필자는 2008년 논문에서 직설법적 조건문에 대한 추론주의적 분석을 제안했다. 이에 대해 김세화 교수는 최근 논문에서 세 가지 비판을 제기하였다. 첫째, 필자는 개념구성적 추론만을 실질적으로 타당한 추론으로 본다는 점에서 셀라스와 브랜덤의 견해를 잘못 이해하고 있다. 둘째, 셀라스와 브랜덤은 반사실적 조건문을 포함한 온갖 종류의 조건문 일반의 공통점에 대해 이야기하고 있는데 반해 필자는 이를 직설법적 조건문에 한정하여 이해하는 잘못을 범하고 있다. 셋째, 필자의 분석은 셀라스-브랜덤 추론주의와 양립하지 않거나 지나치게 일반적인 수준의 이야기에 불과하다. 이 논문에서 필자는 김세화 교수의 비판들이 셀라스와 브랜덤의 견해에 대한 불충분한 이해에서 비롯된 잘못된 비판들임을 주장한다. 첫째, 개념구성적 추론들만을 실질적으로 타당한 추론들로 간주하는 것은 셀라스의 견해이다. 둘째, 셀라스와 브랜덤은 직설법적 조건문에 관해 구체적인 이론을 제시하지 않았다. 그들이 주장하는 것은 조건언의 표현적 역할이다. 필자가 셀라스와 브랜덤으로부터 받아들이는 것은 이와 같은 조건언의 표현적 역할이고, 이것의 함축을 직설법적 조건문의 분석과 관련하여 주장하는 것은 필자 자신의 제안이다. 셋째, 조건문들 사이의 기능상의 차이는 추론주의와 직접적인 관련이 없다. 또한 '-이면 ${\cdots}$이다'라는 조건언의 의미와 역할에 관해서 필자가 제시한 이상의 설명이 요구되지 않는다.
웹 표준 언어인 XML에 기반한 각종 표준들을 바탕으로 소프트웨어 에이전트와의 인터페이스에 초점을 맞추고 있는 차세대 웹에서 소프트웨어 에이전트의 두뇌 역할을 수행하기 위한 추론엔진은 시맨틱 웹(Semantic Web)에서의 규칙 표현을 위한 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이해할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 SWRL을 규칙 표현 방법으로 사용하고, OWL을 사실 표현 방법으로 사용하는 정방향 추론엔진인 SMART-F(SeMantic web Agent Reasoning Tools-Forward chaining inference engine)을 개발하고자 한다. 전통적인 규칙 추론 분야에서는 정방향 추론을 위하여 if-then 형태의 규칙을 네트워크 구조로 변환하여 정방향 규칙 추론의 효율성을 높인 Rete 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이를 시맨틱 웹 환경에 적용하기 위하여 SWRL 기반 정방향 추론을 위한 요구 기능을 분석하고, Rete 알고리즘에 도출된 차세대 시맨틱 웹의 요구 기능을 반영한 정방향 추론 알고리즘을 설계하였다. 또한, 유비쿼터스 환경에서의 각종 플랫폼의 독립성과 이식성을 확보하고 기기간의 성능 차이를 극복할 수 있도록 사실 베이스 및 규칙 베이스의 관리도구와 정방향 추론 엔진 등을 Java 컴포넌트로 개발하였으며, 이는 이미 개발된 역방향 추론엔진인 SMART-B와 규칙 베이스 및 사실 베이스를 완벽하게 호환 가능하므로 차세대 웹 환경에서의 지식 활용을 극대화시킬 것이다.
본 연구의 목적은 초등학교 4학년 학생들이 그래프가 아닌 언어적 표현이나 대응표, 기하학적 패턴 등으로 표현된 함수 과제에서 연속적으로 변하고 있는 두 양의 변화에 대한 공변추론 수준을 파악하고 공변추론 수준 및 추론 과정에 나타나는 특징을 분석하는 것이다. 연구 참여자들은 검사지를 통해 선정된 초등학교 4학년 학생 7명이며, 선정된 학생들의 학습지 분석 및 면담을 실시하였다. 연구 결과 학생들의 공변추론 수준은 5가지로 파악되었으며, 공변추론 수준에 따라 양적 문제 상황에서 다른 추론과정을 보였다. 특히, 공변추론 수준이 낮은 학생들은 두 변수의 파악에 어려움을 가지고 있었고 대응표를 중심으로 문제를 해결한 반면, 연속공변 수준의 학생들은 시간 변수의 흐름을 생각할 수 있다는 차이가 있었다. 연구 결과로부터 공변추론 관련 다양한 과제의 제시와 각 과제의 의미에 대한 교사들의 탐구가 필요함 등을 시사점으로 제시하였다.
본 연구는 공간추론활동을 통한 기하학습이 수학적 문제해결력과 수학적 태도에 미치는 효과를 알아보는데 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 규명하기 위하여 서울특별시 소재의 초등학교 6학년 2개 반을 연구대상으로 선정하여 실험집단에는 공간추론활동을 통한 기하학습을, 비교집단에는 일반적인 기하학습을 실시하였다. 학습내용은 6학년 1, 2학기 단원에서 선정하였으며 이를 바탕으로 실험집단과 비교집단에 적용할 지도안, 활동지를 작성하여 4주 동안 11차시를 적용하였다. 그 결과, 공간추론활동을 통한 기하학습을 한 실험집단과 일반적인 기하학습을 한 비교집단의 사후 수학적 문제해결력에서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하였다. 수학적 태도에서는 유의미한 차이는 보이지 않았지만 실험 집단 내에서는 실험 전에 비하여 실험 처치 후에 수학적 태도가 유의미하게 향상되었음을 알 수 있었다. 이와 같은 결과로부터, 공간추론활동을 통한 기하학습은 학생들의 분석력, 공간감각능력, 논리력을 향상시켜 이를 종합적으로 발휘해야 해결할 수 있는 수학적 문제해결력을 신장시키고 수학적 태도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 반영적 추상화를 강조하는 구성주의 수학 수업이 반영적 추상화와 밀접한 관계를 가진 추론능력 및 학업성취도에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 구성주의자들의 가정을 확인하는 것이다. 이를 위해 구성주의를 근간으로 하는 교수 학습이론인 학습자 중심 수업으로 나눗셈 수업을 실천하고, 학생들의 추론능력과 학업성취도의 변화 양상을 알아보았다. 분석 결과로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 실험집단(학습자 중심 수업)은 추론능력에 있어서 향상을 보인 반면에, 통제집단(교사중심 수업)은 추론능력에 영향을 미치지 못하였다. 실험집단은 학업성취도에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였는데, 특히 실험집단은 학습하지 않은 지식의 생성력에서 더 큰 효과를 보였다. 그리고 실험집단은 비단 성취도가 상인 학생들에게만 효과가 있는 수업이 아니라 서로 다른 비형식적 지식을 지니고 있는 모든 학생들에게 긍정적인 효과를 미치는 수업임을 알 수 있었다. 개념 원리영역뿐만 아니라 단순계산과 같이 통제집단에서 강점을 보일 것이라고 예상되는 영역에서조차 실험집단이 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.
범주기반 속성추론에 대한 초기연구들은 전형성, 다양성, 유사성 효과 등 인간 사고에서 나타나는 다양한 현상들을 보고하였다. 이후 연구들은 이러한 추론에서 참가자들의 사전지식이 광범위한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 본 연구에서는 다양한 사전지식들 중 하나인 인과적 지식이 속성추론에 미치는 영향을 검증하고 이를 모델링하였다. 이를 위해 참가자들은 네 개의 속성으로 구성된 범주에서 속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과구조로 연결되었을 때 속성추론과제를 실시하였다. 그 결과 전형성 효과와 더불어 공통원인 구조에서 인과적 마코프 조건(causal Markov condition)에 대한 위배와 공통효과 구조에서 인과적 절감(causal discounting)이 관찰되었다. 이를 모델링하기 위해 참가자들은 표적속성이 존재하는 범주예시와 존재하지 않은 범주예시가 존재할 가능성에 대한 차이값 (즉, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$에 근거하여 속성추론을 수행한다고 가정하였다. 인과모형이론(Rehder, 2003)에 기반하여 범주예시들의 확률값을 계산한 후 각 표적속성에 대한 추론에 적용하였다. 그 결과 모형은 참가자들의 데이터에서 관찰된 전형성 효과뿐만 아니라 인과적 마코프 조건에 대한 위배 및 인과적 절감을 모두 예측한다는 것이 확인되었다.
본 연구의 목적은 초등수학영재들과 일반학생들 사이의 서술형 평가에서 나타나는 수학적 추론 능력과 오류 유형을 비교분석 함으로써 초등수학영재의 인지적 특성을 이해하며, 초등수학영재의 교육에 도움을 주는 것이다. 연구 대상은 광역시 소재의 5개 초등학교 수학영재학급 학생 63명과 4개 초등학교 일반학생 63명이다. 연구 결과 첫째, 초등수학영재가 일반학생보다 서술형 평가에서 수학적 추론 능력이 높은 것으로 나타났다. 즉 p<.05 수준에서 두 집단 간 유의미한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과가 나타난 이유는 다음과 같다. 먼저, 귀납적 추론에 있어서 초등수학영재는 문제의 해결에 필요한 적절한 자료를 수집하는 능력과 수집한 자료를 분석하여 규칙을 찾고 문제를 해결하는 능력이 모두 일반학생보다 높았기 때문이다. 또 유비적 추론에 있어서도 초등수학영재는 두 상황의 구조적 유사성을 인식하고 기저 상황의 핵심을 더 잘 파악하였으며, 적용에 있어서도 타당한 대응을 통해 표적 상황을 유연성 있게 해결하였기 때문이다. 연역적 추론에 있어서는 초등수학영재와 일반학생 모두 완벽한 추론을 이끌어내는 데에 어려움을 겪는 것으로 나타났으나, 초등수학영재는 일반학생에 비해 문제 해결을 위한 타당성과 일반성을 가진 근거를 수집하였고, 논리적인 추론 단계에서 생략된 부분이 적었기 때문이다. 둘째, 초등수학영재가 일반학생에 비하여 오류를 적게 범하는 것으로 나타났다. 가장 많이 범하는 오류의 유형은 초등수학영재와 일반학생이 모두 풀이 과정의 생략으로 같았으나, 일반 학생들은 개념 원리의 오류나 문항 이해의 오류가 상대적으로 많은 편이었고, 초등수학영재들은 기록 단계의 오류가 높은 것으로 나타났다.
시멘틱 웹은 현재의 웹의 한계에 대한 방성으로 등장하였고, W3C를 주축으로 OWL이라는 온돌로지 표준 기수(description) 언어를 권고하는 수준에까지 이르고 있다. 또한, OWL 데이터에 표현된 정보를 검색하기 위한 Jena, Jess, JTP와 같은 추론기들이 개발되고 있다. 하지만, 아쉽게도 현재까지는 OWL 데이터의 효율적인 저장 및 질의 처리 시스템은 찾아보기 힘들뿐만 아니라, 파일을 기반으로 처리되는 현재 추론기들의 실정상 대용량의 OWL 데이터를 처리하기에는 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 온톨로지 상에서의 안정적인 정보 검색을 위해서는 온톨로지 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 기법이 뒷받침되어야 한다. 이에 본 연구에서는 첫째로, OWL로 기술된 온톨로지 데이터를 데이터베이스에 변환하여 저장하고 데이터베이스 내에서 추론을 지원할 수 있는 모델을 제안하였고, 둘째로, 데이터베이스 시스템에 기반을 둔 OWL 저장 시스템을 설계 및 구현하였으면, 마지막으로, 제안한 시스템을 기존 추론기 시스템과의 성능 차이 실험 비교를 통해 분석하였다.
이 연구의 목적은 천문학을 전공하지 않은 대학생들의 달 크레이터 생성에 대한 정신모형 형성과정에 활용되는 정보 출처의 종류와 추론의 유형을 알아보는데 있다. 연구 목적을 달성하기 위해, 개별 심층 면담 방법이 설계되었으며, 면담 내용은 분석적 귀납에 의해 생성되었다. 면담은 4명의 대학생들과 개별적으로 이뤄졌으며, 면담 과정은 Seidman의 단계를 따랐다. 연구 결과, 이들은 달 크레이터 생성에 관하여 비과학적이긴 하지만 일관성 있는 설명체계를 형성하고 있었다. 이들은 대체로 운석 충돌에 의해 구덩이가 생성된다고 설명하였으며, 생성된 크레이터의 모양과 관련된 변인으로는 개인마다 차이가 있었으나 운석의 모양을 공통적으로 제시하였다. 이들의 설명체계에 활용된 정보원으로는 일상에서의 경험과 교과지식, 직관이 활용되고 있었고, 인과적 추론, 직관적 추론, 지식기반추론, 비유적 추론을 활용하고 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.149-157
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2011
본 연구는 신용평가 과정에서 발생하는 미결정자를 결측자료 문제로 간주하여 MAR와 MNAR 가정 하에서 추론한다. MAR 가정에서 미결정자 추론은 결정자들에 대한 로지스틱 회귀모형의 회귀 계수벡터를 이용하여 미결정자의 부도 확률을 구한 후 결정자의 부도확률과 비교하여 미결정자의 미래 상태를 판단한다. 그리고 MNAR 가정에서의 미결정자 추론은 특성변수가 추가한 로지스틱 모형으로부터 미결정자의 부도확률을 구하고 미결정자를 예측하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 실제 자료에 대하여 모의실험을 한 결과, MAR 가정에서 미결정자의 비율이 증가하더라도 원자료의 오분류율과 추론한 결과 차이가 없으며, MNAR 가정에서는 추가적인 변수를 고려하여 미결정자를 추정하였기 때문에 미결정자의 오분류율이 MAR 가정에서의 오분류율보다 감소하고 나아가 전체에서 미결정자가 차지하는 비율이 증가함에 따라 전체의 오분류율이 더욱 감소함을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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