인' 등의 하위 과정을 포함한다. 마지막으로 연역적 과정은 방법 및 기준 고안 과정과 가설 평가 과정으로 구분된다. 여기에서 방법 및 기준 고안 과정은 '경험검증상황 표상 $\rightarrow$ 경험 검증방법 표상 $\rightarrow$ 경험검증방법 차용' 등의 하위 과정을 포함한다. 그리고 가설 평가는 결과 수집 과정과 가설 평가 및 결론 진술 과정을 포함한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제23권2호
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• pp.200-213
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• 2003

가설의 생성과정과 검증과정에 대한 연구는 가설의 생성과정, 가설을 검증하기 위한 실험설계과정, 실제 실험수행과정, 실험결과에 따른 가설의 평가과정 등으로 세분화할 수 있다. 본 연구는 이러한 연구들 중에서 가설을 검증하기 위한 실험설계과정에 대한 연구이다. 이를 위해, 본 연구에서는 제안된 가설을 검증하기 위해 학생들이 제안한 실험설계 내용을 분석하였다. 분석 결과, (1) 실험설계를 위해서 실험방법, 실험결과의 예측, 예측된 결과에 의한 가설평가의 3요소가 필요함을 알 수 있었다. (2) 학생들은 옳다고 생각하는 가설과 틀리다고 생각하는 가설에 대해서 모두 검증하려는 경향을 보였다. (3) 간혹, 옳다고 생각되는 가설에 대해서는 실험적 검증이 아닌 이론적 검증을 하려는 경우도 관촬되었다. (4) 학생들이 제안한 실험설계의 유형은 직접실험과 비교실험으로 나눌 수 있었고, 비교실험은 긍정비교실험과 부정비교 실험으로 나눌 수 있었다. (5) 학생들은 옳다고 생각하는 가설에 대해서는 긍정비교실험설계를, 틀리다고 생각하는 가설에 대해서는 부정비교실험설계를 선호하는 것으로 나타났다. (6) 학생들은 옳다고 생각하는 가설에 대해서는 실험설계를 하면서 가설을 지지하는 결과만을 예측하였고, 틀리다고 생각하는 가설에 대해서는 실험설계를 하면서 가설을 반증하는 결과만을 예측하였다. (7) 이러한 편향된 예측과 반대되는 예측을 하도록 강요하여도 이를 거부하는 경우가 많았다. 따라서, 자신의 예측과 반대되는 결과에 대한 거부반응은 실험결과의 해석에서 뿐 아니라 실험설계 단계부터 있을 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.267-270
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• 2016

차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 논리연구
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• 제23권2호
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• pp.71-115
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• 2020

어느 가설에 대해 동일한 증거라 할지라도 그 증거가 어떤 방식으로 얻어진 것인가에 따라 분명 해당 가설에 대한 지지의 정도가 다른 것으로 보인다. 이러한 점에서 증거를 얻는 절차에 관한 메이요의 '엄격한 시험' 개념과 그에 대한 기법의 개발은 주목할 만하다. 그럼에도 불구하고 그에 대한 비판들이 여러 측면에서 제기되었는데, 여기서는 그 가운데 특별히 정동욱 (2018)과 Iseda (1999)에서 제기된 비판에 초점을 맞춰, 메이요를 대신해 그에 답해 보기로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 특히 '증거-가설의 메커니즘'이라는 새로운 개념이 제안된다. 이 과정에서 또한 메이요 자신의 잘못에 대해서도 지적하게 될 것이다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.383-386
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• 2008

본 논문에서는 성공적인 롱테일을 위한 가설을 생성하고 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해서 롱테일 9가지 법칙을 중심으로 성공과 실패 사례들을 분석하여 롱테일의 성공에 영향을 미치는 변수를 도출하고 이를 귀납 학습을 통해 가설을 생성한 후에 그 의미를 해석하여 롱테일 전략을 구사하고자 하는 기업과 실무 담당자 및 관련분야의 연구자에게 시사점을 주고자 한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.