본 연구는 과학기술행정체제와 혁신 거버넌스 연구의 큰 변화 흐름을 살펴보고, 성찰적 자리매김을 통해 향후 나아가야 할 방향을 제시하였다. 분석 대상은 "한국행정학회보", "한국정책학회보" 등의 행정학 조직학 분야와 "과학기술학연구", "기술혁신연구", "기술혁신학회지" 등의 과학기술혁신 분야에 실린 과학기술행정체제 및 혁신 거버넌스 관련 논문을 중심으로 살펴보았다. 이와 함께 각 학회 학술대회 발표 논문과 주요 저서, 그리고 과학기술정책연구원 한국행정연구원 등 국책 연구기관에서 발표된 정책보고서와 정부 문건자료도 분석에 포함하였다. 분석 결과, 연구 자체가 정부조직개편의 일부에서 독자 영역으로 진화하고 그 주제도 세분화되었으며, 역사적 규범적 비교분석 제도론적 접근방법이 주를 이루었다. 또한 과학기술정책의 조정 통합 문제가 연구에서 중요한 과제로 다루어졌으며, 혁신체제론(NIS) 및 거버넌스 관점이 연구에 반영되기 시작했다. 그러나 작은 정부론과 큰 정부론, 거버넌스론과 컨트롤 타워론 등 몇 가지 차원에서 여전히 쟁점을 드러내고 있으며, 귀인 오류, 합리적 모형의 지배, 처방위주의 연구와 연구의 쏠림, 거대 및 세부 담론의 부재 등에서 한계를 러내고 있다. 향후 과제로 합리성 효율성 종합성 설계의 관점에서 벗어나 진화적 합리성 강조, 다차원적 연구 방법론 활용, 한국적 이론 개발과 보편성 확보, 거버넌스 관점의 주류화, 조직문화 등 소프프웨어 측면에 관한 연구 촉진 등을 제시하였다.
자연언어 처리에 있어서 속성구조 간의 단일화를 핵심으로 하는 여러 단일화중심 문법론들이 근래속출하여, 각광을 받고 있다. 그러나, 속성구조간의 단일화 그 자체에 관해서는 뚜렷한 방법론이 제시되지 못하고, 구현하는 사람마다 나름대로 ad hoc 하게 단일화 모듈을 설계해 오고 있는 실정이다. 본 논문에서는 단일화를 지원하는 프로그래밍 언어 FUL 을 이용하여 효율적인 단일화 방법론을 제시하고, 대표적인 단일화중심 문법론들인 LFG,HPSG 에 있어서의 단일화 과정을 예시하였다.
본 논문에서는 다수의 페이지로 구성된 복잡한 구조의 문서로부터 SGML/XML에 기반한 전자 문서를 생성하기 위한 구문론적인 구조분석 방법을 제안한다. 특히 제안된 파싱 기법은 텍스트 라인을 기본 단위로 하는 기존 연구보다 논리적인 계층 구조를 보다 정확하고 빠르게 생성하기 위하여 텍스터 영역의 계층적인 트리 구조를 입력으로 받아들인다. 또한 문서 유형의 논리적인 구조 정보와 기하적인 특성을 효과적으로 기술할 수 있는 문서모델을 정의하고, 이의 자동 생성과 점증적인 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 과학 기술 논문으로부터 스캐닝한 372개의 논문 연상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구와 달리 다수의 문서 영상으로 구성된 문서에 대하여 논리적인 구조분석과 문서 모델의 자동 생성을 효율적으로 지원하였다. 특히 제안된 방법은 논리적인 구조분석의 최종 결과로서 SGML/XML 문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성과 호환성을 높인다.
이 연구에서는 중학생들의 과학 탐구에 대한 인식론적 견해를 조사하였다. 9학년 학생 141명을 대상으로 과학 탐구에 대한 견해 검사를 실시하였다. 이 검사 도구는 과학 탐구의 배경, 과학적 탐구 방법, 자료의 해석, 자료와 증거에 관한 5개의 개방형 문항으로 구성되어 있다. 분석 결과, 전반적으로 학생들의 과학탐구에 대한 인식론적 이해가 부족한 것으로 나타났다. 학생들은 과학자들의 탐구 문제 및 방법의 선택에 여러 가지 요인이 영향을 미친다고 제안하였으나 그 요인들의 다수는 주요 요인이 아니었다. 과학자가 하는 일이나 '과학적' 인 활동의 특성을 구체적으로 설명하는 학생들은 적었으며, 학생들은 과학에서 실험의 의미나 과학적 방법의 다양성을 제대로 이해하지 못하였다. 또한, 자료가 다양하게 해석된다는 것을 잘 알고 있는 견해를 지닌 학생들의 비율이 낮았다. 학생들은 자료와 증거의 차이도 이해하지 못하였다. 이에 대한 교육적인 함의를 논의하였다.
사회과학 분야에서 빅데이터 연구는 기존의 사회과학 연구방법을 보완하는 역할을 하고 있다. 사회과학자들이 선호하는 서베이 및 실험 방법이 주로 회상 기억에 의존하여 다소 부정확하다면 빅데이터는 실시간 기록이라 보다 정확하다. 기존의 사회과학 연구가 시간과 비용 등의 이유로 연구대상을 전수 조사하기보다 표집에 의한 표본 조사를 주로 하는 것과 달리 빅데이터 연구는 전수에 가까운 데이터를 분석한다. 그렇지만 시간의 흐름에 따라 사회 분위기가 변할 수 있고, 연구대상도 동일하지 않아 연구의 반복 및 재현은 둘 다 쉽지 않다. 무엇보다 기존의 사회과학 연구가 '이론-방법-데이터'의 삼각구조가 튼튼한 데 반해 빅데이터를 활용한 분석은 이론의 빈약함을 보이고 있어 심각한 문제다. 과학적 설명논리로서의 이론이 없으면 연구결과를 얻고서도 제대로 해석하지 못하거나 온전히 활용 할 수 없기 때문이다. 그러므로 빅데이터 연구가 진정한 방법론적 혁신이 되기 위해서는 새로운 이론(블랙박스)을 창출하기 위한 연구자들의 노력과 함께 빅 씽킹(big thinking)이 필요함을 제안했다.
교육학의 질적 연구는 문헌 연구, 면담 연구, 비참여 관찰 연구, 참여 관찰 연구로 분류한다. 문헌연구에는 내용분석, 철학적 연구, 역사학적 연구, 문학적 비평이 들어가고, 면담연구에는 구술사, 전기, 탐문(探問) 저널리즘 등이 포함되고, 비참여 관찰연구에는 전문적 감정(鑑定), 인간의 종적 특성 연구, 관찰자 연구, 비개입적 행동 연구 등이 포함된다. 마지막으로 참여 관찰연구는 일반적 현장연구, 문화 기술적 연구가 포함된다. 질적 연구는 사람, 사물, 현상의 범주화나 수량화가 가해지기 이전의 상태, 즉 '있는 그대로'의 상태에 최대한 접근하는 방법으로써, 고정관념을 깨고 기존의 이론을 최대한 유보한 채 연구에 임하는 것으로 최근에 발달한 인문사회과학적 연구방법이다. 질적 인식이 자연언어에 주로 의존하는 데 비해 양적 인식은 인공언어에 많이 의존한다. 수식과 도형, 부호등은 대표적인 인공언어이다. 모든 사물이 질과 양의 속성을 다 가지고 있듯이 모든 연구는 질적 과정과 양적 과정을 다 포함하고 있다. 질적이냐, 양적이냐 하는 구분은 연구방법론의 문제인데 연구방법론은 연구논리와 연구기법을 포함한다. 본 연구는 인공언어인 수와 식에만 익숙한 수학교육에서, 질적 연구가 왜 필요한지, 어떤 특성이 있는지 논의함으로써 수학교육의 새로운 방법론을 제시하고자 한다.
불확실성 데이터베이스의 의미론 정의는 보통 주어진 불확실성 데이터베이스를 여러 개의 관계형데이터베이스로 변환하는 산술적 접근방법을 취한다. 이 논문에서는 불확실성데이터베이스를 논리이론으로 변환하는 논리적 접근방법을 통해서 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 의미론의 가장 특징적인 면은 기존의 논리적 접근방법에서 사용해온 명제논리 대신에 선형논리를 논리적 근간으로 이용한다는 점이다. 선형논리는 논리식을 불변진리가 아닌 소비가능한 자원으로 해석하기 때문에 불확실성 데이터베이스의 의미론을 정의하는데 적합하다. 본 논문의 핵심 결과는 선형논리에 기반한 불확실성 데이터베이스의 의미론이 산술적 접근방식에서 설명하는 불확실성 데이터베이스의 의미론과 동등하다는 것이다.
시맨틱 웹(semantic web), 지식 경영 요구가 증대되면서 온톨로지 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 온톨로지 역시 대규모 소프트웨어를 개발하는 것과 동일하게 체계적인 개발 표준이 필요한 시점에 있다. 그러나 아직 온톨로지 개발 방법론의 체계화 및 표준화는 이루어지고 있지 않은 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지 개발 방법론의 비교를 위해 외국의 대표적인 온톨로지 개발 방법론(METHONTOLOGY, CommonKADS, OTK)과 국내 온톨로지 개발 방법론(EOE)을 선정했다. 평가 방법은 CMM-I 버전 1.1 프레임워크를 도입하여 CMM-I 성숙 단계 2와 3에 해당하는 프로세스 영역별로 온톨로지 개발 방법론을 평가했다. 본 연구의 목적은 프로세스 성숙도(CMM-I) 관점으로 평가 대상의 온톨로지 개발 방법론에 대해 성숙된 프로세스 영역과 취약한 프로세스 영역을 파악하고 온톨로지 개발 방법론의 개선 영역을 제시하는 것이다. 본 연구의 결과는 온톨로지 개발 방법론의 수립 또는 개선의 기초 자료로 활용할 수 있다.
기술의 시대에 새롭게 등장한 비인간존재인 인공지능로봇(A.I)은 인간에게 위협적인 존재인가 아니면 인간과의 상호협력 또는 앙상블을 이루는 존재인가? 인간이 과학기술의 힘을 빌어 자연을 지배하고자 하는 욕망은 인간이 자신을 소멸시킬 수 있다는 두려움으로 나타나고 있다. 본 연구는 이러한 물음과 두려움의 근저에 있는 데카르트적 인식론의 문제를 확인하고 시몽동과 라투르의 존재론 및 기술철학을 활용하여 메를로-퐁티의 몸살존재론을 토대로 이 물음들에 답하려는 시도이다. 데카르트 철학이 도출한 코기토는 인간-이성을 주체로 하여 '주관과 객관이라는 이분법적 인식론의 구조'의 토대가 되었다. 인간이 중심인 세계에서 인간 아닌 모든 존재들은 인간을 위한 도구이거나 통제의 대상이었다. 근대인의 문제는 인간을 비롯한 자연을 통제하는 방식에 자연과학적 방법에서 도움을 얻을 뿐 아니라, 과학적 방법만이 세계를 이해하는 유일한 방법이라고 생각한다는데 있다. 이를 비판하면서 메를로-퐁티는 몸이 인간과 비인간존재들을 매개한다는 것을 보여주며, 살존재론으로 그것이 가능한 존재론적 토대를 마련한다. 메를로-퐁티의 현상학적 방법론과 존재론은 기술철학자이자 현상학의 영향 아래에 있는 시몽동에 의해 새롭게 전개된다. 시몽동에 의해 인간과 비인간존재의 관계는 인간과 기술적 대상의 앙상블 또는 인간과 기술적 대상과의 상호협력적 공진화로 나타난다. 특히 라투르는 시몽동에서 한발 더 나아가 근대의 핵심 개념인 주체를 부정하고 세계에 거주하는 모든 몸들을 행위자네크워크이론으로 규정한다. 메를로-퐁티의 현상학적 관점은 기술시대의 철학적 논의에 새로운 가능적 근거가 될 수 있다. 우리는 근대적 두려움이 현상학적 태도로 전환함으로써 그 문제 자체가 해소될 수 있음을 확인할 것이다.
이 논문의 첫 번째 목표는 참여적 전환이라는 최근 STS의 흐름 속에 미묘한 차이를 가지는 여러 입장들이 존재한다는 것을 드러내는 데 있다. 이러한 차이를 이해하는 것은 STS에서 논하는 과학기술 거버넌스와 위험 연구자들이 발전시킨 위험 거버넌스의 여러 모델 사이의 차이와 공통점, 그리고 접점을 모색해 보는 작업을 위해 매우 중요한 선행 작업이 될 수 있다. 이 논문의 두 번째 목표는 그 차이를 이해하기 위해서 2000년대가 아니라 1970년대와 1980년대로 거슬러 올라가서 당시 STS의 서로 다른 방법론들이 만들어지면서 나타났던 이론적인 차이가 2000년대 이후의 참여의 문제에서 상이한 입장의 근거가 되었음을 보이는 것이다. 모든 사상과 이론은 역사성을 가지고 있고, 실타래처럼 엉켜있는 그 역사적 과정을 풀어 헤쳐 보는 것은 지금의 차이의 연원을 이해하고, 궁극적으로 그 차이를 좁힐 수 있는 가능성을 모색하기 위해서 필요한 것이기 때문이다. 이 논문은 STS 참여적 전환의 '역사적 인식론'(historical epistemology)에 대한 것이며, 그 목표는 STS가 공유할 수 있는 미래의 정치적 인식론(political epistemology)을 모색해 보는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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