[헬로티]

 

최근 현저한 계산과학과 정보기술의 발달로 여러 종류의 대량 데이터를 쉽게 취득, 축적, 처리, 이용할 수 있게 됐으며, 또한 사물, 정보, 데이터 등이 네트워크를 통해 직접 연결되어 주고받을 수 있는 이른바 IoT(Internet of Things) 시대를 맞이하고 있다. 한편 취급해야 할 시스템들이 점점 더 대규모, 복잡화됨에 따라 시스템의 목적은 점점 더 다양화되고, 또한 상황에 따라 변화하고 있다. 이러한 배경 하에 여러 가지 문제에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 시스템 접근의 구축이 시급해지고 있다.

 

 

시스템 공학·과학, 시스템 접근 등의 저류를 이루는 개념을 과감하게 요약하면, 시스템을 시스템으로 파악해 문제 해결을 도모하는 것이 된다. 즉, 어떠한 시점 혹은 관점에서 시스템을 파악해 문제 해결을 도모할지이다. 이때, 최근의 시스템을 둘러싼 상황이나 과제를 취급할 수 있는 시스템 접근을 구축하기 위해서는 경계와 관계성의 관점이 중요하다고 지적, SICE의 시스템․정보 부문에 ‘경계와 관계성을 관점으로 하는 시스템 접근 조사연구회’가 2019년에 설치되어 활동을 시작했다.

 

이 글에서는 경계와 관계성을 관점으로 시스템을 생각한다는 것은 어떠한 것인지, 또한 그것이 무엇을 새롭게 가져올 것인지에 대해 필자 나름대로 고찰하고, 그들을 관점으로 하는 시스템 접근의 구축을 위한 방향을 전망한다.

 

시스템 접근과 경계와 관계성에 관한 과제

 

지금까지 시스템 접근은 다양한 관점에서 논의되어 왔는데, 보통 다음과 같은 단계로 정리된다. 이 글에서는 이것을 바탕으로 논의를 시작한다.

 

(1) 실제 세계에서 실현하고 싶은 일·사물(시스템), 혹은 해결하고 싶은 문제 등의 범위, 경계를 정하고 이들을 끄집어낸다. 이 끄집어낸 시스템, 해결하고 싶은 문제 등을 대상 시스템이라고 부른다.

(2) 대상 시스템에 대해 모델을 구축한다(모델링). 구축한 모델을 대상 시스템과 동일시한다.

(3) 구축한 모델에 대해 여러 가지 개발되어 있는 방법을 이용하거나, 혹은 새로운 방법을 개발해 시스템을 실현하는 방법 혹은 문제의 해결 방법을 구축한다.

(4) 현실 세계에서 구축한 방법을 이용해 시스템을 실장, 혹은 해결하고 싶은 문제를 해결한다. 만족한 결과를 얻었다면 종료, 못 얻었으면 (1)로 되돌아가 이 과정을 반복한다. 혹은 새로운 과제가 발생하거나, 발굴되면 (1)로 되돌아가 이 과정을 반복한다.

 

위와 같은 접근에서 경계와 관계성에 관한 문제를 몇 가지 생각할 수 있다. 우선 (1)문제의 범위, 경계를 어떻게 결정할지의 문제로, 이때에 필요한 것이 시스템 사고와 실제 세계에서 대상으로 하는 분야에 대한 깊이 있는 지식이다. 또한, 최근에는 특히 경계가 결정되지 않거나 혹은 경계가 변화하는 것이 문제가 되고 있으며, 이에 대해 새로운 시스템 접근의 구축이 필요하다. 또한 실현하고 싶은 시스템, 해결하고 싶은 문제를 끄집어내 경계를 정할 때, 대상 시스템과 그 외의 세계에 있어 관계성을 충분히 고려할 필요가 있다.

 

또한, (1)뿐만 아니라 (2)의 모델링과 그것에 근거한 (3)의 시스템 해석, 설계 단계에서도 경계와 관계성에 관련된 이하와 같은 문제가 있다. 우리가 취급하는 시스템은 점점 대규모화, 복잡화되어 공학 시스템뿐만 아니라 생명, 에너지, 환경, 경제, 사회까지 확대되고 있으며, 또한 이들을 개별적이 아니라 여러 개 동시에 취급할 필요가 있다. 그때 문제가 되는 것은 시간적, 공간적 스케일이 크게 다른 요소, 서브시스템이 혼재하는 마이크로와 매크로의 문제로, 이들의 경계와 관련성을 어떻게 취급하는지가 문제가 된다. 또한, 각 요소나 서브시스템의 구조에 관한 관계성, 예를 들면 계층 구조로 파악되는 경우에는 각 층의 경계와 그들의 관계성, 또는 계층 구조를 정의할 수 없거나 혹은 층간에 침투가 있어 이것이 본질이 되는 관계성도 있다.

 

(4)는 모델링을 통해 추상화된 세계에서 구축한 방법을 실제 세계에 맵핑하는 것으로, 여기서도 시스템 사고와 대상이 되는 분야의 지식이 필요하다. 또한 이때 (1)에서 결정한 경계와의 정합성이 문제가 되는 경우도 있고, 더구나 실장한 시스템과 그 외부와의 관계성에 의해 (1), (2), (3)에서 가정된 외부와의 관계성에 대한 정합성도 문제가 될 수 있다. 또한, 외부와의 관계성으로 그 시스템을 실장하는 것에 의한 가치가 결정되고, 이러한 가치까지 고려할 수 있는 시스템 접근이 필요하다.

 

여기서 언급된 문제는 공학 시스템, 사회 시스템, 생명 시스템, 환경 시스템 등 여러 곳에서 볼 수 있다. 예를 들면 사람과 같은 생체 시스템의 심장 등 질환의 문제를 시스템 접근으로 취급하는 경우를 생각해 보자. 생체 시스템은 세포 레벨에서 장기 레벨, 사람의 개체 레벨이 중층적으로 되어 있으며, 또한 근골격계, 뇌신경계, 혈액순환계, 면역계 기타가 복잡하게 얽혀 있는 시스템이다. 그렇기 때문에 각각의 경계와 관련성을 어떻게 파악하는지가 문제가 되며, 심장질환 등의 문제를 그 경계와 관계성을 결정해 모델링하고 문제 해결을 도모하는 것은 매우 힘들다.

 

또한, 물리 시스템에서도 다음과 같은 예가 있다. 자기핵융합 플라즈마를 실현하기 위해 국제 핵융합 실험로가 건설되어 있는데, 성능 예측, 제어 기법의 확립, 운전 시나리오의 최적화를 위해 플라스마 현상의 모델링 및 시뮬레이션법을 개발하는 것이 시급하다. 그런데 이 현상은 시간 스케일과 공간 스케일이 매우 폭넓은 여러 가지 물리 현상을 포함하고 있으며, 각 물리 현상의 경계와 관계성이 복잡해 그 취급이 매우 어렵다. 또한, 플라즈마는 그 경계를 직접 측정할 수 없고, 경계도 변화해 이것을 결정하는 것이 중요한 문제이다.

 

다른 예로는 다음과 같은 것이 있다. 사물, 정보, 데이터 등이 인터넷으로 연결된 IoT가 폭발적으로 확대되고 있는데, IoT도 시스템이며 이것을 취급하는 경우에도 위에서 설명한 경계와 관계성의 문제가 나타난다.

 

또한, 시스템 접근을 생각할 때, 사람을 어떻게 취급할지가 앞에서 말한 단계의 각 부분에서 문제가 된다. 이것에는 시스템과의 관계성에 있어 세 가지 입장이 있는데, 첫 번째는 시스템의 구성 요소로서 사람, 두 번째는 시스템을 보고 또한 취급하는 객체로서 사람, 세 번째는 이들이 변화하고 또한 양쪽의 입장을 취하는 사람이다. 또한, 사람을 취급하는데 있어 중요한 개념은 가치의 취급이다. 기존의 시스템 접근은 시스템에 목적을 설정하고, 그 목적을 달성하는 시스템을 설계하는 것이 보통으로, 가치는 설정하는 목적 속에 포함시키는 것이 통상적이었다. 그러나 시스템의 경계나 내부의 요소, 서브시스템의 관계성, 또는 외부와의 관계성이 변화함으로써 목적도 변화되고, 또한 가치를 미리 설정할 수 없는 경우도 많기 때문에 새로운 가치를 창출할 수 있는 장치를 마련하는 것도 생각할 필요가 있다.

 

여러 가지 경계와 관계성

 

앞에서는 주로 대상으로 하는 시스템 혹은 문제에 대한 범위의 경계, 시스템 내의 요소와 서브시스템 간의 경계와 그 관계성, 혹은 시스템 외부와의 관계성 등에 관련된 문제를 살펴봤다.

 

최근 시스템을 파악하는 방법으로서 Cyber Physical System(CPS)이나 System of Systems(SoS)가 매우 주목받고 있는데, 이러한 파악법을 이용하는 경우 앞에서 설명한 경계와 관계성을 생각하는 것은 매우 중요하다. 그러나 시스템을 생각할 때 관점으로 해야 할 경계와 관계성은 앞에서 설명한 것뿐만 아니라, 다음과 같은 것도 생각할 수 있다.

 

시스템이 갖는 기본적인 특성으로서 창발 특성이 있으며, 이것은 시스템은 그 요소가 관계(상호 작용)함으로써 전체로서 각각의 요소가 가지지 못한 새로운 특성을 갖는 것이다. 이 창발 특성은 시스템을 생각할 때에 매우 중요하며, 대상 시스템을 조사해 그 창발 특성의 발생 기구를 밝히는 학문을 시스템 과학, 바람직한 창발 특성을 가진 시스템을 구축하기 위한 학문을 시스템 공학이라고 부르기도 한다. 이것을 더 추진해 창발 현상을 설계론으로 하는 시스템의 개념이 ‘창발 시스템’으로서 1990년대에 제안됐다. 즉, 시스템의 하위 레벨과 상위 레벨의 상호 작용에 의해 시스템에 바람직한 창발 특성을 갖게 하는 설계론을 구축하려는 것이다.

 

이 대응에 대해서는 아직 해결에 이르지 못해 여러 관점에서 논의가 진행되고 있는데, 이때 열쇠가 되는 것은 시스템의 하위 레벨과 상위 레벨, 혹은 마이크로와 매크로의 경계를 어떻게 파악하고 또한 그들 관계성을 어떻게 모델화할지로, 경계와 관계성을 관점으로 하는 것이 중요하다. 또한, 시스템을 구성하는 요소나 서브시스템은 각각 고유의 기능을 가지고 있으며, 이들 기능에도 경계와 관련성이 있으므로 이들을 관점으로 시스템 설계론을 생각하는 것도 중요하며, 특히 바람직한 특성을 갖는 창발을 가져오는 설계론을 구축하는 데 있어 반드시 필요할 것으로 생각된다.

 

또한 다음과 같은 것도 시스템을 취급할 때, 중요하다. 앞에서 말한 (2)의 단계는 모델링이지만, 시스템 모델에는 몇 가지 표현 형태를 생각할 수 있다. 가장 대표적인 모델의 형태는 수학 모델이지만, 그 외에 룰로 나타내는 모델, 알고리즘으로 나타내는 모델, 시스템의 시뮬레이터를 모델로 파악하거나 또는 데이터를 모델로서 파악하는 개념도 있다. 이러한 이종 형태의 모델 경계와 그 관계성을 생각해 그들을 통합한 시스템의 분석(Analysis)과 합성(Synthesis)의 방법론도 생각할 필요가 있다.

 

또한, 앞에서 말한 (3)의 단계에서는 시스템에서 지금까지 여러 가지 개발되어 온 시스템 방법론, 즉 시스템 이론·공학, 제어 이론·공학, OR, 최적화 이론, 시뮬레이션법, 또한 기계학습, 컴퓨터 조작 지능(Computational Intelligence)의 각종 방법론을 구사하게 된다. 또한, 필요에 따라서는 이러한 방법론을 새롭게 구축하게 된다. 이들 방법론에 있어서도 각각 경계와 관계성이 있으며, 이들을 관점에 두고 각종 방법론을 적용할 필요가 있고 또한 새로운 방법론을 구축할 때에도 이 관점이 중요하다. 또한, 이 밖에 시스템 관련 이외 분야의 방법론과의 경계와 관계성을 생각하는 것도 중요하다.

 

또한, 앞에서 설명한 시스템 접근은 기본적으로 대상의 시스템에 대해 모델링․분석․합성을 만족스러운 결과를 얻을 때까지 반복하게 된다. 이러한 경계와 관련성을 관점으로 함으로써 이들을 더욱 발전시키거나, 혹은 새로운 방법론을 만들어낼 수 있다. 또한, 이러한 경계를 없애고 모델링․분석․합성을 융합하는 동시에 수행하는 방법론도 생각할 수 있다.

 

생각할 수 있는 시스템 접근

 

앞에서는 시스템과 관련된 다양한 경계와 관계성을 살펴보았는데, 이들을 관점으로 시스템을 봄으로써 지금까지 보이지 않았던 혹은 취급할 수 없었던 시스템의 여러 문제들을 해결할 수 있는 실마리를 찾고, 새로운 시스템 접근을 구축할 수 있을 것으로 생각된다. 이하에서는 몇 가지 관점에서 그 방향을 전망한다.

 

1. 관계성을 기본축으로 하는 접근

앞에서 말한 것처럼 기존의 시스템 접근에서는 통상적으로 우선 실현하고 싶은 시스템, 해결하고 싶은 문제의 경계를 결정하고, 그것을 대상 시스템으로 모델링하는 것에서부터 시작하는데, 경계가 미리 결정되지 않거나 혹은 변화하는 경우도 많다.

 

그러나 특히 관계성에 기본축을 둠으로써 이하와 같은 접근도 생각할 수 있다. 즉, 대상 요소 혹은 서브시스템에 우선 주목해 그들의 관계성, 연계 혹은 상호 작용, 그리고 상호 침투를 생각함으로써 반대로 구성 요소나 서브시스템의 전체 시스템 내의 특성, 역할이 결정되고, 나아가서는 시스템 전체의 경계가 결정된다는 견해에 의한 접근이다. 예를 들면 도시 교통 시스템의 상호 연장 운행을 생각해 보자. 이 경우 도시와 도시의 지역적, 경제적, 문화적 관계성 또한 다른 교통기관의 관계성, 사람의 이동 동태와의 관계성을 조사하는 동시에, 어떤 방법으로 그들을 디자인함으로써 예를 들면 허브의 역할을 담당하는 곳도 결정되고 시스템 전체의 경계도 결정되는 접근이다.

 

이와 같은 견해가 필요한 분야는 이외에도 많이 있다. 예를 들면 생체 시스템의 질환 문제를 다루는 경우도 질환의 부분과 다른 조직과의 관계성을 조사하고, 그들의 관계를 제어함으로써 질환을 생각하는 데 있어 생체 안의 경계가 자연스럽게 결정될 것으로 생각된다. 이러한 견해가 가능하고, 이미 성공한 사례가 현재 세계적으로 널리 보급된 인터넷 시스템일 것이다. 이 인터넷 자체는 여기서 논의하고 있는 시스템 접근에 의해 설계된 것이라고는 할 수 없을지 모르지만, 관계성을 기본축으로 하는 시스템 접근의 구축을 위해 참고해야 할 실례이다. 어쨌든 이와 같은 접근을 설계론으로까지 높이기 위해서는 진화나 학습의 틀을 도입하는 것이 반드시 필요하게 된다.

 

또한, 이러한 관계성을 기본축으로 하는 접근을 더욱 진행시키거나, 혹은 추상화해 모델링하기 위해서는 범주론(category theory)이 하나의 유력한 툴이 될 것으로 생각된다. 범주론은 수학을 부감하는 이론 체계(수학에서 운영을 모델화하는 것)라고 일컬어지는 것으로, 그 응용은 수학뿐만 아니라 물리학, 계산기과학, 인지과학으로까지 확대되고 있으며 시스템에 응용도 시작되고 있다. 범주란 대상과 그들 대상의 관계성을 나타내는 화살표로 이루어지고, 화살표에 의해 대상을 잇는 네트워크로서 표현되는 시스템이다. 또한 범주론은 대상과 화살표에 더해 함자라고 불리는 범주와 범주의 관계성을 나타내는 것, 그리고 자연변환이라고 불리는 함자와 함자의 관계성을 나타내는 것도 등장한다.

 

여기서 상세한 것을 말할 수는 없지만 기존의 집합론에 근거하는 수학에서는 대상의 성질은 집합의 내부 요소의 성질과 그 관계에 의해 결정되는 것에 반해, 범주론에서는 대상의 성질은 대상과 화살표가 구성하는 네트워크, 즉 외부와의 관계성으로 결정된다고 하는 체계이다. 따라서 범주론 앞에서 제기한 관계성이 시스템의 성질을 결정하고 또한 시스템의 경계도 결정한다는 관계성을 기본축으로 하는 시스템 접근의 틀을 모델링하는 유력한 수단이 될 수 있을 것으로 생각된다.

 

2. 이종 모델을 통합해 실제 시스템과 함께 진화시키는 접근

앞에서 말한 바와 같이 시스템 접근에서는 우선은 대상의 모델링이 첫걸음이 되고, 모델의 형태는 수학 모델을 비롯해 룰, 알고리즘, 시뮬레이터 혹은 데이터 등 여러 가지 종류를 생각할 수 있다. 이들 모든 모델의 경계와 관계성을 고려해 이들을 통합하고 시스템을 해석, 설계하는 접근을 생각할 수 있다. 이를 실현하기 위해서는 컴퓨터 조작 지능의 강화학습 틀을 이용하는 것이 효과적인 접근이다.

 

강화학습은 태스크를 가진 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 얻을 수 있는 보상을 이용해 최적의 방법을 시행착오적으로 획득해 가는 학습법이다. 이 학습법은 에이전트가 현재로부터 미래에 걸쳐 얻을 수 있는 수익을 극대화하도록 학습시키는 틀로, 미지의 복잡한 환경 속의 문제를 간단한 절차로 풀 수 있다는 점에서 크게 주목받아 많은 연구가 이루어지고 있다. 또한, 시스템 설계자의 주요 임무는 보상 설계라는 것만으로 에이전트를 자율적으로 학습시킬 수 있다.

 

수학 모델, 알고리즘 모델, 시뮬레이터, 데이터 등의 이종 형태 모델을 통합화한 모델을 통합 모델이라고 부르기로 하고, 강화학습의 틀을 다음과 같이 이용한다. 시스템을 해석, 설계하는 주체 혹은 시스템의 문제를 해결하는 주체를 에이전트로서 생각하고, 이것을 해석·설계 에이전트라고 부르기로 한다.

 

 

강화학습의 환경을 대상 시스템의 통합 모델로 대체한 그림 1에 나타낸 틀을 생각한다. 이 틀에서 해석·설계 에이전트는 통합 모델과의 상호 작용을 통한 학습에 의해 해석, 설계법을 획득한다. 즉 에이전트는 현재 통합 모델에서 얻은 해석·설계법을 행동으로서 적용하고, 또한 에이전트는 그 결과로 보상, 평가를 받아 이것을 이용함으로써 해석, 설계법을 보다 향상시키도록 학습한다. 이것을 반복하는 데 최적인 해석, 설계법을 획득한다.

 

 

그림 1에 나타낸 접근은 실제 세계와 실제 시스템과의 상호 작용을 적극적으로 그리지는 않았지만, 이것을 고려한 학습 모델도 생각할 수 있으며, 예를 들면 그림 2와 같이 된다. 이 그림에서는 해석·설계 에이전트 외에 모델링을 담당하는 에이전트, 임상 지식, 실천 지식을 담당하는 에이전트도 그리고 있다. 에이전트는 이들뿐만 아니라, 이외에도 생각할 수 있다. 이 학습 모델은 실제 시스템과 함께 모델링, 해석, 설계 등의 방법이 공진화되는 모델로 되어 있다.

 

또한, 이 학습 모델은 대상을 의료 시스템으로 하면, 실제 시스템은 의료 현장에 대응해 현장의 임상 지식도 고려한 학습 모델로 되어 있다. 나아가 여기서의 임상 지식은 철학자 나카무라 유지로가 정의, 제창한 임상 지식의 개념을 포함하고, 그것을 실천 지식으로서 도입하는 시스템 접근 구축을 목표로 하는 틀로 되어 있다. 즉 임상지식, 실천 지식을 함께 진화시키려는 학습 모델로 되어 있다. 또한, 이 모델은 모델링·분석·합성을 동시에 실행하는 것으로 되어 있으며, 그들의 경계와 관계성을 고려한 혹은 그들의 경계를 없앤 접근이기도 하다.

 

그 외의 다른 경계와 관계성에 관련된 중요한 접근으로서 다른 분야의 방법론을 그 경계와 관계성을 고려해 그들을 융합하고, 시스템을 해석, 설계하는 접근을 생각할 수 있다. 융합하는 분야는 여러 가지 생각할 수 있지만, 최근 여러 종류의 대량 데이터를 취득, 축적, 처리, 이용할 필요가 모든 분야에서 높아져 데이터 사이언스가 매우 주목받고 있는데, 이것도 그 중 유력한 하나이다. 데이터 사이언스와 시스템 사이언스의 융합 방법과 가능성을 문헌 ‘데이터 사이언스와 시스템 사이언스 ―양자의 관점을 생각한다―’에서 고찰하고 있다.

 

맺음말

 

이 글에서는 경계와 관계성을 관점으로 시스템을 생각한다는 것이 어떠한 것인지, 또한 그것이 무엇을 새롭게 가져올 것인지에 대해 필자 나름대로 살펴봤다. 또한, 그들을 관점으로 하는 새로운 시스템 접근의 구축을 위한 방향을 전망했다. 시스템에 관련된 개념을 나타내는 용어로서 시스템 과학, 시스템 공학, 시스템 접근, 시스템 사고 등 몇 가지가 있는데, 경계와 관계성을 고려해 보는 것도 앞으로 이 분야의 발전을 위해 중요하다. 또한, 나아가서는 그들의 경계를 없애고 ‘시스템학’으로 통합, 융합해 가는 것도 필요하다고 생각되며, 그러한 대응도 시작되고 있다.

 

黒江 康明, 간사이대학