본 연구는 심성함양으로서의 수학교육을 목표로 하는 인간주의 수학교육을 구현하기 위한 방안을 모색하고자 한 것이다. 수학적 개념의 본질은 현 개념의 모호함을 인식하고 이를 명확히 하면서 점진적으로 드러난다. 이것은 수학적 개념의 역사적 발달 과정에서도 나타난다. 본 연구에서는 이를 군과 연속함수로 예시하였다. 수학적 개념의 학습에서도 학생들은 다소 직관적이고 모호하며 맥락-의존적으로 정의되는 학교수학의 개념들을 이전 개념의 모호성을 인식하고 분명히 하는 과정을 통하여 학습하여야 한다. 본 연구에서는 이를 학교수학에서 접선과 다각형의 정의의 개선 과정으로 예시하였다. 이와 같은 수학적 개념의 학습을 통하여 학생은 자신의 사고의 한계를 깨닫고, 개선하게 된다. 이러한 지적 발전은 개선의 의지와 함께 겸손과 만족이라는 감정을 수반하면서, 수학교육을 통한 심성 함양이라는 인간주의 수학교육을 구현하는 방편이 될 수 있다.
인지의 주체로서 마음을 연구하는 인지과학은 인간 마음이 가지고 있는 본성을 탐구하고 인간이 가지고 있는 정보전달체계(information processing system)를 밝힘으로써 미를 컴퓨터에 응용하려는 것이 그 목적 중의 하나이다. 이러한 맥락에서 인식론도 어떤 명제를 믿는 것이 정당성을 갖느냐, 다시 말해서, 어떤 명제를 믿어야 하느냐는 규범적 문제보다는 실제로 우리가 어떻게 믿음을 형성하고 있느냐는 서술적인 문제에 중점을 두는 자연주의적 인식론이 큰 세력을 얻게 되었다. 자연주의적 인식론의 대두와 함께, 그것이 규범적인 문제를 다루는 전통적인 인식론과 이떠한 관계가 있는가에 많은 철학자들이 관심을 표명하였다. 그 중 콰인(W. V. O. Quine)은 자연주의적 인식론이 전통적인 인식론을 대체해야 한다는 급진적인 주장을 하였으며, 콘블리쓰(Hilary Kornblith)는 전통적인 인식론과 자연주의적 인식론이 같은 목표를 향한 다른 방법론을 쓰는 것이므로 적어도 전통적인 인식론자들은 자연주의적 인식론의 영향을 받아야만 한다고 단언하였다. 본고에서는 이 두 사람의 논증을 살펴보고 전통적인 인식론과 자연주의적 인식론이 얼마나 밀접하게 연결되어 있는가를 검토해 보기로 하겠다.
공동주의는 사회적 개체간의 지각적 경험을 공유하는 상호작용과정으로, 최근 인간-로봇 상호작용연구와 관련해서 로봇 공학자의 관심이 커지고 있다. 발달심리학에 기초한 기존의 developmental robotics의 접근과는 달리, 본 연구에서는 사전단서 패러다임을 이용해서 목표물, 단서, 주의반응 간의 삼자관계를 수학적으로 개념화하였다. 간단한 목표물 탐사과제를 통해서 계산모형의 수행을 검증하였다. 연구결과에서는 컴퓨터 시스템의 시각적 주의 모형이 사용자가 지시하는 단서(손가락 지시)의해 목표물(이온음료)을 주의를 할당하는 것을 보였다. 본 연구는 심리학에서 연구된 사전단서 패러다임을 인간-로봇 상호작용에 적용될 수 있음을 보여준다.
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
1987년에 제정된 제10호 헌법은 21세기 한국 민주주의의 이론적 토대 역할을 한다. 이 헌법에 내재된 인권 존중, 불의에 대한 저항, 균등의식 등은 유가철학의 내용과 괴리되지 않는다. 이는 21세기 한국의 헌법정신이 민주주의 이념과 유가철학의 영향을 받아 형성되었음을 의미한다. 그러나 제10호 헌법은 유신헌법 때 수용되고 군부세력들이 계승했던 '자유민주적 기본질서'의 사상을 중시한다. 이는 자유와 평등의 양립보다 자유를 평등보다 우선하는 자유주의의 영향을 받은 것이다. 이 때문에 공공의 복리나 민중의 유익보다 부르주아계급의 이익을 확대하는 정책이 많이 펼쳐진다. 특히 이명박과 박근혜 정권 동안에 불균등한 현상이 많이 양산되었다. 21세기 유가철학은 이러한 불평등한 사회를 비판적으로 바라본다. 유가철학은 상대적 박탈감이 인간을 소외시키는 역할을 하는 것으로 생각하고, 균등한 관계의 중요성을 강조한다. 또한 이 헌법은 법치주의를 강조한다. 그러나 법치주의는 자연법을 함유한 헌법정신이 제도를 통해 현실에 적용될 때에 법실증주의의 실정법을 중시한다. 이는 자율적인 판단과 선택을 지양하고, 타율에 의존하도록 유도한다. 이러한 타율적인 법률은 강제성을 동반한다. 이러한 실정법은 인간을 자유롭고 창의적인 생각을 하는 능동적인 존재가 아니라, 이미 정해진 틀에 무비판적으로 적응하게 하는 수동적인 존재로 전락시킬 수 있다. 유가철학은 법치주의를 인간을 수단화하는 제도로 여기며 비판한다. 유가철학은 인간을 도구가 아니라, 도덕적인 존재로 여긴다. 유가철학은 삶의 원리를 자각적으로 깨달은 도덕성을 통해 건강한 사회를 구축하고자 한다. 유가철학은 인간을 본래 자유로운 존재로 생각한다. 따라서 인간은 타율적인 존재가 아니라, 자율적인 존재이다. 유가철학에 의하면 인간은 내면에 함유된 도덕성을 스스로 깨달아 스스로의 판단과 선택을 책임 있게 실행할 수 있는 존재이다. 따라서 인간을 불신의 대상이 아니라 신뢰의 대상으로 여기는 유가철학은 법률을 통한 형벌의 방법보다 교화를 통한 인간다움의 실현을 중시한다. 이는 실정법이라는 타율성에 의해 존엄한 가치가 지켜지지 않고, 자율적인 선택과 판단에 의해 인간의 정체성이 유지될 수 있음을 의미한다. 이처럼 제10호 헌법에 포함된 자유민주주의와 실정법의 문제에 대한 유가 철학의 지적은 현대 한국 사회의 모순을 본질적으로 해결하는 면에 도움이 될 수 있다.
자본주의 사회에서 기업은 이윤의 극대화라는 목표를 이루기 위해, 인간을 하나의 자원으로 간주하여 도구화 하는 경향이 있다. 그 결과 인간소외(alienation) 및 부의 양극화 현상이 심각한 사회적 문제로 거론되고 있다. 오늘날 경제성장에 따른 물질적 풍요와 번영이 인류사회에 행복을 가져다 줄 것이라는 통념은 '물질적 풍요 속의 정신적 빈곤'이라는 문제제기에 의해 그 위상이 흔들리고 있다. 자본주의가 인류사회의 행복과 공동번영에 기여하는 경제체제로서 역할을 다하려면, 자본주의 역시 시대의 변화에 맞추어 진화해야 한다. 본 논문에서는 새 시대에 걸 맞는 자본주의의 대안을 논의하고자, 저자 이재윤이 창시한 깨달음경영학(MOSEE;Management Of allSelves' Enlightenment and Empowerment)의 새로운 과학적 학문연구를 통해 새로운 실현성 영역을 추구하는 동시에, 깨달음경영의 새로운 5차원 요소인 영적 자원 및 자산(SRA:Spirit Resource and Asset)과 본질적으로 무(無)에서 유(有)를 창조하는 창조경영(MOC:Management Of Creation)에 대한 연구 및 인간의식 성장 방법론에 대하여 발표 하고자 한다. 이로써 4차 산업을 넘어서 21세기 신 문명 5차 산업 경영혁명을 성취 한다. 따라서 깨달음경영학(MOSEE)에 관한 고유한 철학, 고유한 탐구 영역, 이론, 방법, 기법, 도구, 운영 원리 및 활용 분야 등을 체계적으로 설명하는 것이 목적이다.
본 논문은 니체가 반자연주의적 철학들을 비판하면서, 어떻게 자연의 개념 및 인간의 본질에 관한 개념을 재구성하고, 이들을 자연주의적 윤리의 관점에서 재평가하고자 했는가를 고찰하고자 한다. 특히 자연주의적 윤리에 근거하여, 자연을 자연화하며. 인간을 자연으로 되돌려 놓고자 하는 그의 과제에 초점을 두고 있다. 본 논문은 또한 정의의 개념을 형이상학적 영역에서 자연주의적 영역으로 전환시키고자 했던 그의 시도를 재해석하면서. 환경정의 이론의 개발을 위한 주요한 통찰력을 얻고자 하는 한편, 그의 자연주의적 정의관에 내재된 한계들을 지적하고자 한다.
이 논문의 목적은 근대적 지식의 중심범주로서 인간과 휴머니즘(인간주의)에 대해 문화철학적 관점에서 비판적 반성을 시도하는 데 있다. 일반적으로 휴머니즘은 인류의 자연적이고 영원한 이상을 대표하는 개념으로 상정되어 있으나, 푸코에 따르면 이는 최근 수백 년간 성립된 근대적 지식의 산물일 뿐이다. 지식은 객관적이고 불변적인 실체로서 영구적으로 존재해 왔던 게 아니라, 인간이 무엇을 '지식'으로서 인식하는가에 따라 그 외연과 내용이 변화해 왔으며, 16세기 이래 수차례의 범주적 변동을 겪어 왔다. 이 과정에서 지식 범주의 '바깥'에 있던 인간은 점차 그 중심부로 이동하였고, 19세기에 이르면 모든 지식의 구성적 중심을 차지하게 된다. 오늘날 인간과학 혹은 인문학이 성립하게 된 배경은 인간이 지식의 중심범주에 도달하게 되었다는 문화사적 사실에 힘입은 바 크다. 이러한 인간학 혹은 인간주의(휴머니즘)의 역사화는 거꾸로 인간이 다시 지식범주의 바깥으로 밀려날 가능성을 열어둔다. 지식 지평의 확장과 새로운 관점의 전환은 근대적 의미에서의 인간학을 대신하여 다른 인식의 구조를 열게 될 잠재성을 발견하는 것이다. 최근 논의가 활발히 진행되는 '기계주의', '비인간'이나 '포스트휴먼' 등은 이러한 인간(학)의 변형에 대해 흥미로운 시사점을 제공하고 있고, 이에 대한 단초를 살펴보는 일은 현대 인문학의 당면과제이지 않을 수 없다.
인공 신경망의 성공을 토대로 인지과학에서 인간 지능을 설명하려는 시도가 연결주의이다. 딥러닝 등 신경망 컴퓨터의 성과는 연결주의에 대한 전망도 낙관적일 것으로 보여준다. 그러나 고전적 계산주의, 또는 기호주의를 옹호하는 학자들(포더, 필리신, 맥래플린)은 인간의 언어와 사고의 관계를 토대로 연결주의는 성공할 수 없다고 주장하여 왔다. 연결주의에 대한 비판의 핵심은, 인공 신경망에는 체계성이 없기 때문에 신경망의 결과물은 우연적인 연합이나 조합에 불과하다는 것이다. 저자는 이 연구에서 연결주의에 대한 고전적 계산주의의 비판을 검토하고 연결주의가 인공 지능의 이론뿐 아니라 인간 지능의 이론으로서 여전히 확장될 수 있는 가능성을 제시한다. 이 연구의 구조는 다음과 같다. 첫째, 인공 신경망의 구조와 함께 연결주의에 대한 이해를 제시한다. 둘째, 고전적 계산주의자가 연결주의에 제기한 체계성 문제가 무엇인지를 소개한다. 셋째, 그 문제에 대한 연결주의의 대응으로 스몰렌스키의 벡터곱 이론을 소개한다. 넷째, 계산주의와 연결주의의 논쟁을 검토하여 체계성 문제가 어떤 방향으로 갈 때 연결주의와 고전적 계산주의 모두에게 발전적인 논의가 될 수 있는지를 모색한다.
주의(attention)를 어떻게 할당하는가는 정신물리학뿐만 아니라, 컴퓨터 시각과정을 모델링하는데 중요한 주제 중 하나이다. 기존 연구는 saliency와 같은 활성화 값에 의해서 주의탐사 순위가 결정된다. 본 논문에서는 주의탐사과정을 병렬처리를 통한 활성화 값 추출과정과 순차적 처리를 통한 공간적 전략과정으로 구분하였다. 단서패러다임에 기초한 계산모형을 이용하여, 실제 인간의 수행결과를 AUC와 Levenshtein 척도를 이용하여 비교하였다. Fixation point 비교에서는 인간과 활성화를 기반으로 한 계산모형의 수행은 높은 상관성을 가지고 있었다. 주의궤적 혹은 scanpath 분석에서는 활성화기반 전략보다는 공간적 전략 모형이 더 높은 유사성을 보였다. 이는 주의탐사과정이 병렬처리과정을 통해 얻어진 saliency에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 목표물간의 근접성 등의 공간적 전략을 통해 순차적 (sequential) 경로가 생성됨을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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