stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
SMIC
공정

| 노드 | Q3 2021 | Q3 2020 | Q3 2019 | Q3 2018 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| FinFET/28 nm | 18.2% | 14.6% | 4.3% | 7.1% |
| 40/45 nm | 13.9% | 17.2% | 18.5% | 18.7% |
| 55/65 nm | 28.5% | 25.8% | 29.3% | 21.0% |
| 90 nm | 3.1% | 3.4% | 1.3% | 1.4% |
| 0.11/0.13 μm | 5.4% | 4.4% | 6.6% | 8.7% |
| 0.15/0.18 μm | 27.9% | 31.2% | 35.8% | 39.5% |
| 0.25/0.35 μm | 3.0% | 3.4% | 4.2% | 3.6% |
역사

2000년대:
2004년
홍콩 증권 거래소에 상장된 공모 가격은 주당 HK$2.69였다.
2010년대:
2010년
SMIC는 2010년부터 손실을 흑자로 전환하기 시작했다.
2014년
8월 10일, SMIC는 2분기 재무 보고서를 발표했는데, 이에 따르면 2011년 2분기 총 수익은 미화 30억 5,240만 달러로 전년 동기 대비 5.9% 감소했다.
12월에, 300억 위안의 산업자금을 지원받았고 심천 웨이퍼 공장은 12월 말 공식 가동에 들어갔다.
SMIC의 기술

중국 정부는 '반도체 굴기 정책'을 통해 반도체 산업을 육성하였다. 2010년부터 2019년까지의 미국 특허청의 데이터에 따르면 특허를 다른 기업들과 비교해 기술 혁신 성과를 분석했을 때 SMIC는 특허의 양적인 측면에서 현저한 차이를 보였고, 낮은 시장 확보 지수를 기록하며 다른 파운드리 반도체 기업들에 비해 기술 혁신 성과에서 낮은 평가를 받았다. 2015년 이후 5년간 특허 수가 2배 이상 증가하며 중국 정부의 지원 등이 효과를 보였다.
SMIC의 기술 > 2024년

2024년 1분기에 SMIC가 세계 파운드리 시장에서 TSMC, 삼성전자에 이어 3위를 차지하였다. 2022년에는 EUV 없이 DUV 장비로 7nm 공정 개발한 후, 5nm 공정도 개발한 것으로 알려졌다.
7nm 공정 개발과 관련한 의혹

SMIC가 EUV 장비를 사용하지 않고 7nm 공정을 적용한 비트코인 채굴 시스템 온 칩(SoC)을 생산했다. 이후 제품 설계와 성능이 TSMC의 제품과 유사하여 기술 도용 가능성이 제기되었다.
미국의 제재

2020년 9월 미국 상무부가 SMIC를 블랙리스트로 지정하고 거래를 위해서는 특별 허가를 받도록 하였다. 이로 인해 핵심 기술 인력의 이탈 현상이 발생하였고, 2023년에는 화웨이가 SMIC의 7nm 공정 칩을 탑재한 스마트폰을 출시함에 따라 논란이 일었다.
같이 보기

반도체 산업
SMIC와 논란이 있었던 TSMC
노퍽 (네브래스카주)

노퍽(Norfolk)은 미국 네브래스카주 매디슨군의 도시이다. 오마하에서 북서쪽으로 113마일, 수시티에서 서쪽으로 83마일 떨어진 곳에 위치해 있다. 2010년 미국 인구 조사 기준 인구 수는 24,210명이다.
인구

| 인구조사 | 인구 | Note | %± |
| --- | --- | --- | --- |
| 1880년 | 547 |  | — |
| 1890년 | 3,038 |  | 455.4% |
| 1900년 | 3,883 |  | 27.8% |
| 1910년 | 6,025 |  | 55.2% |
| 1920년 | 8,634 |  | 43.3% |
| 1930년 | 10,717 |  | 24.1% |
| 1940년 | 10,490 |  | −2.1% |
| 1950년 | 11,335 |  | 8.1% |
| 1960년 | 13,111 |  | 15.7% |
| 1970년 | 16,607 |  | 26.7% |
| 1980년 | 19,449 |  | 17.1% |
| 1990년 | 21,476 |  | 10.4% |
| 2000년 | 23,516 |  | 9.5% |
| 2010년 | 24,210 |  | 3.0% |
| 2020년 | 24,955 |  | 3.1% |
U.S. Decennial Census 2018 Estimate
약한 자여

| 약한 자여 Oh, Frailty |
| --- | --- |
감독: 곽정환
각본: 김하림
제작: ㈜합동영화
원작: 이재우
개봉일:  1972년 2월 15일 (1972-02-15) 
시간: 100분
국가:  대한민국
언어: 한국어
"약한 자여"는 1972년 공개된 대한민국의 영화이다.
배역

최무룡
윤정희
박노식
박지영
허장강
황정순
사미자
최정미 보관됨 2021-01-28 - 웨이백 머신
수상

1972년 제9회 청룡영화상
신인연기상 - 임지영
페넥여우

|  페넥여우 |
| --- | --- |
 
 🔊 페넥여우의 소리
생물 분류ℹ️
계:: 동물계
문:: 척삭동물문
강:: 포유강
목:: 식육목
과:: 갯과
속:: 여우속
종:: 페넥여우
학명
Vulpes zerda
Zimmermann, 1780
페넥여우의 분포
 페넥여우의 분포도
보전상태
  최소관심(LC): 절멸위협 조건 만족하지 않음  평가기관: IUCN 적색 목록 3.1  CITES Ⅱ: 거래 규제 필요 평가기관: CITES
Vulpes zerda
페넥여우(Vulpes zerda) 또는 사막여우는 북부 아프리카에 서식하는 여우속의 한 종이다.
페넥여우(사막여우)

페넥여우는 가장 작은 개과동물이며 북아프리카의 모래사막에 서식한다. 페넥여우는 사막기후에 최적화되어 작은 몸집, 털로 덮힌 발바닥, 체온조절 효과가 있는 큰 귀 등을 갖추었다. 페넥여우는 야행성이며 잡식성으로서, 무척추동물 뿐만 아니라 소형 척추동물과 과일, 식물구근 등도 먹는다. 일부 학자는 이 종을 페넥여우속(Fennecus)의 유일한 종으로 분류하기도 한다. 다른 페넥여우 계통인 검은꼬리모래여우(Vulpes pallida), 아프간여우(Vulpes cana), 케이프여우(Vulpes chama)와 잘 구분되지 않는다.
페넥여우는 일반적으로 짝을 이루어산다. 대개 3월과 4월 사이 한번에 두 마리에서 다섯 마리 새끼를 낳는다. 임신기간과 수유기간 중에 수컷은 암컷과 새끼들을 돌보고 보호한다. 페넥여우의 굴은 부드러운 모래에 만들어지고 단순한 구조를 가지고 있다. 오직 단단한 지반에서만 복잡한 구조의 굴을 만든다. 가까운 친족관계에 있는 여우로는 아라비아 반도, 이란, 아프가니스탄 등지에 분포하는 아프간여우가 있다. 페넥여우는 신석기 시대때부터 북아프리카의 인류에 의해 식량과 모피의 보급을 위해 사냥되었으며, 20세기부터는 북아프리카에서 모피와 애완용으로 포획되고 있다. 인간과 가축에게 피해를 주지 않음에도 불구하고 종종 인간에게 사냥을 당하기도 한다. 현재 IUCN 적색 목록에서는 최소관심종으로 분류하고 있으며, CITES에서는 부속서 II 로 분류하여 국제거래를 엄격하게 규제하지 아니하면 멸종위기에 처할 수 있는 종으로 분류하고 있다.
특징 > 신체적 특징

페넥여우는 모든 개과동물을 통틀어 가장 작은 종이며 매우 큰 귀를 지녔다. 머리-몸통길이는 333mm~395mm이며 꼬리는 125mm에서 250mm길이이다. 어깨높이는 약 20cm이다. 출생시 몸무게는 80g과 187g 사이이고 성체의 몸무게는 최소 1,0kg에서 최대 1,5kg이다. 귀는 전체 몸 표면적의 20%를 차지하며 86mm~104mm 길이로, 비례적으로 다른 모든 개과동물의 것보다 크다. 이러한 큰 귀는 열이 식는 것을 도와 준다. 주둥이와 다리는 가늘다. 두개골은 다른 여우속 종들의 비율과 일치하지만, 사막지역 동물의 전형적 특징인 굉장히 큰 고실(중이강, Tympanic cavity)이 있다. 상악 절반에 앞니 셋, 송곳니 하나, 소구치 넷, 어금니 둘, 하악 절반에 앞니 셋, 송곳니 하나, 소구치 넷, 어금니 셋의 구강구조를 띄어 전체적으로 42개의 이빨을 지니고 있다. 이빨의 전체적 크기는 여우속의 다른 종보다 더 작고 가늘다. 음경골(Baculum)은 3mm 너비에 31mm길이이다.
털은 전체적으로 모래색이며 베이지색, 붉은빛이나 회색빛의 색조가 섞여있기도 한다. 이는 주로 사막의 환경과 비슷한 보호색을 제공한다. 배쪽은 등쪽보다 밝은 색이다. 귀 뒤쪽은 어두운 색이고 그 안쪽과 테두리는 하얗다. 눈은 크고, 어두운 색을 지녔으며 눈 안쪽으로 어두운 무늬가 주둥이쪽으로 뻗어 주둥이를 아우른다. 눈 바깥쪽으로는 짧은 무늬가 뺨쪽으로 뻗어있다. 북쪽의 분포지역에 서식하는 페넥여우는 다리가 붉으스름하며, 남쪽 분포지역의 페넥여우는 하얀 다리를 하고있다. 털은 빽빽하게 나있고 길다. 발가락털은 발바닥까지 덮어 뜨거운 사막의 열기로부터 몸을 보호하는 쿠션을 형성한다. 꼬리털도 빽빽하게 나있다. 꼬리끝과 꼬리밑샘 부근은 어두운 색이다. 암컷은 3쌍 이상의 젖꼭지가 있다. 페넥여우는 겨울과 여름에 털갈이를 한다. 여름털은 겨울털보다 좀 더 짧고 밝은색이다. 새끼는 성체와 비슷한 털무늬를 지니지만, 새끼의 것이 더 밝고 붉은빛이 거의 없거나 아예 없다. 얼굴의 어두운 무늬는 새끼 때는 연하다.
페넥여우의 신장(콩팥)은 고농도의 오줌을 여과하는데 특화가 되어있으며 그로써 페넥여우는 가능한한 적은 양의 물만을 소비할 수 있다. 페넥여우의 신진대사율은 매우 낮으며 비슷한 몸집의 다른 동물들의 일반적 신진대사율의 33%이하이다. 페넥여우의 심장은 몸집에 비해(그 몸집에 일반적으로 요구되는 크기에 비해) 40%가량 더 작다. 외부온도 섭씨 35°이하에서 분당 23회 호흡을 한다. 온도가 상승할 경우 이 호흡횟수는 분당 690회까지 증가할 수 있다. 귀의 혈관과 발바닥 혈관은 열을 받으면 팽창하여 가능한한 많은 열을 체내에서 외부로 방출한다.
사육상태에서는 단백질함량이 높은 고양이 사료를 급이할 수 있으며, 삶은 닭가슴살, 삶은 생선살, 곤충, 소량의 채소 및 과일을 추가로 급이해도 된다. 개과의 다른동물과 같이 예방접종을 하는 것으로 알려져 있다.
특징 > 울음소리와 의사소통

페넥여우의 울음소리는 높고, 작은 개의 울음소리와 비슷하며, 다양한 음역대를 아우르며 때때로 멜로디를 가진다. 약한 울음은 천적이 나타났을 때의 경고로 쓰이며, 고양이 울음소리와 비슷한 울음소리는 편안함을 나타낸다. 상대를 위협할 때에는 높은 울음소리를 낸다. 배우자나 부모, 혹은 긍정적 관계를 맺고있는 다른 개체에게는 끽끽거리는 것으로 인사를 한다.
분포 지역

페넥여우의 분포지역은 전체 사하라를 아우르며 온대기후나 온대 습윤 기후 지역으로는 확산하지 않았다. 분포지역의 북서부는 아틀라스 산맥과 맞닿아있으며, 리비아 트리폴리타니아의 분포지역은 거의 해안까지 뻗어있다. 이집트내의 분포지역은 서쪽으로는 나일강을 경계로 끝나지만 북쪽으로는 시나이반도의 북서부까지 뻗어있다. 수단내의 분포지역은 누비아 사막등 이집트 내의 분포지역보다 더 동쪽으로 뻗어있다. 하지만 홍해 부근의 해안지방에는 분포하지 않는다. 모리타니와 모로코내에서는 거의 대서양 해변까지 분포하고 있다. 분포지역의 남쪽 경계는 사헬지대로, 대략 위도 14°까지이다.
아라비아 반도에 페넥이 존재하는지, 혹은 존재했었는지 여부는 아직 숙제로서 남아있다. 그 지역에서의 많은 목격담들이 접수되지만, 모래 위의 발자국에 관한 것이나 흰꼬리모래여우(V. rueppelli) 페넥으로 오인한 것이 대부분이다. IUCN는 페넥이 시나이반도 동쪽에는 살지 않는다고 보고있으며, 몇몇 학자들은 가능성이 있을 수 있다고 보고있다.
계통 분류

다음은 개과의 계통 분류이다.
서식지

페넥여우의 서식지는 주로 모래사막의 평탄지나 영구사구등이다. 모로코의 대서양 해변에 서식하는 페넥여우는 반쯤 풀로 덮힌 언덕에 굴을 만들기도 한다. 페넥여우는 굴을 짓기 위해 부드러운 지반을 선호하기 때문에 모래가 없는 곳에서는 서식하지 않는다. 분포지역 북쪽경계의 연간강수량은 대략 100mm, 사헬지역에서는 300mm가량이다. 페넥여우는 식수 공급원의 위치에 얽메이지 않는다.
생활 > 먹이와 사냥방식

페넥여우의 먹잇감은 곤충에서부터 작은 설치류, 도마뱀, 작은 새와 그 알까지 다양하다. 페넥여우는 또한 열매와 식물도 먹는다.
페넥여우는 야행성으로, 밤에 먹이를 찾고 낮에는 햇볕을 피한다. 겨울에는 활동시간이 아침까지 늘어난다. 다른 여우속 동물들에게서 관찰 할 수 있는 사냥시의 도약은 페넥에게서는 관찰 할 수 없다. 페넥여우는 규칙적으로 곤충이나 작은 척추동물을 찾아 땅을 파헤친다. 크게 진화된 중이의 도움으로 페넥여우는 저주파를 들을 수 있으며 그로인해 땅 속에서 무언가가 움직이는 소리를 들을 수 있다. 먹고 남은 먹이는 땅 속에 묻어둔다. 밤에 인간 거주지로 먹이를 찾으러 내려오는 경우도 있다. 페넥여우는 자연상태에선 물을 마실 필요가 없지만, 사육환경에서는 물과 기타 다른 액체도 기꺼이 마신다. 몸에 필요한 수분은 먹잇감의 성분에서 얻거나 체내의 수소를 산화시켜 얻는 것으로 보인다.
생활 > 사회생활과 영역

페넥여우는 부모 한 쌍과 새끼, 그리고 지난해 태어난 새끼로 구성되는 작은 가족유대를 이루어산다. 오직 좁은 공간에서의 사육환경 하에서만 이보다 더 큰 사회조직을 이루며, 자연환경에서는 이보다 더 큰 조직을 이룬 것이 관찰되지 않았다. 어린 개체뿐만 아니라 성체도 놀기를 좋아한다. 사육환경에서 페넥여우는 서로 긴밀한 조직을 구성하는 것을 보여주었다. 수면시에는 서로 다닥다닥 붙어서 잔다. 사육환경 하에서 배설물을 땅 속에 묻는 것이 관찰되었다.
굴은 모래 속에 1m 정도 깊이로 만들어지며 가능하다면 식물사이에 굴을 숨기기도 한다. 지반이 단단할수록 굴은 더욱 복잡해진다. 부드러운 지반에서는 입구가 하나 뿐이고 1m~2.5m의 통로와 작은 공간 하나가 있을 뿐이지만, 단단한 지반에서는 120m² 넓이의 터널체계와 10m가량의 통로, 15개가량의 출입구가 만들어진다. 굴은 다른 여우의 굴과 가까이 지어질 수 있고, 심지어는 서로 이어질 수도 있다.
생활 > 번식과 새끼의 양육

페넥여우는 대략 6일 주기로 발정하며 발정기는 1일에서 2일간 지속된다. 짝짓기 철은 1월과 2월에 있으며 포유동물로는 특이하게도 최대 2시간 45분간 짝짓기를 한다. 짝짓기는 암컷에 의해 주도되는데, 암컷은 꼬리를 옆구리에 붙이고 수컷에게 짝짓기를 유도한다. 임신기간은 50~52일이며 3월에서 4월 사이에 출산한다. 사육환경에서는 62~63일 동안 임신한 것이 관찰되었다(이 사육환경에서 페넥여우는 짝짓기철에 관계없이 계속 번식하였다). 한번 출산에 최소 한 마리에서 최대 여섯 마리 새끼가 태어나며, 대개 두 마리에서 다섯 마리가 태어난다. 첫 번째 새끼가 출산 중에 죽는다면, 두 번째와 세 번째 역시 그럴 확률이 높다. 굴 밖을 나가지 않고 젖을 먹는 동안 성체수컷은 매우 공격적이고 암컷과 새끼들을 침입자와 천적으로부터 보호한다. 수컷은 암컷이 사냥을 못하는 동안 모든 사냥을 떠맡는다.
새끼들은 털없이 태어나며 앞을 보지 못한다. 새끼들은 8~11일 후에 눈을 뜨며 2주 이내에 스스로 걷기시작한다. 이빨은 대략 같은 시기에 난다. 생후 3주 후에는 고기를 먹으며, 생후 61~70일까지는 어미젖도 먹는다. 생후 7주 후에는 사냥방법을 배운다. 9~11 개월 후에는 성적으로 성숙한다. 새끼들은 그 다음 출산기가 올 때까지 부모곁에 머무른다.
수명, 질병, 사망원인

페넥여우는 매우 몸집이 작기 때문에 보통의 개과보다 많은 천적들이 있다. 천적으로는 치타(Acinonyx jubatus hecki), 줄무늬하이에나(Hyaena hyaena), 황금자칼(Canis aureus)과 개가 있다. 새끼들은 파라오수리부엉이(Bubo ascalaphus)에게도 사냥당한다. 하지만 이에 관한 보고는 그저 일화풍으로 전해지기 때문에 이것이 얼마나 보편적인 일인지 검토될 것이 필요하다. 페넥여우는 날쌔고 살루키와 조직적 사냥으로도 잡기 힘들다. 교미기 수컷들끼리의 싸움은 서로를 죽일 수도 있다. 페넥여우의 가장 위협적인 천적은 인간이다. 인간은 페넥을 여러 가지 이유로 잡아들이며, 그 서식지를 없애고 있다. 사육환경에서 페넥여우는 스트레스에 매우 민감하여 새끼들의 사망률이 높아진다.
많은 기생충들이 페넥여우의 몸에서 발견된다. 페넥여우는 몸에 기생하는 것으로는 촌충이 있다. 알려진 최대 수명은 사육환경 내에서 수컷의 경우 14년, 암컷의 경우 13년이다. 자연상태 개체의 수명은 알려지지 않았다.
신경현

신경현(申炅賢, 1975년 12월 30일 (음력 11월 28일) ~ )은 전 KBO 리그 한화 이글스의 포수이다. 그의 아들은 KBO 리그 한화 이글스의 투수인 신지후이다
선수 시절 > 아마추어 시절

군산상업고등학교 재학 시절 타격에도 소질을 보여 공격형 포수에 가깝다는 평을 받았다. 군산상고를 졸업하고 동국대학교 체육교육과에 입학했다. 동국대학교 체육교육과 4학년 때였던 1997년에는 박정진 등과 함께 아시아 야구 선수권 대회 국가대표팀으로 발탁돼 참가했다.
선수 시절 > 한화 이글스 시절

1998년 한화 이글스의 2차 1순위 지명을 받아 입단하였다. 입단 초 1군 무대에서 많은 활약을 하지 못하였다.
선수 시절 > 상무 야구단 시절

2001년 시즌 후에 입대하였다.
선수 시절 > 한화 이글스 복귀

제대한 후 은퇴한 조경택의 뒤를 이어 2004년부터 주전 포수가 됐고, 팀 내 포수 사상 최초의 억대 연봉자가 되기도 하였다. 야구 팬들로부터 '군산야구천재'라는 별명을 얻었다. 그리고 류현진이“그가 던지라는 대로 던진다”고 말할 정도로 팀 내에서 뛰어난 투수 리드 능력을 인정받았다. 2013년에는 노쇠화된 기량과 구단의 포수진 리빌딩 방침에 따라 정범모, 한승택, 엄태용, 이준수에게 밀려 기회를 잡지 못하게 됐고, 결국 2013년 8월 구단과의 면담 끝에 현역 은퇴를 결정했다. 은퇴 결정 전에는 구단에서 공익근무요원으로 대체 복무 중인 선수들의 훈련을 돕도록 하는 특별 관리 전담을 맡겼다.
출신 학교

군산중앙초등학교
군산중학교
군산상업고등학교
동국대학교 체육교육과
방송 출연

《런닝맨》(2013년 11월 24일,SBS) - 수지, 이병규, 김현수,  류현진과 함께 출연
통산 기록

| 연도 | 소  속 | 나이 | 출  장 | 타석 | 타수 | 득점 | 안타 | 2루타 | 3루타 | 홈런 | 타점 | 도루 | 도실 | 볼넷 | 삼진 | 타율 | 출루율 | 장타율 | OPS | 루타 | 병살타 | 몸맞 | 희타 | 희플 | 고4 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1998 | 한화 | 24 | 8 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | .000 | .125 | .000 | .125 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1999 | 한화 | 25 | 11 | 9 | 7 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 | .000 | .111 | .000 | .111 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 2000 | 한화 | 26 | 37 | 77 | 71 | 4 | 11 | 2 | 0 | 2 | 5 | 0 | 1 | 5 | 22 | .155 | .211 | .268 | .478 | 19 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 2001 | 한화 | 27 | 23 | 45 | 40 | 5 | 13 | 5 | 0 | 0 | 6 | 0 | 0 | 5 | 12 | .325 | .400 | .450 | .850 | 18 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2004 | 한화 | 30 | 97 | 300 | 274 | 27 | 75 | 11 | 2 | 5 | 27 | 3 | 4 | 22 | 58 | .274 | .329 | .383 | .712 | 105 | 3 | 1 | 2 | 1 | 0 |
| 2005 | 한화 | 31 | 110 | 358 | 321 | 38 | 89 | 15 | 1 | 4 | 23 | 2 | 3 | 29 | 47 | .277 | .338 | .368 | .706 | 118 | 8 | 2 | 3 | 3 | 0 |
| 2006 | 한화 | 32 | 100 | 307 | 272 | 36 | 66 | 11 | 0 | 2 | 15 | 4 | 1 | 25 | 40 | .243 | .308 | .305 | .613 | 83 | 10 | 1 | 8 | 1 | 1 |
| 2007 | 한화 | 33 | 107 | 287 | 260 | 33 | 65 | 9 | 0 | 2 | 15 | 4 | 0 | 16 | 39 | .250 | .298 | .308 | .605 | 80 | 7 | 2 | 8 | 1 | 0 |
| 2008 | 한화 | 34 | 107 | 331 | 296 | 27 | 79 | 16 | 3 | 3 | 41 | 4 | 3 | 26 | 54 | .267 | .328 | .372 | .700 | 110 | 8 | 2 | 5 | 2 | 0 |
| 2009 | 한화 | 35 | 78 | 207 | 176 | 19 | 45 | 4 | 0 | 2 | 15 | 0 | 3 | 25 | 33 | .256 | .356 | .313 | .669 | 55 | 7 | 3 | 2 | 1 | 0 |
| 2010 | 한화 | 36 | 119 | 292 | 253 | 29 | 63 | 13 | 0 | 10 | 40 | 6 | 5 | 27 | 54 | .249 | .318 | .419 | .737 | 106 | 10 | 0 | 9 | 3 | 1 |
| 2011 | 한화 | 37 | 103 | 267 | 233 | 18 | 62 | 9 | 0 | 1 | 27 | 5 | 4 | 23 | 50 | .266 | .335 | .318 | .652 | 74 | 7 | 2 | 7 | 2 | 0 |
| 2012 | 한화 | 38 | 76 | 171 | 149 | 10 | 27 | 0 | 0 | 0 | 9 | 1 | 0 | 13 | 25 | .181 | .253 | .181 | .434 | 27 | 4 | 2 | 5 | 2 | 0 |
| KBO 통산 : 13년 | KBO 통산 : 13년 | KBO 통산 : 13년 | 976 | 2659 | 2359 | 236 | 595 | 95 | 6 | 31 | 224 | 29 | 24 | 218 | 437 | .252 | .317 | .337 | .654 | 795 | 68 | 15 | 50 | 17 | 2 |
휴리스틱 이론

휴리스틱(heuristics) 또는 발견법(發見法)이란 불충분한 시간이나 정보로 인하여 합리적인 판단을 할 수 없거나, 체계적이면서 합리적인 판단이 굳이 필요하지 않은 상황에서 사람들이 빠르게 사용할 수 있게 보다 용이하게 구성된 간편추론의 방법이다.
제한된 합리성 가설은 사람이 복잡한 문제를 해결할 때 초기에는 이러한 휴리스틱을 이용하여 과제를 단순화시키고, 그 다음에 규범적인 의사결정 규칙을 사용한다고 주장한다.
휴리스틱의 어원은 라틴어의 "heuristicus" 와 그리스어 "heuriskein"에서 유래하였으며, "찾아내다"(find out)와 "발견하다"(discover)를 뜻한다.[출처 필요]
개요

발견법은 인간과 기계에서 어떤 문제를 해결하거나 제어하기 위해 필요한 정보를 느슨하게 적용시키는 접근을 시도하는 전략을 말한다.
가능한 가장 좋은 해답 혹은 최적의 해결법에 접근하기 위한 빠른 방법을 얻기 위해 특히 쓰인다. 이는 어림짐작이며 교육된 추정이고 직감에 의한 직관적인 판단 또는 간단히 상식을 이용한다. 발견법은 문제를 해결하기 위해 가장 보편적으로 쓰는 방법 중 하나이다.
의사결정하려면 다양한 변수를 고려해야 하지만 현실적으로 정보의 부족과 시간제약으로 완벽한 의사결정을 할 수 없다. 제한된 정보와 시간제약을 고려해 실무상 실현 가능한 해답이 필요하다. 발견법은 이런 경우를 위해 가장 이상적인 해답을 구하는 것이 아니라 현실적으로 만족할 만한 수준의 해답을 찾는 것이다.
따라서 어떤 문제가 있을 때 그 문제를 푸는 방법이 아직 없거나 현실적으로 불가능할 때, 혹은 문제를 풀기 위한 정보가 완전히 주어지지 않을 때, 확립된 절차에 따라 답을 구할 수 있을 정도로 문제가 명확하게 정의되지 않았을 때 발견법이 사용 가능하다.
발견법에서는 특히 경험이나 직관을 사용하거나 노력을 기울여 시행착오를 거쳐서 충분히 효율적인 해답이나 지식을 얻게 된다. 예를 들어 '좋은 소프트웨어 설계를 하라'는 말처럼 명확한 답이 없는 문제를 경험, 직관, 시행착오를 통해 점점 만족스러운 설계로 발전시키는 과정도 발견법에 의한다고 볼 수 있다.
개요 > 예시

폴리야의 1945년도 저서 《어떻게 문제를 풀 것인가》(원제: How to solve it)는 발견법에 관한 다음의 흔히 쓰이는 예를 들고 있다.
어떤 문제를 이해하기 어렵다면, 그림을 그려본다.
해결법을 찾기 힘들다면, 해결법이 있다고 가정하고 어떤것이 그것으로부터 유도되는지를 상정해본다.
문제가 추상적이라면, 구체적인 예를 들어 본다.
먼저 보편적인 문제를 먼저 푼다.
휴리스틱의 유형 > 기준점과 조정 휴리스틱

기준점과 조정 휴리스틱은 소비자가 자신이 알고 있는 수치로 임의의 기준선을 설정한 후, 적절하다고 생각하는 것에 맞게 의사결정을 내리는 방식이다.
마치 닻을 내린 곳에 배가 머물면서 일정한 범위 내에서만 움직이는 배처럼, 소비자의 추론도 설정된 기준선 주위로 움직이는 모습을 보인다.
의사결정에 대한 임의의 기준선 설정을 어떻게 하느냐에 따라 소비자의 선택이 달라지는 것이다.
제한된 정보가 의사결정에 큰 영향을 미치는 이 현상은 ‘기준선 설정 휴리스틱(anchoring heuristic)’과 관련되어 있다(Mussweiler & Strack, 1999).
트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1974)의 기준점과 조정 휴리스틱에 관련된 다음과 같은 실험을 했다 첫 번째로, 두 집단의 피 실험자들에게 각각 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1과 1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8이 값이 얼마냐는 질문을 한 뒤 즉시 답하도록 했다. 그 결과 첫 번째 집단이 답한 값의 평균은 2250이었고, 두 번째 집단의 응답 값 평균은512였다. 이것은 숫자의 순서만 바꾸어 질문하였을 때 기준점이 다르게 설정되어 응답 값의 평균이 차이가 난다는 것을 보여준다. 즉, 8을 시작으로 1까지 차례대로 곱한 집단은 첫 기준이 높게 설정되었기 때문에 높은 기준의 조정이 이루어졌고, 1부터 8까지 숫자가 커지는 순서로 곱한 집단은 첫 기준이 낮게 설정되었기 때문에 낮은 기준의 조정이 이루어진 것이다.
휴리스틱의 유형 > 가용성 휴리스틱

가용성 휴리스틱(Availability heuristic)은 사건의 가능성을 기억의 가용성에 근거해 추정하는 방법을 말한다. 즉, 기억에서 잘 떠오르는 대상에 대하여 상대적으로 높은 평가를 내리는 현상을 말한다.
가용성 휴리스틱은 다음과 같은 방식으로 인간의 사고 방식에 영향을 미친다.
쉽게 떠올릴 수 있는 대상에 대하여 높은 평가를 내리는 현상을 들 수 있는데, 반복적으로 노출된 대상에 대하여 친숙한 느낌이 들고, 이러한 느낌을 그 대상 자체에 장점이 많은 것이라고 잘못 해석한다. 또한, 어떤 사건의 사례가 친숙할수록, 편안하고 쉬울수록 그리고 최근의 것일수록 떠올리기 쉽기 때문에 그 사건이 발생할 가능성이 높은 것으로 믿는 편향된 판단이 일어날 수 있다(Slovic et al, 1982).
한편, 기억에서 가장 강렬하고 선명한 이미지가 공포심을 증폭시키는 작용을 일으키기도 한다. 쉽게 떠올릴 수 있는 이미지 때문에 드물게 일어나는 부정적 사건에도 공포심을 느끼게 된다.
트버스키와 카너먼(Tversky & Kahneman, 1973)은 가용성 휴리스틱과 관련된 다음과 같은 실험을 했다. 피 실험자들에게 1분 동안 네 페이지 분량의 소설을 보여주고 아래의 질문을 했다.
소설에서 7개의 철자로 된 단어 중에 –ing로 끝나는 단어는 몇 개인가?
소설에서 7개의 철자로 된 단어 중에 여섯 번째 철자가 n인 단어는 몇 개인가?
실험 결과 피 실험자들은 1번 질문에 평균적으로 13.4개라고 답하였고, 2번 질문에는 4.7개라고 답하였다.
응답자들의 예측 결과는 논리적으로 맞지 않는다. ing로 끝나는 단어는 떠올리기가 쉽고, 여섯 번째가 n인 단어는 상대적으로 잘 생각나지 않기 때문에 전자가 더 많다고 생각하기 쉽다. 그러나 철자가 7개인 단어 중 ing로 끝나는 단어는 여섯 번째 문자가 반드시 n이다. 그러므로 합리적으로 판단한다면 ①번 질문의 답은 ②번 질문의 답 안에 포함되기 때문에, ①번 질문의 답은 ②번 질문의 답과 같거나 더 적을 수밖에 없다. 이것은 사람들이 기억에 잘 떠오르는, 즉 가용성이 높은 정보를 가지고 판단했기 때문에 판단의 오류가 일어난 것이다.
휴리스틱의 유형 > 대표성 휴리스틱 (Representativeness heuristic)

대표성 휴리스틱은 어떤 집합에 속하는 임의의 한 특징이 그 집합의 특성을 대표한다고 간주해 빈도와 확률을 판단하는 방법이다(Wang, Kuang, & Wu, 2009). 사람들은 의사에 대해서 감정으로 판단하거나 사회적 고정관념을 대표하여 즉흥적 판단을 내려 버리는 경향이 있다.
실제로 의사 중에서는 가난함, 따뜻한 성격, 차분하지 않은 특성을 가진 사람도 많지만, 제한된 정보 내에서 의사라는 직업만으로 한 개인의 성격이 쉽게 추론되곤 한다.
이것은 후광 효과(halo effect)와 관련이 있다.
대표성 휴리스틱에 의한 의사결정은 편향된 의사결정이나 선택을 초래할 가능성이 많다.
첫째, 소비자들이 결론을 내리는데 기저율(base rate) 혹은 사전 확률(prior probability)을 생각하지 않고 채택된 대안이 집단의 특성을 얼마만큼 대표하는 지를 생각하는 기저율 무시 바이어스,
둘째, 대수의 법칙보다는 소수의 법칙에 의존하여 어떤 한 특징이 집단의 속성을 대표한다고 여기는 표본크기 무시 바이어스,
셋째, 우연에 대한 잘못된 믿음으로 특정한 패턴을 보일 것이라 믿는 바이어스,
넷째, 현재의 정보를 분석하여 미래를 예측할 때 현재 정보의 정확성이나 신뢰성을 고려하지 않고, 과거를 바탕으로 현재의 모습이 미래에도 계속되리라는 믿음에서 나오는 의사결정
다섯째, 평균으로의 회귀,
여섯째, 중복되는 정보를 사용함으로 인해 예측이나 판단의 정확성이 떨어지는 상황에서 예측결과에 대한 사람들의 확신은 오히려 증가하는 타당성에 대한 환상 바이어스
가 생겨난다고 하였다(Tversky and Kahneman, 1974; 안광호ㆍ곽준식, 2012).
"린다 문제(Linda Problem)"는 대표성 휴리스틱과 관련된 사례이다. 먼저 린다의 특성이 다음과 같이 주어졌다고 하자. 린다는 31세의 독신 여성이며, 매우 머리가 좋고 본인 생각을 뚜렷하게 이야기 하는 성격이다. 그녀는 철학을 전공했으며, 사회정의와 인종차별에 깊이 관여하였고, 반핵 시위에도 참여하였다. 이러한 설명을 한 후 린다가 ① '페미니스트'일 확률 ② '은행원'일 확률 ③ '은행원이면서 페미니스트'일 확률을 예측하라고 했더니, 실험 결과 85%의 응답자가 ①>③>②의 순서로 린다의 직업 확률을 예측했다. 응답자들의 예측 결과는 논리적으로 맞지 않다. 린다가 ③ '은행원이면서 페미니스트'일 확률은 ① '페미니스트'이거나 ② '은행원'일 확률의 교집합에 속하기 때문에 절대적으로 ①이나 ②보다 더 클 수 없다. ③은 ① '페미니스트'와 ② '은행원'의 특성을 동시에 갖고 있어야 하기 때문에 집합 오류(conjunction fallacy)가 발생한 것이다.
이런 결과는 사람들이 대표성 휴리스틱을 써서 판단하는 것을 보여준다. 린다의 특성으로 보아 ‘은행원’이라는 특성이 그녀를 대표하기 보다는 '페미니스트'이거나 '페미니스트이면서 은행원일 것‘이라는 특성이 린다를 더 대표한다고 생각해 확률을 계산한 것이다.
휴리스틱의 유형 > 감정 휴리스틱

감정 휴리스틱이란 어떤 사건이나 상황에 대해 판단을 할 경우 경험으로 형성된 감정에 따라 평가를 다르게 하는 것이다. 슬로빅(Slovic) 외(2000)는 감정이 의사결정과정에 어떤 영향을 미치는가를 설명하고자 감정 휴리스틱이라는 것을 제시한다.
이주 외(2007)에 따르면 “자극에 대한 감정은 판단에 영향을 주는 즉각적 감정 경험을 불러일으킨다. 실제 또는 상상된 자극은 심상을 떠오르게 하는데, 이 심상에 감정이 부착되어 있다. 따라서 판단을 내릴 때 사람들은 심상과 연합된 감정을 참조할 수 있게 된다. 즉시 이용할 수 있는 전반적 감정을 가지고 판단하는 것은, 관련 사례들을 기억으로부터 인출하여 찬성과 반대의 비중을 계산하여 판단하는 과정보다 더 쉽고 효율적일 때가 있다.”는 것이다.
슬로빅(Solvic, Monahan, & MacGregor, 2000)이 한 실험은 감정 휴리스틱을 잘 보여준다. 우선 어떤 환자를 퇴원시킬지 고르는 결정 상황에서 피 실험자들에게 두 가지 소견서를 보여 주었다. 첫 번째 소견서에는 “이 환자와 유사한 환자들이 퇴원했을 때 나중에 폭력적인 행동을 할 확률이 20%”라고 설명되어 있었고, 두 번째 소견서에는 “이 환자와 유사한 환자 100명 중 20명이 퇴원한 후에 폭력적인 행동을 보였다”라고 설명되어 있었다. 두 소견서는 사실상 같은 의미를 내포하고 있었으나, 첫 번째 소견서를 본 후 피 실험자들의 21%가 환자의 퇴원에 반대하였고, 두 번째 소견서의 상황에서는 41%나 반대했다. 이 사례는 사람들이 확률(20%)로 표현되는 것 보다는 빈도(20명)로 표현되는 것에 더욱 감정적인 반응을 한다는 것을 보여준다.
휴리스틱의 유형 > 메타 휴리스틱

메타휴리스틱  문서를 참고하십시오.
발견법의 연구는 해결하고자 하는 문제마다 각기 그 특성에 맞추어 개발해야 하는 어려움이 있다. 이에 따라 특정문제가 갖는 정보에 크게 구속되지 않고 다양한 문제에 적용가능한 상위수준의 발견적 기법, 즉 메타 휴리스틱(Meta-Heuristic)을 사용할 수 있다.
메타 휴리스틱 기법에는 유전 알고리즘, 담금질 기법, 타부 서치가 있다. 이들 기법들은 각기 다른 특성이 있지만, 개념과 이론이 단순하고 해공간의 탐색 능력이 우수하여 공학, 자연과학뿐만 아니라 경영학, 사회과학 등의 최적화 분야 또는 의사결정분야에 응용가능하다는 공통점이 있다. 이들 기법은 각기 독립적으로 여러 분야에 적용될 수 있을 뿐만 아니라, 각 기법의 단점을 상호보완하면서 장점을 결합하여 함께 적용될 수 있다. 예를 들면 유전알고리즘의 해공간 탐색 능력과 타부 서치의 지역 최적해 탐색 능력의 강점을 결합하여 사용할 수 있다.
이러한 해법들은 조합최적화문제로 해석되는 현실의 문제들을 해결하기 위해 다양한 영역으로부터 아이디어를 얻은 결과이다. 유전 알고리즘은 자연의 진화과정과 유전법칙을 모방하였고, 담금질 기법은 금속의 표면처리 과정에서 냉각과정에 기초를 두었고, 타부서치는 인간이 기억을 하는 과정을 이용했다.
인지 편향

휴리스틱을 이용하여 사물을 판단할 때에는 많은 오류들이 발생하는데, 이런 오류를 “인지 편향”이라 부른다.
인지 편향 > 대조효과

‘대비효과’라고도 불리는 대조효과는 대상을 지각할 때, 사물을 독립적으로 지각하지 않고 시각적, 공간적으로 인접한 것과 대조하여 대상을 판단하는 것을 말한다. 때문에 실제보다 지각하려는 대상의 특성을 더 과장하거나 축소하여 생각하게 된다.
2005년에 고든 모스코비츠 교수가 두 집단의 실험참가자들 중 한 집단에게만 히틀러를 생각해보게 한 후 한 남자의 인상이 어떤지를 평가를 부탁하는 연구를 발표했다. 실험 결과, 히틀러를 생각했던 그룹의 참가자들은 그렇지 않은 참가자들보다 대상을 더 긍정적으로 평가했다. 이는 대상과 히틀러를 대조하여 생각했기 때문이었다.
인지 편향 > 선택적 지각 오류

선택적 지각이란 외부 정보를 있는 그대로 받아들여 처리하지 않고, 자신의 가치관과 일치하거나 자신에게 유리한 정보만 선택적으로 받아들여 처리하려는 편향을 말한다. 선택적 지각이 일어날 때 사람들은 정보의 객관성을 중시하기보다 자신의 주관적인 가치에 따라 정보를 선택하려한다.
똑같은 운동경기를 보는데도 양쪽 팀의 응원석에서 서로 심판이 편파적이라고 비난하는 경우를 선택적 지각의 사례로 들 수 있다.
인지 편향 > 사후 확신 편향

이 부분의 본문은 사후 확신 편향입니다.
사후 확신 편향은 다른 인지적 편향들과는 다르게 인지과정에서 일어나는 것이 아니라, 그 이후에 일어나는 편향이고 ‘사후인지 편향’, ‘사후해석 편향’라고도 불린다. 사람들은 어떤 일이 발생한 후에 마치 과거에도 현재의 결과를 알고 있었던 것처럼 기억을 재구성하기 때문에 이런 현상이 일어난다. 실제로 사건이 발생할 확률을 왜곡하고, 그 사건에 대해 자신이 판단했던 것의 기억을 왜곡하는 과정이 포함되어있다.
사후확신 편향은 1972년에 피쇼프 교수에 의해 연구된 바가 있다. 실험참가자들에게 리처드 닉슨 대통령의 베이징 방문이 어떤 외교성과를 거둘지에 대해 예상하도록 한 후, 베이징 방문 이후 실험참가자들의 이야기를 들었다. 당시 닉슨은 강경한 반공주의자였고, 미국이 중국을 외교적으로 인정하지 않은 상태였기 때문에 참가자들은 외교성과를 좋게 평가하지 않았었지만, 닉슨이 예상외로 좋은 성과를 거두고 귀국하자 그들은 자신이 그럴 줄 알았다는 듯이 말했다.
인지 편향 > 결합 오류

결합 오류란 단일 사건의 발생 확률이 실제로 더 높음에도 불구하고 두 사건이 동시에 발생하는 경우의 확률을 더 높다고 생각하는 것을 말한다. 이러한 오류가 발생하는 이유는 사람들이 정보가 구체적인 쪽을 더 실제에 가깝다고 믿는 경향을 가지고 있기 때문이다. 결합오류는 ‘연결오류’, ‘연합오류’라고 불리기도 한다.
위에서 설명한 린다 문제를 결합 오류의 대표적인 예시로 들 수 있다.
인지 편향 > 기저율 무시

기저율 무시란 어떤 사건이 발생할 확률을 추정할 때 기본적으로 판단이나 의사결정에 필요한 사건들과의 선후관계 및 사건들의 상대적 빈도(즉, 기저율)를 고려하지 않고 가용한 정보를 근거로 통계적 확률과 상반되는 판단을 내리는 현상을 말한다. 이는 사람들이 기저율을 무시하고 특정 사건의 발생 가능성을 더 과대평가하여 판단하기 때문에 일어난다. 기저율을 고려하여 사건 발생 확률을 계산할 때에는 베이즈 정리를 활용한다.
기저율 무시와 관련해서 카너먼과 트버스키가 1983년에 한 가지 실험을 한 적이 있다. 차 색깔에 따라 블루와 그린이라고 불리는 두 택시회사가 있는데 택시의 85%는 블루, 15%는 그린회사 소속이다. 한밤중에 택시가 사고를 냈는데 목격자는 그 택시가 그린택시라고 말했다. 목격자의 색깔 구별능력 정확도는 80%일 때 사고를 낸 택시가 그린 회사의 택시일 가능성이 얼마인지 묻는 실험이었다. 사람들은 80%라고 대답했지만 실제 가능성은 41%정도였다.
사람들이 가능성을 판단할 때, 85%가 블루, 15%가 그린이라는 기저율은 무시하고 판단을 내린 것이다.
인지 편향 > 평균으로의 회귀 무시

평균으로의 회귀 무시는 좋은 결과를 보이면 그 이후에도 똑같은 결과가 있을 것이라 기대하는 현상을 말한다. 만약 기대한 것과 결과가 다르면 사람들은 인위적인 이유로 결과를 설명하려고 하는데 이때 사람들은 자연적인 상태에서는 최고값이나 최저값이 지속되지 않고 평균값으로 돌아간다는 사실을 무시한 것이다.
야구선수가 데뷔 첫 해에 아주 좋은 성과를 거둔 후 2년차에 좋지 않은 성적을 보이면 이 야구선수에게 정신적으로 문제가 생겼다거나, 긴장감이 떨어졌다는 등의 다른 인위적 변수를 들어 설명하려고 한다. 사실 이것은 1년차에 너무 잘해서 2년차에는 평균으로 돌아간 것이 퇴보한 것처럼 보이는 것이다.
인지 편향 > 측면별 제거

측면별 제거는 어떤 수행 과제가 복잡한 경우에 대상의 전체 속성을 골고루 알아보기보다, 자신이 중요시하는 몇 가지의 속성만을 고려하여 결정을 내리는 것을 말한다. 이 때 자신이 선택한 속성을 제외한 나머지 요소들을 무시하거나, 잊어버리는 경우가 많다. 과제 수행 시에는 최고 대안을 선택하는 절대적인 속성이 없기 때문에 선택 결과가 개인 또는 상황에 따라 달라지기 쉽다는 특징이 있다.
어떤 물건을 구매할 때, 많은 요소를 종합적으로 알아 본 후에 구매를 진행해야함에도 불구하고, 사람들은 자신의 상황에서 고려해야 할 속성들만 평가한 후에 결정을 내리는 것이 측면별 제거가 일어나는 예시이다.
인지 편향 > 확률 무시

확률 무시란 불확실한 상황에서 결정을 내릴 때, 확률을 완전히 무시하거나 예상 확률과 관련된 처리 규칙을 위반하는 현상을 말한다. 사람들의 인지는 긍정적인 결과가 제시되었을 때 확률을 쉽게 무시한다.
확률무시의 사례로는 1993년 미국 펜실베니아 대학의 조너선 바론 교수가 진행한 실험이 있다. 연구진이 아이들에게 “수잔은 안전띠를 매야 한다, 제니퍼는 매지 않아야 한다.”라는 시나리오를 말해주었을 때 그들은 안전띠를 매야 한다고 말했지만, 이후 “사고가 나서 차가 물속으로 들어갔을 때나 불이 났을 때 안전띠 때문에 빠져나오지 못했다는 뉴스를 들은 기억이 있다고 제니퍼가 말했다.”라고 하자 아이들은 안전띠를 매지 말아야 한다고 했다. 번갈아가며 똑같은 이야기를 하자, 아이들은 계속 의견을 바꿨다. 아이들이 판단을 할 때 확률 자체를 전혀 고려하지 않았음을 보여주는 실험이었다.
이외에도 확증 편향, 자기 귀인 편향, 도박사의 오류 등의 편향이 있다.
휴리스틱 관련이론

휴리스틱 관련이론으로 전망 이론 (Prospect theory) 과 메타 휴리스틱에 대하여 알아보도록 하겠다.
휴리스틱 관련이론 > 전망 이론

전망 이론(Prospect theory) 이란, 위험상황에서의 의사결정 이론이다. 심리학자인 카네만(Daniel Kahneman) 과 트버스키(Amos Tversky)는 기대효용론이 보여주는 이론과 실제 상황 사이의 모순을 비판하며 새로운 대안 이론인 전망 이론을 제시하게 된다. 그들이 1979년도 Econometrica 에 발표한 논문이 전망 이론 발전의 시작이었으며 전망 이론은 기대효용 이론이 설명하는 선택의 합리성과 일관성을 비판하는 이론으로 사회과학분야에서 폭 넓게 받아들여진다.
실험 참가자에게 다음 문제에서 A,B 중 선택 후, 이어지는 문제에서 C,D중 선택하도록 했다.
문제 1 A: 300만원 받기 (확률 100%)
      B: 400만원 받을 확률 0.8
문제 2 C: 300만원 잃을 확률 0.25
      D: 400만원 잃을 확률 0.2
실험 결과 문제1에서는 A를 80%의 사람이 택하고 문제2에서는 D를 택한 사람이 65%였다. 이는 기대효용론과 맞지 않는데 이것은 사람들이 손해의 경우 위험을 받아들이고자 하고, 이득의 경우 위험을 회피하고자 하기 때문이다.
비슷한 예로,
문제 3 A: 300만원 받을 확률 0.9
      B: 600만원 받을 확률 0.45
문제 4 C: 300만원 잃을 확률 0.002
      D: 600만원 잃을 확률 0.001
실험 결과 참가자의 86%가 A를 선택, 73%가 D를 선택하였다. 이 또한 기대효용론과 맞지 않는데 이익의 경우 확률이 높은편을 선호, 손해의 경우 확률이 낮은편을 선호 하였다.
문제 1~4 경우 양의 상황일 때와 음의 상황일 때가 서로 반사된 이미지를 가진다. 이를 "반사효과"라고 한다.
| 확률 | 이익 | 손실 |
| --- | --- | --- |
| 중간~높음 | 위험 회피 | 위험 감수 |
| 낮음 | 위험 감수 | 위험 회피 |
휴리스틱 관련이론 > 메타 휴리스틱

휴리스틱 기법은 해결해야 하는 상황마다 그 상황에 맞는 경험이나 직관을 이용해 해결해야하는 어려움이 있다. 그러므로 특정 문제가 갖는 정보에 상대적으로 덜 구속되며 다양한 문제에 적용할 수 있는 상위수준의 발견적 기법, 메타 휴리스틱이 사용된다. 메타 휴리스틱에는 유전알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링, 터부탐색 등이 있다.
휴리스틱 관련이론 > 메타 휴리스틱 > 유전알고리즘(GA, genetic algorithms)

유전알고리즘은 메타휴리스틱의 고전이며 진화알고리즘 등 여러 이론의 바탕이 되었으며 1975년 Holland가 제안하였다. GA는 진화이론에서 사용하는 개념과 용어를 사용하고 있는데, 이는 유전자에서 발생하는 진화 현상을 모방하여 만들어졌기 때문이다. GA는 우선 가능해의 집합(군집)을 형성하여 그 집합에 목적함수와 연관된 적합도 평가 후, 개체의 적합도에 따라 자연 선택을 확률적으로 이루어지게 하여 새로운 집합을 만든다. 그 후 집합의 개체들 간 유전연산(이종교배, 돌연변이)을 적용, 새로운 종들을 만든 후 그 종들의 적합도를 평가한다. 그리고 다시 자연선택 해서 새로운 무리를 형성하는 과정을 반복한다. 이 반복되는 과정을 통해 자연에서의 진화현상에서 뛰어난 종들이 살아남듯, GA도 마찬가지로 뛰어난 해들이 남을 것이라 기대할 수 있다. 실제 GA를 적용할 때는 명확하게 설정해야 할 작업들이 많아지게 되고, 이에 따라 적용의 융통성도 많아진다. 스키마이론을 통하여 부분적으로 설명되고는 있으나, 아직 GA가 최적해로 수렴한다는 것은 완전하지 못하다. 그럼에도 사람들이 많이 관심을 가지는 이유는 진화현상이 자연계에서 오랜 기간 성공적으로 수행되고 있기 때문이다.
휴리스틱 관련이론 > 메타 휴리스틱 > 시뮬레이티드 어닐링(SA, simulated annealing)

시뮬레이티드 어닐링(SA)는 열탕안에 고체를 넣어서 액체가 되도록 가열한 후 열탕 온도를 천천히 낮춰서 최적으로 안정된 결정인 고체를 얻는 어닐링 과정과 비슷한 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 최적화 문제에 적용시킨 방법이다. 물체의 상태를 측정 후 x로 가정하고 그 때의 에너지를 목적함수로 가정하여 에너지 수준이 최저점 상태의 결정을 얻으면 목적함수의 최소화가 되는 것으로 보는 것이다. SA에는 어닐링처럼 온도 T를 고정하고 해를 조금 변동하여서 보다 더 작은 목적 값인 우수한 해가 얻어지면 해를 이동시키고 보다 더 큰 목적 값이 얻어지면 확률 exp Δ 로 이동하는 절차를 L회(충분히 많이) 반복하여 안정 상태로 만든다(내부 루프). 그 후, 온도 T를 조금 낮추고 같은 과정을 되풀이 하여(외부 루프) 점점 전체적인 최소 점으로 가도록 실험한다. 이때 온도를 지나치게 내리게 된다면 지역 최소 점에 빠질 수도 있으므로 주의한다. 종료 하는 조건은 온도가 적절히 낮은 경우와 오랜 시간 목적 값의 변화가 없을 때를 고려하여 적절히 조정한다. SA는 매개변수가 간단하고 이론적 수렴성이 증명되어 있으며, 현상과 최적화 문제에서 관련성이 대체로 명확하다는 장점이 있다. 또, 성능을 높이기 위한 많은 이론들이 연구되었고, CAD 등의 실용적인 문제에서 이미 효과를 인정받고 있다.
휴리스틱 관련이론 > 메타 휴리스틱 > 터부탐색(TS, tabu search)

터부탐색은 자연계 보다는 인공지능 연구에서 발전 과정을 알 수 있다. TS는 기존의 메타휴리스틱의 방법들을 종합적으로 구성한 것이라 볼 수 있다. TS도 유전 알고리즘처럼 가능해의 집단 V를 고정하지만 새로운 해를 만들 때 터부조건이라는 기억장치를 유지해서 앞서 나왔던 열등한 해를 고려하지 않고 열망조건이라는 기억장치를 생성하여 우수한 해의 등장 가능성을 높이는 특징이 있다. 터부탐색 또한 기존의 형태에서 다양화와 집중화를 고려하여 다양한 이론적 변종이 가능하다.
심리학

심리학에서는 인간이 어떻게 의사결정을 내리고 문제를 풀어내는지 설명하는 진화 혹은 학습에 의해 형성된 스키마(schema)이다. 이러한 메커니즘은 대부분의 경우에는 잘 작동하지만 지각편향이나 시스템적 오류를 일으키기도 한다.
아모스 트버스키와 다니엘 카너먼에 의해 많은 연구가 이루어졌지만 원래는 노벨상 수상자인 허버트 사이먼에 의해 처음 소개되었다. 게르트 기거렌처는 어떻게 휴리스틱(heuristic)이 지각편향을 만들어 내지 않고 보다 정밀한 판단을 할 수 있는지에 대해 연구하였다.
2002년 다니엘 카너먼과 셰인 프레데릭(Shane Frederick)은 처리하기에 역부족인 복잡한 목표 속성을 곧바로 심리적으로 대처하여 속성으로 바꿔서 판단하는 속성 바꾸기(attribute substition)가 자각을 거치지 않고 작용한다는 이론을 펼쳤다. 이는 또한 사람들이 평균회귀에 반하는 결정을 어떻게 내릴수있는가에 대해 설명할 수 있다.
컴퓨터 공학

컴퓨터 공학에서 발견법은 해결법이 정확히 해결되는지에 대한 문제를 무시하고 일반적으로 좋은 해결법이나 보다 간단한 해결법으로 풀고자 하는 문제 해결법이다. 예를 들어 상업적인 컴퓨터 바이러스 검색 소프트웨어들은 발견법으로 특정 속성이나 특징들을 찾아 바이러스나 나쁜 소프트웨어를 찾아낸다. 하지만 잠재적인 정확도 하락의 요인이 되기도 한다.
컴퓨터 공학 > 인간 컴퓨터 상호작용

발견적 평가방법이 유저 인터페이스를 평가하기 위한 방법으로 사용성 평가를 위해 쓰이고 있다.