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추론방법 | 내용 |
귀납적 추론(inductive reasoning) | 구체적인 예에서 일반적 진술로 이전(moving from specific instances to general statements) |
연역적 추론(deductive reasoning) | 결론이 전제보다는 일반성에서 비롯하는 추론(inference in which the conclusion is of no greater generality than the premises) |
Inductive reasoning is reasoning in which the premises seek to supply strong evidence for (not absolute proof of) the truth of the conclusion. While the conclusion of a deductive argument is certain, the truth of the conclusion of an inductive argument is probable, based upon the evidence given.
Deductive reasoning, also deductive logic or logical deduction or, informally, "top-down" logic, is the process of reasoning from one or more statements (premises) to reach a logically certain conclusion. It differs from inductive reasoning or abductive reasoning.
다. 직관적 예측의 원리(principle of intuitive forecasting)
인간에게는 창조적 분석력과 본능적 자각능력이 있다는 전제하에 연구자의 통찰력에 의존하여 미래를 예측하는 방법이다. 계속성의 원리와 유추의 원리는 객관적 원리와 경험적 증거에 근거하지만 직관적 예측은 주관적 판단에 의존한다.
2. 미래 연구의 동향
가. 세계적 차원의 미래 연구
세계를 분석단위로 하는 세계적 차원의 미래 연구는 단위 자체의 광범위성으로 인해 모든 영역의 미래를 연구하는데 한계가 있으므로 환경, 자원, 에너지, 인구, 국제통상 등 한정된 영역을 설정하여 연구하는 것이 일반적이다. 로마클럽의 “World Model"과 “World Integrated Model", 미국의 "Global 2000", 유럽과 미국 과학자들이 참여한 “GLOBUS Model”이 있다.
나. 국가적 차원의 미래 연구
국가 차원의 미래 연구는 단일 국가의 미래를 연구대상으로 한다.
다. 우리 나라의 미래연구
1960년 이후 5년 단위 국가경제개발계획을 추진하는 과정에서 단기로 이루어 졌으며 1985년 한국개발원(KDI)의 “국가장기발전구상”이 있었고 여러 기관에서 부문별로 미래 연구를 해오고 있다.
Ⅱ. 미래의 연구 방법
1. 전문가 합의법(델파이기법. delphi technique)
가. 의의
델파이기법은 1960년대 Rand 연구소에서 개발한 것으로 원래 전문가 패널에 의존하는 체계적이고 상호작용하는 예측방법으로 개발된 구조화된 의사소통기법이다(The Delphi method is a structured communication technique, originally developed as a systematic, interactive forecasting method which relies on a panel of experts). 해당 분야의 전문가들의 의견과 판단을 종합하여 미래를 예측하는 방법으로 일반화된 통계와 표준화된 자료가 존재하지 않을 때 주로 사용하는 미래 예측방법이다.
나. 주요 특징(key characteristics)
⑴ 참여자의 익명성(anonymity of the participants)
⑵ 정보흐름의 구조화(structuring of information flow)
⑶ 규칙적인 되먹임(환류, regular feedback)
⑷ 촉진자의 역할(role of the facilitator)
다. 단계
⑴ 1단계 : 질문지 작성, 전문가 선정 및 질문지에 전문가 의견 제시
⑵ 2단계 : 1차 질문지 응답 정리, 후속 질문지 개발 및 전문가 의견 재조사
⑶ 3단계 : 각종 통계 분석 기법을 활용하여 조사과정에서 얻어진 내용을 최종적으로 정리하고 결과 해석하여 미래 예측
라. 적용(applications)
예측에 이용(use in forecasting), 정책결정에 이용(use in policy-making) 및 온라인델파이시스템(onnline Delphi systems)에 적용한다.
마. 장점과 단점
⑴ 장점 : 정량화하기 어려운 직관적 견해를 통계화하여 신뢰성을 확보할 수 있다.
⑵ 단점 : 연구기관이 길고 전문가 확보가 어려우며, 조사설문지의 회수율이 높지 않고, 익명성의 보장이 전문가의 책임감을 약화시킨다.
2. 추세외삽법(extrapolation projection)
가. 의의
과거부터 현재까지의 추세를 분석하고 이 추세를 미래까지 연장하여 적용함으로써 미래를 예측하는 방법이다.
나. 장점과 단점
⑴ 장점 : 일련의 통계자료를 바탕으로 미래의 추세를 파악하는 것과 그 상황에 대한 의미 해석이 용이하다.
⑵ 단점 : 예측기간이 길수록 다양한 변수의 등장으로 예측력이 떨어지고, 패턴에 포한되지 않은 의미있는 데이터를 고려하지 않을 가능성이 크며, 불연속적인 변화를 예측하기 어렵다.
3. 시나리오 기법(scenario analysis)
발생 가능한 미래의 전개 상황을 작성하고 중요변수들을 설정하여 이들 상호간의 관계와 방생순서 등을 분석하여 미래를 예측하는 방법이다. 시나리오 분석은 대안으로 있을 수 있는 결과(때로는 “대안세계”로 불리는)를 고려하여 있을 수 있는 미래를 분석하는 과정이다. 이리하여 예측의 주된 방법인 시나리오 분석은 미래의 정확한 모습을 보려고 하지 않는다. 대신에 의식적으로 몇 개의 대안적 미래 발전을 제시한다(Scenario analysis is a process of analyzing possible future events by considering alternative possible outcomes (sometimes called "alternative worlds"). Thus, the scenario analysis, which is a main method of projections, does not try to show one exact picture of the future. Instead, it presents consciously several alternative future developments).
나. 단계
⑴ 1단계 :현재의 상황 파악
⑵ 2단계 : 시나리오 작성 이유와 적용 방법 기술
⑶ 3단계 : 어떤 사건을 발생시키는 동인(agents) 분석
⑷ 4단계 : 현상 분석에 기초한 시나리오와 이를 고려하지 않은 자유로운 미래 시나리오 작성
다. 장점과 단점
⑴ 장점 : ① 복수의 미래를 보여줌으로서 단선적 예측을 피할 수 있다. ② 미래 발생할수 있는 위험을 줄이고 긍정적 미래를 위한 정책과 계획을 수립하는데 유용할수 있다.
⑵ 단점 : 미래에서 중요할 수 있는 시나리오들이 무시될 수 있다.
4. 의사 결정 나무 작성법(relevance tree method)
가. 의의
결정적인 의사결정과정에서 선택가능한 방향들을 나뭇가지가 뻣어가듯이 그림으로 그려서 추적해 나가는 방법이다.
나. 장점과 단점
선택가능한 대안을 일목요연하게 제시하는 장점이 있으나 어떤 선택이 더 좋은 것이지 혹은 각 대안들의 효과는 어떠한지 등에 대항 정보를 제공하지 못한다.
5. 모의실험법(simulation)
가. 의의
실제체계와 유사한 모형을 만들어 구성요소들간의 변화를 역동적으로 살펴보는 미래예측방법이다. 모의실험은 사간을 두고 실제 세계의 과정 또는 체계 작동의 모방이다. 어떤 것을 모의실험하는 행위는 우선 모형이 개발될 것을 요구한다. 이 모형은 선택된 물리적 또는 추상적 체계 또는 과정의 주요한 특성 또는 행위/기능을 나타낸다. 모형은 체계 그 자체를 나타내고 모의실험은 시간을 두고 체계의 작동을 나타낸다(Simulation is the imitation of the operation of a real-world process or system over time.[1] The act of simulating something first requires that a model be developed; this model represents the key characteristics or behaviors/functions of the selected physical or abstract system or process. The model represents the system itself, whereas the simulation represents the operation of the system over time).
나. 장점과 단점
⑴장점 : ① 실체가 없는 현상을 검토할 수 있다. ② 미래연구자가 연구 시간을 조절 할 수 있으며 실제상황에서 조사가 불가능한 문제까지도 다룰수 있다.
⑵ 단점 : ① 정확성을 기하기 어렵다. ② 모의실험을 통해 얻는 질서나 법칙이 미래에 적용되지 않을 수 있다.
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