• 논리연구
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• 제18권1호
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• pp.83-133
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• 2015

이 글에서는 상반된 이중 원인 효과를 해명하는 데 히치콕(Hitchcock 2001a)이 제시한 두 가지 원인 효과를 비판적으로 평가하고 그 비판을 상쇄할 대안을 제시한다. 이를 위해 다섯 가지를 논의한다. 첫째, 상반된 이중 원인 효과에 관한 사례를 소개하고 이에 대한 오테(Otte 1985)와 엘스(Eells 1987)의 논쟁을 검토한다. 이 검토는 이중 원인 효과에 대한 이해와 그와 관련해 논의할 히치콕, 카트라이트(Cartwright 1979, 1989, 1995), 엘스(Eells 1991, 1995)의 이론들을 비교, 평가하는 준비가 된다. 둘째, 구조 방정식 모형에서 두 원인 효과에 착안하여, 히치콕이 제시한 원인 효과의 두 개념, 망 효과와 요소 효과를 소개한다. 셋째, 이중 원인 효과를 해명하는 데 카트라이트와 엘스의 논쟁을 논의하면서, 동질적 부분 집단의 역할, 인과 상호 작용의 중요성에 주목한다. 넷째, 이중 원인 효과를 해명하는 데 히치콕이 적용한 두 원인 효과 개념을 비판적으로 검토하고, 엘스의 이론에 대한 히치콕의 비판을 다시 비판한다. 다섯째, 구조 방정식 모형의 조절 효과 개념을 인과에 대한 확률 이론에 응용하여, 이중 원인 효과에서 초래된 인과 상호 작용을 선언(disjunctive) 관계와 반 사실적 요인으로 형식화하여 보여준다. 조절 효과에 대한 논의는 최근에 많은 주목을 받은 구조 방정식 모형에 토대한 인과 모형 이론들이 인과의 문제들을 해결하는 데 기여할 수 있다. 다른 한편으로, 선언 관계, 반 사실적 조건을 이용한 인과 상호 작용에 대한 논의는 통계적 방법론으로서 구조 방정식 모형을 제고하는 데 도움을 줄 수 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권3호
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• pp.479-504
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• 2006

국제원유시장에서 대표적인 WTI, 브렌트, 두바이유의 현물 및 선물 가격 간의 인과관계를 분석함으로써 국제유가의 가격발견과정을 연구한다. 비순환성 그래프에서 도출된 국제유가의 동시적 인과관계를 이용하여 오차수정모형에서 유가간의 단기인과관계를 분석한다. 1999년 1월 4일~2005년 7월 15일까지의 시계열 데이터를 이용한 동시적 인과관계의 분석 결과 WTI 현물과 선물 가격에 대한 두바이의 동시적 영향은 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났으며, 반면 브렌트 현물 및 선물 가격에 대한 두바이의 영향은 유의미한 것으로 확인되었다. 단기적으로는 브렌트 가격의 확률충격 상당부분이 WTI에 의해 설명되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 브렌트가 두바이와 WTI를 연결하고 있어, 마커원유로서 브렌트에 더욱 주목할 필요가 있음을 시사한다.

• 감성과학
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• 제24권1호
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• pp.59-72
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• 2021

개념과 범주는 관찰하지 못한 속성을 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 무의미 속성을 사용한 범주기반 속성추론 연구들은 범주 및 속성의 유사성이 추론을 설명하는 핵심 요인이라는 것을 제안했다(Rips, 1975; Osherson et al., 1990). 이후 연구들은 사람들의 사전지식이 범주기반 추론에 막대한 영향을 미치며 심지어 유사성 효과가 완전히 사라지는 경우도 있음을 보고했다. 본 연구는 범주 속성들이 사전지식의 한 종류인 인과적 지식에 의해 사슬구조로 연결되었을 때의 범주기반 속성추론을 검증했으며 그 결과를 예측하는 속성추론모형을 제안했다. 참가자들은 네 개의 속성들이 사슬구조를 이루는 인과적 범주를 학습한 뒤 해당 범주의 다양한 범주 예시들의 숨겨진 속성에 대한 추론을 실시했다. 그 결과 인과적으로 직접 연결된 속성뿐만 아니라 다른 속성 노드에 의해 차폐된 속성들도 추론에 영향을 미치는 비독립성이 나타났다(인과적 마코프 조건의 위배). 인과모형이론(Sloman, 2005)에 기반한 속성추론모형을 적용하여 참가자들의 추론을 모델링한 결과 인과적 연결의 직접 효과뿐만 아니라 간접 효과 즉 인과추론의 비독립성도 예측하는 것으로 나타났다. 다만 간접적으로 연결된 속성들은 인과적 거리와 무관하게 참가자들의 추론평정에 동일하게 영향을 미쳤지만 모형은 거리가 멀어짐에 따라 추론에 미치는 영향이 작아짐을 예측했다.

• 보건행정학회지
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• 제5권1호
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• pp.161-191
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• 1995

본 논문은 서구의 이론을 바탕으로 개발된 직무만족도에 관한 인과모형을 한국의 병원근무자들을 대상으로 실증적으로 검증하고 직무만족도를 결정하는 인과적 요인들을 파악하는데 목적이 있다. 본 모형의 종속변수는 직무만족도이고 독립변수로는 3개집단의 변수들로 크게 분류하여 선정되었는데 첫째, 사회적 변수들로써 직무의 자율성, 직무의 모호성, 직무 갈등, 직무의 양, 상사 및 동료와의 관계, 발전가능성, 직무의 단순성, 분배정의, 승진기회, 물리적 근무환경, 임금 등이며, 둘째, 심리적 변수들로써 기대 충족도, 근무의욕, 적극적 심성, 부정적 심성 등이고, 셋째, 환경적 변수들로써 외부 취업기회와 가족에 대한 책임 등이 사용되었다. 또한 독립변수들이 종속변수에 영향을 미치는데 있어 개인의 가치관이 어떻게 작용하는지도 검증하였다. 자료수집을 위해 대구에 위치한 750병상 규모의 한 대학병원에 근무하는 전직원을 대상으로 자기가 입식 설문조사를 실시하였으며 879매가 회수되어 74.7%의 응답율을 기록하였다. 수집된 자료중 사용 가능한 836명의 응답을 바탕으로 선형구조관계분석(LISREL)과 다중회구분석기법을 이용하여 인과 모형을 검증하였다. 분석결과 직무만족도에 유의한 영향력을 가지는 변수들은 직무의 모호성, 직무의 모호성, 동료관계, 직무의 단순성, 분배정의(이상 시회적 변수), 기대의 총족도, 근무의욕, 적극적 심성, 부정적 심성(이상 심리적 변수), 외부 취업기회(환경적 변수) 등인 것으로 나타났으며 개인의 가치관과 인구학적인 변수들은 직무만족도에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 사용된 인과모형은 직무만족도의 변이를 75.4% 설명함으로서 기존의 다른 모형들 보다 높은 설명력을 나타내었다. 결론적으로 본 연구에서 사용된 직무만족도의 인과모형은 한국의 조직에서도 적용이 가능한 것으로 보이며, 또한 직무만족도의 일반적 모형은 구조적 변수, 심리적 변수, 그리고 환경적 변수들을 모두 포함하는 포괄적인 모형이 타당하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.69-77
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• 2014

시스템 다이내믹스(SD)는 복잡계 이론 중의 하나로서 사회과학 분야에서 동태적 문제의 분석 및 정책(전략) 개발을 위한 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 연구방법론으로 많은 관심을 받아 왔다. 하지만 지난 50여 년간 다양한 분야에서 이 방법론으로 만들어진 모형 중에는 아직 검증이 제대로 되지 않은 채 시스템다이내믹스의 구성이론을 대표하는 모형으로 활용되는 사례들이 있다. 이에 본 연구에서는 SD의 이론을 설명하는 데 자주 활용되는 인구 동태학 모형을 대상으로 인과적 피드백 구조와 지배적 피드백 루프의 추론 오류를 증명하고, 인과지도(causal loop diagram)와 저량-유량 다이어그램(stocks-and-flows diagram) 간의 일관성 강화 전략을 통해 기존 모형의 타당성을 개선하였다. 본 연구의 결과는 기존 시스템다이내믹스의 이론적 발전과 시스템다이내믹스를 활용한 정책 연구모형의 타당성 강화에 기여한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.65-74
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• 2019

본 연구의 목적은 질적 연구의 방법으로서 근거이론에 기반 하여 소방대원들이 조직 내에서 경험하는 핵심범주들의 인과관계를 연구모형을 통해 밝히는 것이다. 본 연구에서는 2014년, 2017년, 그리고 2018년에 걸쳐 서울지역에서 근무하는 50명의 소방대원 정보제공자들을 인터뷰하였고, 개방코딩, 축코딩, 선택코딩의 과정을 거쳐서 핵심범주들의 인과관계를 보여주는 연구모형을 도출하였다. 연구결과 정보제공자들이 조직에서 경험하는 공감이 핵심범주로 드러났고, 이러한 공감이 긍정적 업무관련 정체성, 집단적 자긍심, 그리고 업무성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구의 이론적 시사점은 질적 연구 방법론으로서 근거이론에 기반 하여 공감과 업무성과 간의 인과관계를 보여주는 연구모형을 도출했다는데 있고, 향후 소방서 조직 내에서 공감을 절실히 필요로 하는 소방대원들이 더욱 활발히 공감적 행위를 서로 주고받을 수 있도록 하는 조직문화 형성에 기여하게 될 것이다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.329-347
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• 2017

범주기반 속성추론에 대한 초기연구들은 전형성, 다양성, 유사성 효과 등 인간 사고에서 나타나는 다양한 현상들을 보고하였다. 이후 연구들은 이러한 추론에서 참가자들의 사전지식이 광범위한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 본 연구에서는 다양한 사전지식들 중 하나인 인과적 지식이 속성추론에 미치는 영향을 검증하고 이를 모델링하였다. 이를 위해 참가자들은 네 개의 속성으로 구성된 범주에서 속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과구조로 연결되었을 때 속성추론과제를 실시하였다. 그 결과 전형성 효과와 더불어 공통원인 구조에서 인과적 마코프 조건(causal Markov condition)에 대한 위배와 공통효과 구조에서 인과적 절감(causal discounting)이 관찰되었다. 이를 모델링하기 위해 참가자들은 표적속성이 존재하는 범주예시와 존재하지 않은 범주예시가 존재할 가능성에 대한 차이값 (즉, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$에 근거하여 속성추론을 수행한다고 가정하였다. 인과모형이론(Rehder, 2003)에 기반하여 범주예시들의 확률값을 계산한 후 각 표적속성에 대한 추론에 적용하였다. 그 결과 모형은 참가자들의 데이터에서 관찰된 전형성 효과뿐만 아니라 인과적 마코프 조건에 대한 위배 및 인과적 절감을 모두 예측한다는 것이 확인되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.77-86
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• 2004

데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.

• 논리연구
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• 제22권1호
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• pp.183-209
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• 2019

이 글에서 필자는 회귀 분석(regression)에 이용되는 도구 변수(instrumental variables)에 대하여 인과 구조 모형의 관점에서 제시된 새로운 이론을 검토하고 평가한다. 도구 변수는 회귀분석에서 결과로 가정하는 종속 변수에 대해 원인으로 가정하는 독립 변수가 갖는 원인 효과를 올바르게 평가하기 위해 고안된 것이다. 도구 변수는 두 가지 조건을 충족해야 한다. 첫째, 도구 변수는 독립 변수와 상관관계를 가져야 한다. 둘째, 도구 변수는 오차항과 상관관계를 가져서는 안 된다. 라이스(Reiss 2005)는 기존의 두 조건만으로는 도구 변수로 독립 변수의 원인 효과를 온전히 드러낼 수 없다고 본다. 라이스는 도구 변수가 이들 두 조건을 충족하여도 독립 변수가 종속 변수에 원인 효과를 갖지 않는 경우가 가능함을 보여준다. 라이스는 기존의 조건에 인과의 특성에 관한 조건들을 도입하고 이를 토대로 인과 도구변수 조건을 다시 제시한다. 다른 한편으로, 라이스는 도구 변수가 인과에 대한 조종 이론의 조종자(개입, 간섭)와 유사한 역할을 한다고 본다. 라이스는 도구 변수와 조종자(개입, 간섭)의 유사성과 차이성을 제시하고 인과 도구변수의 조건이 조종자의 조건보다 상대적으로 방법론적 수월성을 갖는다고 주장한다. 필자는 라이스의 주장들을 검토하고, 도구 변수를 위한 새로운 인과 조건이 필요한지를, 그리고 방법론적 수월성이 있는지를 평가하겠다. 필자가 고려하는 인과의 이행성을 위한 조건만으로도 인과 도구 변수와 조종자의 조건의 목표를 충족할 수 있는지를 보겠다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제13권4호
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• pp.117-140
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• 1991

본고(本稿)는 둘 혹은 여러 변수(變數)가 서로 비선형적(非線型的) 인과관계(因果關係)의 특정한 구조를 가질 때 주어진 관측치(觀測値)로부터 인과관계(因果關係)에 관한 올바른 추론(推論)을 유도하기 위한 새로운 이론인 Baek-Brock의 방법(方法)을 소개하고 이것을 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가(物價)의 세 변수(變數)에 적용하여 기존의 인과성(因果性) 검정(檢定)과 어떻게 다른 결과를 얻는지 살펴본다. Baek-Brock의 방법(方法)은 일반적으로 두 변수(變數) 사이의 인과관계(因果關係)를 검정(檢定)하는 데 사용될 수 있으나 변수간(變數間)에 내재하는 실제 인과관계(因果關係)가 선형(線型)인 경우 Granger 검정법(檢定法) 등 기존의 방법(方法)이 높은 검정력(檢定力)을 보이므로 여기서는 주로 비선형인과성(非線型因果性) 검정(檢定)에 초점을 맞춘다. 본(本) 검정법(檢定法)은 인과성(因果性) 여부를 조건부확률에 기초하여 정의한 후 개별확률을 상관적분(相關積分) (correlation integral)을 사용하여 추정(推定)토록 하였다. 이 방법(方法)은 변수간(變數間)의 인과관계(因果關係)가 비선형적(非線型的)일 때 유효하다는 장점을 지니나 인과성(因果性)이 없다는 귀무가설하(歸無假說下)에서 표본수에 따른 검정통계량(檢定統計量)의 점근분포(漸近分布), 그릇된 귀무가설(歸無假說)에 대한 최대의 기각력(棄却力)을 창출하는 척도모수(尺度母數)(scale parameter) 등에 관한 이론적 배경이 미흡하다는 단점이 있다. 본고(本稿)에서는 이를 Monte Carlo 시뮬레이션을 실시하여 보완하였다. 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가간(物價間)에는 Granger 검정법(檢定法)을 실시했을 경우 통화(通貨)와 생산(生産)만이 서로 인과성(因果性)이 있을 뿐 물가(物價)와 다른 변수간(變數間)의 인과성(因果性) 증거는 희박하였다. 한편 Baek-Brock의 검정법(檢定法)은 이미 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)(VAR)을 통해 밝혀진 선형관계(線型關係) 외에 물가(物價)가 생산(生産) 및 통화(通貨)에 미치는 비선형인과성(非線型因果性)에 관한 추가적 정보를 제공해 주고 있으며 구체적으로 그러한 인과관계(因果關係)가 몇 기(期) 후부터 나타나는지 밝혀 준다. 그러나 이를 이용한 구체적인 모형화(模型化)는 추후의 논문을 통해 밝히기로 한다.