확률에 관한 수학적 탐구가 시작된 18세기이래 다양한 확률에 관안 이론들이 등장하기 시작했다. 이렇게 다양한 확률 이론 중에서 가장 뒤늦게 제안되어 발전되어 온 주관주의 확률 이론을 소개하고 그 이론에 대한 평가를 시도하는 것이 이 논문의 목적이다. 주관주의 확률 이론은 램지에 의해서 제안되고 드 피네티와 새비지 등에 의해서 발전되어 왔는데, 그 이론의 핵심은 확률을 주관적인 믿음의 정도(degree of belief)로 파악하는 것이다. 이 이론은 다른 여러 가지 이론과 비교하여 많은 장점을 가짐에도 불구하고 몇 가지 문제점을 갖는다. 그 중에서도 기장 큰 문제점은 어떤 사건에 대한 객관적인 확률을 부정하는 것이다. 따라서 주관주의 이론에 대한 적절한 평가는 바로 이러한 문제점에 대해서 어떠한 대답이 주어질 수 있는가에 달려 있다고 할 수 있을 것이다. 드 피네티의 교환 기능한 확률(exchangeable probability)이리는 개념과 그와 관련된 표상정리(representation theorem)는 부분적으로 이러한 문제에 답하는 것처럼 보인다. 그러므로 필자는 이 논문에서 이러한 주관주의 확률 이론의 내용을 살펴보고 그에 대한 평가를 함으로써 주관주의 확률 이론이 갖는 의의를 논할 것이다.
이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.
수학적 힘의 함양과 문제해결력의 신장을 위한 수학교육에서 확률영역은 중요한 학습소재임에도 불구하고, 확률영역은 어려운 것으로 고착되었다. 이 연구에서는 학생들이 확률영역의 어떤 부분을 어려워하고 이해하기 힘들어하는지를 구체적 문항분석을 통하여 알아봄으로서 교수-학습의 기초자료를 제공하고자한다. 이를 위하여, 지난 10년간 출제되었던 대학수학능력시험의 확률영역 16문항을 고등학교 학생 220명에게 실시하고, 고전검사이론과 문항반응이론울 적용하여 그 결과를 분석하였다. 고전검사이론에서는 신뢰도와 변별도를 측정하였고, 문항반응이론에서는 Rasch 1-모수 문항반응모형에 근거한 BIGSTEP을 사용하여 내적타당도와 난이도를 측정하였다.
오늘날 많은 공학적인 문제들이 지난 수십년간 발전되어온 확률이론에 근거하여 점차적으로 개선되고 있다. 그러나 공학분야에서의 불확실성을 확률론에 의거하여 해결하는 방법이 많은 분야에서 발전을 가져왔지만, 정확히 규명되지 않은 분야에서의 불확실성의 취급에는 확률론과 같은 전통적인 방법만으로는 해결하기 곤란한 분야가 있다. 퍼그리(Pugsley)는 이러한 불확실성을 "Engineering Climatoloty"라고 표현하였으며, 기술자의 경험과 판단에 의하여 평가되어야 한다고 하였다. 본 글에서는 퍼지이론의 기본개념을 설명하고, 퍼지이론의 응용에 관하여 고찰해 보기로 한다.
우리나라의 주요 도시 서울, 부산, 대구, 광주의 지점강우량에 대하여 확률적인 방법과 M년 최대치법에 의하여 그 특성이 해석되었으며 일본의 해석결과와도 비교되었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. T년확률강우가 N년 동안에 발생하지 않은 확률은 관측치로부터 분석된 값과 비교하여 볼 때 이론치보다 작았으며 일본의 결과보다는 컸다. M년 10분 최대치가 N년 동안에 발생하지 않은 확률의 평균치는 이론치보다 컸으며 M년 1시간 최대치는 이론치보다 작았고 M년 1일 최대치는 이론치와 거의 일치했으며 일본의 경우는 이론치보다 작았다. 상기 결과에 의하여 확률적인 면에서 본다면 M년 최대강우를 설계량으로 택하는 것이 T년 확률강우보다 안전측이라고 생각된다.
우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.
에르디쉬(Erdos)는 수학 연구에 자신의 삶 자체를 모두 바친 20세기를 대표하는 세계적인 수학자이다. 그는 딴은 분야에 걸쳐 1500여 편에 이르는 수학 논문을 발표하였을 뿐만 아니라, 수학의 새로운 지평을 연 영향력 있는 수학자였다. 그는 확률이론을 적용하는 독창적인 방법을 제시하여 확률론적 방법론을 창안하였고, 그러한 방법론은 결국 랜덤 그래프 이론의 모태가 되었다. 본 논문은 천재 수학자, 하지만 다른 한편으로는 바보 같은 순수함을 지녔던 헝가리 출신의 수학자 에르디쉬의 삶을 살퍼보며, 21기에서의 그의 삶과 그의 학문적 업적이 지니는 의미와 가치를 생각하여 보고자 한다.
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.
확률이론을 이용한 구조물 신뢰성에 관한 연구가 최근 급속히 발달함과 동시에 구조물의 저하능력과 작용하중들의 확률적 특성들에 대한 인식이 제고됨에 따라 여러나라에서 확률이론에 근거한 설계규준이 개발되고 있다. 작용하중이나 구조저항력의 확률적 특성을 보이고 있기 때문에 외국의 설계규준을 직접 도입하는 것은 여러 가지 문제점이 있으며, 따라서 국내현실에 적합한 설계규준에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 국내 철근콘크리트 구조물의 합리적인 설계규준을 제시하기 위하여 국내에서 수집\ulcorner분석된 구조부재강도 및 작용하중의 확률적 모형을 이용하여 현행 설계규준에 내포된 신뢰도를 검정하고 나아가 최적하중계수를 분석하였다.
베이시안 결정론에서 사전 확률 분포함수는 표본을 추출하기 이전에 추정하여야 한다. 대개 는 분포함수군을 먼저 선택한 후, 그 중 하나를 결정자의 경험을 통하여 선택한다. 이러한 주관적인 사전 확률 분포함수의 선택방법이 베이시안 결정론에 대한 주요비판이 항상 되어 왔다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 이론을 이용하여 우리 주변의 의사결정에 많이 이용되 는 정보들에 관한 객관적인 사전 확률 분포함수들을 구하였다. 그 결과는 히스토그램 형태 의 분포함수가 된다. 그러나 사전 정보가 많은 경우에는 최대 엔트로피 모형의 해를 구하기 위하여 복잡한 비선형 연립방정식을 풀어야 하는데, 구체적인 형태의 함수를 구하지 못하는 경우가 대부분이다. 이 때에는 초소의 크로스 엔트로피 모형을 이용하여 사전확률 분포함수 를 구하는 것이 편리하다. 그밖에 엔트로피 이론으로 구한 사전확률 분포함수의 확률적 수 렴성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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