공식화의 문제. 러시아 로비 활동의 제도적 기반

오늘날 다양한 과학 기술 분야에서 이해하기 어려운 용어 "형식화"를 자주 접할 수 있습니다. 지식을 원하는 사람들은 형식화가 무엇인지 이해하는 것이 좋습니다. 이 기사에서는 이 용어의 본질과 프로세스의 실제 적용에 대해 논의할 것입니다.

일반적인 의미에서 과학적 관점에서 형식화란 무엇입니까?

과학적 측면을 조금 다루겠습니다. 우리는 형식화라는 단어가 "형식성"이라는 단어에서 유래했다는 사실부터 시작하겠습니다. 즉, 존재하지 않는 대상이나 현상의 본질을 설명하고 그 속성을 예측할 수 있게 해주는 조건적이고 때로는 추상적인 개념입니다. 주어진 초기 조건 하에서 특정 환경.

모든 현대 언어의 언어학은 사고의 표현이나 성격과 완전히 상충됩니다. 따라서 논리 자체는 특정 현상을 설명하기 위해 몇 가지 추상적 개념을 사용해야 합니다. 이것이 무슨 일이 일어나고 있는지의 형식성에 대한 상대적인 개념이 나타나는 방식입니다.

추측하기 어렵지 않기 때문에 형식화의 본질은 객체나 프로세스(현재 존재하지 않는 속성도 포함)의 특정 속성을 설명하거나 미리 결정하고, 그것이 현실 세계에 나타날 경우 그 용도를 예측하는 것으로 귀결됩니다. 그러나 이것은 일반적인 생각이다. 공식화의 개념은 훨씬 더 광범위합니다. 먼저, 컴퓨터 기술에 초점을 맞추고 이 개념이 전자 세계에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다.

컴퓨터 공식화

컴퓨터 주제를 다루는 경우 이러한 유형의 형식화 방법은 오히려 초기에 지정된 조건을 처리하는 것이므로 상당히 높은 정확도로 개체 또는 프로세스의 추가 동작을 결정할 수 있습니다.

거의 모든 기상 서비스는 이 원칙에 따라 운영됩니다. 사이클론의 컴퓨터 모델을 사용하면 육상이나 해상에서의 사이클론과 전력을 예측할 수 있습니다.

과학자가 정확히 이 기술을 기반으로 지구 온난화를 예측한 영화 "The Day After Tomorrow"를 기억하십시오. 그는 특정 확률로 미래의 사건을 예측할 수 있는 컴퓨터 모델을 개발했습니다.

이러한 예는 형식화가 무엇인지 명확하게 설명합니다.

객체 및 프로세스 모델링의 원리

공식화의 주요 방법은 예측과 모델링입니다. 이러한 기술은 알려지지 않은 대상이나 프로세스에 대한 최종 데이터를 얻는 데만 사용되지만 높은 정확도로 가정하고 계산할 수 있습니다.

형식화의 종류를 살펴보면 거의 대부분 논리적인 결론과 계산으로 귀결된다. 독자가 공리와 가정을 기반으로 컴퓨터 모델링, 정리 증명 등 사이의 유사점을 그리는 것은 어렵지 않을 것입니다.

보세요, 이는 실제로 증명을 검증하는 것이 불가능하기 때문에 형식화 방법으로 해석될 수도 있습니다. 특히 이것은 빛의 전파 상수, 도달의 한계점에서 시간의 감속, 물체의 중력 질량의 증가 및 공간의 곡률과 관련이 있습니다. 손으로 느낄 수도 없고 눈으로 볼 수도 없다고 합니다.

옛날에는 이것은 단순한 실험을 바탕으로 한 과학자의 대담한 결론에 불과했습니다. 오늘날 이 모든 것은 동일한 컴퓨터 모델링을 기반으로 한 공식 과학에 의해 확인되었습니다.

공식화 단계

컴퓨터 시스템을 고려한다면 형식화의 첫 번째 단계는 프로세스에 대한 설명입니다. 그러나 여기서는 일상 언어의 도구(문자, 단어, 구, 문장)가 사용되지 않습니다. 선택한 프로그래밍 언어를 기반으로 특정 알고리즘을 사용하여 특정 알고리즘을 생성할 수 있지만 일반적인 문제를 설정한 후에만 가능합니다.

즉, 객체나 프로세스의 동작을 모델링할 때 일어나는 일의 본질은 수학적 알고리즘을 사용하여 순수하게 수학적 기호로 설명되어야 합니다.

형식화의 결과는 연구 중인 기술이 실제로 적용되거나 특정 자연 과정이 실제 발현 단계에 들어간 후 발생할 실제 예측 가능한 사건에 대한 분석을 얻는 것입니다.

다음은 당면한 작업에 대한 개념화입니다. 여기에는 두 가지 옵션이 있습니다. 첫 번째 경우에는 속성과 기능을 사용하는 형태의 접근 방식을 정의합니다. 두 번째 옵션은 문제 설정, 사용된 초기 데이터 수집, 조건 등은 말할 것도 없이 인지 분석의 사용을 포함합니다.

이후 및 초기 조건, 객체와 프로세스 사이의 기존 관계뿐만 아니라 로컬 표현 기술의 사용을 암시하는 소위 의미론적 관계도 연구됩니다.

그런 다음 선택한 알고리즘을 기반으로 초기 데이터를 처리한 후 오류 비율을 나타내는 결과가 표시됩니다. 원칙적으로 5%를 넘지 않으며, 대부분의 경우 확률 결과는 99%에 이른다. 모든 사람이나 기계는 여전히 "안전 한계"를 유지합니다. 모든 것을 절대적으로 고려하는 것은 불가능하기 때문입니다.

이 모든 것이 왜 필요한가요?

살펴보면 이러한 원칙을 통해 객체와 프로세스의 동작을 분석할 수 있습니다. 즉, 특정 프로세스가 어떻게 전개될지 예측하는 것이 가능합니다.

이제 공식화가 무엇인지 분명해졌습니다. 간단한 예를 살펴보겠습니다.

실제로 공식화 적용, 간단한 예

어떤 전문가가 새로운 항공기 설계를 개발했다고 가정해 보겠습니다. 프로젝트의 높은 비용을 고려할 때, 공중에서의 동작에 대한 사전 예측 없이 원래 크기의 모델을 구축하는 것은 완전히 비실용적인 작업입니다. 더욱이, 보잉 크기의 항공기에서 동일한 풍동에서 테스트를 수행하는 것은 완전히 비현실적입니다.

형식화를 사용하면 미래 항공기의 사전 결정된 특성(공기 저항, 측풍, 풍동 자체의 높이 및 매개변수 및 기타 특성)을 고려하여 항공기 모델을 구축하지 않고도 비행을 시뮬레이션할 수 있습니다.

또 다른 예는 자동차 문제로 수행되는 신차 테스트입니다. 이 경우 공식화의 주요 방법은 먼저 모두 가상 테스트를 거쳐 긍정적인 결과를 얻은 후 실제 조건에서 테스트하기 위해 프로토타입을 생산하는 것입니다.

주요 결과

여러 가지 방법으로(100%는 아니더라도 최대 95%의 확률로) 수학적 모델링의 결과는 현대 기술의 생산을 지지하는 강력한 논거가 될 수 있고, 날씨를 예측하는 데 도움이 되며, 심지어는 대중 행동을 다음과 같이 예측할 수도 있습니다. 세계의 사건에 대한 반응.

예 예! 세상에서도 그 자체의 법칙을 따릅니다. 올바른 방향으로 영향을 미치는 것으로 충분합니다. 오늘날 특정 사건에 대한 사회의 반응을 예측할 수 있는 많은 프로그램이 이미 만들어졌습니다. 그리고 이것이 모두 공식화의 예는 아닙니다. 더 깊이 파고들면 우리는 매일 이런 일에 직면합니다.

형식화의 가장 눈에 띄는 예 중 하나는 대형 강입자 충돌기(Large Hadron Collider)에서 충돌하는 동안 기본 입자를 감지하는 것입니다. 그러나 이전에는 이 입자의 존재가 순수한 이론일 뿐 실제 실험으로는 절대 증명할 수 없다고 믿어졌습니다.

결론

보시다시피, 프로세스 본질의 과학적 복잡성에도 불구하고 형식화의 개념은 예제를 사용하여 이해하기 쉽습니다. 대부분의 경우 최종 결과를 미리 결정하는 특정 논리 체인을 사용하게 됩니다.

문제 개념의 공식화

시스템 분석과 시스템 개념의 입장에서 문제 개념의 형식화.

문제는
a) 필요한(원하는) 출력과 기존 출력 사이의 차이를 특징으로 하는 상황
b) 출력을 방지(감소)하거나 출력을 늘리는 것으로 표현되는 기존 시스템과 원하는 시스템 간의 차이.

기존 출구기존 시스템에 의해 생성됩니다.
필수 출력이는 탈출구이며, 이것이 없으면 시스템의 존재나 발전에 위협이 됩니다.
원하는 출구원하는 시스템에 의해 생성됩니다.

기존 시스템- 이것이 문제의 조건, 즉 문제의 존재의 한 면을 결정하는 것이다.
원하는 시스템- 문제를 해결하는 요구 사항.

해결책, 기존의 디자인 객체와 원하는 디자인 객체 사이의 간격을 메우는 시스템입니다. 문제 해결은 시스템의 성능을 유지하거나 향상시키는 활동입니다. 해결 프로세스는 문제 해결을 위한 조건, 목표 및 가능성을 식별하기 위한 작업의 반복입니다.

식별은 다음으로 구성됩니다.
- 품질 식별- 시스템 개체(입력, 출력, 프로세스, 피드백, 제한), 속성, 연결 정의.
- 정량적 식별- 알려진 구조, 요소, 목표, 기능의 양적 관계 결정.

문제 식별 기능이 충족되지 않으면 강력한 솔루션 생성 방법을 사용해도 소용이 없습니다.

대안의 선택은 가격, 시간, 효율성, 위험의 비교를 기반으로 하며 이러한 수량 증분의 최대값 간의 관계(한계 관계)를 고려합니다.

문제 해결 계획

불만족스러운 상황의 이유와 해결책의 필요성은 다음과 같은 이유로 인해 발생합니다.
- 새로운 문제의 출현
- 새로운 기회의 출현.

새로운 문제

상황에 따른 문제 해결 새로운 문제으로 구성되다:
문제를 식별하는 데 있어서,
문제의 긴급성을 평가할 때,
목표와 강압적 연결을 정의할 때,
기준을 정의할 때,
기존 시스템의 구조를 공개하면서
주어진 결과의 달성을 제한하는 기존 시스템의 결함 요소를 식별하는 데 있어서,
기준에 의해 결정된 시스템 출력에 대한 요소 영향의 가중치를 평가할 때,
일련의 대안을 구성하기 위한 구조를 정의할 때,
일련의 대안을 구성하는 과정에서
대안을 평가할 때,
구현을 위한 대안을 선택할 때,
발견된 솔루션과 일치하여,
솔루션을 구현하는 과정에서
결정 이행 결과를 평가할 때.

새로운 기회

구현 새로운 기회- 이것은 더 복잡한 경우입니다.
기회의 사용(기회 실현)은 그러한 기회를 해결해야 하는 실제 문제의 존재 여부에 따라 달라집니다.
문제 밖의 기회를 이용하는 것은 최소한 자원의 손실을 수반하고 그 자체로 목적이 되며 문제의 심화로 이어진다.
문제를 해결하기 위해 새로운 기능이 필요한지 여부를 결정하려면 다음을 평가해야 합니다.
a) 새로운 가능성을 포함하는 대안이 있습니까?
b) 새로운 기능을 갖춘 대안이 최선인지 여부.
행정적(또는 과학자에 따르면 문제 지향적 접근 방식) 외부에서 기회를 업데이트하는 접근 방식 중 하나는 자체 자금 조달 또는 자급자족 원칙에 따라 기회를 구현하는 것입니다.

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이제 이러한 맥락에서 SWOT 분석이 어떤 모습인지 알아보세요.
위협은 새로운 문제 해결에 해당하지만 기회는 이미 분명합니다.
그리고 강점과 약점은 일반적으로 대안의 선택과 선택에 대한 질문에 대답합니다.
시스템 분석은 SWOT 분석의 약점, 초점 부족, 주관성과 비전문성을 제거하거나 줄이는 안전망 및 검증 절차의 부족을 명확하게 보여줍니다.
그러나 SWOT 분석의 가장 큰 "재미"는 하나의 문제가 아니라 전체 문제, 심지어 접근 방식과 해결 절차가 이질적인 문제까지 통합할 수 있다는 것입니다.
SWOT 분석에 그토록 많은 실패와 오류가 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

조직을 개선하기 위한 결정은 문제를 바탕으로 규모와 복잡성을 일치시켜야 합니다.
기존 및 원하는 조직 시스템에는 시스템 설계에서의 위치와 역할에서 발생하는 의지, 자원 및 이해관계가 있는 자체 규제 링크가 포함되어 있으므로 보다 섬세한 평가가 필요합니다.

따라서 첫 번째 단계는 조직 시스템의 설계를 평가하는 것입니다.
조직 시스템 설계에 대한 평가는 다음 기준을 기반으로 합니다.

측정 가능성.시스템의 특성을 측정하는 시스템의 능력입니다.

신뢰할 수 있음.시스템의 출력은 매우 체계적으로 나타납니다.

능률.문제를 해결하는 시스템의 능력, 결과가 실제로 달성되는 정도.
시스템을 측정할 수 없으면 그 효과를 판단하는 것도 불가능합니다.

최적성.문제는 자원을 소비한다는 점에서 '최단' 방식으로 해결되며, 시간은 자원 중 하나입니다. 시스템이 측정 불가능하고 비효율적이라면(즉, 문제를 해결할 수 없는 경우) 최적성을 평가하는 것은 의미가 없습니다.

안정.효율성과 최적성 효과의 지속성, 파괴 요인 및 위협에 대한 저항을 적용하여 신뢰성 속성을 강화했습니다.
조직 시스템과 관련하여 조직 최고 경영진의 임무는 의사 결정을 개발하는 것이 아니라 의사 결정을 개발하고 해당 조치를 모니터링하는 프로세스를 설계하는 것입니다. 관리자가 조직 프로세스 수준에서 좋은 솔루션을 제공할 수 있다면 그가 관리에서도 똑같이 성공할 수 있다는 것은 사실이 아닙니다. 그렇지 않으면 크레인의 디자인을 역도 선수에게 맡겨야합니다. 그는 바벨을 가파르게 들어 올립니다.).

지난 10년 동안 클러스터 정책은 선진국과 개발도상국 모두에서 국가 및 지역 경쟁력을 높이기 위한 정부 정책의 전략적 방향 중 하나가 되었습니다. 그러나 많은 주정부는 클러스터 생성 및 개발을 위한 프로그램을 개발할 때 "클러스터" 개념의 본질은 물론 클러스터의 구조와 기능에 대해서도 전혀 모르는 경우가 많습니다. 클러스터에 대한 정의의 혼란과 그에 따른 클러스터의 "브랜딩"은 정당하지 않은 정부 비용을 초래하고 잠재적인 개인 투자자를 오도할 수도 있습니다. 점차적으로 "클러스터"라는 용어는 진정한 의미를 잃어가고 있으며, 많은 지방 정부에서는 외국인 투자 유치, 지역 이미지 변화 및 그들만이 이해할 수 있는 기타 목표를 위해 클러스터를 사용하기 시작했습니다. 예를 들어, 1994년 M. Porter 그룹(클러스터 접근 방식의 창시자)은 포르투갈에서 33개의 클러스터를 식별했지만 처음에 식별된 클러스터라고 불리는 개체는 관련 없는 기업의 클러스터를 나타내기 때문에 완전히 경쟁력이 없는 것으로 밝혀졌습니다. . 결과적으로 포르투갈 클러스터 개발을 위한 대부분의 재정 자원과 외국인 투자가 낭비되었습니다. 따라서 우리는 연구 대상을 명확하게 정의하고 본질적인 특성과 구조적 구성 요소를 식별하는 것이 필요하다고 생각합니다.

경제학 이전에는 대부분의 자연과학에서 클러스터라는 용어가 널리 사용되었습니다. 예를 들어 생물학에서는 클러스터를 돌연변이 유전자의 축적으로 이해했습니다. 영어에서 "클러스터"는 다음과 같이 번역될 수 있습니다. (1) 브러시, 다발; (2) 축적, 집중; (3) 그룹. 1970년대로 거슬러 올라갑니다. "클러스터"라는 용어는 국내 경제 지리학자인 A. Gorkin, L. Smirnyagin과 외국 과학자 K. Fredriksson 및 L. Lindmark의 작업에서 우주에 기업의 집중을 나타낼 때 적극적으로 사용되었습니다. 클러스터 접근법의 저자인 M. Porter도 이 객체의 정의에 상당한 기여를 했습니다. 경제학자들이 19세기와 20세기 초에 산업 집중 문제를 다루었다는 점에 주목해야 합니다. 이러한 초기 작품에는 A. Marshall, A. Loesch, W. Isard의 연구가 포함됩니다.

일반적으로 영어에서 여러 번역이 가능한 "클러스터"라는 용어는 생산 조직의 형태를 나타내는 데 그다지 성공적이지 않은 것으로 간주되지만, 이 개념에 관심을 끌기 위해 마케팅 환경에서 매우 수익성이 높고 인기가 높습니다( 우선 개발자에게 필요한 것입니다). 20세기 마지막 10년 동안. 컨설팅 분야에서도 클러스터 이니셔티브 조직을 위한 클러스터 컨설팅 및 클러스터 관리라는 새로운 방향이 등장했습니다.

오늘날 과학자들은 "클러스터"를 두 가지 측면에서 해석합니다. 한편으로, 이 개념을 정의할 때 경제학자들은 구조적 요소의 지리적 근접성에 초점을 맞춥니다. 또 다른 연구자 그룹은 클러스터의 다른 특성을 강조하여 지리적 구성 요소에 부차적인 중요성을 부여합니다.

그러나 명확한 정의가 부족하고 경계를 표시하기가 어렵다는 점은 계속해서 클러스터의 중요한 단점으로 남아 있지만 이것이 클러스터 정책 개념의 개발자를 막지는 못합니다. 반대로 그들은 실제로 원래 의미에서는 클러스터가 아닌 것을 클러스터로 간주하여 이 용어의 더 넓은 보급을 장려합니다. 이전에 자체 명칭이 있었던 기원이 완전히 다른 개체는 패션에 대한 찬사로 클러스터라고 불리기 시작했습니다(예: 이탈리아 산업 지역). 테이블에 표 1은 현대 경제 과학 순환에서 가장 자주 사용되는 클러스터의 정의를 보여줍니다.

표 1 – 클러스터의 기본 정의