• 논리연구
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• 제12권1호
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• pp.45-87
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• 2009

이 글에서 필자는 결정론적 인과를 토대로 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과의 연관성을 주장하는 하우스만(Hausman 1998)의 이론을 비판하고 두 수준의 인과의 관계를 바르게 이해하는 데 무엇이 필요한지를 제시한다. 하우스만은 결정론과 배경 조건의 다양성을 토대로 그리고 비결정적 상황에서는 확률에 대한 결정론적 인과를 토대로, 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과에서 도출된다는 의미에서 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과의 일반화라고 주장한다. 필자는 그 관계에 대한 문제를 제기하고 이 문제는 사건 수준의 인과에 본질적인 인과 연결을 주목하지 않은 채 변수들 간의 의존 관계만으로 두 수준의 인과의 관계를 단순히 해명하는 데에 있다고 지적한다. 필자는 두 수준의 인과의 관계는 단순히 한 가지 관점이나 방식으로 파악될 수 없고 해명, 설명, 예측 둥 다양한 관점에서 복합적으로 파악되어야 한다고 주장한다. 특히 사건 수준의 인과는 속성 수준의 인과에 개념적으로 의존하는 관계를 주목한다.

• 논리연구
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• 제3권
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• pp.5-26
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• 2000

확률적 인과론은 확률관계를 통해 인과 관계를 밝히려는 이론이다. 그런데 만약 단지 C가 E의 발생 확률을 높인다는 사실을 밝히는 것으로 그치지 않고 더하여 C가 E를 발생시키는데 얼마나 기여하는지 그 기여도도 밝힐 수 있다면 우리는 원인과 결과의 관계에 대하여 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있게 될 것이다. 이 글에서 나는 빼기의 개념에 기반한 멜러나 엘스의 정량적 확률적 인과론들을 살펴본 후 그 이론들이 인과적 효과도나 인과적 연관도를 밝히는데 부적절한 이론들임을 보인다. 그 후 나는 인과적 효과도클 측정하는데 보다 적절한 공식을 제시하며 이 공식에 기반하여 인과적 연관도 또는 인과적 기여도의 공식도 제시한다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.63-74
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• 2005

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.

• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.33-55
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• 1995

포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.

• 정보와 통신
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• 제29권5호
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• pp.42-49
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• 2012

인과네트워크는 변수 간의 인과관계를 통해 현상을 이해하고 설명하는 체계이다. 이 네트워크는 이학 및 공학, 의학, 사회과학 등 여러 학문 분야에서 원인 변수와 결과 변수 간의 관계를 나타내어, 발생 가능한 현상의 원인을 예측하고, 그 결과를 설명하는데 사용되고 있다. 이를 다이어그램 형태로 표현하면 변수 간의 인과관계를 쉽게 입증할수도 있다. 특정 재난은 다양한 변수가 인과관계로 서로 연관되어 있기 때문에 인과네트워크의 적용이 가능한 분야이다. 따라서 이 네트워크는 재난 변수 간의 인과관계를 규명하여 재난의 확산 반응을 분석하고, 대응 시스템을 설계하는데 도움을 줄 수 있다. 실제로 지진, 정전, 테러, 화재 등의 인과관계를 규명하기 위한 재난 확산 모형에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 2003년 대구에서 일어난 지하철 화재는 여러 변수가 복합적으로 작용하여 일어난 재난이다. 또한 재난에 대응하는 인간 행동 및 인지 요인이 중요한 변수로 작용하였다. 따라서 이를 반영한 재난 확산 모형을 적용하여 실제 재난 상황을 재구성해 보고자 한다. 본 논문에서는 인과네트워크의 정의와 인과네트워크를 표현하는 4개의 방법론을 선별하여 각각의 특성을 살펴본다. 또한 이를 재난 분야에 적용한 인과네트워크 기반의 재난 확산 모형에 대한 연구 동향을 살펴본다. 마지막으로 2003년 대구 지하철 화재를 사례로 하여 재난의 확산과 대응체계의 인과관계에 대해 연구하였다. 이 때 인간 행동과 인지 분석 결과를 토대로 심층적인 접근을 시도해 보았다. 이를 통해 재난의 인과관계와 근본적 대응방안의 가능성을 타진해 보았다.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.1-22
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• 1995

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.375-380
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• 1997

"모든 사람은 죽는다"라는 믿음을 내용으로 하는 마음의 상태가 "그 사람도 죽는다"라는 믿음을 내용으로 하는 마음의 상태를 인과적으로 야기하는가? 두 믿음 사이의 미시적 얼개가 인과 관계를 골자로 하고 있다는 사실에서 그 미시적 얼개에 수반하는 거시적 얼개도 인과 관계라는 사실이 함축되는가? 거시적 얼개를 물리적 관점에서 보자면 두 믿음 사이의 관계는 인과적이다. 그러나 거시적 얼개의 포인트는 미시적 얼개와는 달리 물리적 인과성에만 맞춰져 있지 않다. 한 믿음에서 다른 믿음으로의 이행에서 그 포인트는 믿음의 신경생리학적 토대가 아니라 믿음의 의미에 있다. 따라서 양자 사이의 이행 관계는 추론이나 바램 등과 같은 인간의 해석적 의미 연관의 관점에서 서술되는 것이 더 자연스럽고 이치에 맞는다.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.219-236
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• 2008

센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

• 가정과삶의질연구
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• 제12권2호
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• pp.118-128
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• 1994

본 연구의 목적은 알콜중독가정에서 성장한 성인자녀들의 적응도에 영향을 미치는 요인들간의 인과관계를 설명해줄 수 있는 이론적 인과관계모델을 개발하고 그 모델의 적합 성(fit of the model)에 대해 연구되었다 본 연구의 이론적 인과관계모델은 가족 체계이론 대응이론 사회지원이론, 그리고 사회학습이론에 기초를 두고 개발되었다. 본 연구자에 의해 개발된 이론적 인과관계모델은 표보의 특성을 좀 더 적절하게 설명할 수 있고 모델의 적합 성을 증진시키기 위해 수정된 인과관계모델을 바탕으로 연구되었다. 본 연구의 결과를 요약 하면 다음과 같다. 1) 사회적지원의 이용성을 인식하는 성인 자녀들의 경우 정서적으로 불 안정한 상태를 초래했으며 ;2) 사회적지원은 삶에 대한 적응도에 긍정적인 영향을 미쳤고; 3) 정서적으로 안정된 성인자녀들의 경우 글의 삶에 좀 더나은 적응도를 나타내는데 영향을 미쳤다 본 연구에서는 또한 사회적지원과 성인자녀들의 정서적 상태간의 부정적 인관관계에 대해 논의 되었으며 본 연구의 결과를 바탕으로 상담현장에서의 실제 활용에 대해서도 논의 되었다.

• 논리연구
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• 제8권1호
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• pp.47-67
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• 2005

베이즈망은 탐구 공간을 구성하는 변수들 사이에 성립하는 확률적 관계를 이용하여 그 변수들 사이에 성립된다고 가정되는 인과 관계를 추론하는데 이용된다. 베이즈망에 관한 철학적 논쟁의 대상은 특정한 변수들의 확률적 독립성을 가정하는 인과적 마코프 조건이다. 베이즈망 이론에 대한 강력한 비판자인 카트라이트는 인과적 마코프 조건이 비결정적 세계에서는 성립될 수 없기 때문에 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다고 주장한다. 이글의 목적은 인과적 마코프 조건이 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다는 카트라이트의 비판이 타당한가를 검토하는 것이다. 나는 인과적 사건들의 연쇄를 허용하는 연속모델은 카트라이트의 비판을 벗어날 수 있다고 주장한다.