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.
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.
본 논문은 이미지에서 불필요한 영역을 삭제하고, 그 영역을 배경과 어울리게 채워넣는 이미지 인페인팅 방법을 제안한다. 제안하는 인페인팅 방법은 크게 인페인팅 영역을 채우는 밴드 인페인팅(band in-painting)과 seamless cloning으로 나눌 수 있다. 밴드 인페인팅(band in-painting)은 인페인팅 영역의 경계를 따라서 일정한 두께를 가지는 타겟 밴드(target band)를 정의하고, 인페인팅 영역 밖의 모든 픽셀을 중심으로 하는, 타겟 밴드와 같은 모양과 크기를 가지는 소스 밴드(source band)와 타겟 밴드 차이를 계산하여, 그 값의 차이가 가장 작은 소스밴드 영역의 값을 인페인팅 영역에 복사하는 것이다. Seamless cloning은 인페인팅 영역과 입력 이미지의 경계를 없애는 것이다.
Lee, Mikyoung;Jung, Hanmin;Kim, Mun Seok;Sung, Won-Kyung
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.290-294
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2007
온톨로지가 점점 복잡한 스키마와 많은 인스턴스를 갖고있지만 아직까지 수천만개 이상의 인스턴스를 가지는 온톨로지에 대해서는 고려되고 있지 않은 현실이다. 인스턴스 생성 도구의 경우 독립적 인스턴스를 생성하거나 인스턴스 생성을 지원하는 기능에 초점을 두고 있다. 하지만 관리되는 인스턴스의 수가 늘어남에 따라 기존과 같은 인스턴스 생성 방법은 인스턴스간의 관계를 맺을 때 많은 어려움을 초래하게 된다. 따라서 우리는 계층적으로 인스턴스를 생성할 수 있는 히스토리 기반의 온톨로지 인스턴스 관리 도구를 구현하였다. 예를 들어 기존의 도구들은 도메인과 레인지로 연결된 두 클래스의 인스턴스간 관계를 맺을 때는 레인지에 해당하는 인스턴스가 존재할 경우에만 가능하다. 만약 인스턴스가 존재하지 않는다면 그에 해당하는 인스턴스 생성 작업을 먼저 거친 후, 다시 이전의 생성 작업을 되풀이해야한다. 이런 번거로움을 없애고자 우리는 히스토리를 통해 현재 뷰에서 흐트러지지 않고 새로운 인스턴스를 생성하고 자동 연결할 수 있는 기능을 제공한다. 히스토리를 제공하여 현재 작업하고 있는 상태를 사용자가 인지할 수 있으며 신규 생성되는 인스턴스들을 자동으로 연결할 수 있어서 복잡한 관계의 온톨로지 인스턴스를 생성하고 관리하는데 많은 도움을 준다.
현장의 과학자들이 지닌 인과 개념을 가장 잘 반영하고 있는 것으로 보이는 인과의 조종가능성 이론은 인과 관계를 조종가능성으로 이해할 수 있다는 직관에 기초한다. 즉 C가 E의 원인이라는 것은 C를 조종함으로써 E를 변화시킬 수 있다는 것이다. 이 이론의 핵심 개념인 조종의 이해를 위해 최근 관심의 초점이 되는 간섭은 이상화된 실험 상태에서 국지적 변화를 일으키는 것이라고 이해할 수 있다. 우드워드는 간섭의 의미가 목적에 따라 다르게 구체화될 수 있다는 전제 아래 자신이 제시한 간섭 개념이 펄의 간섭 개념과 다르다고 주장한다. 하지만 본 논문은 이와 같은 우드워드의 주장이 설득력이 없다고 결론짓는다. 본 논문은 우드워드의 간섭 개념이 펄의 간섭 개념과 다르기보다는 펄의 간섭 개념이 암묵적으로 전제하고 있는 바를 구체화하고 있다고 논증한다.
In this paper, I first examine Reiss'(2005) arguments for the causal instrumental variable. Second, I argue that the conditions for causal transitivity I consider meet what the causal instrumental variables and the interveners of the manipulation theory of causation are intended to hold. Reiss shows that two conditions for instrumental variables are not sufficient for causal significance of independent variables for dependent variables. Reiss articulates and reformulates the conditions for instrumental variables in terms of the conditions on causality, while naming his instrumental variables as causal instrumental variables. Reiss argues that the causal instrumental variables are similar to the interveners of the manipulation, or intervention theory of causation. He further argues that the causal instrumental variables do a better job the interveners do. I argue that the conditions for causal transitivity I consider meet the goal the conditions for the causal instrumental variables and the conditions for the interveners both are intended to achieve.
Kim, Jeonghun;Kim, Kisu;Cha, Honnyong;Kim, Heung-Geun
Proceedings of the KIPE Conference
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2018.07a
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pp.33-35
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2018
본 논문에서는 Quasi-Watkins-Johnson(qWJ) 인버터를 제안한다. 단상 qWJ 인버터는 기존의 Watkins-Johnson(WJ) 인버터에서 간단한 회로 수정을 통해 제안되며, 기존의 WJ 인버터의 모든 장점을 유지한다. 제안한 인버터는 모든 능동 스위치가 비절연형 게이트 구동을 하므로 게이트 구동회로의 부담을 덜어주고 기존 방식에 비해 적은 비용과 작은 크기로 구현할 수 있다. 또한, 제안한 인버터는 기존의 하프-브릿지 인버터의 출력전압보다 더 큰 출력전압을 가진다. 3상 qWJ 인버터는 출력전압이 입력전압의 2배까지 승압이 가능하다. 계통연계형 태양광 시스템에 적용 시, 기존의 3상 전압형 인버터는 누설전류로 인해 안정성에 문제가 생길 수 있지만, 제안한 인버터는 누설전류에 의한 문제가 생기지 않는다. 그러므로 제안한 인버터는 누설전류를 줄이기 위한 추가적인 회로가 필요하지 않고 적은 비용과 작은 사이즈로 계통연계형 태양광 인버터 시스템을 구현할 수 있다. 이러한 장점들은 3상 qWJ 인버터에서 더욱 현저하게 드러난다. 1kW의 시제품을 제작하여 제안한 인버터의 성능을 검증하였다.
기존의 생물학적 인 제거 공정은 주로 경험적 인자를 고려하여 운전되었기 때문에 아직까지 폐수처리 시스템 전체를 파악할 수 있는 정량적인 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 생물학적 인과 Total Organic Carbon(TOC)의 제거 공정을 모사하기 위하여 단일 균주인 Staphylococcus auricularis를 이용하였으며, 여기서 혐기와 호기 조건을 동시에 고려하는 모델 시스템을 제안하였다. 이 모델 시스템에서는 미생물 안의 인 농도를 고려한 인의 방출과 제거 특성을 나타내었으며, 인과 TOC가 제거되는 과정을 잘 모사하였다. 그리고 폐수 중 인의 농도 변화에 의한 인을 효과적으로 처리하기 위하여 각 농도별로 요구되는 싸이클 수를 예측할 수 있었다.
최근 국내 외의 태양광 발전 시스템은 산업화 대용량화 되어가는 추세이다. 태양광 시스템의 인버터에는 태양전지 모듈의 조합에 따라 MIC(Module-Integrated Converter), 스트링, 멀티 스트링, 센트럴, 멀티 센트럴 인버터로 분류된다. 제한하는 멀티 센트럴 방식의 인버터는 상황에 따른 특정 인버터만 구동하거나, 인버터를 개별적으로 운전하여 태양광 발전설비에 대한 시스템의 효율을 높일 수 있다. 또한 인버터의 가동 시간을 동일하게 운전하여 인버터의 사용 수명을 연장하고, 하나의 인버터 고장이나 유지 보수 시 다른 인버터를 높은 에너지로 발전할 수 있어 에너지 손실을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 PV 어레이와 인버터를 모델링하였고, 제안하는 멀티 센트럴 인버터의 상황별 동작 모드에 따른 시퀀스 제어 기법을 적용하여 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
In this paper, I critically examine Sartorio's (2006) argument for disjunctive cause, and put forth disjunctive causal structure in a different way. I show that the disjunctive causal structure meets not just what Sartorio means to claim but also our understanding of causal responsibility. First, I introduce Sartorio's argument for disjunctive cause. Second, I critically discuss Sartorio's responses to the criticisms of her arguments for disjunctive cause, and propose another problem with her arguments. Finally, I explicate in a different way Sartorio's disjunctive cause in terms of disjunctive causal structure founded on moderate variables, causal interaction, and probability trajectory. I notice, regarding the disjunctive causal structure, the role of causal interaction of cause events with moderate variables. I reveal, regarding the disjunctive causal structure, the significance of indetermination of cause events and effect events for our understanding of causal responsibility. I show that the disjunctive causal structure guides us more convincingly to assign causal responsibility to an agent. I come to three conclusions. First, there is no disjunctive cause event Sartorio argues for. Second, propensities of events to be causally connected to an effect event constitute disjunctive relation. Third, we should notice indetermination of cause events and effect events while assigning causal responsibility to an agent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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