• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.2
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• pp.213-237
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• 2007

Discussions on regionalization of the world crude oil markets have provided important implications for the establishment of national energy policies. In particular, due to arbitrage trading, if these markets are regionalized, Korea who imports approximately 80% of the annual oil consumption from a single region may be faced with a crucial problem. Therefore, in this study, we analyzed regionalization of the world crude oil markets using causality analysis as well as cointegration method to consider temporal relationship and time lags. To analyze regionalization, we chose Dubai price for the Middle East market, Brent for the European, WTI for the U.S., and Tapis for the East Asian. For the case that long-run equilibrium existed between market prices, we used vector error correction model to analyze causal relationship, and for the case that equilibrium did not exist, we used Hsiao (1981)'s framework that can consider asymmetric time lags in the model for causality analysis. By the results of cointegration analysis, there did not exist long-run equilibrium among Dubai price and the other prices. However, we found the causal relationship among Dubai price and the other prices with one to four weeks time lags. Therefore, in effect, we could conclude that the world crude oil markets are unified supporting Adelman (1984)'s hypothesis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.7
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• pp.1077-1095
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• 2014

Unlike randomized trial, statistical strategies for inferring the unbiased causal relationship are required in the observational studies. Recently, new methods for the causal inference in the observational studies have been proposed such as the matching with the propensity score or the inverse probability treatment weighting. They have focused on how to control the confounders and how to evaluate the effect of the treatment on the result variable. However, these conventional methods are valid only when the treatment variable is categorical and both of the treatment and the result variables are directly observable. Research on the causal inference can be challenging in part because it may not be possible to directly observe the treatment and/or the result variable. To address this difficulty, we propose a method for estimating the average causal effect when both of the treatment and the result variables are latent. The latent class analysis has been applied to calculate the propensity score for the latent treatment variable in order to estimate the causal effect on the latent result variable. In this work, we investigate the causal effect of adolescents delinquency on their substance use using data from the 'National Longitudinal Study of Adolescent Health'.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.6
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• pp.65-74
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• 2019

The purpose of this study is to reveal the causal relationship between core categories experienced by firefighters in the organization based on the grounded theory as a method of qualitative research. In this study, we interviewed 50 firefighter information providers who work in Seoul in 2014, 2017, and 2018, and conducted a research model that shows the causal relationship of core categories through open coding, axial coding, and selective coding. As a result, compassion experienced by information providers is revealed as a core category, and this compassion has a positive effect on positive work related identity, collective self esteem, and job performance. Therefore, the theoretical implication of this study is that it has derived a research model that shows the causal relationship between compassion and job performance based on grounded theory as a qualitative research methodology. This study will contribute to the formation of the organizational culture that enables firefighters who desperately need compassion in the fire department organization to more actively exchange compassionate actions.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.2 no.1
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• pp.11-26
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• 1996

본 논문에서는 화학공정의 이상 진단을 위한 지식 기반 조업 지원 시스템의 개발에 관하여 살펴보고자 한다. 조업지원 시스템에서 가장 핵심적인 부분은 공정에 비정상 상황이 발생한 경우 이를 감지하고, 공정에 발생한 증상들을 분석하여 이상의 근본 원인을 찾아내는 작업-이상 진단이다. 이상 진단을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 데이터의 해석이 매우 중요한데, 기존의 데이터 해석법들은 정상상태에 기반한 방법들을 동적거동을 효과적으로 표현하기에는 어려움이 많다. 본 연구에서는 RBF에 기반한 신경망을 사용하여 동적을 효과적으로 표현할 수 있는 정성적인 데이터 해석 모듈을 구축하였으며, 이 모듈에서는 공정에서 측정된 정략적인 센서값들을 정성적인 정보로 가공하여 이상진단 모듈에 제공한다. 본 연구에서는 효과적인 이상진단을 위하여 기존의 인과관계 그래프 모델(Cause Effect DiGraph)에 기반한 두가지 그래프 모델을 개발하였다. RCED(Reduced Caue Effect Digraph)는 공정의 측정 변수만으로 공정의 인과관계를 표현하는 오프라인으로 구축된 지식베이스 모델이며, PGTT(Pattern Graph Through Time)는 공정에서 발생한 증상간의 인과관계를 실시간으로 나타내는 동적인 모델이다. 이상, 신경망에 기반한 정성적인 데이터 해석 모듈과 이상진단 모듈을 전문가 시스템 도구인 G2를 DEC AlphaStation 상에서 폴리프로필렌 공정에 대한 조업지원전문가 시스템을 구축하고 이를 적용하여보았다.

• Management & Information Systems Review
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• v.34 no.4
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• pp.31-66
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• 2015

The purpose of this research is to examine that internal virtue (i.e. virtue between organizational members) and external virtue (i.e. virtue between organizational members and external members) positively associate with job performance when considering organizational identification, positive work-related identity, affective commitment, emotional exhaustion, and collective self-esteem as mediators. Virtue in organization has received attention as critical attribute of positive organizational scholarship. Cameron(2003) defined the study of virtue as a study of the capacity, attributes, and reserve in organization that facilitates the expression of positive deviance among organization member. In addition, this study contributes to the qualitative investigation on how internal giving virtue (i.e. the employees' virtue for their organization), internal receiving virtue (i.e. virtue employees receive from their organization), external giving virtue (i.e. the organization's virtue for society), and external receiving virtue (i.e. virtue the organization receives from society), used as independent variables, influence job performance after creating research model for the four virtuous behaviors through qualitative research. Therefore, this research contributes to the creation of research model for virtuous behaviors within organizations and virtuous behaviors with external members through qualitative study and sheds light on how these variables influence job performance by virtue of qualitative research.

• Journal of Environmental Policy
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• v.12 no.3
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• pp.97-122
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• 2013

The ARDL(Autoregressive Distributed Lag) method is employed analyzes the long-run equilibrium relationships among environmental pollution($CO_2$ emissions) per capita, income levels per capita, and energy consumption per capita. The error correction model is employed to analyze the short-term effects of income and energy consumption on $CO_2$ emissions. The Toda-Yammamoto method is employed for causal analysis among the three variables. The results show that income levels, energy consumption, and $CO_2$ emissions are cointegrated. We found the N type relationship between income and $CO_2$ emissions. Long-term elasticities of income and energy consumption with respect to $CO_2$ emission were greater than their short-term elasticities. There were a bilateral causality between energy consumption and $CO_2$ emissions. There was a unilateral causality from $CO_2$ emissions to income and from energy consumption to income not vice versa. Energy consumption can be an important variable to contribute to forecasting $CO_2$ emissions.

• Strategy21
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• s.34
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• pp.207-235
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• 2014

이 논문의 목적은 해군력 개량화를 소개하고 그 활용에 대하여 제안함에 있다. 어떻게 하면 여러 국가 간의 다양한 분쟁에 대한 해군력의 효과를 효과적으로 이해할 수 있을까? 혹은, 어떻게 하면 다양한 해군력의 나라별, 시간별 변화를 이해를 할 수 있을까? 지금까지 많은 학자들이 해군력의 변화와 그 변화에 따른 해군력이 분쟁에 미치는 영향을 규명하려고 많은 노력을 해왔다. 그 중의 한 방법이 정성적인 방법이나 아직 정량적인 시도는 매우 적다. 이 글은 해군력을 정량화하는 방법과 그 데이터를 이용하여 여러 기존 이론을 검증하고 여러 다른 연구주제를 연구하는데 어떻게 이용이 될 것인지를 소개를 하는 글이다. 본 논문의 주요 쟁점은 다음과 같다. 첫째, 계량화적 접근이란 무엇인가에 대해 논의 해 본다. 계량화란 무엇이며 정성적인 방법과의 차이는 무엇인지를 통해 정량화의 이용 가치에 대해 논의해 본다. 둘째, 해군력의 정량화이다. 해군력의 정량화를 위해 어떠한 기준들을 세우고, 그 기준에 따라 함정들을 코딩하고 톤수를 세는 과정을 설명한다. 셋째, 정량화된 해군력을 바탕으로 동북아시아 국가들의 해군력 변화를 서술적으로 분석한다. 이제 주어진 해군력 데이터(주요 함정의 톤수)를 가지고 각 동북아 국가별 시간별로 어떠한 변화를 거처 왔고, 각 분쟁들 (1,2차 세계대전 등)에는 어떠한 상관관계가 있는지를 단순통계적 방법을 이용하여 알아본다. 넷째, 해군력의 변화가 경쟁국가 간의 전쟁 발발에 있어서 어떤 영향을 미치는 지에 대하여 통계적인 방법을 이용하여 검증해 본다. 묘사적인 방법은 다른 요소들에 대한 통제가 이루어 지지 않아, 정확히 해군력과 경쟁국가 간의 전쟁에 대한 인과적인 관계를 증명하기에는 한계가 있다. 따라서, 다른 경쟁적 이론들을 (예를 들어 민주평화론 등) 통제하여 해군력이 숙적국가 간의 전쟁 발발에 미치는 영향을 검증하였다. 상호 해군력의 증가는 경쟁국가 간에는 전쟁을 덜 일으키는 요인으로 작용하였으며, 이는 해군력이 경쟁국가 간에는 억제력이 있다고 추론 할 수 있다. 궁극적으로 해군력의 영향에 대한 정량적인 접근은 기존 연구의 검증, 미래 예측, 국가의 정책결정자들에게 보다 신뢰가 가는 자료를 제공하는 장점들이 있다. 이러한 장점들을 바탕으로 해군력의 영향에 대한 연구는 분쟁분야에 있어서 학술적이나 실용적인 측면에서 많은 이점이 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.175-183
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• 1999

국내 무역업무 환경이 EDI 시스템 도입 및 정부의 적극적인 활성화 정책에 힘입어 급속도로 변화하고 있다. 이러한 변화와 함께 EDI 시스템 도입, 활용방법, 성과측정 및 표준화에 대한 연구들이 다각적으로 이루어지고 있다. 이 중에서도 기업에게 있어서 EDI 도입에 따른 성과향상 및 성과측정이라는 이슈는 대단히 중요한 의미를 가질 뿐만 아니라, EDI 시스템 도입의 궁극적인 목표이기도 하다. 이러한 배경하에서 EDI 시스템도입에 따른 기업성과를 향상시키기 위한 EDI 시스템 구현 및 활용방안 등에 대한 기존연구들이 많이 소개되어 있다. 그러나, 실제적으로 EDI 시스템을 활용하면서 시스템에 대한 통제요인의 개발 및 통제요인간의 인과관계 확인과 요인들간의 상관성 조절을 통해서 기업 전체의 성과를 향상시킬 수 있는 EDI 통제모형의 개발에 관한 연구는 부족하다. 따라서, 본 연구에서는 EDI 성과를 향상시킬 수 있는 통제요인 및 이들간의 상관관계를 밝히고, 이를 퍼지인식도 (FCM: Fuzzy Cognitive Map)와 연계하여 효율적으로 EDI 시스템을 통제할 수 있는 통제모형을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.65-67
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• 2007

기존 선박사고 자료를 이용하여 향후 발생 가능한 선박사고의 확률을 계산하기 위한 이론과 프로그램 및 실험결과를 나타낸다. 기본적으로 베이지안 기법을 적용하여 다양한 사고의 원인과 결과 사이에 발생하는 인과관계를 통계적 기법으로 다양한 사고들이 발생할 수 있는 사고 확률을 계산하였다. 계산을 위하여 프로그램을 개발하고, 이 프로그램을 이용하여 제안한 방법의 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.5 no.2
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• pp.143-151
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• 2000

The purpose of this study is to suggest usefulness of causal relation analysis about categorical data to business administration and other social sciences. Some examples of their application are presented.