• 제목/요약/키워드: 증거 추론

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초등 예비교사가 모의수업 시연에서 구성한 과학적 추론의 인식론적 의미 - 증거-설명 연속선의 관점 - (Epistemological Implications of Scientific Reasoning Designed by Preservice Elementary Teachers during Their Simulation Teaching: Evidence-Explanation Continuum Perspective)

  • 맹승호
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제42권1호
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    • pp.109-126
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    • 2023
  • 이 연구는 초등 예비교사가 모의수업 시연에서 구성한 과학적 추론을 증거-설명의 연속선 관점에서 해석하여 그들의 과학적 추론이 갖는 인식론적 의미를 조사하였다. 연구를 위해 계절 변화에 관한 모의 수업을 시연한 예비교사 2명, 고기압과 저기압 및 바람에 관한 모의수업을 시연한 예비교사 2명이 연구 참여자로 선정되었다. 예비교사의 교수발화 중에서 귀납적, 연역적(가설-연역적) 추론, 또는 귀추적 추론의 사례가 드러난 에피소드에서 각 추론이 증거-설명의 연속선의 단계에서 어떤 역할을 하는지 비교하여 예비교사의 과학적 추론이 가진 인식론적 의미를 분석하였다. 계절 변화의 원인에 관한 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 학생들이 수집한 데이터를 비교하여 증거를 인식하였고, 증거와 가설을 비교하여 가설을 검증하는 가설-연역적 추론을 활용하여 설명을 구성하였다. 고기압과 저기압 및 바람의 방향을 주제로 모의수업을 시연했던 두 예비교사는 모둠별 데이터를 종합하여 증거로 인식하는 귀납적 추론과 선형적 논리 구조를 가진 연역적 추론을 설명구성 전략으로 선택하여 최종 설명을 제시하였다. 연구에 참여한 예비교사들은 유사한 주제의 모의수업 시연에서 대체로 비슷한 흐름의 과학적 추론을 활용하여 과학지식을 구성하였으나, 증거-설명의 연속선에서 데이터, 증거, 모델, 설명으로 전개되는 인식론적 의미 측면에서 조금씩 다른 양상을 보였다. 또한, 일부 사례를 제외하면, 공통적으로 증거에서 모델을 탐색하는 과학적 추론은 부족하였으며, 가설이나 설명모델을 추리하기 위한 귀추적 추론이 부재하였다. 이 연구에서 분석틀로 적용했던 증거-설명의 연속선 접근은 과학적 추론의 인식론적 의미를 파악할 수 있게 하며 대안적인 과학적 추론 함양 지도 방법으로 사용될 수 있음을 논의하였다.

행성 궤도의 모양에 관한 중학교 영재 학생들의 증거 기반 추론 (Middle School Gifted Students' Evidence-Based Reasoning about the Shape of a Planet's Orbit)

  • 오필석
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.118-131
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 중학교 영재 학생들이 수행한 증거 기반 추론의 특징을 조사하는 것이었다. 연구를 위한 자료는 수도권에 위치한 한 대학교의 영재 교육원에서 중학교 영재 학생들이 비대면 방식으로 진행한 탐구 과제를 통해 수집되었다. 학생들에게 수성의 최대 이각을 관측한 자료를 제공하고 이 자료를 이용하여 수성의 공전 궤도를 작도하게 하였다. 또, 작도 전에 수성의 궤도에 대한 자신의 가설을 진술하게 하였으며 작도 결과를 증거로 삼아 수성 궤도의 모양을 추론하게 하였다. 학생들이 제출한 보고서의 내용을 분석하여 수성의 공전 궤도 모양에 관한 판단 유형을 5가지로 분류하고 가설 및 증거에 관한 추론 유형을 4가지로 분류한 후, 판단 유형에 따른 증거 기반 추론의 특징을 정리하였다. 분석 결과를 토대로, 증거 기반 추론에서는 증거에 대한 적절한 해석이 중요하고, 이론과 증거의 조화가 핵심적인 역할을 하며, 복수의 가설을 상정하는 것이 유리할 수 있음을 논의하였고, 지구과학 교육을 위한 시사점을 제안하였다.

담합의 존재에 관한 경제적 증거 : 반독점법과 과점이론의 조화(1)

  • Werden Gregory J.
    • 월간경쟁저널
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    • 113호
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    • pp.15-31
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    • 2005
  • 최근 미국의 법원은 담합을 입증하려는 시도를 주로 경제적 증거에 입각하여 분석하는 추세를 보여 왔다. 하지만 담합의 존재를 입증하는데 있어서 경제분석의 역할에도 많은 이견이 날카롭게 표출되었다. 담합의 존재에 관한 경제적 증거를 분석하는 데에 있어 유일한 합리적 근거는 최신과점이론(Modern oligopoly theory)이다. 그런데 증인으로 나선 많은 경제학자들과 법원이 최신과점이론에 자신들의 분석을 뚜렷이 기초하지 않았기 때문에, 판례법의 현 상태가 불만족스럽다고 주장하는 것이 본 논문의 핵심적 내용이다. 셔먼법 제1조는 ''계약, 결합, 공모(contract, combination, or conspiracy)에 의해 초래되는 거래(즉 경쟁)의 불합리한 제한을 규제''하는데, 이러한 계약 결합, 공모의''용어들은 합의라는 하나의 개념으로 통합하여 이해''할 수 있다. 제 1조는 다수의 당사자가 ''단일한 목적, 공통된 의도와 의견의 일치, 혹은 의사의 합치(Meeting of minds)'', 즉 ''공통된 계획에 대한 의식적 참가(consious commitment to a common scheme)''를 합의한 모든 협약을 규제한다. 셔먼법 제 1조 위반을 입증하기 위해서는 일치된 행동이 합의 하에서 일어났음을 입증해야 한다. 미국 법원은 합의를 추론할 수 있는 증거력 있는 정황증거(admissible circumstantial evidence)의 원칙을 확립하였다. 독점가격에 가까운 수준의 과점가격 설정은 ''조정되었다(coordinated)''라고 칭해지는데, 이는 ''구두 합의''와 ''암묵적 합의''의 두 가지 형태로 나뉜다. 한편, 일회게임 과점 모형과 반복게임 모형은 과점이론의 핵심을 이룬다. 과점에 대한 Chamberlin의 견해는 본래 게임과 Stigler의 모형은 그와 같은 생각의 오류를 가르쳤다. 그러나 판례법은, Petroleum products antitrust litigation사건과 reserve supply사건에서 볼 수 있듯이 종종 그러한 교훈을 망각했다. 최신과정이론과 판례를 종합해 보면, 합의의 존재에 관해 경제학자가 이끌어내는 추론과 법원이 이끌어내는 추론을 포괄하는 다음의 네 가지 일반적 원칙이 도출된다. 1. 합의가 추론되기 위해서는 상호의존성을 넘는 무언가가 먼저 제시되어야 한다. 2. 합의의 존재는 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하는 행동으로부터는 추론될 수 없다. 3. 합의의 존재는, 비록 무한반복 과점게임에서의 비협조적 내쉬균형(혹은 Chamberlin-Fellner식의 과점)과 일치하더라도, 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하지 않는 행동으로부터 추론될 수 있다. 4. 증거는 구두합의의 존재를 뒷받침해야만 한다. 이러한 원칙에서 얻을 수 있는 가장 중요한 교훈은, 합의가 존재하지 않을 경우 과점상황으로부터는 독점가격이 예상될 수 없다는 사실을 법원이 인식하는 것만으로도 합의의 추론에서 범하기 쉬운 가장 큰 오류를 회피할 수 있다는 것이다.

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장면 인식 성능 향상을 위한 베이지안 확률 및 증거의 결합 (Bayesian Probability and Evidence Combination For Improving Scene Recognition Performance)

  • 황금성;박한샘;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.634-636
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    • 2005
  • 지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

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지구과학 문제 해결을 위한 귀추적 추론에서 결정적 증거와 결정적 자원 모델의 역할과 중요성 (The Roles and Importance of Critical Evidence (CE) and Critical Resource Models (CRMs) in Abductive Reasoning for Earth Scientific Problem Solving)

  • 오필석
    • 과학교육연구지
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    • 제41권3호
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    • pp.426-446
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 암석에 관한 문제를 해결하는 대학생들의 사고 과정을 분석하여 지구과학의 귀추적 추론에서 결정적 증거(CE)와 결정적 자원 모델(CRM)의 역할과 중요성을 살펴보는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학 심화 전공 과목을 수강하는 20명의 4학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들에게 많은 구멍이 발달한 퇴적암의 지질학적 과정을 귀추적으로 추론하여 모델로 나타내게 하고, 그 과정을 모델링 중심의 귀추적 추론에 관한 도식에 따라 분석하였다. 그 결과, 문제를 성공적으로 해결한 학생들의 추론은 다양한 알갱이와 많은 구멍을 CE로 삼아 퇴적암의 생성 과정과 풍화 작용을 CRM으로 각각 활성화하고 이들을 결합하여 과학적으로 타당한 설명 모델(SSEM)을 구성하는 특징이 있었다. 반면 문제 암석에 관하여 SSEM을 제안하지 못한 추론에서는 학생들이 많은 구멍이라는 증거로부터 화성암(현무암)의 생성 과정을, 다양한 알갱이라는 증거로부터 퇴적 작용을 자원 모델(RM)로 활성화하고, 이들로부터 자신들의 설명 모델(EM)을 구성하였다. 학생들이 SSEM을 구성하여 암석에 관한 지구과학 문제를 수월하게 해결하기 위해서는 문제 상황에 맞는 CE가 무엇인지 알고, 암석의 특징에 관하여 통합적 또는 시스템적으로 접근하며, 복수의 RM을 활용하고, 증거에 비추어 RM이나 EM을 평가할 필요가 있음을 제안하였다.

휴대폰에서의 경량 상황추론을 위한 모듈형 베이지안 네트워크의 선택적 추론 (Selective Inference in Modular Bayesian Networks for Lightweight Context Inference in Cell Phones)

  • 이승현;임성수;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권10호
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    • pp.736-744
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    • 2010
  • 모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

Mixture에서 봉우리 면적을 활용한 유전자 증거의 해석 (Interpreting Mixtures Using Allele Peak Areas)

  • 홍유림;이효정;이재원
    • 응용통계연구
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    • 제23권1호
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    • pp.113-121
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    • 2010
  • 형사사건에서 STR(short tandem repeat)을 이용한 개인 식별은 범죄현장에서 발견된 유전자 증거와 용의자의 유전자 검사 결과를 이용하여 평가하게 된다. 특히 범죄현장에서 발견된 유전자 증거 표본에 기여자가 두 명 이상인 경우를 Mixture라고 하며, 이는 강간 등과 같은 사건에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 상황에서 법의학적 추론을 위해 유전자 증거 표본을 해석하고자 하는 연구들이 계속되어 왔으며, 최근에는 Mixture에서 발생한 대립유전자의 봉우리 면적을 활용하여 유전자 증거를 해석하기 위한 노력들이 계속되고 있다. 따라서 본 연구에서는 봉우리 변적을 이용하여 유전자 증거 표본을 해석하기 위한 연구 방법들에 대해 살펴볼 것이며, 또한 유전자 증거 표본에 기여한 사람의 수가 세 명 이상안 표본으로 확장시킨 연구를 실시해 볼 것이다. 마지막으로 사례틀 통해 유전자 증거를 해석하는 방법을 살펴보고자 한다.

불확실한 장면의 효과적인 인식을 위한 베이지안 네트워크의 온톨로지 기반 제한 학습방법 (A Constrained Learning Method based on Ontology of Bayesian Networks for Effective Recognition of Uncertain Scenes)

  • 황금성;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권6호
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    • pp.549-561
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    • 2007
  • 영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.

과학 수업 비디오에 기초한 반성 활동을 통한 초등 예비교사의 전문적 시각의 변화 (Change of Pre-Service Elementary Teachers' Professional Visions through Video-Based Reflection on Science Classroom)

  • 윤혜경;송영진
    • 한국과학교육학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.553-564
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    • 2017
  • 이 연구에서는 초등 예비교사 8명을 대상으로 과학 수업 비디오에 기초한 개인적, 협동적 반성 활동이 예비교사의 전문적 시각을 어떻게 변화시키는지 그 과정을 탐색하였다. 본 연구의 데이터로는 예비교사와의 개별 면담 녹음 자료, 예비교사의 과학 수업 지도안, 과학수업 비디오, 연구자가 수업 참관 시 작성한 현장 노트, 연구 일지, 예비교사가 작성한 이벤트 맵 등이 활용되었다. 예비교사의 전문적 시각은 '선택적 주목'과 '교육적 추론'의 두 가지 범주로 분석하였다. 선택적 주목은 1) 수업 운영과 통제, 2) 교사의 지도, 3) 학생의 사고와 학습 4) 내용 지식 5) 평가의 다섯 측면으로 구분하였고 교육적 추론수준은 증거의 수, 증거의 영역, 유형에 따라 6 수준으로 구분하였다. 연구 결과 수업 비디오에 기초한 개인적 반성은 '수업 운영과 통제'에 대한 주목을 줄이고 '교사의 지도'에 대해 좀 더 주목하도록 하는 효과가 있었다. '학생의 사고나 학습'에 대한 주목을 증진시키기 위해서는 수업 비디오에 대한 개인적 반성 활동만으로는 그 효과가 충분하지 않고 협동적 반성 활동이 필요한 것으로 나타났다. 교육적 추론수준은 개인적 반성과 협동적 반성을 거치며 점진적으로 증가하였다. 학생의 사고나 학습에 대한 주장에서 하나의 증거보다는 여러 증거를 사용하게 되었고 증거의 영역과 유형도 좀 더 다양해졌다. 그러나 증거 형태는 직접적인 관찰에 의한 것이 대부분이었고, 교육이론에 기초한 증거는 거의 나타나지 않았다. 교사교육 과정에서 수업 비디오의 활용에 대한 시사점을 논의하였다.

다중센서 데이터 융합에서 이벤트 발생 빈도기반 가중치 부여 (Multi-sensor Data Fusion Using Weighting Method based on Event Frequency)

  • 서동혁;유창근
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.581-587
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    • 2011
  • 무선센서네트워크는 높은 수준의 상황정보를 추론할 수 있기 위해 이질적인 다중센서로 이루어질 필요가 있다. 다중센서에 의해 수집된 데이터를 상황 정보추론에 활용할 때 다중센서 데이터 융합이 필요하다. 본 논문에서는 Dempster-Shafer의 증거이론에 입각하여 무선센서네트워크에서의 데이터 융합할 때 센서별 가중치를 부여하는 방안을 제안하였다. 센서별 이벤트 발생빈도수를 기준으로 하였는데, 센서별 이벤트 발생 빈도수는 해당 센서가 입수한 상황데이터의 가중치를 계산하는데 반영해야 할 요소이다. 센서별 이벤트 발생빈도에 기초하여 가중치를 계산하였으며 이 가중치를 부여하여 다중센서 데이터 융합하였을 때 신뢰도가 더욱 뚜렷한 격차를 보이게 함으로써 상황정보를 추론함에 있어서 용이할 수 있었다.