이 논문은 최근 자연과학 분야에서는 물론이요 사회과학과 더불어 인문예술 영역에 이르는 방대한 학문 영역에서 영향력을 행사하고 있는 복잡계 패러다임의 특성과 전망을 고찰하고자 한 것이다. 흔히 '전체론적 세계관'이라든가 '심층생태학적 관점' 등으로 대변되는 복잡성 패러다임은 개방체계적 사고의 연장선상에 위치한 것으로서, 일차적으로는 개방성, 성장성, 가형성, 否(부)의 엔트로피, 적극적 환류, 자기규제성, 자기목적성, 등종착성과 같은 개방체계적 속성을 함유한다. 그러나 지난 20여 년간 학제적 경계를 초월해 활발히 진전된 복잡계론은 종전의 개방체계론적 논의 수준을 넘어서는 새로운 착상이나 증거를 지속적으로 축적해 온 바, 여기서는 (1) 복잡계 이론이 형성되고 발전되어온 전개과정을 간략히 개관하고, (2) 비평형성, 비선형성, 소산구조 자기조직성, 프랙탈 기하학, 자동생산성 및 공진화와 같은 복잡계의 주요 특성들을 논의하며, (3) 니클라스 루만의 체계이론을 사례로 복잡계 패러다임의 사회과학적 적용을 검토한 후, (4) 복잡계 패러다임의 함의와 전망을 진단해 보고자 한다.
이 연구의 목적은 자유탐구 활동에서 나타난 중학교 2학년 과학 영재 학생들의 과학적 추론 능력을 알아보는 것이다. 과학영재들이 과학자가 지식을 얻는 과정과 유사한 자유탐구 활동을 실시할 때 어떠한 과학적 추론과정을 거쳐 탐구하고 있으며 과학적 추론 능력이 어느 정도인지를 확인하고 분석하는 것은, 학생 지도에 있어서 교육적 시사점을 줄 수 있다. 이를 위하여 정선희 등(2011)이 번역한 Dolan과 Grady(2010)의 CSRI Matrix를 이용하여 추론 복잡성을 분석하였으며, 추론 복잡성이 높을수록 과학자가 지식을 얻는 과학적 추론 과정과 비슷하다. 연구 결과, 자유탐구의 과정별로 추론 복잡성 단계는 다양하게 분포하였다. 특히 의문 생성 과정과 연구 의문과 자료 연결 과정은 5개 팀이 모두 비교적 높은 추론 복잡성 단계를 나타낸 반면, 예비가설 생성과정 변인 선택 실험의 한계나 결점 고려 등은 비교적 낮은 단계를 나타내었다. 그리고 의사소통 및 연구 결과 방어는 가장 다양한 추론 복잡성 단계 분포를 나타내었다.
인류의 역사가 시작된 이후, 인간의 창조는 자연의 모방이라는 큰 울타리 안에서 이루어져 왔다. 신의 작품이 위대한 자연이라면, 인간의 작품은 극히 단순한 그것의 모방에 불과한 것인데, 인간은 인간의 제한된 두뇌 활동으로 이해하기가 불가능한 복잡한 자연을 인식하기 위하여 단순화(simplification)라는 방법을 사용하여 왔다. 이 과정에서 기하학(geometry)은 극도로 발전하게 되며, 인간의 자연 인식을 위한 보편적인 수단으로 자리잡게 된다. 중요한 사실은 기하학이 수단으로서 뿐만 아니라 인간에 의한 창조의 목표로서 위치하게 되었다는 사실이다. 즉 기하학은 자연의 모방이전에 이미 인간의 상상력을 지배해왔고, 그것은 가장 보편적인 창조원리가 되어왔다는 점이다. 그러나 최근의 과학과 기술의 발전, 특히 컴퓨터 기술의 발전으로 그 복잡한 자연은 단순화의 과정을 거치지 않은 복잡한(complex) 상태로 인간에게 이해되어지기 시작했다. 그중 하나가 19세기에 시작된 복잡성(chaos)이론인데 실내공간의 디자인에 있어서도 이러한 자연의 복잡성(complexity)이 새로운 창조 원리로서 자리잡게 되었다. 대표적인 실내 공간 다지이너로서 Nigel Coats를 꼽을 수 가 있는데 그의 무정부적인 (anarchism) 디자인 성향은 자연에서 발견될 수 있는 특징중의 하나라고 할 수 있다. 그가 추구한 복잡성(complexity)은 일본의 동경과 같은 고 밀도(high density)의 적극적 소비 도시(active consuming city)에서 발견되는 지극히 인간적인 도시생활을 만들기 위한 software의 제작이며, 이는 자연이라는 신의 창조물에 근접한 모방이 된다. 본 연구는 Nigel Coats의 작품에서 발견될 수 있는 이러한 무정부주의적 성향이 어떻게 자연의 본질적인 복잡한 (complex) 모습과 관련이 되는가를 통하여 현대 실내디자인의 새로운 방향이 이 시대의 과학적 발견에 따른 복잡성(complexity)과 유관함을 보여준다.
이 연구에서는 예비과학교사들이 지속가능한 행복 개념과 복잡성 이론을 구성하고 있는 주요 요소들을 초점으로 하여 과학교육과 지속가능발전교육을 통합한 수업자료와 수업시연을 분석하고, 이러한 교육실행에 참여하기 전과 후의 인식 변화를 다각도로 분석하였다. 이를 바탕으로 예비과학교사들이 지속가능발전 교육의 다차원적인 교사전문성을 키우기 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 주요 연구결과를 보면, 먼저 예비과학교사들이 설계한 수업자료와 수업시연에 대한 동료평가 결과, 지속가능한 행복 접목에 대한 평균이 복잡성 이론 요소들보다 상대적으로 높게 나타났다. 다음으로, 지속가능한 행복과 복잡성 이론의 요소들은 전반적으로 지속가능발전교육의 요소들과 긍정적인 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 또한 예비과학교사들은 연구에 참여한 이후, 개인과 사회의 행동 양식을 배우고 실천하는 것을 지속가능발전교육의 의미로 중요하게 생각하게 된 것으로 나타났다. 그리고 과학교육과 지속가능발전교육을 접목할 필요성에 대해, 예비과학교사들은 지속가능한 삶의 방식을 이해하기 위한 지속가능한 행복 개념을 과학교육에서도 다룰 필요가 있다고 생각하였다. 한편, 지속가능한 행복과 복잡성 이론의 요소들은 전반적으로 지속가능발전교육과 긍정적인 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 그리고 예비과학교사들이 과학수업에서 지속가능발전교육을 접목하는데 있어서의 자신감은 연구에 참여하기 전보다 참여 이후에 통계적으로 유의미하게 높아진 것으로 나타났다. 또한 예비과학교사들이 기존에 가졌던 과학교사에 대한 지향점으로 학생들과의 소통과 행복한 삶을 함께 생각해볼 수 있는 교사의 역할을 좀 더 생각하게 된 것으로 분석되었다. 전체적으로 예비과학교사들은 지속가능한 행복 개념과 복잡성 이론의 요소를 접목한 과학교육과 지속가능발전교육의 통합이라는 새로운 교수학습 전략의 관점을 실제 수업시연에 적용해봄으로써, 좀 더 다차원적인 과학교사 전문성을 갖추게 된 것으로 생각된다.
AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.
이 조사는 지상에 존재하는 지하수의 잠재오염원(저장탱크)으로부터 오염물질 누출 시, 이를 조기 진단하기 위한 지하수 오염관측망의 설계 인자로서 부지 규모 지하수환경의 시공간적 변동성을 파악하고자 시행되었다. 부지 내 위치한 저장탱크 주변에 22~25 m 심도로 3개의 관측공을 설치하고, 이들로부터 약 22개월 동안 2분 간격으로 지하수위와 수온 변화를 관측하였으며, 이 자료는 주변 기상관측소의 강수 및 기온 자료와 비교 분석되었다. 조사기간 동안 지하수위의 연 변화와 강수 현상에 대한 반응, 지하수온의 변동과 기온에 대한 지연시간 등은 비교적 작은 규모의 부지에서도 지하수 흐름과 유동 경로의 복잡성을 지시한다. 따라서 오염누출 감시를 위한 지하수 관측망은 상세한 부지특성화 조사 결과에 근거하여 부지 지하수환경의 복잡성을 충분히 고려하여 설계되어야 한다.
개념적 수문 모형은 탱크의 개수, 탱크 간 관계구조, 그리고 저류량과 유출량 간 선형/비선형 관계 정의 방식 등에 따라 다양한 형태로 개발되어왔으며, 각 모형마다 매개변수 수 및 입력 자료가 상이하다. 모형의 매개변수가 많아지면 결과가 좋게 나타날 수 있으나, 늘어난 매개변수에 대해 물리적 의미를 부여하고 해석하기가 쉽지 않다. 단순한 모형은 보정이 용이하고 그 특성상 실무에서 널리 이용되고 있으나, 물순환 구조가 복잡한 유역에 대해서는 적용성이 떨어질 수 있다. 하지만 매개변수의 수가 많은 모형이 적은 모형에 비해 항상 결과가 좋은 것은 아니다. 복잡한 모형은 부족한 안정성에 의해 보정 기간에서는 결과가 좋았으나, 검정 기간 대해 결과가 안 좋을 수도 있으며 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 주로 이용되는 개념적 모형을 대상으로 모형의 복잡성과의 정확도의 관계를 비교 평가하고자 한다. 대상 모형으로는 수정 3단 Tank 모형, Im's Tank 모형, Two-Parametric Hyperbolic Model (TPHM), 그리고 Daily Watershed Streamflow Model (DAWAST)을 선정하였고, 대상유역으로는 이동저수지 상류에 위치한 2개 유역을 선정하였다. 모형 간 비교를 위한 정량적 통계적 지표로 $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), 그리고 percent bias (PBIAS)를 이용하였다. 본 연구 결과는 개념적 수문 모형에 대한 이해를 증진하고, 장기유출 해석을 위한 수문 모형의 선택 시 모형의 복잡도 및 정확도의 관점에서 도움을 줄 수 있는 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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