과학의 패러다임은 예측과 재현을 통한 시스템의 확장성에 기반을 둔다. 어떤 사람의 아이디어가 다른 사람에 의해 재현될 때 학문적인 정당성을 획득하는 것이며, 이를 다시 제 3의 사례에 적용하여 새로운 지식을 지속적으로 창출할 수 있을 때 그러한 확장성에 의해 학문적 체계 안에서의 위상을 획득한다.

  중요한건 재현이다. 재현은 일정한 예측모형을 바탕으로 한다. 과학가의 이론은 과거의 경험을 수집하여 열거하는 케이스 바이 케이스의 단선적 나열이 아니라 시스템의 확장성을 갖추고 미래의 요구에 대비하는 진화형 이론모형이어야 하며 이를 위해서는 보편성 있는 입체적 이론모형을 제시할 수 있어야 한다.  

  ◎ 단선적 나열 - 제비가 낮게 날면 비가 온다.

  ◎ 입체적 모형 - 기압의 배치가 날씨를 결정한다.  

  제비가 낮게 날면 비가 오는 것은 사실이지만 이것이 과학의 방법론은 아니다. 단순히 경험적 사실을 열거하거나 수집하여 전시하는 방법은 타 분야에 응용될 수 없다는 점에서 진리의 보편성이 없는 단발성의 부스러기 지식에 불과하다.

  기압의 배치는 도시의 트래픽과 같고 컴퓨터 서버의 트래픽과도 같다. 기압의 배치에 의거한 기상예측 모형은 도시의 교통 트래픽 예보 혹은 네트워크의 트래픽 제어 기술로 응용될 수 있다는 점에서 진화형 이론모형이라 하겠다.

  구조론은 타 분야에 얼마든지 응용가능하다는 점에서 보편성 있는 입체적 예측모형이다. 사유의 변화로부터 기술의 변화를 끌어내는 진화형 이론모형으로서 21세기의 시대적 변화에 걸맞는 과학의 패러다임 전환을 촉발하고 있다.

http://gujoron.com