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소개글

복잡성과학의 특징, 복잡성과학의 카오스이론, 복잡성과학의 자기조직화, 복잡성과학과 심리학, 복잡성과학과 도가사상 분석

목차

Ⅰ. 복잡성과학의 특징

Ⅱ. 복잡성과학의 카오스이론

Ⅲ. 복잡성과학의 자기조직화

Ⅳ. 복잡성과학과 심리학

Ⅴ. 복잡성과학과 도가사상

참고문헌

본문내용

Ⅰ. 복잡성과학의 특징
복잡성 과학은 복잡하고 역동적인 체계의 광범위한 현상을 기술하고 이해하려고 시도한다. 특히 공간적으로 단순하면서도 복잡한 체계의 시간적 행동을 이해하려고 시도하기 때문에 체계적 변화(systemic change)에 관심을 갖는다. 체계적 변화는 점진적, 증가적 그리고 발전적 방향의 변화와 갑작스러운, 불연속적 그리고 혁명적 변화 중 하나로 일어날 수 있다. 지금까지의 과학은 전자의 변화에 주로 관심을 가지고 연구하였으나 복잡성 과학은 점진적 변화와 갑작스러운 변화간의 상호작용에 초점을 맞춤으로써 이 문제를 극복하려고 시도한다. 체계는 시간적 차원과 공간적 차원을 모두 지니며 이 두 차원의 상호작용은 체계의 궤도에 유의한 영향을 미친다. 복잡성 과학을 이해하기 위해서는 카오스(chaos), 비선형적 역동(nonlinear dynamics) 및 자기조직화(self-organization)의 개념을 이해해야만 한다.
Ⅱ. 복잡성과학의 카오스이론
복잡 적응체제로서의 카오스이론(Chaos Theory)은 다음과 같이 설명된다. 카오스 현상이란, 불규칙한 현상 중에서도 일정한 법칙을 따르고, 또 그 상태가 초기 조건에 민감하게 의존하는 현상을 말한다. 카오스 이론은 숨겨진 질서의 존재에 대한 믿음, 미래예측불가능성, 불규칙한 현상 속의 단순한 법칙성 등 세 가지 특징을 가지고 있다. 이 때 간단한 법칙이 복잡하게 보이는 것은 비선형(nonlinear)성 때문이다.
과학적 의미에서의 카오스는 혼동이나 혼란과는 다르다. 이는 폭발적 불안정성이 아니라 제한된 범위 내에서의 불안정성이다. 완전한 혼돈과는 다르고 일정한 법칙에 의해서 발생하는 현상들을 염두에 둔다. 이는 불규칙적이긴 하지만, 자기유사성을 갖고 지속적으로 나타나는 일정한 형태의 패턴을 갖는 질서와 무질서, 안정과 불안정성, 예측가능성과 예측불가능성 등 패러독스들의 조합이다. 즉 어떤 시스템이 일정한 법칙에 따라 변화하고 있음에도 불구하고 그 나타나는 양상이 매우 복잡하고 불규칙하여 미래의 상태를 예측할 수 없는 것을 카오스라 한다.
처음의 상태, 즉 초기조건이 약간만 달라도 그 이후의 결과는 엄청나게 달라지는 것을 초기조건의 민감성(sensitive dependence on initial conditions)이라 하는데 이것 때문에 오랜 시간 후의 상태에 대한 예측을 할 수 없는 것이다

참고 자료

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