확률적 인과론은 확률관계를 통해 인과 관계를 밝히려는 이론이다. 그런데 만약 단지 C가 E의 발생 확률을 높인다는 사실을 밝히는 것으로 그치지 않고 더하여 C가 E를 발생시키는데 얼마나 기여하는지 그 기여도도 밝힐 수 있다면 우리는 원인과 결과의 관계에 대하여 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있게 될 것이다. 이 글에서 나는 빼기의 개념에 기반한 멜러나 엘스의 정량적 확률적 인과론들을 살펴본 후 그 이론들이 인과적 효과도나 인과적 연관도를 밝히는데 부적절한 이론들임을 보인다. 그 후 나는 인과적 효과도클 측정하는데 보다 적절한 공식을 제시하며 이 공식에 기반하여 인과적 연관도 또는 인과적 기여도의 공식도 제시한다.
본 논문은 확률의 객관적 해석과 주관적 해석이 가지는 문제점을 진단함으로써 이들을 극복할 수 있는 구성주의 확률해석을 제안한다. 이 확률해석에 의하면 확률의 수학적 구조는 경험적 자료들 사이에 연관성을 부여하는 구성적 이론적 가설을 제공하는 것으로 이해할 수 있다. 구성주의 확률해석을 위한 사례로 우주의 시간적 비대칭성에서의 확률구조를 분석했다. 본 사례의 확률을 구성적으로 해석할 경우 객관적 그리고 주관적으로 확률을 해석하는 문제들을 제거할 수 있다. 또한 구성적 확률해석은 고전적 확률해석이 그 문제점에도 불구하고 왜 표면적으로 신빙성 있는지에 대한 설명도 제공한다.
본 연구의 목적은 과학 수업 시간에 비례, 보존, 변인 통제, 확률, 상관, 조합 논리 활동을 강화한 탐구 교수 전략을 개발하고 이를 적용함으로써 그 효과를 검증하는 것이다. 이를 위해서 논리적 사고력 강화 모형인 MCP(M: 동기 유발단계, C: 갈등 유발 단계, P: 문제 해결 단계)모형을 개발하였으며 이를 탐구 과정에 적용하여 논리적 사고력을 강화한 탐구 교수 모형을 개발하였다. 이 후 중학교 1학년 과학 교과서 내용에 있는 논리 사고 요소를 추출한 후에 이 논리 사고 요소들을 MCP 모형으로 변형하여 중학교 1학년용 탐구 과학 교수 전략들을 개발하였다. 대부분 구체적 조작 수준이거나 과도기 수준인 중학교 1학년 학생들을 대상으로 개발한 교수 전략을 2011년 5월부터 12월까지 60차시 동안 실시한 후 이 교수 전략이 논리적 사고력에 미치는 효과를 알아보았다. 그 결과 논리적 사고력은 유의미하게 향상되는 것으로 나타났다(p<.05). 특히 보존 논리, 변인 통제 논리, 조합 논리가 유의미하게 신장된 것으로 나타난 반면 비례 논리, 확률 논리, 상관 논리는 유의미한 향상이 없었다(p<.05). 이러한 교수 전략에 따른 논리적 사고력은 학생들의 인지 수준의 영향을 받고 있지 않은 것으로 나타났다(p<.05).
이 논문은 확률의 해석에 대한 고전적 해석인 주관적 해석과 객관적 해석의 문제점을 진단함으로써 이를 극복할 수 있는 새로운 확률해석의 가능성을 제공한다. 직관적으로는 그럴듯한 객관적 확률해석은 확률개념에 의존하지 않는 정의를 제공할 수 없다는 점에서 그 정당성을 의심받아 왔다. 주관적 확률해석의 경우에는 주어진 사건군에 대한 무지에서 우리가 어떻게 확률이라는 일정한 정보를 뽑아낼 수 있는지에 대한 문제에 대해 명확한 답을 제공하지 못하고 있는 상황이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 확률을 주어진 사건군의 특정 측면에 대한 일반화를 제공하는 이론적인 구조로 이해할 것을 제안한다.
본 논문에서는 램프가 설치되어 있는 도로환경에 맞는 효율적인 유고검지를 위하여 퍼지논리 및 교통패턴을 함께 사용하여 유고검지 모형을 구현하였다. 모형에 사용된 교통 데이터는 서울시 내부 순환도로에 있는 루프 검지기에서 3개월 동안 5분 간격으로 수집된 교통량, 점유율, 속도 데이터이다. 본 논문에서는 단일지점 검지기 도로 환경에 맞게 변수들을 퍼지화 시켰으며 추론방법은 MIN-MAX 중심법을 사용하고 비퍼지화 방법은 무게 중심법을 사용하였다. 그리고 요일 및 링크별로 서로 다른 교통 흐름이 형성됨을 감안하여 교통패턴을 구축하였다. 최종적으로 퍼지논리의 유고확률과 교통패턴의 교통패턴 차이 값을 이용하여 유고를 판단하는 유고확률 임계치를 도출하였다. 본 논문에서 제안한 모형의 우수성을 입증하기 위해 APID 알고리즘과 교통패턴을 이용하지 않은 퍼지논리와 비교 검증 하였다. 검지율 및 오검지율 테스트를 수행한 결과 APID 알고리즘의 경우 제대로 유고를 검지하지 못하였으며 퍼지논리만을 이용한 알고리즘의 경우 상당히 높은 오검지율을 도출하였다. 이에 반해 교통패턴 및 퍼지논리를 이용한 본 모형의 경우 퍼지논리만을 사용한 모형에 비해 유고검지율은 5% 낮아졌으나 반면에 오검지율은 18% 낮아지는 향상된 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
직설법적 조건문의 이론이 해결해야 할 문제 중 하나는 각자 옳을 것 같지만 모두 참일 수 없는 직설법적 조건문에 관한 세 원리들이 있다는 것이다. 먼저 직설법적 조건문을 진리 함수적으로 분석하는 것은 '주관적 확률'을 고려할 때 이 문제를 해결할 수 없다고 논증할 것이다. 필자는 여기서 직설법적 조건문에 관한 성향적 분석을 제시하고 이 이론이 세 원리들의 문제를 해결한다고 주장한다. 그리고 잘 알려져 있는 직설법적 조건문의 수용 조건 혹은 주장가능성 조건을 제시하는 아담스 논제는 조건부 확률이 두 절대적 확률의 비로 정의된 다면 옳지 않을 것이라고 주장한다. 조건부 확률을 성향적으로 정의할 경우에만 아담스 논제는 옳을 수 있다. 마지막으로 아담스 논제의 주장가능성 조건을 진리 조건으로 제시하는 이론도 논박될 것이다.
생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.
본 논문은 의미 중의성 해소에 대한 화자의 직관의 계산 모형에 대한 연구로 Harris (1964)의 '분포가설'에 근거하여 핵심어와 공기하는 어휘들에 대한 분포적 정규성을 포착하는 언어 직관의 계산 모형을 제안한다. 이를 위해 분포적 정규성에 대한 화자의 처리 계산 모형을 파악하기 위하여 심리언어학적 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 계산 모형으로는 논리 모형, 확률 모형, 그리고 확률 추론 모형의 세가지 모형이 설정되었다. 실험은 두 가지로 구성되었다. 첫 번째는 100만 어절 코퍼스에서 추출된 문장을 화자 직관으로 의미를 식별하는 실험이었다. 이 실험에서는 응답간 일치도가 98%로 나왔다. 두 번째 실험은, 제한된 환경에서 실험자의 반응을 관찰하기 위한 것으로, 분열문이라는 환경을 통해 핵심어와 공기어사이의 의미 관계를 살펴보았다. 또한 100만 어절 코퍼스에서 관찰된 수치와 실험에서 관찰된 관찰치사이의 상관성을 피어슨의 상관계수로 측정하였다. 그러한 측정 결과 실제 코퍼스에서 관찰되는 현상은 논리모형과 상관성이 있었고, 제한된 환경에서 실시한 결과는 확률 모형과 상관성이 있었다. 이 실험결과는 논리 모형이 우선적으로 의미 분류에 관여하나, 만약 논리 모형이 적용되지 않을 경우 확률 모형이 관여함을 보여 준다. 아울러 의미 결정 모형의 관점에서는 논리 모형이 정확하게 직관모형을 예측할 수 있었고, 확률추론 모형도 직관모형을 근사치에 가깝게 예측할 수 있었다.
최근 김한승 교수는 그의 논문 "확률과 시간에 관한 두 가지 퍼즐"(2014)에서 수리기사의 역설을 소개하고 이에 대한 흥미로운 논의를 내놓았다. 김한승(2014)에 따르면, 수리기사 역설에서 '오전'이 참일 확률과 '오후'가 참일 확률은 동일하지만 후회라는 감정의 본성상 '오후'를 선택하는 것이 합리적이다. 본 논문에서 필자는 김한승 교수가 수리기사 역설을 이해, 진단하는 방식에 대해 문제 제기를 하고(1, 2절), 그 역설의 한 가지 가능한 해결 방향에 대해 간략히 논의한다(3절). 필자가 보기에 후회의 감정은 수리기사 역설을 일으키는 중요한 원천이 아니며, 오히려 문제의 상황이 정말로 역설적인 이유는 후회의 부정적인 효용을 고려하지 않는다 하더라도 여전히 퍼즐이 발생하기 때문이다.
베이즈주의는 믿음의 정도라는 확률의 의미해석과 수학적 확률론에 의한 계산체계를 기초로 하여 가설과 증거간의 입증(confirmation) 관계를 명료하게 분석한다. 베이즈주의는 증거 E가 가설 H를 입증한다는 것을 PR(HIE&K)-PR(HIK)>0으로 정의한다. 그러나 이러한 분석이 과연 과학자들의 입증개념을 올바로 반영하고 있는가 하는 비판이 오래된 증거(old evidence)의 문제로부터 제기되었다 오래된 증거는 이미 알려진 정보이기 때문에 완전한 확률 값 1을 부여받는다. 이 때 오래된 증거가 가설을 입증할 수 있는가 하는 질문은 베이즈주의자와 실제 과학자 사이에 서로 다른 답변을 도출한다. 먼저 베이즈주의에 따르면 오래된 증거가 가설을 입증할 수 없다. 그것은 PR(EIK)=1일 때 PR(HIK)=PR(HIE&K)의 결과가 도출되기 때문이다. 하지만 과학사의 여러 예들로부터 제시되는 실제 과학자들의 입증개념에 따르면 오래된 증거가 가설을 입증하고 있다. 필자는 이와 같은 입증개념의 이질성 문제가 다만 어떤 증거가 입증 가능한 것인지를 구분해야 하는 질적인(qualitative) 문제일 뿐만 아니라 증거가 가설을 어느 정도 입증하는지 하는 입증도를 정확하게 측정해야 하는 양적인(quantitative) 문제라는 점을 밝힌다. 특히 필자는 양적인 문제를 해결하면 질적인 문제가 자연히 해결된다는 점을 밝히고, 반 프라센이나 가버가 제안한 전략이 모두 질적인 문제만을 다루기 때문에 부분적인 해결책에 지나지 않는다는 점을 밝힘으로써 오래된 증거의 문제의 본질은 양적인 문제에 있다는 점을 주장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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