정창권 박사의 시스템사고 블로그

🔗 [지연(delay)을 지우면 보이는 것들: 모델링의 본질] 모델링에서는 ‘지연’이라는 변수명이 어울리지 않습니다. 지연이란 ‘느린 구조’가 아니라, 단지 우리가 그 시간을 어떻게 해석하느냐의 문제이기 때문입니다.위 링크 문서는 그 이유를 자세히 설명하고 있습니다. . 🎼 1. 시스템은 ‘시간’에 맞춰 춤을 춘다 시스템은 정지된 구조가 아니라 시간에 따라 변화하는 리듬 구조 입니다. 특히 균형 피드백(loop B)은 항상 “현재 상태 → 목표 상태”로 조정하려고 하기 때문에, 여기에는 필연적으로 시간적 요소 가 들어갑니다. 이 모델에는 네 가지 서로 다른 시간 이 존재합니다. 현상을 평가하는 시간 위험을 대비하는 시간 (위험에 대한 태도) 행동을 실행하는 시간 물리적으로 변하는 시간 이 네 시간은 모두 다르게 작동하며, 서로 다른 방식으로 파동을 만듭니다. 🎼 2. 네 가지 시간(Time)의 의미 아래 모델을 보시면 네 개의 시간 변수가 등장합니다. 각각은 모두 “시간”이지만, 서로 완전히 다른 의미를 가집니다. (1) 평가 반영 시간(Perception Time) 이 모델에서는 평가 반영 시간을 판매량을 못 믿는 수준으로 활용합니다. 달리 표현하면 얼마나 보수적으로 판단한 것이지 또는 시장 신호(주문)에 얼마나 천천히 반응할 것인지를 반영합니다. '평가 반영 시간'이 길어진다는 의미는 더 두고 보겠다는 의미로 "평가를 반영한 판매량"이 과소 평가되도록 만듭니다. 그래서 평가를 반영해서 판단하는 판매량과 실제 판매량(=주문량)이 다음 그래프처럼 달라지는 겁니다. 그래프로는 자세히 확인할 수 없어서 내부 계산값을 확인해 보니 Time=26 시점에서 분면히 판매량은 20→22로 10% 증가했지만, 재평가한 판매량은 Time=26에도 여전히 20이었다가 점점 증가하는데 Time=43이 되어야 비로서 22가 됩니다. 그만큼 판매량을 그대로 믿지 않겠다는 ‘인식’입니다. ▣ Perception Time이 짧을수록 “최근 변화가...

 많은 사람들이 헷갈리는 SD의 핵심 개념을 풀어봅니다  시스템다이내믹스(System Dynamics)를 공부하다 보면 가장 자주 등장하는 개념이 저량(貯量,stock)과 유량(流量, flow)입니다. 그리고 이 개념은 교육 현장, 정책 연구, 경영 분석 등 거의 모든 SD 모델링의 기초가 되기 때문에 필수 개념입니다. 그런데 이 단순해 보이는 개념이 배우는 사람에게는 의외로 가장 큰 혼란을 주는 개념 이기도 합니다. 낯설기 때문입니다.  특히 이런 질문이 자주 나옵니다. “유량 때문에 저량이 변하는데, 이게 인과(因果) 관계 아닌가요?” “그런데 왜 ‘저량은 인과(因果)와 다르다’고 하는 걸까요?” “학생 수 → 교원 수의 관계가 인과(因果)관계라면, 교원 수라는 저량의 변화도 인과(因果) 아닌가요?” 이 질문들은 너무나 타당합니다. 하지만 여기에는 SD가 다루는 ‘두 종류의 인과관계’를 구분하지 않아 생긴 오해가 깊이 숨어 있습니다. 이 글에서는 이 오해를 풀기 위해 저량과 유량, 그리고 인과관계의 차이를 정확하게, 그리고 쉽게 설명해 보겠습니다. 🧭 1. SD에는 ‘두 종류의 인과관계’가 있다 이 사실을 알면 모든 혼란이 풀립니다. ① CLD 인과관계는 왜! 인과순환지도(Causal Loop Diagram)에서 +, –로 표시되는 관계입니다. 스트레스 ↑ → 실수 ↑ 학생 수 ↑ → 교사 업무량 ↑ 수요 ↑ → 가격 ↑ 이것은 논리적·심리적·사회적 영향 입니다. 즉, 한 변수가 왜 다른 변수에 영향을 미치는가 를 설명합니다. ② SFD의 저량 변화는 어떻게! 저량-유량 다이어그램(Stock and Flow Diagram)에서는 저량이 유량의 산술적 누적(integration)으로 변합니다. 교원 수(t) = 교원 수(t−1) + 고용 − 퇴직 잔고(t) = 잔고(t−1) + 입금 − 출금 물높이 = 기존 물높이 + 유입 − 유출 여기에는 “왜?”라는 ...

 📘 SD는 장기적 관점에서만 유용하다? 이 오래된 오해를 지금 끝내고 싶습니다 시스템다이내믹스(System Dynamics, SD)를 이야기할 때마다 가장 자주 듣는 말이 있습니다. “그건 기후변화나 인구처럼 오래 보고 연구해야 하는 분야잖아요?” “학교나 조직처럼 매일 의사결정이 필요한 곳 에는 좀 안 맞지 않나요?”  “시간이 너무 오래 걸리는 모델 아닌가요?” 이 질문들은 다정해 보이지만, 사실은 SD에 대한 가장 강력하면서도 가장 흔한 오해 에서 비롯됩니다.그래서 오늘은 이 오해를 정확히 , 대중적으로 , 학술적으로 풀어보려고 합니다. 💡 1. 먼저 결론부터 말하자면… SD는 ‘긴 기간’ 때문에 필요한 것이 아니라, ‘시간 지연(time delays)’ 때문에 필요한 것입니다. 그리고 시간 지연은 20년, 30년 같은 길이의 문제 가 아니라  어떤 일이 실제로 반영되기까지 걸리는 과정의 시간(process time) 입니다. 그래서 SD는 초 단위로 움직이는 항공 운항 시스템에도, 하루 단위로 운영되는 병상·재고 시스템에도, 주 단위로 변화하는 교육정책 시스템에도 완벽하게 작동합니다. SD는 “긴 시간의 학문”이 아니라  ‘시간 구조(structural time)’ 를 분석하는 학문입니다. ⏳ 2. 시간을 오해하면 시스템이 흔들린다 의사결정은 보통 이렇게 이루어집니다. “필요하니 바꿔라.” “바꿨으니 좋아져야 한다.” “왜 바로 효과가 안 나타나지?” 문제는 이 과정에는 항상 시간이 존재한다 는 점입니다. 정책이 실제 반영되기까지의 행정 절차 정교사를 임용하고 배치하는 데 걸리는 시간 기간제 교사로 단기 대응하는 속도 정보가 전달되고 해석되는 데 걸리는 시간 학교나 조직이 적응하는 시간 시민/학부모/학생이 반응하는 시간 이 시간들은 길 수도, 짧을 수도 있습니다. 하지만 중요한 것은 시간이 길고 짧음이 중요한 게 아니라,  그 ...

 💡 왜 우리는 점점 ‘법대로’ 해결하려 할까요? — 사법화(juridification)와 주리스토크라시(juristocracy)를 이해하기 위한 짧은 안내서 최근 우리 일상 속에서는 작은 갈등부터 정치적 분쟁까지 “법대로 하자” 는 표현이 매우 자연스럽게 등장합니다. 예전에는 대화나 주변의 중재로 적당히 해결되던 일들까지도 이제는 신고·고소·규정·법적 절차 로 이어지는 경우가 많아졌습니다. 이 현상은 한국만의 문제가 아니라, 전 세계 여러 나라에서 공통적으로 나타나는 특징입니다. 1. 🌍 전 세계적으로 나타나는 변화 독일, 네덜란드, 미국, 일본 등 여러 나라에서도 일상의 갈등이 곧바로 법적 절차로 넘어가는 일이 늘어났습니다.  학교에서는 작은 다툼도 신고 절차로 이어지고 직장에서는 대화 보다 규정 해석이 우선되며 지역 사회에서는 중재자 역할이 사라지고 정치에서 해결해야 할 사안 이 법원·헌재로 넘어가는 일이 많아졌습니다 이 흐름을 설명하는 개념이 바로  사법화(juridification) 와 주리스토크라시(juristocracy) 입니다. 2. 🧭 두 개념을 간단하게 정리하면 사법화(juridification) 는  사회적·정치적·일상적 갈등이 법적 절차로 이동하는 과정 을 의미합니다. 주리스토크라시(juristocracy) 는  정치의 핵심 결정을 사법부가 사실상 주도하는 체제 를 가리킵니다. 즉, 사법화는 과정 , 주리스토크라시는 그 결과 라고 이해할 수 있습니다.  두 개념에 대한 대표 문헌은 다음과 같습니다.  📘 1) 사법화(juridification) 소개한 문헌: Jürgen Habermas , Between Facts and Norms (1992) Günther Teubner , “Juridification of Social Spheres” (1987) 핵심 의미: 사회·경제·정치·일상에서 발생하...

  📘 데카르트적 환원주의 vs 전체론 — 왜 ‘부분만 보면’ 세상이 보이지 않을까? 우리가 어떤 문제를 바라볼 때, 두 가지 서로 다른 렌즈를 사용할 수 있습니다. 하나: 데카르트적 환원주의 다른 하나: 전체론(holism), 즉 시스템 관점 둘은 단순한 학술 용어가 아니라,  세상을 바라보는 방식 자체를 바꾸는 철학적 선택 입니다. 오늘은 이 두 관점을 아주 쉽게 비교하면서 왜 시스템사고가 현대 사회에서 중요해졌는지 이야기해보려 합니다. 🔍 1. 데카르트적 환원주의란 무엇인가? 이야기는 17세기 철학자 르네 데카르트 ( René Descartes,  1596~1650)로 거슬러 올라갑니다. 그는 인간의 몸, 자연, 사회 등 복잡한 것들을 이해하려면  문제를 가능한 한 잘게 쪼개야 한다 고 주장했습니다. “복잡한 것은 단순한 구성 요소로 나누면 설명할 수 있다.” 요약하면: 큰 문제 → 잘게 쪼갠다 부분을 분석한다 부분 분석을 합치면 전체를 이해할 수 있다 예를 들어: 자동차 고장 → 부품 하나하나 고장 점검 학생 학업 문제 → 국어, 영어, 수학 점수로 나누어 분석 질병 → 장기·세포·유전자 수준으로 분석 이 접근은 자연과학·의학·공학 을 크게 발전시켰습니다. 오늘날 현대문명이 가능해진 이유 중 하나이기도 합니다. 하지만 문제는… 🔍 2. 세상이 점점 “쪼개어 이해할 수 없는 것들”이 많아졌다는 점입니다. 데카르트적 환원주의가 어려워지는 순간은 다음과 같습니다. 부분을 정확히 이해해도 전체가 어떻게 움직이는지 설명되지 않을 때 예를 들어: 경제 정책 하나가 바뀌면 왜 예상과 다르게 움직일까? 교원수는 줄지 않았는데 왜 교사 1인당 학생 수가 늘어날까? 미세먼지 규제는 하는데 왜 오히려 대기질이 안 좋아질까? 부분 분석으로는 현장의 실제 움직임을 설명하기 어렵습니다. 왜냐하면… 🔍 3. 전체론(holism)은 “전체는 부...

시스템다이내믹스(System Dynamics) 모델을 활용하다 보면, “정책 변수들을 어떻게 조합하고 비교할 것인가?”라는 질문이 자주 등장합니다. 특히 정책 시뮬레이션에서는 변수는 많고, 가능한 조합은 기하급수적으로 늘어나며, 시간은 언제나 부족합니다. 이때 사용할 수 있는 대표적 접근이 바로 다음 두 가지입니다. 직교배열 Orthogonal Array (OA) — 실험 설계(Design of Experiments, DOE) 방식 몬테카를로 민감도 분석 — 불확실성(uncertainty) 분석 방식 두 방식은 목적과 철학이 서로 다르지만, 시스템사고 관점에서 보면 모두 ‘복잡성을 효율적으로 다루기 위한 도구’ 라는 점에서 의미가 깊습니다. 🌿 1. 직교배열 L9(3⁴): “대표 조합만 뽑는 똑똑한 방법” 🔍 핵심 아이디어 여러 정책 변수를 ‘모두 다 실험’할 필요는 없습니다. 가장 대표성 있는 조합 만 추려서 비교해도 변수들의 주요 효과(main effects) 를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 변수 4개(각각 3수준)라면 전체 조합은 81개(=3⁴)입니다. 이때, 직교배열 표현 L9은 이 81개 중 단 9개 대표 조합 만을 선택한다는 뜻입니다. “81번을 돌릴 것을 9번으로 줄이되,  변수 간 영향력 비교는 여전히 가능하게 해 주는 구조적 표” 경제적이고 효율적이어서 산업공학·품질관리 분야에서 널리 쓰여 왔습니다. 물론, 직교배열은 L9뿐 아니라 L4, L8, L12, L27 등 매우 다양합니다. 직교배열은 실험 설계(Design of Experiments, DOE)에서 사용하는 구조화된 “배열 표”입니다. 다음과 같이 표기하기에 따라 종류는 매우 많습니다. 예시: L4(2³) → 8개의 경우의 수 중 4개 대표 조합 L8(2⁷) → 128개의 경우의 수 중 8개 대표 조합 L9(3⁴) → 81개의 경우의 수 중 9개 대표 조합 L12(2¹¹) L16(4⁵) L27(3¹³) L32, L36, L64… 즉, L숫...