라이프니츠는 일반적으로 현대논리학의 선각자라고 부른다. 그래서 라이프니츠 논리학에서는 현대 논리학을 이해함에 있어서 중요한 단초들을 발견할 수 있다. 라이프니츠의 논리학을 대표하는 개념으로는 흔히 보편수학, 보편기호학 그리고 논리연산학을 들곤한다. 라이프니츠의 보편수학의 이념은 연대 논리학이 논리학과 수학의 통일에서 출발할 수 있는 결정적인 근거를 제공했다. 이러한 현대 논리학의 출발에 있어서는 상이한 두 입장을 발견할 수 있는데, 부울, 슈레더의 논리대수학과 프레게의 논리학주의가 바로 그것이다. 이 두 입장은 "논리학과 수학의 통일"에 있어서는 공통적인 관심을 보이지만, 논리학의 본질을 라이프니츠의 보편기호학에서 찾느냐 또는 라이프니츠의 논리연산학에서 찾느냐에 따라 상이한 입장을 취한다. 이외에도 보편과학이나 조합술을 이해하지 않고는 라이프니츠 논리학에 대한 총체적인 시각을 갖기 힘들다. 이 두 개념은 특히 타과학이나 과학적 방법론과 관련지어 논리학이란 과연 무엇인가라는 논리철학적인 조명에 있어서 중요한 실마리를 제공한다.
가추법은 문화연구의 방법론으로서 어떤 의미를 지니는가? 이 논문은 문화연구의 방법론 논의가 연구방법이 아닌 인식론적 맥락에서 이루어져야 함을 주장하고, 이를 위해 가추법의 의미를 문화연구의 방법론의 측면에서 재해석한다. 논리학자이자 기호학자인 찰스 샌더스 퍼스는 연역법이나 귀납법으로는 불가능한 새로운 명제나 지식을 발견하기 위해 가추법을 제안한다. 근대의 과학적 실증주의가 객관성과 확실성의 논리에 기대고 있다면, 가추법은 경험된 현상으로부터 새로운 전제를 찾아내는 발견의 논리로서 의미를 지닌다. 이 논문에서는 학문과 지식의 생산 구조와 역사적 맥락을 살펴보고, 그 과정에서 형성된 과학적 연구방법의 신화를 비판한다. 그리고 사회와 문화를 연구하는 방법론적 대안으로서 가추법이 갖는 의의를 살펴보고, 가추법이 문화연구의 방법론에 던져주는 시사점은 무엇인지 논의한다. 이를 통해 문화연구가 방법론으로서 갖추어야 할 세 가지 요소, 즉 '직관'과 '공감'과 '지적 협업'의 중요성과 의미를 탐색한다. 결국 문화연구는 관찰할 수 있는 현재로부터 알 수 없는 실재를 찾아내는 발견의 논리가 되어야 함을 주장한다.
정보의 급속한 확산과 더불어 체계적이고 효율적으로 정보를 분류하고 활용할 수 있는 방법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 생물정보에 있어서도 기존에 축적된 많은 정보뿐만 아니라 새로 밝혀지는 정보들을 자동적으로 분류하고 재활용하는 방법의 일환으로 귀납적 논리 프로그래밍을 적용한 방법론이 채택되고 있다. 본 논문에서는 귀납적 논리 프로그래밍을 이용하여 단백질 구조 분류 데이터베이스론 생성하고 이를 기반으로 단백질 폴더에 내재된 공통의 규칙들을 발견하고, 새로운 단백질에 적용하여 구조를 예측할 수 있는 방법론에 대하여 기술한다.
이전 논문은 자바 프로그램 내에 포함된 논리적인 오류를 발견하기 위해 HDTS 기술을 제안하였다. HDTS 는 알고리즈믹 프로그램 디버깅 기술, 단계적 프로그램 디버깅 기술, 그리고 프로그램 분할을 혼합하여 효율적으로 논리적인 오류가 포함된 프로그램을 디버깅하는 기술이다. 본 논문에서는 HDTS 기술을 구현하기 위한 HDTS 시스템을 설계한다.
이 글은 하빈 신후담의 주역 해석 방법론의 특징을 살펴보고, 조선 역학사에서의 위상을 검토하고자 한다. 특히 하빈은 다산과 연관성이 주목되어 왔다. 하빈은 "주역"의 전편을 정주학의 틀이 아니라 "주역"에 내재적인 논리를 통해서 일관성 있게 해석한 인물이다. 이 내재적 논리는 효변론이며, 이는 고경의 서례를 연구하여 발견한 것이다. 사상사적으로 이는 성호학파의 주역 해석논리와 연관성이 있지만, 하빈의 독창적인 발견이라고 해야 할 것이다. 그런데 이러한 논리는 후일 다산 정약용에게서 발견된다. 두 사상가는 연결 관계가 확인되지 않지만, 고경의 연구를 통해서 동일한 주역 해석 방법론에 도달한 것으로 보인다. 이들 "주역" 해석의 공통점은 권위적인 해석을 묵수하지 않고, 있는 그대로의 "주역"을 보려는 탐구의 열정을 가지고 있다는 것에서 찾을 수 있다.
본 논문은 논리언어 프로그램의 효율적인 클로즈(Clause) 인덱싱을 위한 컴파일 기법에 대한 체계적인 접근방법을 제시한다. 본 접근방법의 핵심으로서 노드당 평균 병렬도와 클로즈 수행시도(clause trial) 횟수를 정확하게 나타낼 수 있는 기법으로서 인덱싱트리(Indexign Tree)를 제안한다. 인덱싱트리는 인덱싱 수행 시에 인덱싱을 위한 지시어(Instruction)의 수행 결과로 프로그램으 컨트롤이 실패처리코드로 이동하는 경우도 정량적으로 나타내 준다. 인덱싱트리를 사용하여 논리 프로그램을 위한 대표적인 가상머신인 WAM(Warren Abstract Machine)을 분석한 결과, WAM에서 사용하는 인덱싱 기법이 논리 프로그램의 병렬 처리에 있어 탐색트리의 병렬도를 감소시키며, 또한 스케쥴링의 효율성을 저하시키는 결점을 내포하고 있음을 발견할 수 있었다. 이러한 결점을 해결하기 위하여 본 논문은 플랫 인덱싱이라는 새로운 인덱싱 기법을 제안하고 이것을 실제 논리언어 컴파일러에 구현하여 측정한 향상 및 분석 결과를 보여준다.
직관은 참된 지식을 발견하는 도구이며 문제해결 과정에서 번뜩이는 아이디어가 발현되는 것으로 받아들여진다. 직관에 의해 우리는 자명한 사실을 즉각적으로 인식하며, 수학적 사실을 발견하는 힘을 부여받는다. 따라서 직관은 논리와 더불어 수학교육에서 강조해야 할 중요한 주제이다. 인 글에서는 수학 교수$\cdot$학습에서 직관적 사고력의 신장을 위해 직관에 대한 체계적인 연구가 필요함을 인식하고, 이를 위해 수리철학의 역사와 수학적 발견의 역사에서 직관에 대하여 알아보았다.
하드웨어 디자인 설계에서 초기 단계의 설계 오류 발견은 개발 비용 감소 및 설계 시간 단축 측면에서 그 효과가 매우 크다. 이러한 초기 설계 오류 발견을 위한 대표적인 방법으로는 정형 검증(formal verification)이 있으며, Cadence SMV(Symbolic Model Verifier)는 정형 검증을 위해 Verilog HDL(Hardware Description Language)을 SMV로 자동 변환 해주는 장점이 있지만, 사건 기반 구조(event based structures)의 sensitivity list에 대한 지원을 하지 않는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Cadence SMV에서 디지털회로(digital circuit) 중 하나인 조합 논리회로(combinational logic circuit)를 sensitivity list가 고려된 검증이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 신뢰성 있는 실험을 위해 본 논문에서는 제안하는 방법의 일반적인 규칙을 도출하였고, 도출된 규칙이 적용된 SMV 파일을 생성하는 자동화 프로그램을 구현하여 실험하였다. 실험결과 제안한 방법을 적용한 경우 기존 Cadence SMV가 발견하지 못한 설계상의 오류를 발견할 수 있었다.
작년 7월 28일 고(故) 김영정 교수의 갑작스러운 별세 이후 4편의 미발표 논문이 발견되었다. 그 논문에는 김영정 교수의 원대한 계획이 있었음이 확인되었다. 특히 그의 독자적인 개념과 이론이 확인되었는데, 김영정 교수가 "선제논리" 또는 "장논리"라고 부르는 것이다. 이 글에서는 김영정 교수의 그 계획을 "선제논리 프로그램"이라고 부르고자 한다. 김영정 교수는 논리학과 비판적 사고의 더욱 밀접한 연관관계의 필요성과 가능성을 실현하기 위하여 선제논리라는 새로운 논리체계를 모색하였다. 이 글에서는 김영정 교수의 "선제"와 선제논리가 무엇인지(2절), 왜 김영정 교수가 논리학의 관점에서 선제논리가 필요하다고 보았는지를(3절) 살펴볼 것이다. 이렇게 함으로써 우리는 김영정 교수가 마지막 학문적 열정과 투혼을 쏟아 부었던 작업 내용의 얼개를 파악할 수 있다. 이러한 파악을 바탕으로 나는 김영정 교수로 하여금 최후까지 고뇌에 싸이게 했던 문제를 비판적으로 조명하고자 한다(4절, 5절).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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