• 분석과 대안
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• 제8권3호
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• pp.125-150
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• 2024

이 연구는 사회과학 연구에서 인공지능과 인과추론의 통합, 특히 인과적 딥러닝에 초점을 맞추고, Pearl의 구조적 인과모델, Rubin의 잠재적 결과 프레임워크, Schölkopf의 인과적 표현 학습 등 주요 이론들을 검토하였다. 또한 딥러닝을 활용한 구조적 인과모델, 반사실적 추론, 인과 발견 알고리즘 등의 방법론을 논의하였다. 본 연구는 소셜 미디어 분석, 경제 정책, 공중 보건, 교육 분야에서의 응용 사례를 제시하며, 인과적 딥러닝이 복잡한 사회 현상에 대한 세밀한 이해를 가능케 함을 보여주고 있다. 또한 모델의 복잡성, 인과 식별, 해석 가능성, 그리고 프라이버시 같은 윤리적 고려사항 등 주요 과제들을 다루었다. 향후 연구 방향으로 새로운 AI 아키텍처 개발, 실시간 인과 추론, 다중 도메인 일반화 등을 제시하였다. 비록 한계점들이 존재하지만, 인과적 딥러닝은 사회과학 연구 강화와 증거기반 정책 수립에 상당한 잠재력을 보이며, 전 세계적인 복잡한 사회 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다. 특히 본 연구는 빅데이터 환경에서의 인과관계 식별과 해석의 중요성을 강조하며, 전통적인 통계적 방법론과 최신 딥러닝 기술의 결합이 가져올 시너지 효과를 탐구하고 있다. 또한 이 분야의 발전이 사회과학 연구의 패러다임을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 논의를 제공함으로써, 향후 사회과학과 인공지능 기술의 융합 연구에 대한 방향성을 제시하고자 하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.11-19
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• 1999

Farmer 모델은 시스템 개체구조(System Entity Structure)의 개념을 도입한 지식표현을 위해 사용되는 프레임 구조모델로서 다중성 추상화 개념(Multiplicity Instance Concept)은 하나의 개체를 구성하기 위하여 동일한 형태의 구성요소가 여러 번 발생하는 경우에 이의 대표적인 요소만을 표시하는 추상화 개념이다. 다중성 추상화 개념에서 정의된 대표개체는 자신의 인스턴스들을 가질수 있다. 이들 인스턴스들은 IM-컴포넌트 타입 개체노드 및 OM-컴포넌트 타입 개체노드이며 다중성 인스턴스 링크를 이용하여 대표개체와 연결된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.49-62
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• 1998

본 논문은 객체 모델링 기법을 이용하여 다단계 보안 데이터베이스 응용에 대한 구조적 특징을 표현하기 위한 모델을 제시한다. 즉, 응용 영역에 대한 데이터와 보안 의미르 통합한다. 이는 응용 영역의 데이터에 대한 불법적 유출이나 수정을 방지하는 도구가 된다 . 개발한 도구를 기초로 한 구현 모델에서는 다단계 데이터베이스를 단일 보안등급 데이터베이스들로 분해한다. 인스턴스뿐만 아니라 스키마도 보호하며 속성값 다중 인스턴스화 기법을 이용하여 커버 스토리를 표현한다. 그리고 그 모델에서의 생성, 검색, 삭제, 그리고 갱신과 같은 연산 의미를 설명한다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.133-151
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• 2007

본 연구에서는 3개 일반모델(general models)의 실증분석을 통해 항목묶음(item parceling)이 구성개념간의 인과관계를 나타내는 모수의 유의성 검정 결과 및 모델의 적합도 평가에 미치는 영향을 검토하였다. 연구 결과에 의하면, 개별항목을 적용한 분석과 비교할 때 항목묶음을 통한 분석을 적용해도 모델 인과모수의 검정통계량은 그다지 변하지 않으므로 유의성 검정 결과에도 변화가 없는 것으로 나타났다. 하지만 전반적 적합도지수의 측면에서는 RMSEA를 제외한 주요 모델 적합도 지수, 즉 GFI, AGFI, CFI 및 NFI의 값들이 상당히 개선되는 경향을 보였다. 주요 모델 적합도 지수들의 값이 높아진 것은 항목묶음을 이용하여 분석을 한 결과가 개별항목을 통한 분석의 결과에 비해 다변량 정규(분포)성의 개선 등으로 인해 높아진 것으로 해석된다. 하지만 항목묶음을 적용함에 있어서 주의해야 할 사항은 적용하기 전에 구성개념의 단일차원성(unidimensionality)을 우선적으로 검토해야 한다는 점이다. 본 연구에서는 항목묶음을 이용하여 분석을 할 경우 실제 구성개념간의 인과적 관계를 나타내는 모수의 유의성 검정과 모델의 적합도 지수들에 어떤 변화가 발생하는 지를 세 개의 일반모델을 대상으로 파악하였다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.47-75
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• 2010

인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을 주고 판단하게 한 실험 1에서는 Or 구조의 정답율이 높았다. 인과도식 정보와 빈도자료를 주고 판단하게 한 실험 2에서는 Or 구조의 정답율이 높았고, 인과도식과 빈도자료가 일치할 때 정답율이 높았다. 정반응 수와 오반응 수를 대상으로 반응에 이르는 인지과정을 이산적인 과정들의 조합으로 가정하는 Multinomial Processing Tree Modeling을 실시하였다. 모델 피팅 결과 사람들이 빈도자료를 이용하여 인과 구조를 판단할 때 기본적으로 작동하는 인과 도식이 Or 구조라는 점을 시사하는 결과를 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.153-156
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• 1999

이 연구에서는 구조적 HRTF(Head-Related Transfer Function) 모델의 구성 이론에 관하여 기술하였다. 이 모델은 강체 구(rigid sphere)에 대한 음파의 전파와 회절 현상에 대한 이를 식을 근거로 구성하였다. 이 모델은, 구성이 단순하고, 모델 구성에 필요한 계수의 수를 극소화 할 수 있기 때문에 실시간 구현에 적합하다. 그리고, 각개인의 머리전달특성에 따른 개인차를 반영하여 모델을 수정할 수 있는 장점이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.19-28
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• 2006

정보 교환을 위한 XML 인스턴스는 일반적으로 legacy한 관계형 데이터베이스에 저장되어 있기 때문에 효율적인 XML 응용을 위한 데이터베이스와의 연동이 요구 되었으며, 이러한 요구를 지원하기 위하여 인스턴스와 스키마 구조를 분리하여 관계형 데이터베이스에 저장하는 가상 분할 저장 또는 분할 저장 방식의 인스턴스 저장 모델들이 연구되어지고 있다. 그러나 이러한 저장 방식은 인스턴스 구조와 인스턴스간의 계층 정보가 불일치하여 검색 시 질의 처리를 어렵게 하고 있고, 또한 분리 저장에 따른 중복 데이터들의 존재로 저장 시 오버헤드가 높아진다. 따라서 본 논문에서는 XML문서를 저장할 때, 기존 연구의 데이터베이스 스키마 구조에 Eltype이라는 필드를 추가하여 인스턴스와 스키마의 상이한 계층 정보를 동일화하고, 저장 구조 각각의 필드를 관계형 데이터베이스 스키마 필드와 일치되는 저장 구조를 제안하였다. 그 결과 XML 인스턴스와 스키마 구조간의 저장이 가능하게 되어 중복 저장에 따른 오버헤드 및 저장 공간 감소, 그리고 동일화된 저장 계층 구조로 인해 검색 질의 처리가 쉬워졌다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.597-604
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• 2000

본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권43호
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• pp.37-46
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• 1997

제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.477-479
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• 2011

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.