Means  Ends  Analysis

 

이 방법은 Allen Newell 과 Herbert A. Simon 이 1972 년에 저술한 'Human Problem Solving' 에 기술한 것으로서 인간의 문제 해결을 모형화한 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램 (일반 문제 해결자 - General Problem Solver ; GPS 라고 함) 에 광범위하게 사용되었다.

나는 아들을 유아원에 데려다 주려 한다. 내가 가진 것과 원하는 것 간의 차이는 무엇인가? 거리 문제이다. 무엇이 거리를 변경시킬 수 있는가? 자동차이다. 내 차는 고장났다. 차를 가동시키려면 무엇이 필요한가? 새 배터리이다. 새 배터리를 어디서 구할 수 있는가? 자동차 정비소이다. 정비소에서 새 배터리를 넣었으면 하지만, 그 곳에서는 내가 배터리를 필요로 하는지 잘 모른다. 어려움은 무엇인가? 소통 문제이다. 무엇이 소통을 가능하게 해 주는가? 전화 등등 .......... 이런 식으로 사물을 그 기능에 따라 분류하고 목표, 요구되는 기능, 그리고 그들을 수행하는 데 요구되는 수단 간을 오가는 것이 GPS 라는 추단법 (heuristic) 의 기본 체계이다

수단-목표 분석은 차이 감소를 세련시킨 것으로 볼 수 있다. 차이 감소법처럼 수단-목표 분석은 현재 상태 (initial state)와 목표 상태 (goal state) 간의 차이를 제거하려고 한다. 예를 들면, 위의 예에서는 집과 유아원 간의 거리를 감소시키려 했다. 수단-목표 분석은 가장 큰 차이를 처음에 파악하여 그것을 제거하려 한다. 따라서, 위의 예에서, 초점은 집과 유아원의 일반적인 위치상의 차이에 있다. 자동차가 주차할 위치와 교실 간의 거리는 고려되지 않았다.

차이 감소와 다른 주요 특징으로서 수단-목표 분석은 어떤 조작자가 즉각적으로 적용될 수 없어도 그것을 포기하지 않는다는 것이다. 만일 자동차가 작동하지 않았다면, 차이 감소는 그 사람으로 하여금 유아원까지 걸어가도록 했을 것이다. 수단-목표 분석의 기본 특징은 봉쇄된 조작자 (operator) 를 가능하게 하는 데 있다. 수단은 일시적으로 목표가 된다. 위의 예에서 하위 목표는 아이를 유아원에 데려다 주는 원래의 목표를 획득하기 위한 수단인 자동차 수리였다. 이 하위 목표를 달성하기 위해 새 조작자들이 선정될 수 있다. 예를 들면, 새 배터리를 장착하는 것이다. 만일 이 조작자가 봉쇄되면, 이것을 가능하게 하는 것이 또 다른 하위 목표가 된다 .............. 수단-목표 분석은 현재의 문제 상태와 원하는 조작자 (operator) 를 적용할 수 있는 조건 간의 차이를 제거하기 위한 하위 목표들을 만드는 것을 포함한다 ........ (John R. Anderson 1995)

목표 상태에 가까이 접근하기 위해서는 현재 상태와 목표 상태간에 존재하는 차이를 줄여야 한다. 따라서 일반 문제 해결자 (GPS) 로 하여금 이런 절차를 따르게 하기 위해서, GPS 에게 문제 상태들간에 존재하는 차이와 이 차이를 줄일 수 있는 조작자 (operator) 들이 주어져야 한다 ...........

term :

인공지능 (Artificial Intelligence)   인지 심리학 (Cognitive Psychology)   인지과학 (Cognitive Science)   GPS    수단목표 분석 (Means Ends Analysis)   문제 해결 (Problem Solving)   휴리스틱 (Heuristic)   Herbert A. Simon

paper :

수단-목표 분석 : John R. Anderson

수단-목표 분석 : Herbert Simon

수단-목적 분석 : Stephen K. Reed