조건문의 확률은 조건부 확률과 같을 수 없음을 보이는 루이스의 '사소함 결과'(the triviality results)는 널리 알려져 있다. 하지만 이 증명의 정확한 구조와 그 의미를 파악하기란 그다지 쉽지 않다. 이 논문에서는 먼저 루이스 증명의 한 형태가 제시되고 왜 조건문의 확률은 조건부 확률과 같을 수 없는지에 대해 한 가지 설명이 제공된다. 이와 아울러 이런 결과가 갖는 철학적 함축이 무엇인지가 논의된다. A일 경우 C일 조건부 확률은 A가 성립할 경우 C가 성립할 가능성이 어느 정도인지에 관한 것으로, 이 점은 조건부 확률의 정의인 등식 Pr(C|A)= Pr(A & C) / Pr(A)에 잘 반영되어 있다. 조건부 확률이 갖는 이런 독특한 성질과 조건부 확률과 언제나 같은 확률을 갖는 명제를 찾으려는 노력이 허사로 끝나게 마련이라는 점은 서로 밀접한 연관이 있어 보인다. 만약 이 점이 옳다면, 우리는 조건문은 그냥 주장과는 아주 다른 조건부 주장을 표현한다고 보아야 하며, 조건부 주장은 진리조건을 갖지 않는, 사이비 주장이라는 점을 받아들여야 할지도 모르겠다.
원초적 확률주의자들은 명제가 경험을 표상한다는 것을 거부한다. 그러나 경험의 영향은 다른 믿음에 전파되고, 다른 사람과 소통될 수 있어야 하기 때문에 명제와 다른 방식으로 경험, 혹은 경험의 영향을 표상할 수 있는 대안을 찾아야 한다. 그들이 제안하는 경험의 영향을 표상하는 유력한 대안은 베이즈 인수이다. 왜냐하면 베이즈 인수는 사전확률의 영향을 제외하고 있으며, 교환성 역시 성립하기 때문이다. 본 논문은 베이즈 인수만이 그런 역할을 하는 것이 아니라고 주장한다. 즉 베이즈 인수의 대안으로 제시된 q(E|$N_p$) 역시 사전확률의 영향이 제외되어 있으며, 교환성 또한 성립한다는 것을 보인다. 그리고 더 나아가 q(E|$N_p$)는 베이즈 인수가 결여한 프래그마틱한 장점을 가진다고 주장한다.
김신과 이진용은 최근 논문에서 전건 긍정 규칙의 반례를 둘러싼 기존의 선행 연구를 비판하고 새로운 입장을 선보였다. 나는 여기서 그들이 내세운 주장 가운데 다음 두 가지를 논의한다. 첫째, 확률 개념을 이용해 반례를 설명하는 방안은 반 멕기 자신의 입장과 맞지 않는다. 둘째, 반 멕기의 반례는 애매어의 오류를 범하고 있다고 보는 것이 적절하다. 나는 첫째 주장은 설득력이 없으며, 둘째 주장 또한 그다지 강력한 대안이라고 보기 어렵다는 점을 밝힌다.
송하석 교수는 잠자는 미녀의 문제에 대한 대답으로 1/3주의를 지지하면서 필자의 입장이 갖고 있는 난점에 대해서 비판한 바 있다. 필자는 이 비판이 필자의 주장에 대한 강한 해석에 근거해 있다는 점을 보이면서 이 강한해석은 필자의 주장에 대한 유일한 해석도 아니고 적절한 해석도 아니라고 논증할 것이다. 이를 위해서 필자는 확률의 관찰자 의존성에 대한 기존의 논의들을 살펴본 뒤, 잠자는 미녀의 문제에 대한 관점주의적 대답이 이런 논의를 통해서 드러난다고 주장한다.
본 연구에서는 불논리검색의 단점을 보완하기 위한 가장 강력한 검색 모형인 퍼지검색과 확률검색의 효율을 불논리검색과 상호비교하였다. 실험데이터로 정보학 분야의 한국어 test collection인 KT Test Set을 이용하였고 색인어와 색인어의 문헌내 출현빈도를 바탕으로 퍼지시소러스를 생성하여 시소러스의 NT, BT로 탐색식을 확장한 다음 각각에 대해 3가지 검색을 행하고 검색효율을 평균재현율과 평균정확률로 측정하였다. 실험결과 검색효율은 재현율에서는 확률검색, 불논리검색, 퍼지검색 순으로. 정확률에서는 퍼지검색, 확률검색, 불논리검색 순으로 나타났다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.
최근의 보고에 따르면 우리 나라 학생들은 학년이 높아질수록 과학적 수준은 반대로 떨어지는 경향을 보이고 있지만 고등학교 이후 집단의 과학적 추론능력에 대한 연구는 체계적으로 이루어지지 않고 있다. 특히 가설검정능력과 관련된 과학적 추론은 가장 고등한 인지기능의 하나로 여겨지고 있고, 또 창의적이고 비판적인 사고에 매우 중요하다고 보고되어 왔다. 따라서 본 연구는 우리나라 대학생들의 과학적 추론 능력을 조사하고, 이를 미국 대학생들의 과학적 추론 능력과 비교하여 분석하였다. 아울러 본 연구는 가설 검정능력이 과학적 추론능력의 다른 하위요소에 비해 고등한 추론기능이라는 가설도 검정하였다. 고등학교 이후의 과학적 추론에 대한 경향을 조사하기 위하여 본 연구는 한국의 대학생 774명과 미국의 대학생 568명에게 과학적 추론 검사를 실시하여서 비교 분석하였고, 이 자료를 토대로 가설검정능력이 과학적 추론의 다른 하위요소에 비해 고등한 추론이라는 가설도 검정하였다. 본 연구에 사용된 과학적 추론 검사는 보존논리, 비례논리, 변인통제, 확률논리, 상관논리, 그리고 가설검정기능에 관련된 127개의 과제로 구성되어 있다. 본 연구의 결과는 한국 대학생들이 비례 및 확률논리를 평가하는 과제에 대해서는 미국 학생들보다 월등하게 높은 접수를 기록하였고, 보존이나 변인통제, 그리고 상관논리를 평가하는 과제에 대해서는 반대의 경향을 나타내었다. 또한 가설검정 능력을 평가하는 문항에서는 양국 모두 다른 과학적 추론 과제에 비해서 뚜렷하게 낮은 점수를 보여주었다. 본 연구는 이들 결과에 대해서 본 연구의 목적과 관련해서 논의하였고 이의 교육적 적용에 대해서도 논의하였다.
반 멕기는 "A Counterexample to Modus Ponens"에서 긍정논법에 대한 "반례"를 제시했다. 이 반례에 대한 많은 논의들은 주로 조건문을 확률적 해석을 통해 이해하는 방식으로 이루어져 왔다. 이 논문은 (1) 긍정논법은 연역적으로 타당한 추론의 규칙이라는 것과 (2) 반례처럼 보이는 멕기의 사례들은 조건부 확률 개념 없이도 설명될 수 있고 또한 그렇게 설명되어져야 한다는 것을 보이고자 한다. 멕기의 사례들이 반례처럼 보이는 이유는 조건문의 애매성으로부터 비롯된다. 멕기의 사례들에 포함된 조건문들은 애매하게 사용되고 있다.
The article discusses the independence concept occurring in the learning of probability. The author does not distinguishes the independence in the events from the independence in the trials. Instead, the author suggests the physico-empirical independence and the logico-mathematical independence to distinguish between the two concepts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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