지식나눔

과학기술 패러다임 변화 및 시대적 요구 사항에 대한 연구자 분들의 고민을 공유하고 싶습니다

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짧은 지식으로 본 과학기술 패러다임 변화 및 시대적 요구사항입니다

- 과학과 기술은 각 분야 별로 상당히 고도화되어 있긴 하지만 새로운 기술 도약이 쉽지 않은 상황입니다

- 분야를 넘어 데이터들의 관계를 분석하고 도출된 결과는 과학 기술분야의 초격차기술 발전을 도모하고 국가경쟁력을 제고할 수 있을 것이라고 많은 분들의 견해가 있습니다 
- 소통과 연결의 4차 산업 혁명이 대두되는 시대에서 연결고리 발견을 위한 새로운 과학기술의 방법론이 요구되고 있습니다     
  특히, 측정할 수 없는 세계에 대한 합리적인 추론이 가능할 수 있는, 차원의 벽을 넘어 연결할 수 있는 데이터 분석 방법론의 출현을
 기대하고 있습니다

저의 고민. . .
1)  분야별 데이터를 통합하여 분석 가능하다면, 새로운 연결고리를 발견할 수 있지 않을까요?
2)  실험데이터의 측정단위를 통일하여 여러 분야의 측정데이터를 함께 분석할 수 있다면, 보다 쉽게 연관성 분석이 가능하지 않을까요?
3)  수치로 분야별 Data Interface를 할 수 있다면, 간결한 분석이 되지 않을까요?
4)  측정과학의 한계(불확도)를 극복할 수 있는 방법은 있을까요?

여러분들께서는 어떠한 고민을 갖고 연구하시는 지 알고 싶고 공유하는 공간이 되길 바랍니다

과학자들의 집단 지성이야기
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의견 3
  • 여러 분야의 과학적 데이터는 그대로 유지를

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    분야별 과학적 데이터를 통합하여 분석해서 얻고자 하는 것은 여러 분야 데이터를 통합한 데서 무엇에 대한 데이터를

    얻고자 함입니까? 이 분야 저 분야 등을 통합시킨 데이터에서 무엇을 위한 연결고리를 얻고자 함인지가 와 닿지가

    않습니다.

    또 측정할 수 없는 세계에 대한 합리적 추론이 가능하고,차원의 벽을 넘어 데이터 분석 방법론의 출현을 기대한다는

     것 또한 제게는 와 닿지 않는 웜홀을 이용해 이쪽 저쪽 살펴보자는 기대만으로만 제게는 다가 서네요. 

    분야별 과학적 데이터를 통합하여 분석해서 얻고자 하는 것은 여러 분야 데이터를 통합한 데서 무엇에 대한 데이터를

    얻고자 함입니까? 이 분야 저 분야 등을 통합시킨 데이터에서 무엇을 위한 연결고리를 얻고자 함인지가 와 닿지가

    않습니다.

    또 측정할 수 없는 세계에 대한 합리적 추론이 가능하고,차원의 벽을 넘어 데이터 분석 방법론의 출현을 기대한다는

     것 또한 제게는 와 닿지 않는 웜홀을 이용해 이쪽 저쪽 살펴보자는 기대만으로만 제게는 다가 서네요. 

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  • 과학은 다양성에 때문에 발전하는 거라고 생각합니다.

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    데이타를 분석하는 방법이 다양합니다. 인문학이나 공학이나 데이타를 가지고 현상을 분석하고, 미래를 예측하곤 하니까요. 

    마치 야구에서 여러 데이타를 가지고 선수의 능력, 즉 몸값을 환산할 수 있습니다. 하지만, 과학은 미래지향적이고, 다양한 접근 방법이 있기 때문에 data dynamics에 좀 차이가 있다고 생각합니다. 추측/예측에 의한 결론을 내릴 수 도 있지만, 수학적이고, 물리적인 접근 방법으로 결론을 내릴 수도 있고, 그게 항상 옳은지는 아무도 모르지요.


    과학을 획일화된 또는 표준화된 방식으로 접근해서 모든 문제의 접근방식과 결론을 도출하는 과정을 통일한다면, 과학의 다양성을 저해하고, 좋은 방향으로 결과가 나오지 않을 수 있어 보입니다.

    불확실성 source budget을 찾고, 그것에 대한 모델과 propagation 특성을 이해하는데, 한가지 방법으로 규정되지 않겠죠.


    데이타를 분석하는 방법이 다양합니다. 인문학이나 공학이나 데이타를 가지고 현상을 분석하고, 미래를 예측하곤 하니까요. 

    마치 야구에서 여러 데이타를 가지고 선수의 능력, 즉 몸값을 환산할 수 있습니다. 하지만, 과학은 미래지향적이고, 다양한 접근 방법이 있기 때문에 data dynamics에 좀 차이가 있다고 생각합니다. 추측/예측에 의한 결론을 내릴 수 도 있지만, 수학적이고, 물리적인 접근 방법으로 결론을 내릴 수도 있고, 그게 항상 옳은지는 아무도 모르지요.


    과학을 획일화된 또는 표준화된 방식으로 접근해서 모든 문제의 접근방식과 결론을 도출하는 과정을 통일한다면, 과학의 다양성을 저해하고, 좋은 방향으로 결과가 나오지 않을 수 있어 보입니다.

    불확실성 source budget을 찾고, 그것에 대한 모델과 propagation 특성을 이해하는데, 한가지 방법으로 규정되지 않겠죠.


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  • 실험 데이터의 측정단위

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    학부 때 ** 공학 개론 수업 중 약 한 달 정도를 단위환산에 대해서만 진도를 나가셨던 교수님이 생각납니다.


    처음에는 이해가 잘 되지 않더라구요.... 이런 단위 환산값을 다 외우라는 것은 아닐테고... 근데 어느정도는 외우고 있어야 

    시험도 볼 수 있었고 ** 기사 시험을 준비하는데도 계산방식을 알더라도 단위환산을 못하면 그 문제는 맞출 수 없다는 것을

    알고서는 열심히 단위 환산식을 외웠던 기억이 있습니다  ^^


    가깝다고 여기는 미국만 하더라도 우리와 단위가 매우 다르다는 것을 느낍니다.

    미국의 고속도로는 60 이라는 숫자가 적혀있는데... 이는 mile (=1.609km) 단위로

    우리나라에서는 90~100 km/hr 속력으로 주행하라는 이야기죠.

    주유소에서 게시하는 휘발유 단위도 gallon 입니다.  1 gallon = 3.78 liter   ... 키를 잴 때도  feet를 쓰고...

    미국에서  대학원생 때 실험기자재 주문하는 카탈로그를 보면서 적정한 제품을 사기위해  머리속으로 열심히 단위환산하고 ....

    등등 개인적으로 불편했던 (?) 경험이 있습니다.


    결론적으로 지금은 그 나라에서 사용하는 단위는 언어와 같이 " 문화 " 의 일부분이라고  생각하고 있습니다. 과학이 아니라.....

    그 나라의 문화를 존중해 주어야 하는.... 하루 아침에 바뀔 수 없는.... 과학자들도 글로벌 표준화의 대상이 아니라고 보는 것 같습니다.... 

    (영어가 가장 글로벌 언어이기는 하지만 모든 사람이 영어만을 사용하지는 않는 것처럼......)



    학부 때 ** 공학 개론 수업 중 약 한 달 정도를 단위환산에 대해서만 진도를 나가셨던 교수님이 생각납니다.


    처음에는 이해가 잘 되지 않더라구요.... 이런 단위 환산값을 다 외우라는 것은 아닐테고... 근데 어느정도는 외우고 있어야 

    시험도 볼 수 있었고 ** 기사 시험을 준비하는데도 계산방식을 알더라도 단위환산을 못하면 그 문제는 맞출 수 없다는 것을

    알고서는 열심히 단위 환산식을 외웠던 기억이 있습니다  ^^


    가깝다고 여기는 미국만 하더라도 우리와 단위가 매우 다르다는 것을 느낍니다.

    미국의 고속도로는 60 이라는 숫자가 적혀있는데... 이는 mile (=1.609km) 단위로

    우리나라에서는 90~100 km/hr 속력으로 주행하라는 이야기죠.

    주유소에서 게시하는 휘발유 단위도 gallon 입니다.  1 gallon = 3.78 liter   ... 키를 잴 때도  feet를 쓰고...

    미국에서  대학원생 때 실험기자재 주문하는 카탈로그를 보면서 적정한 제품을 사기위해  머리속으로 열심히 단위환산하고 ....

    등등 개인적으로 불편했던 (?) 경험이 있습니다.


    결론적으로 지금은 그 나라에서 사용하는 단위는 언어와 같이 " 문화 " 의 일부분이라고  생각하고 있습니다. 과학이 아니라.....

    그 나라의 문화를 존중해 주어야 하는.... 하루 아침에 바뀔 수 없는.... 과학자들도 글로벌 표준화의 대상이 아니라고 보는 것 같습니다.... 

    (영어가 가장 글로벌 언어이기는 하지만 모든 사람이 영어만을 사용하지는 않는 것처럼......)



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