관계 설계 — measures, component_of, influences의 정의

관계 일람 — 일곱 개면 충분하다

트랙 2에서 관계의 문법(2-3)을, 트랙 4에서 재사용할 어휘의 출처(CA의 measures, RO의 part_of·depends on)를 확보했다. 이 차시는 그것을 기억 모듈의 확정 명세로 바꾼다. 원칙은 두 가지다. 관계는 적을수록 좋고(쓰지 않을 관계를 미리 만들지 않는다), 만드는 관계에는 정의역과 치역을 명시한다(2-5의 공리 예산 — domain/range는 오류를 잡는 값싼 공리다).

표 1기억 모듈의 관계 명세. 위 넷은 구조 관계(정의역·치역 고정), 아래 셋은 증거 관계(범주를 가로지르므로 정의역을 고정하지 않는다 — 이 선택의 대가는 5-9의 진단에서 돌아온다).

구조 관계 — 네 개의 화살표

measures는 이 지도의 등뼈다. 과제와 구성개념을 잇고, 구성개념–과제–증거 삼각형(4-1)의 한 변을 기계가 읽는 형태로 만든다. 정의역을 측정 과제로, 치역을 심리적 성향으로 고정하면 "작업기억이 숫자폭 과제를 측정한다" 같은 방향 착오를 추론기가 잡아낸다. 역관계 measured_by를 선언해 두면 CQ4(이 과제는 무엇을 측정하는가)와 CQ3(이 개념은 무엇으로 측정되는가)를 같은 데이터에서 양방향으로 물을 수 있다 — 2-3에서 본 역관계의 용도다.

component_of는 전이적(transitive)으로 선언한다. 음운 루프가 작업기억의 구성 요소이고 작업기억 안에 더 깊은 구조가 생기면, 추론기가 경로를 이어 준다. depends_on은 과정과 뇌 구조를 잇는다 — 성향이 아니라 과정이 정의역임에 주의한다. 해마에 의존하는 것은 '서술기억'이라는 능력 그 자체가 아니라 부호화·응고화라는 과정이다. 이 구분이 CQ8(해마가 관여하는 기억 과정은?)을 정확한 질문으로 만든다.

증거 관계 — 삼각형의 나머지와 주장의 강도

심리학 지식의 상당 부분은 "X와 Y가 관련된다"는 형태인데, 그 '관련'의 증거 강도는 제각각이다. 상관 연구가 보여 준 연관, 종단 연구가 시사한 방향적 영향, 실험이 입증한 인과 — 이 셋을 한 단어로 적으면 가장 약한 증거가 가장 강한 주장으로 둔갑할 길이 열린다. 역추론(4-2)이 지식 그래프 안에서 재생산되는 것이다. 그래서 어휘를 셋으로 가른다. associated_with(상관) → influences(방향 있는 영향) → causes(실험적 인과). causes ⊑ influences라는 관계 계층을 공리로 넣어 — 인과를 주장했다면 영향 질의에도 걸리도록 — 질의의 재현율을 지킨다. associated_with는 대칭적으로 선언한다. 상관에는 방향이 없기 때문이다.

판별 연습

적용: 산출물

이 차시의 산출물은 관계 명세(표 1)다. 설계 단계가 끝났다 — 계층(5-3)과 관계(5-4)가 종이 위에 확정되었으니, 다음 두 차시는 이것을 실제 OWL 파일로 옮긴다. 자신의 도메인으로 실습 중인 독자는 관계 수를 다섯에서 열 사이로 묶고, 각 관계마다 "이 관계가 없으면 어느 CQ가 답을 잃는가"를 검사해 보면 과잉 설계를 막을 수 있다.

용어 정리