과학, 컴퓨팅, 공학에서 블랙박스는 내부 작동 방식에 대한 지식 없이 입력과 출력(또는 전달 특성)의 관점에서 바라볼 수 있는 시스템이다. 그 구현은 "불투명"(블랙)하다. 이 용어는 트랜지스터, 엔진, 알고리즘, 인간의 뇌, 또는 기관이나 정부 등 다양한 내부 작동 방식을 지칭하는 데 사용될 수 있다.

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과학, 컴퓨팅, 공학에서 블랙박스는 내부 작동 방식에 대한 지식 없이 입력과 출력(또는 전달 특성)의 관점에서 바라볼 수 있는 시스템이다.[^4] 그 구현은 "불투명"(블랙)하다. 이 용어는 트랜지스터, 엔진, 알고리즘, 인간의 뇌, 또는 기관이나 정부 등 다양한 내부 작동 방식을 지칭하는 데 사용될 수 있다.

전형적인 "블랙박스 접근법"으로 개방 시스템을 분석하려면, (알려지지 않은) 박스를 추론하기 위해 자극/반응의 행동만을 고려한다. 이 "블랙박스 시스템"의 일반적인 표현은 박스를 중심으로 한 데이터 흐름도이다.

블랙박스의 반대는 내부 구성 요소나 논리를 검사할 수 있는 시스템으로, 가장 일반적으로 화이트박스(때로는 "클리어박스" 또는 "글래스박스"로도 알려져 있음)라고 불린다.

개요

블랙박스는 내부 작동 방식이 관찰자에게 숨겨져 있거나 무시되는 모든 시스템을 말하며, 관찰자는 대신 무엇이 들어가고(입력) 무엇이 나오는지(출력)를 조사하여 연구한다. 관찰자는 입력이 출력과 어떻게 관련되는지의 패턴을 찾고, 내부 메커니즘에 접근하지 않으면서 그 패턴을 사용하여 시스템의 행동을 예측한다.

이 개념을 처음으로 형식화한 W. 로스 애시비는 가상의 시나리오를 제시했다: 외계 출처의 밀봉된 장치를 상상해 보라. 실험자는 스위치를 전환하고, 버튼을 누르고, 결과를 관찰할 수 있다: 장치가 내는 소리의 변화, 온도 상승, 다이얼의 움직임 등. 시간이 지남에 따라 많은 입력-출력 쌍을 기록하고 일관성을 찾음으로써, 실험자는 장치가 어떻게 작동하는지에 대한 실용적 모델을 구축한다. 이 모델은 내부 메커니즘이 완전히 알려지지 않았음에도 예측("이 스위치를 전환하면 음높이가 바뀔 것이다")을 가능하게 한다.

블랙박스 접근법이 유용한 이유는 많은 시스템—전자 회로, 생물체, 경제—이 구성 요소별로 분석하기에 너무 복잡하거나, 내부가 물리적으로 접근 불가능하거나, 독점적이거나, 당면한 문제와 단순히 무관하기 때문이다. 블랙박스 방법은 행동하기 전에 완전한 지식을 요구하는 대신, 관찰자가 실제로 관찰할 수 있는 것으로 작업할 수 있게 해준다.

블랙박스 테스트에서는 내부 메커니즘을 검사하지 않고 입력과 출력을 관찰하여 동작을 검증한다.

이 개념은 분야에 따라 다양한 방식으로 적용된다. 소프트웨어 테스팅과 공학에서 블랙박스 분석은 일반적으로 방법론적 선택이다: 테스터는 소스 코드를 원칙적으로 검사할 수 있음에도 불구하고, 지정된 입력이 예상된 출력을 생성하는지 검증하기 위해 시스템을 블랙박스로 취급한다.

![애시비: 단순한 [자전거 조차 블랙박스이다. 기계적 힘은 관찰할 수 있지만, 자전거를 결합하고 있는 원자 간 힘은 관찰할 수 없다.]] 사이버네틱스와 과학철학에서 이 개념은 때때로 더 강한 함의를 지닌다: 내부 메커니즘에 대한 완전한 지식은 결코 완전히 달성할 수 없기 때문에 모든 시스템은 궁극적으로 블랙박스라는 것이다. 자전거와 같은 익숙한 사물조차도 직접적인 검사를 방해하는 힘과 과정—원자 간 결합, 물질 특성—을 포함하고 있다. 대부분의 실용적 활용은 이 두 극단 사이 어딘가에 위치한다: 연구자는 내부가 현재 접근 불가능하기 때문에 블랙박스 방법으로 시작한 후, 새로운 도구나 기법이 허용됨에 따라 점차 박스를 "열어" 가면서도, 일부 불투명성은 항상 남아 있음을 인식한다.

관찰자가 무엇을 입력과 출력으로 간주할지 결정하고, 탐침이나 실험을 설계하며, 관찰된 규칙성으로부터 설명적 패턴을 구성하기 때문에, 블랙박스 분석에서 얻은 지식은 조사 자체에 의해 형성된다. 서로 다른 관찰자, 또는 서로 다른 도구를 사용하는 동일한 관찰자는 시스템이 어떻게 작동하는지에 대해 서로 다른—그리고 아마도 유용한—설명에 도달할 수 있다.

역사

Radiation Lab ]] "블랙박스"의 현대적 의미는 제2차 세계대전 당시 레이더 연구에서 비롯되었다. 피터 갤리슨은 이 용어의 대중화를 MIT 방사선 연구소에서 추적하는데, 이곳에서는 증폭기, 수신기, 필터와 같은 부품들이 검은 반점이 있는 케이스에 수납되어 있었다. 필리프 폰 힐거스는 더 이른 기원을 제시한다: 1940년 티저드 사절단이 실험용 공동 마그네트론을 영국에서 미국으로 검은 금속 서류 상자에 넣어 운반한 것이다. 마그네트론은 그 자체로 기능을 설명하기 어려운 물건이었으며, 검은 상자 안의 "블랙박스"였던 셈이다. 마그네트론은 MIT의 마이크로파 레이더 개발 프로그램의 기반이 되었고, 폰 힐거스는 이 물체와 은유가 함께 확산되기 시작했다고 주장한다.

이 개념의 이론적 발전은 MIT에서 수행된 전시 피드백 메커니즘 및 사격 통제 관련 연구에 기반을 두었다. 1940년대 초, 노버트 위너는 적 조종사의 회피 기동을 특성화하고 미래 위치를 예측하며 이에 따라 포병 사격을 지시하도록 설계된 대공 예측기를 개발했다. 위너는 조종사를 입력과 출력의 통계 분석을 통해 행동을 예측할 수 있는 "서보 메커니즘과 같은" 존재로 보게 되었다. 1942년 6월 서신에서 그는 이 접근법을 통신 공학의 한 요소로 묘사하며, "네 개의 단자 사이에 있는 장치의 기능이 상자 안 장치의 실제 구성을 누군가 살펴보기 전에 먼저 명시되는" 방식이라고 설명했다. 엘리자베스 페트릭이 지적하듯이, MIT에 축적된 블랙박스들은 물리적 기술과 시스템을 입력과 출력의 관점에서 사고하는 새로운 방식 사이의 가교가 되었다.

제2차 세계대전 중 이 용어가 등장하기 전에, 유사한 사고방식이 전자 회로 이론에서 이미 발전해 있었다. 비톨트 벨레비치는 전압 방정식만으로 특성화된 이단자 회로망에 대한 프란츠 브라이지히의 1921년 논문을 입출력 접근법의 초기 사례로 지목한다. 마찬가지로, 내부 구조가 아닌 전달 함수를 통해 회로를 연구한 빌헬름 카우어의 회로망 합성 프로그램(1926–1941)은 회고적으로 블랙박스 분석으로 기술되어 왔다.

이 개념에 대한 학제간 소통은 전쟁 중에 시작되었다. 1944년, 실험심리학자 에드윈 보링은 위너와 서신을 교환하며 심리적 기능을 전기 시스템으로 모델링하는 것에 대해 논의했고, 뇌를 "접속 단자와 손잡이가 달린 신비로운 상자"로 묘사했다. "블랙박스"라는 용어 자체는 1950년대 초 사이버네틱스 담론에 등장했다. 1951년 1월 위너가 버든 신경학 연구소를 방문했을 때, W. 로스 애시비는 자신의 일지에 위너가 "블랙박스의 문제"—내용물을 알 수 없는 상자를 관찰하고, 입력을 넣고, 출력을 관찰하여, 동등한 성능을 가진 기계를 추론하는 방법—에 대해 논의했다고 기록했다.

애시비는 1956년 사이버네틱스 입문에서 블랙박스에 한 장(章) 전체를 할애하며 본격적인 논의를 제시했다. 애시비는 어떤 시스템의 내부 작동에 대한 완전한 지식은 불가능하므로 "실제 대상은 사실 모두 블랙박스"라고 주장했다. 위너는 1961년 사이버네틱스 제2판에서 가장 완전한 논의를 제공하며, 내부 구조가 알려지지 않은 시스템인 "블랙박스"와 알려진 구조적 설계에 따라 제작된 시스템인 "화이트박스"를 구분했다. 마리오 붕게를 비롯한 많은 공학자, 과학자, 인식론자들이 1960년대에 블랙박스 이론을 사용하고 정교화했다.

시스템 이론

개방 시스템 이론 '', 주변 환경과 교환되는 입력 및 출력 흐름에 초점을 맞춘다.]] 시스템 이론에서 블랙박스는 개방 시스템, 즉 환경과 물질, 에너지, 또는 정보를 교환하는 시스템을 분석하기 위한 근본적인 추상화이다. 핵심 통찰은 시스템의 행동을 내부 구조에 대한 참조 없이, 오직 입력(환경으로부터의 자극)과 출력(환경에 대한 반응) 사이의 관계만으로 완전히 특성화할 수 있다는 것이다.

형식적 특성화

마리오 분게는 1963년에 블랙박스 이론을 형식화하면서, 이를 "상자의 구성과 구조가 고려 중인 접근 방식과 전혀 무관하며, 순전히 외부적이거나 현상학적인" 시스템에 대한 연구로 정의하였다. 이 관점에서 블랙박스는 다음과 같이 특성화된다:

시스템 경계의 안과 밖을 구분하는 것
실험자가 제어하거나 측정할 수 있는 관찰 가능한 입력
시스템의 내부 과정에서 비롯되는 관찰 가능한 출력
입력과 출력을 연결하는 가정된 인과 관계("설명 원리")

이 이론은 오직 입력이 그에 연관된 출력보다 시간적으로 선행한다는 것만을 가정하며, 분게는 이를 "선행성"이라 불렀다. 내부 메커니즘에 대한 특정 변수, 법칙, 또는 제약 조건은 필요하지 않다. 이러한 일반성 덕분에 블랙박스 이론은 물리적, 생물학적, 경제적, 사회적 시스템 모두에 적용할 수 있다.

관찰자의 역할

블랙박스에 대한 유일한 지식의 원천은 프로토콜, 즉 시간에 걸쳐 관찰된 입력-출력 쌍의 기록이다. 애시비가 강조했듯이, "블랙박스(주어진 입력과 출력의)로부터 얻을 수 있는 모든 지식은 프로토콜을 재부호화함으로써 얻을 수 있는 것이며, 그것이 전부이고 그 이상은 없다."

프로토콜을 검토함으로써 관찰자는 규칙성—특정 입력이 특정 출력을 안정적으로 생성하는 패턴—을 감지할 수 있다. 이러한 규칙성은 예측을 가능하게 한다. 입력 X가 항상 출력 Y를 생성해 왔다면, 관찰자는 앞으로도 그럴 것이라고 합리적으로 기대할 수 있다. 애시비는 이러한 규칙성의 체계화된 집합을 상자의 정준 표현이라 불렀다. 관찰자가 입력을 제어할 수도 있을 때, 조사는 실험이 되며, 원인과 결과에 관한 가설을 직접 검증할 수 있다.

블랙박스 분석의 한계

블랙박스 분석은 근본적인 한계에 직면한다: 여러 내부 메커니즘이 동일한 입력-출력 행동을 산출할 수 있다. 클로드 섀넌은 전기 회로망의 주어진 외부 행동 패턴이 무한히 많은 내부 구조에 의해 실현될 수 있음을 증명하였다. 블랙박스 관찰은 시스템이 무엇을 하는지는 밝힐 수 있지만, 어떻게 하는지를 유일하게 결정할 수는 없다.

분게는 세 가지 관련 문제를 식별하였다:

예측 문제: 시스템의 속성과 입력이 주어졌을 때, 출력을 찾는 것
역예측 문제: 시스템의 속성과 출력이 주어졌을 때, 어떤 입력이 그것을 야기했는지 찾는 것
설명 문제: 관찰된 입력-출력 쌍이 주어졌을 때, 어떤 종류의 시스템이 그것을 생성할 수 있는지 결정하는 것

예측 문제는 일반적으로 잘 정의된다. 역문제는 흔히 부적절하게 설정된다: 무한히 많은 입력과 메커니즘의 조합이 동일한 관찰된 출력을 생성할 수 있기 때문이다.

화이트, 그레이, 그리고 블랙

위너는 블랙박스를 화이트박스와 대비시켰다: 화이트박스란 알려진 구조적 설계에 따라 구축되어 입력과 출력 사이의 관계가 사전에 결정되는 시스템이다. 대부분의 조사 대상 시스템은 이 양극단 사이에 위치한다. 이들은 부분적으로 투명하여, 일부 내부 구조는 알려져 있고 일부는 불투명하게 남아 있다. 이러한 시스템을 때로 그레이박스라 부른다.

블랙박스를 "화이트닝"하는 것—처음에 불투명했던 시스템이 이해되는 과정—은 과학과 공학의 핵심 목표이다. 그러나 일부 이론가들은 완전한 화이트닝은 불가능하다고 주장한다: 모든 화이트박스는 더 면밀히 살펴보면 그 안에 또 다른 블랙박스를 드러낸다. 애시비가 관찰했듯이, 익숙한 자전거조차 원자 간 힘의 수준에서는 블랙박스이다.

기타 이론

![The observed [hydrograph is a graphic of the response of a watershed (a blackbox) with its runoff (red) to an input of rainfall (blue).]] 블랙박스 이론은 오직 기능의 관점에서만 정의되는 이론을 말한다.[^5][^1] 이 용어는 시스템의 외관적 측면(블랙박스의 외부) 간의 관계를 탐구하면서도 그러한 관계가 왜 존재하는지(블랙박스의 내부)를 설명하려는 시도를 하지 않는 모든 분야에 적용될 수 있다. 이러한 맥락에서 뉴턴의 중력 이론은 블랙박스 이론으로 설명될 수 있다.[^6]

구체적으로, 이 탐구는 즉각적으로 드러나는 특성이 없어 고려해야 할 요소들이 오직 자체 내부에 숨겨져 있어 즉각적인 관찰로부터 차단된 시스템에 초점을 맞춘다. 관찰자는 처음에는 무지한 것으로 가정되는데, 이는 이용 가능한 데이터의 대부분이 손쉬운 조사로부터 격리된 내부 상황에 보관되어 있기 때문이다. 정의에서 블랙박스 요소는 관찰 가능한 요소들이 가상의 상자에 들어가고, 역시 관찰 가능한 일련의 서로 다른 출력이 나오는 시스템으로 특징지어진다.[^2]

인문학에서의 채택

철학적 심리철학 및 행동주의와 같은 인문학 분야에서 블랙박스 이론의 용도 중 하나는 소비자 행동 분석에 적용될 때 마케팅과 같은 분야의 심리적 요인을 설명하고 이해하는 것이다.[^7][^8][^9]

블랙박스 이론

블랙박스 이론은 전문적 연구보다도 더 넓은 범위에 적용된다:

응용

agent ) can also do some stimulus (input), the relation with the black box is not only an observation, but an experiment.]]

컴퓨팅 및 수학

*컴퓨터 프로그래밍과 소프트웨어 공학에서 블랙박스 테스팅은 특정 입력이 주어졌을 때 프로그램의 출력이 예상대로인지 확인하는 데 사용된다.[^11] "블랙박스"라는 용어는 실행되는 실제 프로그램을 검사하지 않기 때문에 사용된다.

일반적인 컴퓨팅에서 블랙박스 프로그램은 사용자가 내부 작동을 볼 수 없는 프로그램(아마도 비공개 소스 프로그램이기 때문에)이거나 부작용이 없고 기능을 검사할 필요가 없는, 재사용에 적합한 루틴을 말한다.
또한 컴퓨팅에서 블랙박스는 해당 벤더의 제품을 사용하기 위해 벤더가 제공하는 장비를 의미한다. 흔히 벤더가 이 장비를 유지보수하고 지원하며, 블랙박스를 받는 회사는 일반적으로 직접 관여하지 않는다. *수학적 모델링에서는 극한 사례에 해당한다.

과학 및 기술

*신경망 또는 휴리스틱 알고리즘(일반적으로 "학습" 컴퓨터 또는 "AI 시뮬레이션"을 설명하는 데 사용되는 컴퓨터 용어)에서 블랙박스는 프로그래머가 쉽게 테스트할 수 없는 프로그램 환경의 끊임없이 변화하는 부분을 설명하는 데 사용된다. 이것은 프로그램 코드를 볼 수 있다는 맥락에서 화이트박스라고도 불리지만, 코드가 너무 복잡하여 기능적으로 블랙박스와 동등하다. *물리학에서 블랙박스는 내부 구조가 알려지지 않았거나 특정 목적을 위해 고려할 필요가 없는 시스템이다. *암호학에서는 영지식 증명 프로토콜과 같은 암호 프로토콜의 실행을 통해 알고리즘이 얻은 지식의 개념을 포착하는 데 사용된다. 프로토콜과 상호작용할 때 알고리즘의 출력이 특정 입력이 주어진 시뮬레이터의 출력과 일치하면, 입력만 알면 된다.

기타 응용

*철학과 심리학에서 행동주의 학파는 인간의 마음을 블랙박스로 본다;[^3] 기타 이론을 참조하라.

같이 보기

블랙박스 그룹

블랙박싱
중국어 방
비행 기록 장치
그레이 박스 모델
이력 현상
개방 시스템: ** (일반) 시스템 이론에서 ** 열역학에서 ** 제어 이론에서
다중 에이전트 시스템
예측/역추론
관련 이론 ** 오라클 기계 ** 패턴 인식 ** 시스템 이론 ** 신호 처리
시스템 식별
자극-반응 모델

주석

참고 문헌

각주

[^1]: Clara, Parker. 일반 블랙박스 이론. Mario Bunge

[^2]: cite journal title=일반 블랙박스 이론 author=Bunge, M. url=https://www.jstor.org/stable/186066 journal=[[Philosophy of Science]] volume=30 issue=4 pages=346–358 date=1963 doi=10.1086/

[^3]: "블랙박스로서의 마음: 행동주의적 접근", pp. 85–88, in Friedenberg, Jay; and Silverman, Gordon; ''인지과학: 마음 연구 입문'', Sage Publications, 2006.

[^4]: Haskel-Ittah, Michal. 설명적 블랙박스와 기계론적 추론. (April 2023)

[^5]: [http://www.answers.com/topic/black-box-theory Answers.com의 정의]

[^6]: Vincent Wilmot, [http://www.new-science-theory.com/isaac-newton.html "아이작 뉴턴 경 – 수학적 법칙 블랙박스 이론"], new-science-theory.com, 2022년 10월 13일 확인.

[^8]: [https://books.google.com/books?id=8qlKaIq0AccC 소비자 행동을 이해하기 위한 블랙박스 이론의 활용] Marketing By Richard L. Sandhusen. 2011년 9월 11일 확인

[^9]: [http://designshack.co.uk/articles/business-articles/using-the-black-box-model-to-design-better-websites/ 웹사이트 디자인] 2011년 9월 11일 확인

[^10]: WE Duckworth, AE Gear and AG Lockett (1977), "운용 과학 안내서". doi 10.1007/978-94-011-6910-3

[^11]: Beizer, Boris; ''블랙박스 테스팅: 소프트웨어 및 시스템의 기능 테스팅 기법'', 1995, ISBN 0-471-12094-4