본 연구는 서울, 서울 강남, 서울 강북을 대상으로 주택 매매가격과 전세가격의 인과관계를 분석하였다. 시간불변 그랜져 인과성 검정을 통해 분석한 결과, 서울과 강북 지역에서는 매매가격과 전세가격이 양방향 인과성이 있는 것으로 분석된 반면, 강남은 양방향으로 인과성이 없는 것으로 분석되었다. 반면, 시간가변 그랜저 인과성 검정을 통해 분석한 결과에서는 서울, 강남, 강북 지역 모두 1993년 이후 전기간 동안 주택 전세가격은 매매가격에 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석된 반면, 전세가격에 대한 매매가격의 그랜저 인과성이 발견된 빈도는 그 역에 비해 적었다. 특징적인 것은 강남 지역은 2010년 이후 전세가격이 매매가격에 대해 지속적으로 그랜저 인과하는 것으로 분석되었다는 것이다. 이와 같은 분석 결과는 매매시장과 전세시장이 양방향으로 강한 영향을 주고받는 구조에서 전세시장에 대한 유동성 공급 확대는 주택시장 전반에 걸쳐 변동성을 확대할 수 있음을 시사한다.
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.
본 연구에서 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map) 개념을 기초로 하여 (1) 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 추출하는 알고리즘을 제시하고, (2) 이 알고리즘에 기초하여 작성된 해당 문제영역에 대한 여러 전문가들의 인과관계 지식을 계층별로 분해하여, (3) 해당 계층간의 양방향 추론이 가능한 추론메카니즘을 제시하고자 한다. 특정 문제영역에 있어서의 인과관계 지식이란 해당 문제를 구성하는 여러 개념간에 존재하는 인과관계를 표현한 지식을 의미한다. 이러한 인과관계 지식은 기존의 IF-THEN 형태의 규칙과는 달리 행렬형태로 표현되기 때문에 수학적인 연산이 가능하다. 특정 문제영역에 대한 전문가의 인과관계 지식을 추출하는 알고리즘은 집합연산에 의거하여 개발되었으며, 특히 상반된 의견을 보이는 전문가들의 의견을 통합하여 하나의 통합된 인과관계 지식베이스를 구축하는데 유용하다. 그러나, 주어진 문제가 복잡하여 다양한 개념들이 수반되면, 자연히 인과관계 지식베이스의 규모도 커지게 되므로 이를 다루는데 비효율성이 개재되기 마련이다. 따라서 이러한 비효율성을 해소하기 위하여 주어진 문제를 여러계측(Hierarchy)으로 분해하여, 해당 계층별로 인과관계 지식베이스를 구축하고 각 계층별 인과관계 지식베이스를 연결하여 추론하는 메카니즘을 개발하면 효과적인 추론이 가능하다. 이러한 계층별 분해는 행렬의 분해와 같은 개념으로도 이해될 수 있다는 특징이 있어 그 연산이 간단명료하다는 장점이 있다. 이와같이 분해된 인과관계 지식베이스는 계층간의 추론메카니즘을 통하여 서로 연결된다. 이를 위하여 본 연구에서는 상향 또는 하향방식이 추론이 가능한 양방향 추론방식을 제시하여 주식시장에서의 투자분석 문제에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
본 연구는 원/달러 환율, 엔/달러 환율, 위안/달러 환율 사이의 관계를 분석하였다. 전통적인 공적분 방법은 환율 변수 사이에 공적분 관계를 명확하게 판별하기 어려운 것으로 알려졌다. 이를 고려하여 분수공적분 방법과 진동수영역의 인과성 분석이 이용되었다. 분석 결과 환율변수 사이에 분수공적분 관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 환율 사이에 장기적으로 동조화가 이루어지지만, 충격으로 발생한 이탈은 상당 기간 지속하는 장기기억을 가지는 것을 의미한다. 시간영역의 인과성 분석과 진동수영역의 인과성 분석결과는 다소 차이가 있지만, 원/달러 환율을 예측하는 데 엔/달러 환율이 유용한 것으로 나타났다. 분수공적분 접근방법과 진동수영역의 인과성 분석을 적절하게 활용한다면 기존 방법으로부터 설명되지 못하는 유용한 정보를 획득할 수 있을 것이다.
시스템 다이내믹스에서의 인가지도는 동적 환경의 문제를 분석하고, 분석된 내용을 논의할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 하지만, 인과지도는 복잡도가 높은 문제를 설명함에 있어서 문제에 대한 정보의 표현과 논리적인 전개에 한계가 존재한다. 그리고 인과지도의 작성 과정에서 연구자의 주관성을 배제 하고 오류를 검증하기 위한 객관적 기준이 미흡한 실정이다. 또한, 문제 해결을 위한 세부적인 개체 모델링과의 연계성이 부족하다. 이에 일각에서는 시스템 다이내믹스의 문제분석에 관한 방법론에 지적을 가하는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는, 인과지도의 타당성 확보와 정보 표현력 향상을 위한 이론적 연구를 진행하고자 한다. 본문에서는 인과지도가 객관적인 논리에 의해 작성될 수 있도록 수리적, 논리적 근거들을 제시함과 동시에, 인과지도의 정보 표현력 향상을 통한 대화도구로서의 기능적 향상 방안에 대해서 연구를 진행하였다.
마이어-쉔베르거와 쿠키어(Mayer-Schönberger and Cukier, 이하 MSC)는, 빅 데이터의 세계에서는 인과성보다 상관성이 실용적으로 더 유용하고 효율적이라고 주장한다.[4] 더 나아가, 빅 데이터의 세계에서는 인과성에 토대한 분석이나 예측이 상관성에 토대한 분석이나 예측에 밀려 주목받지 않거나 도태될 것이라 주장한다. 이 글에서 필자는, 상관성이 빅 데이터의 현상을 분석하고 이를 토대로 미래를 예측하는 데에 충분하다는 MSC의 논증들을 비판적으로 검토한다. 2장에서는 빅 데이터의 세계에서 상관성이 우월하다는 MSC의 논증을 소개한다. 3장에서는 상관성은 그 자체만으로 충분히 실용적이고 유용하다는 MSC의 논증을 비판한다. 상관성과 인과성의 차이에 대한 오해를 지적하고 심슨(Simpson) 역설로 그 차이가 왜 중요한지를 보여준다. 4장에서는 빅 데이터 분석에서 인과성이 상관성보다 비효율적이라는 MSC의 논증을 비판한다. 특별히 인과성을 증명하는 수학적 방법이 없다는 주장의 오류를 보여준다. 구조방정식에 토대한 인과 모형의 수학적 이론들을 제시하고, 이들 이론으로 인과성이 빅 데이터 분석에서 매우 유의미하고 유용한 역할을 할 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 인과지도의 작성자와 독자 간의 심리적 격차에 관하여 분석하고자 한다. 먼저 기존에 연구되어 왔던 소산효과(dissipation effects)와 희석효과(dilution effects)는 인과지도를 작성하는 사람이 아니라 인과지도를 이해하는 사람에게 적용되는 심리적 경향이라는 점을 이 논문에서 지적한다. 소산 효과란 인과고리의 길이가 길어질수록 인과관계의 강도를 낮게 인식하는 심리적 경향을 의미한다. 희석효과는 여러 개의 인과관게가 존재할수록 특정 인과관계의 강도를 낮게 인식하는 심리적 경향을 의미한다. 이들 심리적 경향과는 달리 집중 효과(concentration effect)가 인과지도 작성자의 심리적 경향을 보다 잘 설명하는 것으로 실험 결과 분석되었다. 집중 효과란 주의를 집중하는 영역에 대하여 많은 인과관계를 생각하고, 인과관계의 강도 역시 강하게 생각하는 심리적 경향을 의미한다. 인과지도의 작성자 즉 시스템 컨설팅을 담당하는 사람들에게는 소산효과나 희석효과 보다 집중효과가 더 강하게 작용한다는 것이다. 이러한 심리적 비대칭성이 시스템 다이내믹스 연구자와 그의 고객 간의 의사소통 문제를 야기 시킨다는 점을 본 논문에서 지적한다.
본 연구는 한국복지패널의 원자료를 cross-lagged panel design에 따라 분석자료를 추출하고 인과관계 분석 모형을 이용하여 음주문제와 우울의 인과관계를 분석하였다. 나아가 빈곤이 음주문제와 우울에 영향을 미친다는 국내외 선행연구들을 바탕으로, 음주문제와 우울 간의 인과관계와 빈곤 상태의 변화가 연관성이 있는지를 살펴보았다. 연구 대상은 한국복지패널의 1차년도와 2차년도의 자료에서 반복측정된 3,976명의 성인 남녀였으며, 인과관계 분석은 McArdle and Hamagami (2001)에 의해서 정립된 Latent Difference Scores (LDS)모델을 사용하였다. 분석단계에서는 먼저 음주문제와 우울의 인과관계를 밝힌 후에, 이러한 인과관계가 빈곤의 상태변화를 나타내는 4개의 하위집단 (빈곤 지속 집단, 빈곤 탈출 집단, 비빈곤 지속 집단, 빈곤시작 집단)에서 유지되는지를 분석하였다. 분석결과 연구대상전체를 이용한 LDS모델의 결과는 우울이 음주문제의 변화를 예측할 뿐 아니라 음주 역시 우울의 변화를 예측하는 것으로 나타나 우울과 음주가 상호 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 전체 연구 대상자를 빈곤 상태 변화에 따른 집단으로 구분하여 분석한 결과 빈곤지속 집단에서는 우울과 음주가 상호 인과관계를 갖는 것으로 나타났고, 빈곤 시작 집단과 비빈곤 지속 집단에서는 우울의 음주 변화에 선행하는 요인으로 나타났다. 그러나 빈곤 탈출 집단에서는 음주와 우울 사이의 인과관계가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 음주와 우울 사이의 인과관계가 빈곤상태변화에 따라 다르게 나타날 수 있음을 체계적으로 보여주는 새로운 결과로서 기존의 횡단연구들에서 우울과 음주의 관계에 대한 서로 상충하는 다양한 결과들에 대한 종합적 설명을 제공할 수 있다는 의미가 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제25권4호
/
pp.857-868
/
2014
대량의 데이터로부터 과거에 알려지지 않았던 유용한 정보를 발견하는 기술인 데이터 마이닝 기법은 오늘날 빅 데이터 시대에 가장 대표적인 분석 기법이라고 할 수 있다. 이들 중에서도 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 흥미도 측도를 기반으로 하여 항목들 간의 관련성을 찾아내는 것이다. 그러나 기본적인 연관성 평가 기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없을 뿐만 아니라 연관성의 방향도 파악할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 확인 연관성 평가 기준을 제안하는 동시에, 제안한 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 확인 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 확인 지지도와 인과적 확인 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 또한 예제를 통해 기본적인 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준, 그리고 인과적 확인 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안하는 인과적 확인 측도들이 다른 평가 기준에 비해 가장 바람직한 측도라는 사실을 파악하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.