인식

3. 역사적 배경

인지 과정에 대한 관심은 고대 그리스의 아리스토텔레스까지 거슬러 올라간다. 아리스토텔레스는 기억, 지각, 심상 등 인지 영역에 주목했으며, 실증적 증거에 기반한 연구의 중요성을 강조했다.^[7] 18세기 계몽주의 시대에는 존 로크, 더갈드 스튜어트 등이 마음의 모델을 개발하며 인지에 대한 현대적 개념의 토대를 마련했다.^[8]

19세기 초, 인지 모델은 철학, 의학 분야에서 연구되었다. 영국에서는 런던 대학교의 제임스 설리와 같은 학자들이 인지 모델을 연구했으며, 이는 1870년 초등 교육법(33 & 34 Vict. c. 75) 제정에도 영향을 미쳤다.^[9] 빌헬름 분트, 헤르만 에빙하우스, 메리 휘튼 칼킨스, 윌리엄 제임스 등 초기 심리학자들은 인간 인지 연구에 크게 기여했다.

4. 철학에서의 인식

인식은 전통적으로 크게 경험적 인식과 이성적 인식으로 나뉘며, 논자의 철학 체계에 따라서는 직관적 인식, 감성적 인식, 이성적 인식, 지성적 인식 등으로 구분되기도 한다. 각각의 인식은 감성, 직관, 이성, 지성(오성) 등의 주관, 즉 정신의 기능을 통해 성립한다고 여겨진다.

인식에 대한 철학적 연구 분야는 인식론이다. 인식론에서는 인식의 기원, 본질, 진리론 등에 대한 다양한 해석이 존재한다.

5. 심리학에서의 인식

심리학에서 '인식'은 개인의 심리적 기능에 대한 정보 처리 관점으로 이해되며, 인지주의 심리학에서는 인지를 정보 처리 과정으로 간주한다. 인지는 의식적, 무의식적일 수 있으며, 구체적이거나 추상적일 수 있다. 또한 직관적이거나 개념적일 수도 있다. 인지 과정에는 기억, 연상, 개념 형성, 패턴 인식, 언어, 주의, 지각, 행동, 문제 해결, 심상 등이 포함된다.^[21][22] 인지 심리학은 감정의 인지적 측면과 자신의 인지 전략 및 방법에 대한 인지인 메타인지도 연구한다.

장 피아제는 인지 발달 단계를 감각 운동 단계, 전조작 단계, 구체적 조작 단계, 형식적 조작 단계로 구분하는 인지 발달 이론을 제시했다.^[25]

최근 연구에서는 공유된 의도성 가설을 통해 태아기부터 인지 발달이 시작될 수 있음을 시사한다.^[27] 심리학에서는 인지 과정을 객관적으로 확인하기 위해 행동, 발화 등 출력 행위를 관찰한다.

심리학에서 "Cognition"은 "인지"로 번역되는 경우가 많으며, 인지 과학, 인지 심리학 등이 그 예이다.

5. 1. 인지 능력 평가

• 계열 위치 효과: 순차적으로 제시되는 정보 중 처음과 끝 부분의 정보를 더 잘 기억하는 경향(초두 효과, 최신 효과)을 검증한다.^[50]
• 단어 우월성 효과: 단어의 특정 위치에 있는 문자를 기억하는 실험에서, 문자가 단독으로 제시될 때보다 단어 안에 있을 때 더 정확하게 기억하는 현상을 연구한다.^[50]
• 브라운-피터슨 절차: 방해 과제 후 짧은 시간 동안 제시된 세 글자 조합(트라이그램)을 기억하는 능력을 평가하여, 방해 과제의 길이에 따른 단기 기억의 변화를 측정한다.^[51]
• 기억 범위: 동일한 종류의 자극(단어, 숫자, 문자 등) 시퀀스를 제시하고, 정확한 순서대로 회상하는 능력을 측정한다. 사람들은 숫자에 대해 약 7개의 항목, 발음이 다른 문자와 짧은 단어에 대해 비슷한 기억 범위를 가진다.^[52]
• 시각 탐색: 특정 표적(예: 녹색 원)을 찾아내는 데 걸리는 시간을 측정하는 실험이다. 특징 탐색(예: 파란색 사각형/원 중 녹색 원 찾기)과 결합 탐색(예: 파란색 원/녹색 사각형 중 녹색 원 찾기)을 비교하여, 방해물의 수와 종류에 따른 반응 시간의 변화를 연구한다.^[53]
• 지식 표현: 시맨틱 네트워크(의미망)는 바틀렛의 이야기 평준화 및 강화 연구, 자유 회상을 통한 단어의 범주적 관계 조사, 조지 밀러의 WordNet을 통한 단어 계층 구조 매핑, 신경망 및 잠재 의미 분석 등을 이용한 의미 분석 등 다양한 방법으로 연구된다.^[54]

5. 2. 인지 능력 향상

6. 정보공학에서의 인식

정보공학에서는 외부에서 얻은 데이터를 바탕으로 그 속에서 의미 있는 대상을 감각 기관(또는 센서)으로 보고 들은 것을 의미 부여하는 과정을 인식이라고 부른다. 예를 들어, 이미지 데이터에서 사람을 찾아내어 그것이 사람이라는 데이터를 생성하는 기술이며, 이처럼 자연 정보에서 대상을 찾아내는 처리는 특히 패턴 인식이라고 불린다.

패턴 인식은 생체 인증, OCR, 음성 인식 등 다양한 분야에 응용되어 실용화되고 있다.

참조

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