2017/05/30
2017/05/29
[과학기술학] Perrow (1984), Ch 1 “Normal Accident at Three Mile Island” 요약 정리 (미완성)
[ Charles Perrow (1984), Normal Accidents: Living with High-Risk Technologies (Basic Books), pp. 15-31.
찰스 페로, 「1장. 스리마일 섬 원전의 정상 사고」, 『무엇이 재앙을 만드는가?』, 김태훈 옮김 (알에이치코리아, 2013) ]
[30쪽]
- 원자력 발전소의 냉각 시스템은 두 부분으로 구성
- 1차 냉각 시스템은 핵반응이 일어나는 노심 주위를 도는 고온・고압의 냉각수를 담음
- 1차 냉각 시스템의 냉각수가 증기 발생기로 들어가 2차 냉각 시스템의 냉각수를 가열함
- 스리마일 섬 원전 사고는 2차 냉각 시스템에서 시작
[34-35쪽]
- 2차 냉각 시스템에 냉각재가 공급되지 않으면서 증기 발생기가 말라버림
- 노심에서 열이 제거되지 않자 원자로가 긴급 정지됨
- 긴급 정지 상태에서 은으로 구성된 제어봉이 노심으로 내려가 중성자를 흡수하며 연쇄반응을 중지시켰지만 붕괴하는 방사능 물질이 발산하는 붕괴열은 원자로 내부를 고온・고압 상태로 만듦
- 1・2차 냉각 시스템에 든 냉각수 수천 리터가 노심의 열을 식혀야 했으나 냉각 시스템이 작동하지 않음
압력 제어 밸브 [35-37쪽]
- 노심의 냉각수를 가압기로 돌려서 압력을 낮추는 압력 제어 밸브
- 이전에 압력 제어 밸브에 문제가 있어서 사고 발생 전에 개폐 여부를 알리는 계기가 추가됨
- 사고 당시 전자기 스위치가 고장 나서 추가된 계기가 작동하지 않음
- 교대자들이 문제를 발견하기까지 2시간 20분이 걸림
- 사고 발생 13초 만에 급격한 문제가 생겼으나 운용자들이 이러한 문제를 인식하지 못함
정상 사고의 핵심 [38쪽]
- 직접적인 작동 순서에 속하지 않은 다발적 장애의 상호작용
- 운용자들이 사고 전개 과정을 이해할 수 없게 됨
찰스 페로의 질문 [50쪽]
- 스리마일 섬 원전 사고가 전형적인 성격을 띤다면 왜 한 번밖에 일어나지 않았는가?
(2018.07.18.)
2017/05/28
[한국 가요] 십센치 (10cm)
10cm - 쓰담쓰담 [EBS SPACE 공감]
( www.youtube.com/watch?v=JoxtzUzFPdc )
10cm - 사랑은 은하수 다방에서 [EBS SPACE 공감]
( www.youtube.com/watch?v=FaEoBYxJvqM )
10cm - 그게 아니고
( www.youtube.com/watch?v=k1fUhcy-548 )
10cm - 스토커
( www.youtube.com/watch?v=Iu-NVopNDKU )
(2023.03.01.)
2017/05/27
[과학철학] 기어리 외, 7장. “인과적 모형” 요약 정리 (미완성)
[ Ronald N. Giere, John Bickle, and Robert Mauldin (2005), Understanding Scientific Reasoning, 5th Edition (Cengage Learning)
Ronald N. Giere 외, 『과학적 추론의 이해』 [제5판], 조인래・이영의・남현 옮김 (소화, 2008), 333-351쪽. ]
7.1. 상관 관계와 인과 관계
7.2. 개체에 대한 인과적 모형
7.3. 모집단에 대한 인과적 모형
7.4. 원인의 유효성
7.5. 요약: 인과 관계는 상관 관계와 어떻게 다른가
인과와 상관을 구별
인과 모형 개발
7.1. 상관 관계와 인과 관계
- 통계적 추론에서 흔히 범하는 실수는 이미 알려진 상관에서 곧바로 인과적 연결을 추리하는 것
■ 인과 관계가 없는 상관
- 예(1): 폐암과 재떨이 사용 사이의 긍정적 상관
→ 흡연이 폐암의 원인이며, 대부분의 흡연자는 재떨이를 사용
- 예(2): 몸에 옷엣니와 건강 사이의 긍정적 상관
→ 체온이 정상보다 올라가면 옷엣니는 보다 시원한 환경을 찾는다.
- 예(3): 거주지-대학 병원의 거리와 회복률
→ 대학 병원이 그 주에서 시설이 가장 좋아서
■ 인과 관계는 대칭적이지 않다
- 상관은 대칭적 관계: A가 B와 긍정적 상관이 있으면 B도 A와 긍정적 상관이 있고, 그 역도 마찬가지.
- 인과는 비대칭적 관계: A가 B를 일으키더라도, B가 A를 일으키지 않음.
- 대부분의 인과 관계들이 비대칭적인 이유
• 시간적 순서? 원인은 오직 미래로만 작용?
■ 인과적 산출
- 인과적 산출(causal production): 원인이 결과를 산출한다, 또는 결과의 산출에 기여한다.
- 인과 관계의 비-대칭성은 산출의 비대칭성의 일부분
- 인과적 가설의 평가는 형이상학적 주제에 의존하지 않을 것이며, 인과적 산출이라는 직관적 개념을 사용할 것임.
7.2. 개체에 대한 인과적 모형
■ 결정론적 모형
- 모형을 구성할 때 개체의 특성은 변수들에 의해 기술됨.
- 대부분의 경우,
• (i) 대부분의 경우 질적 변수들만 고찰
• (ii) 개체들의 특성을 기술하는 변수들 중, 가능한 결과에 해당하는 특성과 관련하여 가능한 원인으로 나타내는 변수 하나를 선택함.
• (iii) 원인 변수 𝐂: 두 가지 가능한 값 𝐂와 -𝐂
• (iv) 가능한 결과 𝐄: 두 가지 가능한 값 𝐄와 -𝐄
• (v) 잔여 상태 𝐒: 굵은 문자 S를 이용해 2ᴺ개의 가능한 잔여 상태를 나타내는 변수를 지칭함. 나머지 변수들(𝐒₁, 𝐒₂, 𝐒₃, ... , 𝐒ⲛ)은 해당 체계의 잔여 상태의 특성을 기술함.
- 단순한 모형을 이용한 원인 개념
• 잔여 상태 S에 의하여 규정되는 개체 I에서 C가 E를 산출하고 -C가 -E를 산출한다면, I에서 C는 E에 대해 (결정론적인) 긍정적 원인(positive causal factor)
• 개체 I에서 C가 -E를 산출하고 -C가 E를 산출한다면, I에서 C는 E에 대해 (결정론적인) 부정적 원인(negative causal factor)
변수 𝐂는 I에서 𝐄에 대해 인과적으로 유관하다(causally relevant)
= C가 S와 더불어 I에서 E에 대해 긍정적 원인이거나 부정적 원인이다.
변수 𝐂는 I에서 𝐄에 대해 인과적으로 무관하다(causally irrelevant).
= S가 주어진 상황에서, C가 I에서 E에 대해 긍정적 원인도 아니고 부정적 원인도 아니다.
- 결정론적 모형: C의 존재나 부재 E의 존재나 부재를 결정하는 모형
- 결정론적 모형의 암묵적 특징
• 특징(1): C가 I에서 E의 긍정적 원인이라고 말하는 것은 I에서 C와 E가 모두 존재한다는 것 이상을 의미함.
• C가 존재하지 않는다면 E도 존재하지 않지만, I에서 C가 존재하지 않는 가상적 상황이 성립하지 않을 수 있음. 일단 C가 존재하면, I가 존재하는 내내 그것은 계속 존재할 수 있음.
• 특징(2): 잔여 상태를 상술하는 것이 중요함.
• 개체의 잔여 상태가 S1이 아니라 -S1을 포함하는 경우, C는 E의 긍정적 원인이 아닐 수 있음. I의 잔여 상태를 구성하는 변수들 중 어떤 것은 그 자체가 E에 대해 인과적으로 유관할 수 있음.
■ 인간이 결정론적 체계일 수 있는가
- 질문: 인간의 몸과 같은 복잡한 체계를 표현하는 데에 단순한 결정론적 모형을 사용할 수 있는가?
- 결정론적 모형의 답변: 결정론적으로 회복에 이르게 한 치료와 잔여 상태의 조합과 그렇지 못한 치료와 잔여 상태의 다른 조합을 가정함.
• 예) 일란성 쌍둥이의 경우
• 내부 체질과 잔여 상태가 동일했더라도 최종 상태가 달랐을 것이라는 말의 의미를 알 수 없음.
■ 확률적 모형
원인 변수가 어떤 값을 가지는가에 따라 결과 변수가 어떤 값을 가질 확률은 변화함.
확률적 모형의 경우에도 잔여 상태를 상술하는 것이 중요
: 잔여 상태가 다르면 확률도 달라질 수 있음.
I에서 C는 E에 대한 (확률적) 긍정적 원인이다.
= 잔여 상태 S에 의해 규정되는 개체 I에서, P(E/C) > P(E/-C)
I에서 C는 E에 대한 (확률적) 부정적 원인이다.
= 잔여 상태 S에 의해 규정되는 개체 I에서, P(E/C) < P(E/-C)
I에서 C는 E에 대해 인과적으로 무관하다.
= 잔여 상태 S가 주어졌을 때, P(E/C) = P(E/-C)
- 확률을 이해하는 어려움: 개체가 하나뿐이라서 고찰할 명백한 모집단이 없다.
- 제안(1): 동일한 잔여 상태를 가지고 시간의 추이에 따라 원인 변수의 변하는 값들의 영향을 받는 동일한 개체를 상상하는 것
• C가 주어졌을 때 E의 확률 = 원인 변수의 값이 C일 때 E의 상대 빈도
→ 이러한 확률은 완전히 가상적임.
- 제안(2): 인과적 산출이 다양한 강도로 변할 수 있다고 가정하는 것
• 확률은 인과적 경향들이 가지는 강도의 측도
→ C와 -C는 모두 E를 산출할 수 있지만, C가 E를 산출하는 인과적 경향이 -C가 E를 산출하는 인과적 경향보다 더 강할 수 있음.
모집단에서 인과적 모형을 평가할 때 사용하는 방법은 어떤 개체 모형이 사용되는가와는 상관없이 본질적으로 동일함.
7.3. 모집단에 대한 인과적 모형
많은 특성들(특히 생의학 분야 등에서 관심거리가 되는 특성)의 경우,
다른 잔여 상태를 가지는 개체들을 구별할 수 있을 만큼 개체에 대한 화학적⋅생리학적 사실이 충분히 알려지지 않기 때문에, 단지 개체 몇 개를 연구하여 가능한 인과 관계를 조사할 수 없음.
인과 관계를 파악하는 유일한 방법은, 개체들의 큰 집단을 연구해서 잔여 상태에서 나타나는 차이들의 평균을 암묵적으로 구하는 것임.
■ 모집단에서의 인과 관계에 대한 비교 모형
- 개체에서의 인과에 대한 모형
• 모집단 U에 𝐂가 𝐄와 인과적으로 유관한 어떤 개체가 있는 경우, 𝐂는 그 모집단에서 𝐄와 인과적으로 유관하다. 개체에서 𝐂가 𝐄와 인과적으로 유관한가 여부는 개체가 실제로 그 순간 우연히 가지는 각 변수의 값과는 독립적이다.
우리가 알고자 하는 것은 C가 E를 산출하고 -C가 -E를 산출하거나 C가 -E를 산출하고 -C가 E를 산출하는 그러한 개체들이 모집단에 있는가 하는 점.
이러한 질문에 대처하는 방법은, 모든 개체에서 변수 𝐂가 값 C를 가질 경우 모집단에서 어떤 일이 발생할지 살펴보는 것
- 질문(1): 값 -C와 값 -E를 가지는 개체들 중 원인 변수의 값이 -C에서 C로 변하면 결과 변수가 값 E를 가지게 되는 것들이 있는가?
- 질문(2): 현재 값 C와 값 E를 가지는 개체들 중 원인 변수의 값이 C에서 -C로 변하면 결과 변수가 값 -E를 가지는 것들이 있는가?
⇒ 만약 그러한 개체들이 있다면 그 모집단에서 𝐂는 𝐄와 인과적으로 유관하다.
- 원래의 모집단 U
- 가정적 모집단 X: 변수 𝐂가 값 -C를 가지는 U의 모든 개체들이 변하여 값 C를 가질 경우 생기는 새로운 가정적 모집단
• Pᴜ(E): 원래의 모집단 U에 결과 E를 나타내는 개체들의 백분율(모집단 U에서 E의 확률)
• Px(E): 가정적 모집단 X에서 결과 변수 E가 값 E를 가지는 백분율(모집단 X에서 E의 확률)
• Px(E)가 Pᴜ(E)보다 클 것이다 = U에서 C가 E에 대한 긍정적 원인이지만 C와 E가 각각 값 -C와 값 -E를 가지는 개체들이 있다면, 그러한 개체들이 -C에서 C로 변화하면 그것들은 X에서는 -E에서 E로 변할 것이다.
- 가정적 모집단 K: 변수 𝐂가 값 C를 가지는 U의 모든 개체들이 변하여 값 -C를 가질 경우 생기는 새로운 가정적 모집단
• Pᴋ(E): 가정적 모집단 K에서 결과 변수 E가 값 E를 가지는 백분율(모집단 K에서 E의 확률)
• Pᴋ(E)가 Pᴜ(E)보다 작을 것이다 = U에서 C가 E에 대한 긍정적 원인이지만 C와 E가 각각 값 C와 값 E를 가지는 개체들이 있다면, 그러한 개체들이 C에서 -C로 변화하면 그것들은 X에서는 E에서 -E로 변할 것이다.
- 두 가지 결과를 종합하면
• Px(E)가 Pᴜ(E)보다 클 때마다 모집단 U에서 C는 E에 대한 긍정적 원인이다.
• Pᴋ(E)가 Pᴜ(E)보다 작을 때마다 모집단 U에서 C는 E에 대한 부정적 원인이다.
• Px(E)가 Pᴋ(E)와 동일할 때마다 모집단 U에서 C는 E에 대하여 인과적으로 무관하다.
흥미로운 사실
모집단 U의 모든 개체들에서 C가 E에 대해 인과적으로 무관한 것은 아니지만, 그 모집단에서 C가 E에 대해 인과적으로 무관한 것으로 드러날 수 있음.
U에 있는 상이한 개체들이 서로 다른 잔여 상태를 가지는 한 가능함.
개체에 대한 모형과 모집단에 대한 모형 사이에 이론적 간격은 항상 존재함.
모집단 모형은 개체들에 대한 평균을 제공하므로, 개체들 사이의 중요한 차이가 될 수 있는 것을 무시하게 됨.
그러나 긍정적 원인과 부정적 원인이 이러한 방식으로 하나의 모집단에서 분포할 가능성은 비교적 낮음.
■ 개체들이 확률적이라면 어떻게 되는가
- 위의 모형은 모집단을 구성하는 개체들이 단순한 결정론적 모형에 들어맞는다는 전제
- 개체들이 확률적일 경우, 결정론적 모형과의 차이점은, Px(E)가 Pᴋ(E)은 확률들의 평균이라는 것
- 확률을 가정적 상대 빈도보다는 인과적 경향으로 이해하는 편이 나을 듯함.
- 인과적 가설을 평가하는 과정은 개체들에 대한 결정론적 모형을 가정하든 확률적 모형을 가정하든 거의 동일한 것으로 드러남.
7.4. 원인의 유효성
- 어떤 것이 원인인가를 아는 것보다 그것이 어느 정도로 강력한 원인인가를 아는 것이 더 중요한 경우도 있음.
• 예) 의학적 치료
- 유효성(effectiveness): 어떤 것의 원인이 개체들에 대해 어느 정도로 강력한지를 나타내는 정도
■ 개체에서의 유효성
- 개체에 대한 결정론적 모형에서는 세 등급의 유효성만 가능
- 유효성(1): 긍정적 원인은 개체에서 결과를 낳는 데 최대한 유효하다.
• C는 E를 산출하고 -C는 E를 예방한다.
- 유효성(2): 부정적 원인은 긍정적 원인과 반대 방향으로 최대한 유효하다.
• C는 E를 예방하고, -C는 E를 산출한다.
- 유효성(3): 중간 경우는 인과적으로 무관(causal irrelevance)하다.
• C의 존재는 E의 존재나 부재와 무관하다.
- 개체에 대한 확률적 모형에서는 다양한 정도의 유효성이 가능
- 예) C가 E에 대해 긍정적 원인
• -C가 주어졌을 때보다 C가 주어졌을 때 E의 확률이 더 높다.
개체 I에서 E를 산출하는 C의 유효성 Ef(C, E)
Ef(C, E) = P(E/C) - P(E/-C)
(최대값은 +1, 최소값은 –1)
변수 C와 E 사이의 인과적 무관성에 대응하는 값은 0
P(E/C) = P(E/-C)
■ 모집단에서의 유효성
모집단 모형의 경우, 개체에 대한 결정론적 모형을 가정하면, 모집단 U에서 원인의 유효성에 대한 가장 단순한 측도는 Px(E)와 Pᴋ(E)의 차이다. 즉,
Ef(C,E) = Px(E) - Pᴋ(E)
확률적 개체들을 가정하면, 어떤 모집단에서 원인의 유효성에 대한 측도는 두 가정적 모집단에서 Px(E)와 Pᴋ(E)가 가지는 기대값의 차이
7.5. 요약: 인과 관계는 상관 관계와 어떻게 다른가
상관은 어떤 실제 모집단에서 존재하는 속성들 간의 관계이다.
예) 지금 존재하는 모집단에서 비흡연자들이 흡연자들 가운데 폐암 환자가 더 많다.
인과
예) 다른 모든 조건이 같은 상황에서, 아무도 담배를 피우지 않았을 경우보다 모든 사람이 담배를 피웠을 경우 폐암 사례가 더 많을 것이다.
[그림 7.3]
(2021.12.29.)
피드 구독하기:
글 (Atom)
한강 작가 노벨문학상 수상 예언한 알라딘 독자 구매평 성지순례
졸업하게 해주세요. 교수되게 해주세요. 결혼하게 해주세요. * 링크: [알라딘] 흰 - 2024 노벨문학상 수상작가, 한강 소설 ( www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=143220344 ) ...
-
<죽으면 되는 것이다> 짤은 『고우영 십팔사략』 10권 96쪽에 나온다. 후량-후당-후진-후한-후주-송으로 이어지는 5대 10국 시대에서 후한이 망할 때 풍도가 유빈을 죽인 일을 그린 것이다. 907년 주전충이 당을 멸망시키고 후량(後粱...
-
누군가 잘 나간다는 생각이 들 때쯤이면 그에게 “문화 권력”이라는 수식어가 들러붙는다. “권력”이라는 건 “자신의 의지를 관철시킬 수 있는 힘”을 말하는데 “문화 권력”이라고 불리는 건 그냥 그 사람이 요새 잘 나간다는 말 이상도 이하도 아니다. 김용...
-
대학원에는 학위를 받으면 학위 논문을 제본해서 주변 사람에게 주는 풍습이 있다. 예전과 달리 오늘날에는 논문 대부분이 온라인으로 공개되지만 여전히 학위 논문을 제본해서 나누어주는 풍습이 남아있다. 어떤 행동 유형이 관례로 자리 잡으면 그 자체로 관성을...
-
최재천 교수는 교회에 다닌다고 한다. 생물학자가 어쩌다 교회에 다니게 된 것인가? 『다윈 지능』에서 최재천 교수는 다음과 같은 일화를 소개한다. 어느 날 목사님(강원용 목사)은 설명을 마치고 일어서려는 내게 이렇게 물으셨다. “최 교수는 진화론자인데 ...
-
[ Paul Oppenheim and Hilary Putnam (1958), “Unity of Science as a Working Hypothesis”, Minnesota Studies in the Philosophy of Scien...
-
고등학교 사회탐구 <윤리와 사상>에서는 헤겔 변증법도 가르친다. 놀라운 일이다. 나는 학부에서 철학을 전공했지만 헤겔이 무슨 말을 했는지는 전혀 모르고, 다만 철학 전공자들을 괴롭혀온 나쁜 놈이라고만 알고 있다. 대학원도 철학과로 왔지만...
-
학교의 평생교육원을 통해서 고등학교 아르바이트를 하게 되었다. 고등학생들과 아담 스미스의 『국부론』을 읽는 일이었다. 고등학생이 뭐 하러 『국부론』을 읽는가? 느낌이 왔다. 분명히 담당 교사가 무언가 단단히 잘못 생각하고 프로그램을 짰을 것이다. 학생...
-
[ 올더스 헉슬리, 『멋진 신세계』, 정소연 옮김 (궁리, 2007). ] [1] <런던 중앙 인공부화, 조건반사 양육소> 34층밖에 안 되는 나지막한 회색 건물 세계 정부의 표어: “공동체, 동일성, 안정” 선과 행복을...
-
越女詞 월 지방 처녀들 노래 其 1 長干吳兒女 장간에 사는 오 땅 아가씨 (장간오아녀) 眉目艶新月 눈썹과 눈이 초승달처럼 아름답네 (미목염신월) 屐上足如霜 나막신 신은 서리 같은 발 (극상족여상) 不着鴉...
-
2019년 5월 7일(화) 어머니에게서 전화가 왔다. 어머니가 퇴근하고 집에 오다 보니 집 근처에 있는 밭에서 인부들이 포크래인으로 흄관을 묻고 있었다고 한다. 어떻게 된 일이냐고 물으니 인부들은 “농어촌공사의 허가를 받았다”고만 말하고는 서둘러 퇴근...