• 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.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.837-848
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• 2021

본 연구에서는 Pfister 등 (2019)에서 제시된 시계열 데이터에 대해서 시간이 지나도 불변하는 인과성(invariant causality)을 갖는 변수를 찾는 방법에 대해서 설명하고자 한다. 시계열에서 주로 이용되는 Granger causality 방법은 인과 관계를 찾기 보다는 선행한 사건과 추후에 일어나는 사건과의 연관성을 찾는 방법이며, 때로는 허위 연관성의 결과를 산출하기도 한다. Chow 검정은 고정된 모형에 대해서 특정 시점 전후의 차이를 검정하는데 이용된다. 기존 방법은 높은 설명을 갖는 모형을 찾는데 중점을 두었는데, 이러한 모형은 환경의 변화에 따라 같은 모형이 유지되지 않을 가능성이 있다. Pfister 등 (2019)에서 제시된 모형은 설명변수와 종속변수 간의 조건부 관계를 찾는데 중점을 두고 있기 때문에, 환경의 변화에도 불변하는 인과성을 찾는데 유용하게 이용될 수 있다. 특히, 거시 경제 데이터는 측정하기 어려운 많은 변수로 인해 설명력이 높은 모형을 찾는 것이 어렵기 때문에, 기존 방법을 이용하기 보다는 Pfister 등 (2019)의 모형을 적용하는 것이 의미가 있다. 본 연구에서는 Pfister 등 (2019)가 제시한 방법을 이용하여 원 달러 환율에 불변하는 인과성을 갖는 거시경제 변수를 찾고자 한다.

• 한국노년학
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• 제29권3호
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• pp.883-898
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• 2009

본 연구는 증가하는 노인학대에 대해 노인이 가지는 개인요인, 가족요인, 그리고 가족 내에 있는 가족 스트레스의 인과모형을 연구하는데 그 목적을 두고 있다. 경북에 거주하는 114명 노인을 대상으로 개인요인, 가족 요인, 가족스트레스, 노인학대의 관계를 SPSS통계프로그램과 구조방정식 모형분석인 AMOS를 통해 분석한 결과, 다음과 같은 결론을 내렸다. 첫째, 노인학대는 가족스트레스와 정적인 상관관계를 가지고 있으나 개인요인과는 부적인 상관관계를 나타냈다. 둘째, 연구모형 변인들 간의 구조모형 분석을 통해 인과관계를 살펴보면 개인요인, 가족스트레스는 노인학대에 중요한 영향력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 개인요인은 가족스트레스를 감소시키며 가족스트레스는 노인학대와 밀접한 관계가 있음이 나타났다. 결론적으로 노인학대에 있어 가족 스트레스는 중요한 요인으로 발견되어 설령 노인의 개인요인이 노인학대가 발생할 가능성이 높은 경우라도 가족의 스트레스를 효과적으로 해소할 수 있도록 가족 스트레스관리 프로그램을 개발하여 시행하면 노인학대를 예방할 수 있다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.173-185
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• 2019

과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.109-115
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• 2016

본 연구는 철도기관사에 의해 유발되는 사고와 우울감 및 인지실패 간의 관계를 '우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패 ${\rightarrow}$ 사고'의 인과관계로 접근하는 연구모형 1과 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계로 접근하는 연구모형 2로 설정하고 어느 모형이 타당한지를 구조방정식 모형으로 검증하였다. 현직 철도기관사 416명의 설문응답 유효데이터를 토대로 검증한 결과 후자의 연구모형, 즉 '사고 ${\rightarrow}$ 우울감 ${\rightarrow}$ 인지실패'의 인과관계에서 사고가 우울감을 매개로 하여 사고에 영향을 미친다는 점에서 모형 2가 통계적으로 타당하다는 결론을 도출하였다. 이 같은 연구결과는 인적오류와 관련하여 사고와 우울감의 인과관계 측면에서 접근하고 제도적인 개선방안을 함께 모색할 때 궁극적으로 기관사의 실수와 인지실패를 저감시킴으로써 인지실패로 인한 사고와 인적 오류의 확률을 그만큼 저감할 수 있다는 것을 시사한다.

• 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.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.89-99
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• 2012

본 연구는 한국의 경제성장과 전력수요 사이의 Granger-인과성을 조사한 것이다. 실증분석을 위해 1970년 1분기부터 2009년 4분기까지의 분기별 실질 GDP와 전력소비 시계열 자료를 활용하였다. 두 시계열에 단위근이 존재하고 공적분 관계가 있음을 확인한 후 오차수정모형을 구성하였으며, Hsiao (1979)의 순차적 모형식별 과정을 적용해서 자기회귀항의 최적시차를 결정하여 모형을 추정하였다. Hsiao 방식의 Granger-인과성 분석결과, 한국의 경제성장과 전력수요는 양방향의 인과관계를 보였다. 추정된 개별 오차수정모형을 기반으로 Engle-Granger 방식의 추가적인 인과성 분석 결과로부터는 (1) 경제성장과 전력수요 사이의 단기적인 양방향성 인과관계, (2) 양방향성 강 인과관계, 그리고 (3) 장기적으로는 전력수요로부터 경제성장으로의 단방향성 인과관계를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 기존의 선행연구의 결과와는 상반되는 것이나, 지속적인 경제성장을 추구하는 한국의 상황에서 더 의미 있는 정책적 시사점을 줄 수 있다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제1권2호
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• pp.53-70
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• 1994

정보시스템 계획수립은 정보시스템 분야의 가장 주된 관심사이다. 최근에 들어 국내에서도 정보기술의 급격한 발전과 업무활동의 통합 필요성에 따라 이에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 실제로 정보시스템 계획수립에는 많은 자원이 소요되고, 이를 올바르게 수행하여 소기의 효과를 거둔다는 것은 쉽지 않은 일로 여겨지고 있다. 본 연구는 정보시스템 계획수립상 겪는 문제점을 토대로 문제점간의 인과관계모형을 제시한다. 이 인과모형은 국내 정보시스템 계획수립상의 문제점을 체계적, 근원적으로 해결하는 방안의 마련에 활용될 수 있을 것이다.