불확실성: 현대 사회와 학문 분야에서의 핵심 개념

불확실성은 현대 사회의 복잡성과 예측 불가능성을 이해하는 데 필수적인 개념으로, 완전하지 않거나 알 수 없는 정보를 수반하는 상황을 의미한다. 이는 미래 사건의 예측, 물리적 측정의 정확성, 또는 알려지지 않은 현상에 적용되며, 특히 의사결정과 관련하여 중대한 의미를 가진다. 불확실성은 부분적으로 관찰 가능한 환경, 확률적 환경, 복잡한 환경에서 발생하며, 때로는 무지나 게으름에서도 기인한다. 현대에 이르러 불확실성은 보험, 철학, 물리학, 통계학, 경제학, 금융, 심리학, 사회학, 공학, 계량학, 기상학, 생태학, 정보과학 등 수많은 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있다.¹²

불확실성의 두 가지 주요 유형: 내재적 불확실성과 인식론적 불확실성의 분류체계

불확실성의 근본적 개념과 정의

기본 정의와 특성

불확실성의 가장 기본적인 정의는 “불규칙적이고 서로 달라서 하나로 단정짓기가 곤란한 것”을 일컫는다. 하지만 이러한 불확실성도 확률적인 해석이 가능하며, 중요한 관점은 불확실성에 대한 계량화라 할 수 있다. 확률이나 통계학은 불확실성의 측정 및 그 결과를 살펴보는 논리나 방법론을 제공한다.³

측정 또는 실험 관점에서 불확실성은 측정에 있어 불확실한 정도, 즉 측정값에 존재하는 의심의 정도를 의미한다. 여기서 중요한 것은 불확실성의 크기를 ‘합리적’인 수준으로 나타내는 것인데, ‘합리적’이란 불확실성 정도와 크기에 대해 정당화 가능한 수준을 의미한다.³

정보공학적 관점에서는 불확실성이 클수록 (발생이 적을수록) 정보의 양이 커지며, 이는 발생 확률의 역수의 로그에 비례한다. 이는 “불확실성 ≒ I(정보량) ∝ log₂{ 1 / P(발생 확률) }“로 표현할 수 있다. 정보 전송에는 반드시 어느 정도 불확실성이 있어야 하며, 만일 불확실성이 없다면 정보를 굳이 전송할 필요가 없다는 중요한 통찰을 제공한다.³

불확실성과 위험의 구분

경제학에서 불확실성 개념을 처음 체계적으로 사용한 프랭크 나이트(Frank Knight)는 1921년 그의 저작 “Risk, Uncertainty, and Profit”에서 불확실성과 위험을 명확히 구분했다. 나이트에 따르면, “불확실성은 친숙한 위험의 개념과는 근본적으로 다른 의미로 받아들여져야 한다… 핵심적인 사실은 ‘위험’이 어떤 경우에는 측정 가능한 양을 의미하는 반면, 다른 경우에는 확실히 그러한 특성을 갖지 않는 것을 의미한다는 점이다”.¹⁴

이러한 구분에 따르면 위험(risk)은 확률이 알려진 상황에서의 불확실한 결과를 의미하는 반면, 불확실성(uncertainty)은 확률 자체를 알 수 없는 상황을 의미한다. 나이트는 불확실성은 보험이 불가능한 반면 위험은 (이론적으로) 보험이 가능하다고 보았다. 이는 대부분의 경제적 의사결정에서 사람들이 직면하는 상황에 명확히 정의된 통계가 부재하기 때문이며, 이러한 경우 확률을 측정할 수 없다는 그의 믿음에 근거한다.⁴¹

불확실성의 유형 분류

내재적 불확실성과 인식론적 불확실성

현대 불확실성 연구에서는 두 가지 주요 유형의 불확실성이 구분된다. 이 구분은 특히 머신러닝과 인공지능 분야에서 중요하게 다뤄지고 있다.⁵⁶⁷⁸

**내재적 불확실성(Aleatoric Uncertainty)**은 데이터 자체의 불확실성으로, 측정의 잡음이나 데이터의 변동성으로 인해 발생한다. 이는 본질적으로 데이터에 내재되어 있으며, 추가 데이터로 해결할 수 없다. 실험을 반복하더라도 개선할 수 없는 불확실성으로, 예측 문제에서 불가피한 오류의 원인이 된다. 이러한 불확실성은 오차 막대(error bar)나 신뢰구간(confidence interval)을 통해 인정됨을 나타낸다.⁶⁵

**인식론적 불확실성(Epistemic Uncertainty)**은 모델의 매개변수에 대한 불확실성으로, 학습 데이터의 부족이나 노이즈 때문에 발생한다. 베이지안 주의자들이 특히 주목하는 불확실성으로, 우리가 아직 관찰이 부족하기 때문에 발생하는 불확실성이다. 추가 데이터를 통해 여러 경험을 함으로써 불확실성을 줄일 수 있다고 여겨진다. 모델이 학습 데이터에서 잘 나타나지 않은 새로운 데이터 포인트에 대해 예측할 때 특히 중요하다.⁵⁶

머신러닝의 맥락에서 이 두 유형의 불확실성을 구분하는 간단한 방법은 불확실성이 더 많은 지식으로 줄일 수 있는지를 확인하는 것이다. 실제로 “epistemic”이라는 단어는 그리스어 “επιστήμη”(episteme)에서 나온 것으로 지식이라는 의미이다.⁷

분야별 불확실성의 적용

불확실성이 적용되는 다양한 학문 분야와 실무 영역들

물리학: 하이젠베르크 불확정성 원리

물리학에서 불확실성의 가장 유명한 사례는 1927년 베르너 하이젠베르크(Werner Heisenberg)가 제시한 불확정성 원리이다. 이 원리는 양자역학의 가장 혁신적인 개념 중 하나로, 위치와 운동량 같은 특정 물리량 쌍의 정밀도에 근본적인 한계가 있음을 명시한다.⁹¹⁰¹¹

수학적으로는 다음과 같이 표현된다: $ \sigma_{x}\sigma_{p} \geq \frac{\hbar}{2} $. 여기서 $ \sigma_x $는 위치의 표준편차, $ \sigma_p $는 운동량의 표준편차, $ \hbar $는 축약된 플랑크 상수이다. 이는 한 속성을 더 정확하게 측정할수록, 다른 속성은 덜 정확하게 알 수 있다는 것을 의미한다.¹⁰¹¹

Heisenberg uncertainty principle states that exact simultaneous measurement of a particle’s position and momentum is impossible.

중요한 점은 이것이 단순히 측정 기기나 기술의 한계가 아니라 양자 시스템 자체의 근본적 특성이라는 것이다. 기술 발전과 무관하게 극복할 수 없는 본질적 불확실성이다. 하이젠베르크 불확정성 원리는 고전 물리학의 결정론적 세계관에 큰 도전을 가했으며, 완벽한 예측 가능성이 원칙적으로 불가능함을 보여주었다.⁹

경제학과 금융학에서의 불확실성

경제학에서 불확실성은 핵심적 개념으로, 특히 최근 연구에서는 경제적 불확실성이 통화정책 전달에 미치는 영향이 주목받고 있다. 경제적 불확실성이 높을 때는 기업과 가계가 장기적 투자 계획을 세우기 어려워하므로, 금리 변화에 대한 반응이 평상시보다 둔해진다.¹²

유럽중앙은행의 최근 연구에 따르면, 경제적 불확실성이 낮을 때는 예상치 못한 금리 인하가 인플레이션 상승과 실업률 감소로 이어지지만, 불확실성이 높을 때는 같은 정책 변화가 훨씬 제한적인 영향을 미친다. 불확실성이 높은 상황에서 인플레이션에 대한 최고 영향은 약 9베이시스 포인트 낮아지며 통계적으로 유의하지 않은 수준까지 떨어진다. 실업률의 경우 최고 영향이 약 17베이시스 포인트 작아진다.¹²

투자 측면에서 불확실성은 부정적 효과를 가진다. 2022년 EU 투자는 불확실성이 2021년 수준에 머물렀다면 0.42 퍼센트 포인트 더 높았을 것으로 추정된다. 불확실성은 프로젝트의 순현재가치(NPV)를 감소시키며, 기대수익률 허들을 넘는 프로젝트 수를 줄여 궁극적으로 투자에 영향을 미친다.¹³

통계학: 측정 불확실성과 오차 분석

통계학에서 불확실성은 측정의 정확성과 신뢰성을 평가하는 핵심 개념이다. 측정 불확실성은 세 가지 원인에서 발생할 수 있다: 측정 기기, 측정 방법, 그리고 관찰되는 양 자체.¹⁴¹⁵¹⁶

**무작위 불확실성(Random Uncertainty)**은 측정 데이터에서 (양방향으로) 통계적 변동을 의미한다. 이러한 불확실성은 측정 기기나 실험의 근본적 물리학에서 기원할 수 있으며, 측정 기기의 정밀도나 정확도로 인해 가려질 수 있다. 무작위 불확실성은 통계적 분석을 통해 평가할 수 있으며, 많은 수의 관찰을 평균함으로써 줄일 수 있다.¹⁴

**체계적 불확실성(Systematic Uncertainty)**은 일관되게 “같은 방향”으로 나타나는 재현 가능한 부정확성으로, 측정 기기의 결함이나 실험 설계의 결함으로 인해 발생할 수 있다. 이러한 불확실성은 탐지하기 어려우며 통계적으로 분석할 수 없다. 표준에 대한 교정을 통해 체계적 불확실성이나 오차가 확인되면, 그 효과를 보상하기 위한 보정이나 보정 계수를 적용하여 편향을 줄일 수 있다.¹⁴

표준 편차와 표준 오차의 구분도 중요하다. N번의 측정의 평균값을 보고할 때, 이 평균값과 관련된 불확실성은 평균의 표준 편차, 즉 표준 오차(SE)이다. 표준 오차는 표준 편차보다 $ \frac{1}{\sqrt{N}} $ 만큼 작으며, 이는 더 많은 수의 측정을 사용할 때 평균값의 불확실성이 작아질 것으로 예상된다는 사실을 반영한다.¹⁴

심리학: 의사결정과 불확실성

심리학과 행동경제학 분야에서 불확실성은 인간의 의사결정 과정에서 핵심적 역할을 한다. 행동경제학은 신고전경제학과 달리 근본적 불확실성 하에서 내려지는 의사결정을 분석하는데, 이때 위험 수준이 알려지지 않은 상황을 다룬다.¹⁷¹⁸¹⁹

불확실한 환경에서 사람들은 최적의 선택을 합리적으로 계산하지 않고 대신 의사결정 휴리스틱을 사용한다고 가정한다. 휴리스틱은 불확실성 하에서의 의사결정에만 국한되지 않으며, 의사결정이 내려지는 다양한 상황에서 적용될 수 있다.¹⁹

최근 연구에서는 배경 불확실성(background uncertainty)이 위험 감수 행동에 미치는 영향을 조사하고 있다. 배경 불확실성은 개인의 실제 의사결정과 독립적인 불확실성을 의미하며, 두 가지 유형으로 구분된다: (a) 배경 모호성(background ambiguity) - 의사결정자가 배경 사건의 결과 확률을 모르는 경우, (b) 배경 위험(background risk) - 결과 확률이 알려진 경우.¹⁸

연구 결과 배경 불확실성은 위험 회피를 약간 증가시키는 효과가 있으며, 배경 모호성이 배경 위험보다 더 큰 위험 회피 증가를 유도하는 것으로 나타났다. 이는 불확실성이 뇌의 보상 시스템을 변화시키거나 내분비 시스템에서 처리되는 정보에 영향을 줌으로써 위험 선호도에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.¹⁸

경영학: 전략적 의사결정과 불확실성 관리

경영학에서 불확실성은 전략적 의사결정의 핵심 요소이다. 불확실성 관리는 기업이 운영 환경에서 직면하는 미지의 요소들을 이해하고 관리하도록 돕는 프레임워크이다. 이는 잠재적 위협이나 기회를 식별하고 예측 불가능한 요소들을 처리하기 위한 계획을 포함한다.^20212223

조직에서 의사결정이 복잡한 이유는 여러 가지가 있다. 갈등의 타협적 해결: 조직은 서로 다른 목표를 가진 구성원들로 이루어져 있어 갈등이 불가피하며, 완벽한 합의보다는 서로 수용 가능한 수준의 타협안을 찾는다. 불확실성 회피 성향: 조직은 미래의 불확실성을 정확히 예측하기 어렵기 때문에 장기적 예측보다는 즉각적 대응과 빠른 피드백에 기반한 결정을 선호한다. 현실적인 대안 탐색: 최적이거나 완벽한 해결책보다 조직이 현실적으로 실행 가능한 대안을 우선 고려한다.²³

한국의 연구에서는 불확실성에 대처하는 의사결정자의 감성이 의사결정 성향과 성과에 미치는 영향을 분석했다. 흥미롭게도 부정감성 그룹이 긍정감성 그룹보다 불확실성에 보다 관대한 성향을 보였으며, 의사결정의 성과가 더 큰 것으로 나타났다. 이는 우려 등과 같은 부정적 감성이 경영의사결정 상황에서 긍정적 감성보다 높은 비즈니스 문제해결 창의성 성과를 낼 수 있음을 보여준다.²²

머신러닝과 인공지능에서의 불확실성

머신러닝 분야에서 불확실성은 모델의 신뢰성과 성능 평가에 중요한 역할을 한다. 전통적인 신경망을 확률적 모델로 간주할 때, 입력 x에 대해 네트워크의 최종 층이 확률 분포를 제공한다. 이 설정에서 인식론적 불확실성은 보통 신경망 매개변수의 불확실성으로 해석되며, 더 많은 필요한 정보가 포함된 데이터셋이 있다면 줄일 수 있다. 반면 내재적 불확실성은 확률적 예측 자체에 나타나며 우도 추론을 최대화함으로써 실현된다.⁶⁷⁸

많은 연구자들이 머신러닝 맥락에서 이 두 종류의 불확실성을 정량화하는 데 초점을 맞추고 있다. 한 가지 아이디어는 전체 불확실성과 내재적 불확실성을 측정하고 인식론적 불확실성을 둘 사이의 차이로 간주하는 것이다.⁷

실제 응용에서 이러한 불확실성 구분은 중요한 의미를 갖는다. 자율주행을 예로 들면, 도로에서 보행자나 다른 차량을 감지하는 모델에서 조명이나 가림과 같은 데이터 자체의 불확실성이 내재적 불확실성이고, 다양한 시나리오에서 보행자가 어떻게 행동하는지를 모델이 완전히 이해하지 못하는 것이 인식론적 불확실성이다. 의료 영상에서는 이미지 품질이나 인공물의 존재 같은 데이터의 고유한 변동성이 내재적 불확실성이고, 서로 다른 환자에서 암이 어떻게 진행되는지를 완전히 이해하지 못하는 것이 인식론적 불확실성이다.⁸

불확실성 관리 방법론

정량화 방법: 몬테카를로 시뮬레이션

몬테카를로(Monte Carlo) 방법은 불확실성 정량화에서 가장 일반적으로 사용되는 기법이다. 이는 단순함과 좋은 통계적 결과로 인해 불확실성 정량화에서 가장 흔히 사용되는 기술이다. 몬테카를로 방법은 주어진 코드를 블랙박스로 취급하는 비침입적 방법으로, 불확실성을 전파하는 데 사용된다.²⁴²⁵²⁶

수학적으로 불확실성 정량화에서 수학적 모델에 무작위 입력 $ Z \in \mathbb{R}^{d} $이 제공된다. $ u(Z) $가 모델 응답(데이터-해법 맵)이고 $ u(Z) $와 관련된 관심 있는 양(QoIs)이 $ E[u(Z)], Var[u(Z)] $라면, 수학적으로 기댓값은 적분으로 표현된다.²⁶

몬테카를로 방법에서는 입력의 N개 무작위 샘플 $ Z^{i} $를 취하고 경험적 평균을 다음과 같이 계산한다:²⁶

$ \hat{\mu}N = \frac{1}{N} \sum{i=1}^{N} u(Z^i) $

몬테카를로의 수렴율은 $ \frac{1}{\sqrt{N}} $이며, 준무작위 수를 사용하면 $ \frac{(\log N)^d}{N} $로 개선될 수 있다. 분산 감소 기법들도 계산 비용을 줄이기 위해 사용되며, 다단계 몬테카를로(MLMC) 방법이 그러한 방법 중 하나이다.²⁶

현대적 몬테카를로 방법들은 표준 몬테카를로의 기존 문제들을 해결한다. **다단계 몬테카를로(MLMC)**는 제어 변량의 개념을 확장하여 대부분의 평가를 낮은 정확도와 낮은 비용으로, 상대적으로 적은 평가를 높은 정확도와 높은 비용으로 수행함으로써 계산 비용을 크게 줄인다. **다충실도 몬테카를로(MFMC)**는 서로 다른 충실도와 계산 비용을 가진 다양한 모델들로 제어 변량을 일반화함으로써 표준 몬테카를로의 수렴을 가속화한다.²⁵

강건한 의사결정 프레임워크

강건한 의사결정(RDM, Robust Decision-Making)은 “깊은 불확실성” 조건 하에서 정보를 제공하는 것에 초점을 맞춘 반복적 의사결정 분석 프레임워크이다. 깊은 불확실성이란 의사결정에 참여하는 당사자들이 행동과 결과를 연결하는 시스템 모델을 알지 못하거나 동의하지 않거나, 그러한 모델의 주요 입력 매개변수에 대한 사전 확률 분포를 알지 못하거나 동의하지 않는 조건을 의미한다.²⁷

RDM은 전통적인 주관적 기대효용 의사결정 프레임워크와 구별되는 세 가지 핵심 개념에 기반한다. 첫째, 미래에 대한 다중 관점: RDM은 불확실성을 다중 미래 관점으로 특성화한다. 어떤 경우에는 이러한 다중 관점이 미래 세계의 다중 상태로 표현되기도 한다. 둘째, 최적성보다는 강건성 기준: 전통적인 주관적 효용 프레임워크는 최고 추정 확률 분포에 따라 대안적 의사결정 옵션을 순위를 매기지만, RDM은 강건성을 기준으로 사용한다. 셋째, 취약성-대응-옵션 분석 프레임워크: RDM은 불확실성을 특성화하고 강건한 전략을 식별하고 평가하는 데 도움이 되는 취약성-대응-옵션 분석 프레임워크를 사용한다.²⁷

Uncertainty matrix classifies types of knowledge and recommends strategic approaches for decision making under uncertainty.

The Speed-Reversibility Matrix for decision-making under uncertainty balancing risk and reversibility.

강건한 의사결정 방법은 세 가지 조건에서 가장 적절한 것으로 보인다: 불확실성이 잘 특성화되지 않은 깊은 불확실성일 때, 풍부한 의사결정 옵션 세트가 있을 때, 그리고 의사결정 문제가 충분히 복잡하여 의사결정자들이 많은 그럴듯한 시나리오에 걸쳐 그들의 행동의 잠재적 결과를 추적하기 위해 시뮬레이션 모델이 필요할 때이다.²⁷

불확실성 감소 전략

불확실성 감소 이론(Uncertainty Reduction Theory)은 사람들이 불확실성을 줄이기 위해 두 가지 과정을 활성화한다고 주장한다. 사람들은 다른 사람들과의 불확실성을 줄이기 위해 수동적, 능동적, 또는 상호작용적 전략에 참여한다.²⁸²⁹³⁰

**수동적 전략(Passive Strategy)**은 정보를 얻기 위해 자연 환경에서 다른 사람을 의도적으로 눈에 띄지 않게 관찰하는 것이다. 예를 들어, 교실, 카페테리아, 또는 관심을 끌지 않으면서 공통 영역에서 누군가를 관찰하는 것이다. **능동적 전략(Active Strategy)**은 개인적인 직접 접촉 없이 불확실성을 줄이는 수단이다. 불확실성을 줄이려고 하는 개인에 대해 다른 사람이나 사람들에게 묻는 것으로, 실제로 그 사람을 직접 대면하지 않고 친구에게 특정 사람에 대해 묻는 것이 예이다. **상호작용적 전략(Interactive Strategy)**은 개인을 직접 대면하고 둘 사이의 불확실성을 줄이기 위해 어떤 형태의 대화에 참여하는 것이다.²⁹²⁸

2002년에는 컴퓨터 매개 커뮤니케이션과 기술 발전을 보완하는 새로운 전략이 제안되었다. **추출적 정보 추구(Extractive Information Seeking)**라고 명명된 이 전략은 온라인 매체를 사용하여 정보를 획득하는 네 번째 불확실성 감소 전략으로, 소셜 미디어 플랫폼을 도구로 사용하여 개인 정보를 연구하는 것을 포함한다.²⁸

불확실성 감소에 대한 동기(MRU, Motivation to Reduce Uncertainty) 모델은 서로 다른 수준의 불확실성을 줄이려는 동기가 경쟁하는 목표에 따라 특정한 커뮤니케이션 행동으로 이어질 수 있다고 제안한다. MRU는 정보를 추구하려는 낮은 동기에 대한 최소 네 가지 다른 이유를 제안한다: 사람들은 모든 사건이나 만남에서 불확실성을 경험하지 않으며, 개인들은 불확실성에 대한 서로 다른 수준의 관용을 가지고 있고, 커뮤니케이션은 항상 사회적 또는 노력 비용을 수반하므로 제한된 노력으로 그러한 비용을 최소화하는 것이 정보 추구보다 선호될 수 있으며, 개인들은 또한 최소한의 정보 추구와 명시적 커뮤니케이션 없이도 확실성을 창조할 수 있다.²⁸

불확실성의 미래적 함의와 결론

현대 사회에서의 불확실성

현대 사회는 전례 없는 수준의 불확실성에 직면하고 있다. 전쟁, 전염병, 인플레이션 등 다양한 불확실성이 상존하는 세계에서, 피해를 최소화하고 예방하려면 유연성을 갖추는 것이 효과적이다. 시장경제는 이미 검증된 유연한 시스템으로 인정받고 있으며, 매년 연말연시에 발표되는 경제 전망에는 항상 ‘불확실성’이라는 표현이 등장한다.³¹

불확실성을 이기는 조직의 특징으로는 신속한 의사결정 능력이 중요하다. 불확실성이 높은 경영 환경에서 신속한 의사결정은 조직의 성패를 좌우할 정도로 중요하며, 완벽한 결정보다는 빠르고 효과적인 결정을 통해 시장의 변화에 민첩하게 대응하는 것이 더 중요하다.²³

학문적 통합과 미래 연구 방향

불확실성 개념은 다양한 학문 분야에서 독립적으로 발전해왔지만, 점점 더 학제간 접근이 중요해지고 있다. 물리학의 하이젠베르크 불확정성 원리에서 시작된 불확실성 개념이 경제학, 심리학, 통계학, 컴퓨터과학으로 확산되면서, 각 분야의 통찰을 통합하는 연구가 활발해지고 있다.⁹

특히 인공지능과 머신러닝 분야에서는 내재적 불확실성과 인식론적 불확실성의 구분이 모델의 신뢰성과 해석가능성을 높이는 중요한 도구로 활용되고 있다. 이는 의료 진단, 자율주행, 금융 위험 평가 등 고위험 의사결정 영역에서 특히 중요한 의미를 갖는다.⁷⁸

불확실성과 의사결정의 미래

미래의 불확실성 관리는 기술적 도구의 발전과 인간의 인지적 한계에 대한 이해가 결합된 형태로 발전할 것으로 예상된다. 몬테카를로 시뮬레이션 같은 계산적 방법들은 클라우드 컴퓨팅과 병렬 처리 기술의 발전으로 더욱 강력해지고 있으며, 강건한 의사결정 프레임워크는 깊은 불확실성 상황에서의 정책 결정에 점점 더 많이 활용되고 있다.³²³³²⁷

동시에 심리학적 연구들은 인간이 불확실성에 어떻게 반응하는지, 그리고 어떻게 하면 더 나은 의사결정을 할 수 있는지에 대한 통찰을 제공하고 있다. 특히 부정적 감정이 불확실한 상황에서 오히려 더 나은 의사결정으로 이어질 수 있다는 발견은 전통적인 의사결정 이론에 새로운 관점을 제공한다.¹⁸²²

결론: 불확실성과의 공존

불확실성은 제거해야 할 대상이 아니라 현실의 본질적 특성으로 받아들여야 한다. 물리학의 불확정성 원리가 보여주듯이, 일부 불확실성은 원칙적으로 극복할 수 없다. 경제학의 나이트적 불확실성이 시사하듯이, 확률조차 알 수 없는 상황들이 현실에 존재한다.¹⁴⁹¹⁰

중요한 것은 불확실성을 정확히 이해하고, 적절히 정량화하며, 효과적으로 관리하는 능력을 기르는 것이다. 내재적 불확실성과 인식론적 불확실성의 구분은 어떤 불확실성이 줄일 수 있고 어떤 것이 받아들여야 하는지를 판단하는 데 도움을 준다. 몬테카를로 시뮬레이션 같은 정량적 도구들은 불확실성의 영향을 체계적으로 평가할 수 있게 해주며, 강건한 의사결정 프레임워크는 깊은 불확실성 하에서도 합리적 선택을 가능하게 한다.^57242527

궁극적으로 불확실성은 정보의 가치를 높이고, 혁신의 동력이 되며, 적응과 학습의 기회를 제공한다. 불확실성과 성공적으로 공존하는 개인, 조직, 그리고 사회가 복잡하고 변화무쌍한 미래에서 번영할 것이다. 리처드 파인만(Richard Feynman)이 말했듯이 “불확실성은 과학 지식의 매우 중요한 부분”이며, 이는 과학을 넘어 인간 지식과 의사결정의 모든 영역에서 진리라 할 수 있다.³⁴³

Visualization of the cone of uncertainty illustrating estimation accuracy improvement over time in agile project management. ^{3536373839404142434445464748495051525354}

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Footnotes

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Uncertainty ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

2. https://ko.wikipedia.org/wiki/불확실성 ↩

3. http://www.ktword.co.kr/test/view/view.php?no=3416 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

4. https://www.newworldencyclopedia.org/entry/Uncertainty ↩ ↩² ↩³

5. https://ploradoaa.tistory.com/75 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

6. https://hongl.tistory.com/93 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

7. https://towardsdatascience.com/aleatoric-and-epistemic-uncertainty-in-deep-learning-77e5c51f9423/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶

8. https://blog.paperspace.com/aleatoric-and-epistemic-uncertainty-in-machine-learning/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

9. https://philosophy.institute/philosophy-of-science-and-cosmology/uncertainty-principle-philosophical-insights/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

10. https://plato.stanford.edu/entries/qt-uncertainty/ ↩ ↩² ↩³

11. https://en.wikipedia.org/wiki/Uncertainty_principle ↩ ↩²

12. https://www.ecb.europa.eu/press/blog/date/2025/html/ecb.blog20250901~f238492141.en.html ↩ ↩²

13. https://www.eib.org/attachments/lucalli/20240131_economics_working_paper_2024_02_en.pdf ↩

14. https://users.physics.unc.edu/~deardorf/uncertainty/UNCguide.pdf ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

15. https://www.physics.columbia.edu/sites/default/files/content/Lab Resources/Lab Guide 1_%20Introduction%20to%20Error%20and%20Uncertainty.pdf ↩

16. https://metrology.wordpress.com/statistical-methods-index/basic-theory-of-measurement-and-error/measurement-error-and-measurement-uncertainty/ ↩

17. https://books.openedition.org/obp/1124 ↩

18. https://www.nature.com/articles/s41598-024-73650-y ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

19. https://www.exploring-economics.org/en/orientation/behavioral-economics/ ↩ ↩²

20. https://www.studysmarter.co.uk/explanations/business-studies/project-planning-management/uncertainty-management/ ↩

21. https://brunch.co.kr/@d87054600be9455/167 ↩

22. https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002134977 ↩ ↩² ↩³

23. https://flex.team/blog/2025/04/08/decision-speed-5method/ ↩ ↩² ↩³

24. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010465514000198 ↩ ↩²

25. https://arxiv.org/pdf/2011.00680.pdf ↩ ↩² ↩³

26. https://dictionary.helmholtz-uq.de/content/monte_carlo_method.html ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

27. https://en.wikipedia.org/wiki/Robust_decision-making ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

28. https://en.wikipedia.org/wiki/Uncertainty_reduction_theory ↩ ↩² ↩³ ↩⁴

29. https://talkabouttalk.weebly.com/uncertainty-reduction-theory.html ↩ ↩²

30. https://www.mastersincommunications.com/research/interpersonal-communication/uncertainty-reduction-theory ↩

31. https://www.hankyung.com/article/2024011711361 ↩

32. https://arxiv.org/abs/2105.09512 ↩

33. https://arxiv.org/abs/2312.11745 ↩

34. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7964029/ ↩

35. https://plato.stanford.edu/archives/fall2016/entries/qt-uncertainty/ ↩

36. https://www.reddit.com/r/PhilosophyofScience/comments/nke4uj/what_is_uncertainty/ ↩

37. https://www.ebsco.com/research-starters/business-and-management/decision-making-under-uncertainty ↩

38. https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/2025/09/uncertainty-about-uncertainty-nicholas-bloom ↩

39. https://www.cambridge.org/core/journals/british-actuarial-journal/article/managing-uncertainty-principles-for-improved-decision-making/12F3720B113D2991BDE1B8172292B565 ↩

40. https://juaa-journal.springeropen.com/articles/10.1186/2195-5468-1-1 ↩

41. https://en.wikipedia.org/wiki/Decision-making_under_deep_uncertainty ↩

42. https://www.slideshare.net/slideshow/ss-5338291/5338291 ↩

43. https://journal.psych.ac.cn/acps/EN/10.3724/SP.J.1041.2019.00407 ↩

44. https://www.linkedin.com/advice/1/how-do-you-incorporate-behavioral-psychological ↩

45. https://www.youtube.com/watch?v=sYrwUHKtZbY ↩

46. https://www.webassign.net/question_assets/unccolphysmechl1/measurements/manual.html ↩

47. https://arxiv.org/pdf/2204.09308.pdf ↩

48. https://arxiv.org/abs/1910.09457 ↩

49. https://openreview.net/forum?id=CY9MlORQs5\&noteId=t17MRiRsQ6 ↩

50. https://www.moleg.go.kr/mpbleg/mpblegInfo.mo?mid=a10402020000\&w=nhn\&yr=2003\&mn=01\&mpb_leg_pst_seq=130321 ↩

51. https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/wics.1539 ↩

52. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jchemed.0c00096 ↩

53. https://www.pik-potsdam.de/~wrobel/mediation-platform/pbs/pb3/description_of_the_method.html ↩

54. https://2024.sci-hub.se/5887/dbc11372c25e50412b02bc5d24a2fd26/knobloch2015.pdf ↩