환경오염의 조기 경보 시스템으로 생체지표를 이용한 생태독성 모니터링이 최근 널리 연구되고 있다. 환경내의 생물종에서 측정한 생체지표를 이용한 환경 모니터링은 생태계 수준의 영향에 대한 예측 정보를 제공해 줄 수도 있다. 이를 위해서는 생체지표와 개체군 수준에서의 반응과의 인과관계가 밝혀져야 한다. 오염물질에 대한 생체의 반응은 분자, 세포, 생화학, 생리적, 개체, 개체군, 군집 수준에서 나타나게 되며, 이러한 각 단계별 반응은 반응 시간의 규모와 독성학적, 생태적 관련성에 따라 구분 지어 볼 수 있다. 각 개별 수준에서의 반응을 종합하면 오염물질에 노출된 생체의 전제적인 영향을 이해할 수 있으며, 이러한 이해를 바탕으로 개체군에서 나타나는 영향에 대한 인과관계를 추론할 수 있다. 생체지표와 개체군 수준의 반응과의 인과관계 정립은 효율적인 환경오염 예방기능 수행에 필수적인 과정이며, 다단계 생체 지표는 각 단계별 반응의 인과관계를 밝히기 위해 가장 적절한 접근 방법이다. 수서 무척추 생물인 Chironomus의 유충은 이러한 다단계 바이오마커 연구에 매우 적절한 생물학적 모델이다. 이 논문의 첫 번째 부분은 생체지표를 이용한 환경 모니터링을, 두 번째 부분은 Chironomus의 유충에서 생체지표의 적용에 대해서 다룬다.
본고(本稿)는 둘 혹은 여러 변수(變數)가 서로 비선형적(非線型的) 인과관계(因果關係)의 특정한 구조를 가질 때 주어진 관측치(觀測値)로부터 인과관계(因果關係)에 관한 올바른 추론(推論)을 유도하기 위한 새로운 이론인 Baek-Brock의 방법(方法)을 소개하고 이것을 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가(物價)의 세 변수(變數)에 적용하여 기존의 인과성(因果性) 검정(檢定)과 어떻게 다른 결과를 얻는지 살펴본다. Baek-Brock의 방법(方法)은 일반적으로 두 변수(變數) 사이의 인과관계(因果關係)를 검정(檢定)하는 데 사용될 수 있으나 변수간(變數間)에 내재하는 실제 인과관계(因果關係)가 선형(線型)인 경우 Granger 검정법(檢定法) 등 기존의 방법(方法)이 높은 검정력(檢定力)을 보이므로 여기서는 주로 비선형인과성(非線型因果性) 검정(檢定)에 초점을 맞춘다. 본(本) 검정법(檢定法)은 인과성(因果性) 여부를 조건부확률에 기초하여 정의한 후 개별확률을 상관적분(相關積分) (correlation integral)을 사용하여 추정(推定)토록 하였다. 이 방법(方法)은 변수간(變數間)의 인과관계(因果關係)가 비선형적(非線型的)일 때 유효하다는 장점을 지니나 인과성(因果性)이 없다는 귀무가설하(歸無假說下)에서 표본수에 따른 검정통계량(檢定統計量)의 점근분포(漸近分布), 그릇된 귀무가설(歸無假說)에 대한 최대의 기각력(棄却力)을 창출하는 척도모수(尺度母數)(scale parameter) 등에 관한 이론적 배경이 미흡하다는 단점이 있다. 본고(本稿)에서는 이를 Monte Carlo 시뮬레이션을 실시하여 보완하였다. 통화(通貨), 생산(生産) 및 물가간(物價間)에는 Granger 검정법(檢定法)을 실시했을 경우 통화(通貨)와 생산(生産)만이 서로 인과성(因果性)이 있을 뿐 물가(物價)와 다른 변수간(變數間)의 인과성(因果性) 증거는 희박하였다. 한편 Baek-Brock의 검정법(檢定法)은 이미 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)(VAR)을 통해 밝혀진 선형관계(線型關係) 외에 물가(物價)가 생산(生産) 및 통화(通貨)에 미치는 비선형인과성(非線型因果性)에 관한 추가적 정보를 제공해 주고 있으며 구체적으로 그러한 인과관계(因果關係)가 몇 기(期) 후부터 나타나는지 밝혀 준다. 그러나 이를 이용한 구체적인 모형화(模型化)는 추후의 논문을 통해 밝히기로 한다.
본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
자가 치유 시스템은 자율 컴퓨팅의 개념 중 하나로 사람의 개입 없이 시스템의 이상상태를 인식하고 정상상태로 복귀 가능한 시스템을 의미한다. 발생한 오류는 또 다른 오류를 유발할 수 있고, 하나 이상의 원인이 되는 오류나 사건이 있을 수 있다. 따라서 오류의 원인에 따른 치유전략을 필요로 하며 발생한 오류에서부터 전이될 수 있는 오류에 대한 추론을 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 오류의 인과관계에 따른 진단 및 추론 기법을 제안하고자 한다. 제안사항을 통해 오류트리를 기반으로 하여 발생한 오류의 원인이 되는 오류를 파악할 수 있으며, 오류의 원인에 따른 치유 전략을 계획 가능하고, 발생 가능한 오류의 추론이 가능하다.
본 연구에서는 컴퓨터 오락추구 행동의 예측 분석을 목적으로 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 데이터를 대상으로 베이지안 추론을 사용하여 컴퓨터 오락추구 행동과 관련 변수들의 상호의존성과 인과관계를 조사하였다. 이를 위해 일반 베이지안 네트워크를 통한 마코프 블랭킷(Markov Blanket)을 추출하였다. 또한 변수들의 확률을 변화시켜 컴퓨터 오락추구 행동에 대한 변수들의 영향 정도를 분석하였다. 연구결과, 컴퓨터 오락추구 행동은 관련 변수들(학교학습활동, 비행-흡연, 비행-조롱, 팬덤활동, 학교규칙)의 값을 조정하였을 때 유의미하게 변화되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 베이지안 추론은 청소년의 컴퓨터 오락추구 행동을 예측하고 조절하는 등 교육 분야에서 활용될 수 있음을 제시하였다.
자가 치유 시스템은 자율 컴퓨팅의 개념 중 하나로 사람의 개입 없이 시스템의 이상상태를 인식하고 정상상태로 복귀 가능한 시스템을 의미한다. 발생한 오류는 또 다른 오류를 유발할 수 있고, 하나 이상의 원인이 되는 오류나 사건이 있을 수 있다. 따라서 오류의 원인에 따른 치유전략을 필요로 하며 발생한 오류에서부터 전이될 수 있는 오류에 대한 추론을 요구하게 된다. 따라서 본 논문에서는 오류의 인과관계에 따른 진단 및 추론 기법을 제안하고자 한다. 제안사항을 통해 오류트리를 기반으로 하여 발생한 오류의 원인이 되는 오류를 파악할 수 있으며, 오류의 원인에 따른 치유 전략을 계획 가능하고, 발생 가능한 오류의 추론이 가능하다.
이 연구의 목적은 파브르의 탐구 과정에서 나타난 메커니즘 추론을 분석하고, 분석 결과에 기반하여 메커니즘 추론 모델을 개발하는 것이다. 이를 위해 Russ et al.(2008)의 분석틀을 수정 보완한 메커니즘 추론 분석틀로 "파브르 곤충기 1~10" 가운데 추론요소가 등장하는 30개의 챕터를 분석하였다. 분석결과 첫째, 파브르의 탐구 과정에서 나타난 메커니즘 추론의 하위 과정 요소는 선지식확인, 대상속성확인, 시작조건확인, 활동확인 등의 과정이 반복적으로 일어났다. 뿐만 아니라 이 메커니즘 추론의 과정 요소들의 순서는 탐구 주제, 의문 유형, 선지식이나 주어진 상황 등에 따라 다르게 나타났으며, 비선형적이고 반복적인 형태로 나타났다. 둘째, 메커니즘 추론의 과정 요소가 나타난 순서에 기반하여 메커니즘 추론 모델을 개발하였다. 파브르의 탐구 과정 분석을 통해 제안되는 메커니즘 추론 모델은 실체확인형 메커니즘 추론 모델(MIE), 활동확인형 메커니즘 추론 모델(MIA), 실체 속성확인형 메커니즘 추론 모델(MIP) 3가지였다. 이러한 결과는 인과 메커니즘을 밝히고자 하는 탐구를 수행하는 학생들에게 교사가 Why 뿐만 아니라 How, If, What과 같은 다양한 발문을 통해 탐구를 진행하도록 유도할 수 있음을 시사해준다. 또한 교사는 자연 현상의 기저에 존재하는 여러 실체들을 인식하는 메커니즘적 이해가 요구되며 학생들에게 다양한 가설을 생성하도록 하는 기회를 제공해야함을 시사해 준다.
모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.
본 연구의 목적은 지구환경적 문제를 해결하는 과정 중에 귀추법이 어떻게 활용되는가를 발견법적으로 확인하기 위한 것이었다. 현직 지구과학 교사, 사범대학의 예비 과학 교사, 그리고 고등학교 학생 등 서로 다른 배경을 지닌 참여자들이 총 32개 조를 이루어 끝이 열린 형태의 지구환경적 문제를 해결하였고, 그 과정에서 자신들의 추론 과정이 기록된 텍스트를 산출하였다. 이 텍스트에 포함된 추론 과정을 귀추법의 삼단논법적 형식에 따라 정리하고 귀추적 추론에서 사용된 사고 전략들을 반복적으로 분석하였다. 그 결과, 추론자들이 지구환경적 문제 해결 상황에서 귀추법을 사용하였으며, 그들은 다양한 사고 전략들을 활용하여 귀추적 결론을 낳게 하는 규칙을 추리해 내었음을 알 수 있었다. 이 전략들은 자료의 재구성, 연쇄적 귀추, 특이 정보의 채택, 모델 구성 및 조작, 인과적 결합, 제거, 사례 기반의 유추, 그리고 존재에 관한 전략 등이었다. 결론적으로, 학생들의 사고 능력을 증진시키고 지구과학과 지구환경적 문제 해결 과정의 특징에 대한 학생들의 이해를 함양하기 위하여 귀추적 추론 과제가 이용될 수 있다는 것을 시사 받을 수 있었다.
한반도 중부지방은 2014년과 2015년에 연이은 강수량 부족으로 많은 지역에서 가뭄 현상이 나타났다. 특히, 한반도는 여름철에 강수가 집중되는 몬순기후대에 속하기 때문에 여름철 강수량은 생활용수나 농업용수 확보 등 이수 측면에서 매우 중요하다 할 수 있다. 이러한, 한반도(남한)의 중부지역 가뭄을 유발하는 강수량의 부족 현상은 대략 5-10년(평균 7-8년) 주기로 반복된다. 그리고 이러한 10여년 주기 변동성과 더불어 예외적인 경우가 발생하고 매번 그 심도도 변화한다. 이러한 주기성을 우연이라 보기는 어려울 것이나 예외적인 경우나 심도를 가늠할 수 없다는 점(인과관계가 불분명하다는 점)에서 확정론적 현상이라 단정하기도 어려운 현실이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 주기적 가뭄을 야기하는 강수량 변동의 원인을 지구물리학적 측면에서 추론해 보고자 한다. 가뭄은 인위적인 조건에 의해서도 발생하고 인과관계에 따른 정의도 다양하지만, 본 연구에서는 자연 상태에서 강수량의 부족에 의한 가뭄 조건만을 고려하였다. 강수과정은 지구의 물순환 운동에 의해 야기되고 지구의 물순환 운동은 지구의 역학적 운동 및 상호작용 관계에 의해 발생한다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는, 지구물리 과정의 일부로 강수과정을 유발하는 지표인자로 SST와 같은 기후 인자에 대해 변동 주기의 상관성을 범지구적인 시공간 규모에서 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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