• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.361-369
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• 2017

This paper analyzes the causal relationship between dollar exchange rate and international oil price. Although large literature on the relationship has accumulated, results are not unique but diversified. Based on the idea that such diversified results may be due to different causality at different economic status, we considers an approach to test the causal relationship at each quantile. This approach is different from the mean causality analysis widely employed by the existing literature of the causal relationship. In this paper, monthly data from May 1987 to 2013 is used for the causal analysis in which Brent oil price and Major Currencies Dollar Index (MCDI) are considered. The test method is the nonparametric test for causality in quantile suggested by Jeong et al. (2012). The results show that although dollar exchange rate causes oil price in mean, the causal relationship does not exist at most quantiles.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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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.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.65 no.2
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• pp.203-230
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• 2013

The present study aimed to analyze possible causal relationship between drinking problem and depression. In addition, The study examined if poverty status transition is associated with the causal relationship between drinking problem and depression. The study sample consisted of 3,976 adults who have participated in both the first and the second wave survey of the Korea Welfare Panel Study. The causality between drinking problem and depression was analyzed using Latent Difference Scores (LDS) model, which was established in McArdle & Hanagami (2001). Furthermore, it was examined if poverty status transition (represented by four subgroups: poverty-sustained group, poverty-escaping group, non-poverty-sustained group, poverty beginning group) would influence the causal relationship between drinking problem and depression. The major findings are as follows. The result of a LDS model analysis using the entire sample shows that depression at the first wave predicts significantly the change of drinking problem between the first wave and the second wave and also drinking problem at the first wave predicts significantly the change of depression between the first wave and the second wave, which can be interpreted as there is reciprocal causal relationship between depression and drinking problem. In poverty status transition subgroup analyses, the reciprocal causal relationship between depression and drinking problem is held in the poverty-sustained group while depression is a cause of drinking problem both in the poverty beginning group and in the non-poverty-sustained group. However, there is no significant causal relationship between depression and drinking problem in the poverty-escaping group. All these findings indicate that the direction of causality between depression and drinking problem can be varied according the poverty status change, which provides a comprehensive explanation to inconsistent research findings from previous cross-section studies of the relationship between depression and drinking problem.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.301-327
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• 1996

본 연구에서는 한국 주식시장에 있어서 거래량이 주가에 선행하는가를 일별자료를 이용하여 전통적인 선형Granger인과관계의 검증법과 Baek and Brock(1992a)의 비선형Granger인과관계의 검증법에 따라 전체기간과 주식시장 장세별로 실증분석을 실시하였다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서 거래량변화율과 주식수익률간의 상호인과관계가 존재하였다. 주식시장 장세별로는 침체기에만 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 둘째, 비선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서는 선형인과관계의 검증결과와 동일하였다. 장세별 분석에서는 상승기와 회복기에는 거래량변화율과 주식수익률간에 인과관계가 없지만, 침체기에는 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장에서 거래량이 주가의 예측변수로서 활용될 수 없다는 점을 시사하고 있는 것으로 생각된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.5
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.61-66
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• 2018

인과관계 추출이란 어떠한 문장에서 인과관계가 존재하는지, 인과관계가 존재한다면 원인과 결과의 위치까지 분석하는 것을 말한다. 하지만 인과관계 관련 연구는 그 수가 적기 때문에 말뭉치의 수 또한 적으며, 기존의 말뭉치가 존재하더라도 인과관계의 특성상 새로운 도메인에 적용할 때마다 데이터를 다시 구축해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도메인 특화에 따른 데이터 구축비용 문제를 최소화하면서 새로운 도메인에서 인과관계 모델을 잘 구축할 수 있는 통계 기반 모델을 이용한 인과관계 데이터 확장 방법과 도메인에 특화되지 않은 일반적인 언어자질과 인과관계에 특화된 자질을 심층 학습 기반 모델에 적용함으로써 성능 향상을 보인다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.189-200
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• 2017

본 연구는 국내 지역R&D투자와 지역경제지표 간의 관계를 파악하기 위한 것이다. 연구 방법은 패널VECM을 사용하여 1995~2014년 국내 17개 시 도별 정부 및 민간R&D투자, 고정자본과 고용, 지역내총생산의 상호 간 장 단기 인과관계를 도출하였다. 분석결과, 단기적으로 GRDP의 원인변수는 고정자본, 고용, 그리고 민간R&D투자로 나타났다. 고정자본의 원인변수는 고용, 민간R&D투자로 나타났으며, 고용의 원인변수로는 GRDP와 고정자본으로 나타났다. 장기적으로 고용, 고정자본, 정부R&D투자가 다른 변수들의 장기균형관계로부터 각각 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 목적과 대상 그리고 시간의 흐름에 따라 지역R&D투자의 직 간접적 효과를 함께 고려할 수 있는 추가적인 분석이 요구된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.72-83
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• 2003

The main purpose of this study was to analyze the causal relationship, in the perspective of Total Quality Management, among the education quality factors, which were suggested in the previous researches, including education leadership, process improvement, educational environment, regional commitment, student performance and satisfaction of education quality. In this study, education quality factors were measured by several measures, and were processed with the most efficient statistical package in the SEM area, AMOS. In order to analyze the causal relationship among the education quality, this study designed the structural equation model with suggested factors and established several the research hypotheses. Also this study found that there was a prominent causality among the education quality factors, such as education leadership, education environment, student performance and satisfaction of education quality.

• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2005.04a
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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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.1
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• pp.67-74
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• 2017

This paper analyzes the causal relationship from climate to international grain prices. Although climate is an important factor affecting the grain markets, it has been restrictively considered in previous studies analyzing the causal relationship of international grain prices. In this paper, monthly data from May 1987 to 2013 is used for the causal analysis in which the sea surface temperature (SST), a representative global climate variable, and the international prices of wheat, corn, and soybean, the world's three major crops, are considered. The test method is the parametric version of the nonparametric test for causality in high-order moments suggested by Nishiyama et al. (2011). The results show that the climate causes in the first moment the prices of all the three grains and causes in the second moment the prices of corn and soybean, but does not cause in the third moment any of the three grain prices.