정창권 박사의 시스템사고 블로그

  세상이 미쳐 돌아가는 걸까요? VUCA를 읽는 시스템사고의 눈 안녕하세요, 생각하는 러너 벤자민입니다. 요즘 뉴스나 경영 서적을 보면 약방의 감초처럼 등장하는 단어가 있습니다. VUCA(뷰카) . 변동성(Volatility), 불확실성(Uncertainty), 복잡성(Complexity), 모호성(Ambiguity)의 앞 글자를 딴 말이지요. 군사 전략 환경을 설명하는 데서 출발했지만, 지금은 경영·정책·교육까지—우리가 의사결정하는 거의 모든 장면을 설명하는 프레임이 되었습니다. 그런데 VUCA가 자주 “혼란”의 다른 이름으로 소비될 때가 있습니다. “세상이 원래 이래, 어쩔 수 없어.” 이 문장이 입에 붙는 순간, VUCA는 통찰이 아니라 면피가 됩니다. 시스템사고 관점에서 제가 강조하고 싶은 전환은 하나입니다. VUCA는 ‘세상의 사건’이 아니라, 사건을 반복 생산하는 ‘시스템 구조’의 표면 증상이다. 마라톤에서 오르막이 나오면 “길이 잘못됐다”고 말하기보다 “호흡을 바꿔야겠다”고 생각하듯, VUCA도 “세상이 망가졌다”가 아니라 “내가 다루는 시스템의 작동 방식이 드러났다”는 신호로 읽어야 합니다. 1) VUCA 네 요소를 ‘구조 언어’로 번역하기 V: 변동성(Volatility) — 변화가 ‘춤추는’ 이유 변동성은 변화의 속도와 폭이 큰 상태입니다. 시스템 관점에서는 대체로 강화 피드백 (Reinforcing feedback) 구조가 오랫동안 방치·유지되어서 비선형적으로 증폭되거나 감소됩니다. 작은 소리가 마이크를 타고 스피커로 나와 다시 마이크로 들어가는 '하울링' 현상을 떠올려 보세요. 억제할 틈(시간)도 없이 변화가 눈덩이처럼 불어나는 상태, 이것이 강화 피드백 구조에서 나타납니다.  한편, 문제를 해결하는 해결책이 지연(time delay) 되기 때문에 나타나는 양파 파동, 돼지 파동과 같은 과잉 반응으로 더 요동칩니다. 수도꼭지를 틀었는데 뜨거운 물이 늦게 나오면, 우리는 대개 더 확 틀어버립니다....

[SD Insight] 성과의 한계는 어디서 오는가? 자원, 저량과 유량, 그리고 용량의 비밀 경영 현장에서는 늘 "더 높은 성과(Performance)"를 요구합니다. 더 많은 매출, 더 빠른 배송, 더 높은 생산량을 원합니다. 하지만 아무리 채찍질을 해도 성과가 오르지 않는 순간이 옵니다. 바로 시스템의 '용량(Capacity)'이라는 벽에 부딪혔기 때문입니다. 그래서 이런 한탄을 합니다. "용량이 부족합니다." 보통 '용량'을 주어진 환경적 한계로 받아들이는 경우가 많습니다. 대표적인 것인 생태계의 수용 용량을 의미하는 Carrying Capacity입니다. 생태 공학에서 Carrying Capacity를 K 상수로 처리해서 계산합니다. 그런데 '용량'은 묘한 개념입니다. 얼마나 채워졌는지에 관해 관심이 없는 개념입니다. 주어진 용량에 얼마나 채울지는 다른 사람의 몫(책임)이라는 의미이며, 더 나아가면 용량을 키우고 줄이는 책임과 그 안에 얼마나 채워 넣을지에 대한 책임은 다르다는 의미이기도 합니다. 경영 실무에서는 이 두가지 모두에 관심을 가지고 의사결정을 합니다만, 의식적으로 분리를 하지 않다보니 혼선을 빚게 됩니다. 더 많은 매출, 더 빠른 배송, 더 높은 생산성을 높이기 위해 독려하는 의사결정도 해야 하지만, 앞에서 언급한 것처럼 해도해도 안 되는 한계에 도달하면 무기력에 빠지고 남탓만 하게 됩니다. 따라서, 이 용량 또는 한계를 늘리는 의사결정을 해야 합니다. 이 두 종류의 의사결정은 성격이 다릅니다. 그래서 이번 글에서는 이처럼 까다로운 개념에 대해 정확하게 의사소통하고 문제해결 능력을 키우기 위해 시스템다이내믹스·시스템사고에서 중요하게 다루는 저량(Stock), 유량(Flow)와 기업에서 중요하게 다루는 자원(Resource)과 비교해서 용량(Capacity)를 명확하게 구분해 보겠습니다.  자원(resource) : 성과를 만드는 ‘재료’(무엇이 기여하는가) 저량...

지연(delay)이 너무 많이 쓰이면 오히려 본질을 가린다? — 인과순환지도에서는 필수지만, 모델 변수명에서는 조심해야 하는 이유  시스템사고를 배우다 보면 “ 지연(delay) ”이라는 단어를 정말 자주 만나게 됩니다.  인과순환지도(CLD)에 등장하는 지연 표시는 그 자체로 시스템의 동태(dynamic)를 이해하는 핵심 요소입니다. 왜 시스템이 천천히 반응하는가? 왜 Overshoot와 Oscillation이 생기는가? 왜 정책의 효과가 바로 나타나지 않는가? 이 모든 질문에 대한 답을 찾기 위해 우리는 지연을 표시합니다.  그래서 인과순환지도에서는 지연을 과감하게 드러내는 것이 매우 중요합니다. 1. 그런데… 모델링에서는 ‘지연’이라는 단어가 오히려 문제를 만든다 저량-유량 지도(Stock & Flow Diagram)나 수식 모델링 단계로 넘어가면, 상황은 완전히 달라집니다. 지연(delay)이란 단어를 다음과 같이 넣기 시작하면 다음과 같은 문제가 생깁니다.  1) 모든 변수가 ‘지연’처럼 보인다 Perception delay, response delay, delivery delay… 모든 행동이 delay로 보이면, 마치 지연이 항상 존재하는 것처럼 오해 를 유발합니다. 2) 소요시간이 얼마나 짧은지/긴지라는 ‘본질’을 가린다 사실 중요한 것은 “지연이 있느냐 없느냐”가 아니라,  얼마나 빠르게 또는 천천히 반응하는가 입니다. 3) 지연(delay)이라는 이름만 보면 ‘무조건 느린 것’처럼 보인다 하지만 실제 의미는 이렇습니다: 짧은 delay → 빠른 반응 긴 delay → 느린 반응 delay = 0 → 즉각 반응 그러므로 delay는 “있다/없다”의 문제가 아니라  “반응 속도의 연속적 스펙트럼”입니다. 4) 지연이라는 단어는 심리적 판단·전략적 선택을 가리는 경우가 많다 “인지 지연”, “반응 지연” 같은 변수는 이름만 보면 “신호가 늦게 들어오는 물리적 지연”처럼 보입니다. ...

[The Electronic Oracle] ④ 컴퓨터 모델이 ‘신탁’이 되지 않게 하는 세 가지 잣대 이 글은 모델의 종류를 소개하기보다, 어떤 모델이든 ‘신탁’이 되지 않게 하기 위해 반드시 점검해야 할 세 가지 구분(구조/매개변수, 외생/내생, 정확/정밀)을 정리합니다. 모델링의 본질을 묻다: The Electronic Oracle의 3가지 핵심 척도 저자 D. H. Meadows와 J. M. Robinson은 다양한 모델링 방법론을 비교하기에 앞서, 우리가 모델을 통해 무엇을 보아야 하는지 정의합니다 . 다음의 개념들은 단순한 용어 정의가 아니라, 모델러가 세상을 대하는 태도와 철학을 가르는 기준입니다. (p.12) 1. Structure(구조) vs. Parameter(매개변수) "Structure와 Endogenous는 ‘설명(Why)’의 영역이고, Parameter와 Exogenous는 ‘설정(Given)’의 영역이다." Structure (구조): 정의: 시스템 요소들 간의 정성적인 인과관계 패턴이자 가설입니다 . 이는 단순히 "A가 B에 영향을 준다"는 것을 넘어, 저량(Stocks), 유량(Flows), 피드백 루프(Feedback Loops), 지연(Delays), 그리고 비선형적인 의사결정 규칙을 포함하는 시스템의 작동 메커니즘 전체를 의미합니다 . SD의 관점: 시스템 다이내믹스는 시스템의 장기적인 거동(Dynamic tendencies)이 파라미터가 아닌 내부 구조에서 나온다고 가정합니다 . Parameter (매개변수): 정의: 구조의 가정을 정량화하는 구체적인 숫자입니다 (예: 출생률 0.02, 가격 탄력성 -0.5) . 따라서, Parameter에는 계수뿐 아니라 초기값, 임계값, 소요 시간 같은 ‘숫자로 정하는 설정’도 포함합니다. 비교 및 평가: 많은 통계적 모델은 파라미터 추정에 강점을 보이며, SD는 구조적 가설(피드백·지연·내생성)을 전면에 둡니다. 💡 핵심 인사이트: ...

[The Electronic Oracle] ② 모델을 마주할 때 던져야 하는 질문: 시민과 정책가를 위한 체크리스트 본격적으로 모델의 기술적 잣대(④편-연구)와 가정의 철학(③편)을 다루기에 앞서, 우리는 먼저 질문하는 법을 배워야 합니다. 컴퓨터 모델이 현대판 '신탁'이 되어 우리의 판단력을 마비시키지 않도록, 모델을 마주할 때 반드시 던져야 할 세 가지 실천적 질문을 제안합니다. 이 체크리스트는 모델을 만드는 사람보다, 모델을 받아 쓰는 사람—시민, 기자, 정책가, 관리자—를 위한 것입니다. 질문 1: “지금 우리가 ‘권위’로 떠받드는 숫자는 무엇인가?” (Focus: 거짓된 확신 경계하기) 모델이 내놓은 숫자가 맥락 없이 상황의 본질인 양 행세할 때, 그것은 신탁이 됩니다. 체크 포인트: 근거를 묻지 않고 받아들이고 있는가? 그 숫자가 정책 결정을 정당화하는 유일한 도구로 쓰이고 있는가? 그 숫자의 조건문(if)이 회의/보도/문서에서 삭제됐는가? 사례 : "내년 성장률 1.2%"라는 숫자만 남고, "환율이 급등한다면"이라는 조건은 삭제되지 않았나요? "감염재생산지수(R) 1.3"이라는 숫자 뒤에, 데이터 집계 지연이라는 현실적 한계가 가려져 있진 않나요? 👉 더 깊이 이해하기: 이 질문은 ④편의 '정밀성(Precision) vs. 정확성(Accuracy)' 개념과 연결됩니다.   질문 2: “가정은 공개돼 있나? 수정 권한은 누구에게 있나?” (Focus: 투명성과 민주성 확보하기) 모델의 결론은 결국 가정(Assumption)의 산물입니다. 가정이 밀실에 있으면 검증·반박·수정이 불가능해지고, 그 순간 모델은 공론장 밖의 권위가 됩니다. 그것은 곧 독재가 됩니다. 체크 포인트: 구조(인과관계/지연/피드백)가 공개돼 있는가? 숫자(초기값/계수/지연시간)가 공개돼 있는가? 경계(무엇을 밖으로 뒀는가)가 설명돼 있는가? 사례: "향후 10년 교사 과잉"이...

시스템다이내믹스(System Dynamics)나 컴퓨터 모델링을 가르치다 보면, 학생들은 물론 현업 연구자들조차 본능적으로 거부감을 느끼는 단어가 있습니다. 바로 '가정(Assumption)'입니다. 사전을 찾아보면 그 불편함의 원인을 알 수 있습니다. Assumption:   a thing that is accepted as true or as certain to happen, without proof ( Oxford Languages) (증거없이 진리 또는 사실로 받아들이는 것. 근거 없이 맞다고 여기는 것) 과학을 하는 사람들에게 "증거 없이(without proof)"라는 말은 모욕에 가깝습니다. 그래서 누군가 "그건 당신의 가정일 뿐이잖아요?"라고 공격하면, 과학자는 "아니요! 근거가 있습니다!"라며 방어하기 급급해집니다. 하지만 저는 이 글에서  '가정'이라는 단어의 명예를 회복 하려 합니다. 모델링에서 가정을 세우는 행위는 단순히 부족한 데이터를 메우는 꼼수가 아닙니다. 그것은 은밀한 독재를 투명한 민주주의로 바꾸는 가장 강력한 정치적 행위 와 연결되기 때문에 중요합니다 .  이 글에서 말하는 ‘가정’은 두 층위입니다: 머릿속에 숨어 권위로 작동하는 가정(Type A)과, 밖으로 드러나 토론의 대상이 되는 모델 가정(Type B) . 1. 두 가지 가정: '숨겨진 믿음' vs '드러난 전제' 우리가 '가정'을 이야기할 때, 사실 서로 다른 두 종류의 '가정'을 혼동하고 있습니다. Type A. 믿음으로서의 가정 (Assumption as Belief): "나를 따르라" 이건 사전적 의미에 가깝습니다. “증거 없이 참이라고 믿는 것.” 이 의미에서 주목해야 할 특징은 ‘말하지 않는다’가 아니라 구조가 드러나지 않는다 는 점입니다. 어떤 지도자가 자신의 의도를 노골적으로 말하더라도, 그 발언이 작...