• 한국건설관리학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.33-42
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• 2018

손상된 라이프라인 시스템의 공공서비스 제공 지연 예측은 지진 대응 체계 마련의 첫 단계이다. 그러나 라이프라인 시스템의 서비스제공가능도는 개별 구조물의 물리적 손상뿐만 아니라 인접한 구조물들로부터의 피해파급에 의해 변동될 수 있다. 이에 본 연구는 라이프라인 시스템의 기능 저하를 유발하는 공통원인피해와 연쇄피해의 발생 확률을 추론하기 위해 베이지안 모형을 작성하고 피해의 인과관계를 고려하여 최종 수요자 중심의 네트워크 강건성을 평가하는 방안을 제시하였다. 또한 완화대책에 따른 네트워크 강건성을 분석하기 위해 국내 대구경북지역의 전력 및 상수도 시스템을 대상으로 지진 규모에 따른 공공서비스의 공급 지연 확률을 예측하였다. 그 결과 사례 지역의 경우 안정적인 전력과 상수 수급을 위해 라이프라인 네트워크를 구성하는 노드들 간 피해파급을 저감하는 것이 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 지진 피해 진단의 다양한 불확실성 간 인과관계를 도식화하였다는 데에 의의가 있으며, 지속 가능한 공공서비스 확보를 위한 지역단위 대책 수립을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.120-133
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• 2000

산업현장에서 복합 실시간 계통(HRTS: Hybrid Real-Time Systems) 개발을 위한 정형기법 사용의 주된 장벽은 인지적 어려움이며 이는 또 다른 위험을 초래할 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 HRTS 요구분석과 안전성 분석 시 사용자의 인지적 부담을 줄여줄 수 있는 정성적 요구분석 체계를 제안한다. 이 체계는 요구사항 명세를 위한 정성적 정형기법(QFM: Qualitative Formal Method)과 인과정보에 의한 요구사항 안전성 분석기법(CRSA: Causal Requirements Safety Analysis)으로 구성되어 있다. QFM에서는 인공지능 분야에서 연구된 정성추론 이론을 정형명세에 도입하여 요구사항 설계자와 분석자의 인지적 부담을 줄일 수 있도록 하였다. CRSA는 QFM에서 도출한 HRTS 동작의 인과 정보에 따라 체계적으로 위험 원인을 추적할 수 있도록 하여, 기존 결함 트리 분석(FTA: Fault Tree Analysis) 기법의 단점인 분석자의 주관에 의존하는 문제를 해결한다. 월성 원자력 발전소 자동정지계통(Shutdown System 2) 소프트웨어 요구사항 명세와 안전성 분석에 QFM과 CRSA를 적용하여 그 실효성을 입증하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.14-24
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• 2001

복잡한 공정계통들로 구성된 원자력 발전소에서 정상적인 운전상태를 벗어나 이상사태로 진행될때 이를 조기에 진단하고 사고를 예방할 수 있는 제반 조치를 적절히 취하는 것은 플렌트 가동율을 향상시키고 사고의 심각성을 줄이기 위한 필수요건이 된다 이상사태 발생시 과도현상의 원인과 증상은 모호하고 복잡한 인과관계를 갖기 때문에 운전원의 실수를 유발할 수 있으므로 운전원을 지원할 수 있는 사고진단 시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 일반화된 퍼지 추론 알고리즘의 개선된 퍼지진단방법론을 제시하고, 사고초기단계에서 주요 운전변수의 거동 변화에 따른 사고원인 및 사고유형을 정확하게 예측하고 일부 입력의 오류에도 진단의 신뢰성을 유지할 수 있는 원자력 발전소 사고유형 분류 시스템을 개발하고자 하였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권2호
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• pp.193-204
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• 2012

이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2001년도 제2회 생물정보 워크샵 (DNA Chip Bioinformatics)
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• pp.165-196
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• 2001

DNA chip 또는 microarray는 다수의 유전자 또는 유전자 조각을 (보통 수천내지 수만 개)칩상에 고정시켜 놓고 DNA hybridization 반응을 이용하여 유전자들의 발현 양상을 분석할 수 있는 기술이다. 이러한 high-throughput기술은 예전에는 생각하지 못했던 여러가지 분자생물학의 문제에 대한 해답을 제시해 줄 수 있을 뿐 만 아니라, 분자수준에서의 질병 진단, 신약 개발, 환경 오염 문제의 해결 등 그 응용 가능성이 무한하다. 이 기술의 실용적인 적용을 위해서는 DNA chip을 제작하기 위한 하드웨어/웻웨어 기술 외에도 이러한 데이터로부터 최대한 유용하고 새로운 지식을 창출하기 위한 bioinformatics 기술이 핵심이라고 할 수 있다. 유전자 발현 패턴을 데이터마이닝하는 문제는 크게 clustering, classification, dependency analysis로 구분할 수 있으며 이러한 기술은 통계학과인공지능 기계학습에 기반을 두고 있다. 주로 사용된 기법으로는 principal component analysis, hierarchical clustering, k-means, self-organizing maps, decision trees, multilayer perceptron neural networks, association rules 등이다. 본 세미나에서는 이러한 기본적인 기계학습 기술 외에 최근에 연구되고 있는 새로운 학습 기술로서 probabilistic graphical model (PGM)을 소개하고 이를 DNA chip 데이터 분석에 응용하는 연구를 살펴본다. PGM은 인공신경망, 그래프 이론, 확률 이론이 결합되어 형성된 기계학습 모델로서 인간 두뇌의 기억과 학습 기작에 기반을 두고 있으며 다른 기계학습 모델과의 큰 차이점 중의 하나는 generative model이라는 것이다. 즉 일단 모델이 만들어지면 이것으로부터 새로운 데이터를 생성할 수 있는 능력이 있어서, 만들어진 모델을 검증하고 이로부터 새로운 사실을 추론해 낼 수 있어 biological data mining 문제에서와 같이 새로운 지식을 발견하는 exploratory analysis에 적합하다. 또한probabilistic graphical model은 기존의 신경망 모델과는 달리 deterministic한의사결정이 아니라 확률에 기반한 soft inference를 하고 학습된 모델로부터 관련된 요인들간의 인과관계(causal relationship) 또는 상호의존관계(dependency)를 분석하기에 적합한 장점이 있다. 군체적인 PGM 모델의 예로서, Bayesian network, nonnegative matrix factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.189-212
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• 2005

본 연구는 새로운 정보에 대하여 국채선도금리시장(forward market)과 국채 현물시장(spot market) 중 어느 시장이 더 효율적으로 반응하는지에 관한 분석을 실시하였다. 2002년 3월부터 2005년 1월말까지 3개월, 6개월, 9개월 및 1년물 국채선도금리(forward rate)와 각 시계열들의 현물 금리의 수익률 및 변동성자료를 사용하여 그랜져인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해 분석을 실시하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 먼저 수익률 및 변동성을 이용한 그랜져인과관계분석(Granger causality test)결과에 의하면 국채 선도금리시장이 국채현물시장보다 새로운 정보에 대하여 더 효율적으로 반응하는 것으로 나타났다. 충격 반응함수(impulse response analysis)에서도 국채선도금리시장의 국채현물시장에 대한 영향력이 국채현물시장의 국채선도금리시장에 대한 영향력보다 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 분산분해분석(variance decomposition analysis)에서는 전체적으로 3개월 및 6개월 등기간이 짧은 국채선도금리 수익률 및 변동성이 기간이 긴 국채선도금리보다 국채현물시장에 대한 영향력이 상대적으로 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 분석결과로부터 새로운 정보에 대하여 국채현물시장보다는 국채선도금리시장이 더 효율적으로 반응하고 있음을 추론해 볼 수 있으며 이는 기존 국내외 주식현물시장과 선물시장들 간의 영향력을 분석한 결과 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 더 강한다는 결과들과 일맥상통하는 것으로 나타났다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제40권6호
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• pp.495-504
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• 2007

Objectives : This study attempts to show how studies using non-experimental data can strengthen causal inferences by applying propensity score and instrumental variable methods based on the counterfactual framework. For illustrative purposes, we examine the effect of having private health insurance on the probability of experiencing at least one hospital admission in the previous year. Methods : Using data from the 4th wave of the Korea Labor and Income Panel Study, we compared the results obtained using propensity score and instrumental variable methods with those from conventional logistic and linear regression models, respectively. Results : While conventional multiple regression analyses fail to identify the effect, the results estimated using propensity score and instrumental variable methods suggest that having private health insurance has positive and statistically significant effects on hospital admission. Conclusions : This study demonstrates that propensity score and instrumental variable methods provide potentially useful alternatives to conventional regression approaches in making causal inferences using non-experimental data.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권1호
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• pp.30-43
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• 2022

이 연구는 초등학생의 과학 수업 대화 및 글쓰기에 구현된 언어 표현의 국어 문법적 특성에 근거하여 그들의 과학적 의사소통 능력의 양상을 조사하였다. Brown et al. (2010)의 증거에 기반한 추론 프레임웍을 순환학습모형에 접목하여 작성한 수업안을 초등학교 5학년을 대상으로 "날씨와 우리 생활" 단원에 적용하였다. 수업 대화에 활발히 참여한 학생 8명의 대화 전사본과 그 학생들의 과학 글쓰기 문장을 연구 자료로 활용하였으며, 텍스트의 내용 및 논리 관계 분석 방법을 적용하여 문법적 특성을 조사하였다. 연구에 참여한 초등학생들은 데이터 분석, 증거 해석, 규칙 적용, 설명 구성 등의 맥락에서 사용되는 과학 언어의 문법적 구조와 일치하지 않는 언어 사용의 양상을 보였다. 그러나 부분적으로 명사화 방식의 문법적 은유를 사용하거나, 적절한 인과 관계의 문법 구조를 사용한 글쓰기 사례도 제시되었다. 교사의 교수법적 안내 발화나 교과서 텍스트의 문법 구조를 통해 학생들이 과학의 문화에서 사용되는 언어 활동의 양태를 경험하면 초등학생도 유사한 과학적 말하기와 글쓰기를 나타낼 수 있었다. 학생들이 증거에 기반한 추론에 근거한 과학지식 구성의 맥락에 적절한 언어 사용 이해와 이에 대한 문식 기능을 습득할 수 있게 하려면, 과학 학습에 관한 언어 사용 모델을 접할 기회를 충분히 제공해 주는 것이 필요함을 논의하였다.

• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.91-103
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• 2015

본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT(한국통신)와 SK텔레콤의 현물수익률 및 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 즉각적으로 영향을 미치다 일정시차가 지난 후에 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석결과 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다. 이러한 분석결과는 개별 주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데도 있어서도 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제13권3호
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• pp.101-125
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• 2008

본 연구는 프랜차이즈 가맹점의 창업정신과 경영성과간의 관계를 규명함으로써 국내 프랜차이즈의 생존과 발전을 위한 가맹점과 본사의 바람직한 역할을 제시하고자 하였다. 특히, 프랜차이즈 시스템의 다원적 특성을 고려할 때, 보다 개선된 가맹점 경영성과 향상을 위해서 본사의 시장지향성과 가맹점의 관계몰입이 중요란 매개역할을 할 것이라는 추론을 실증분석을 통하여 증명하고자 하였다. 이를 위하여 다차원으로 구성된 창업정신과 시장지향성 개념을 혁신성, 위험감수성, 진취성, 정보창출, 정보전파, 대응설계, 대응실행으로 구분하여 구성요소들 간의 구체적인 인과관계를 살펴보았다. 분석결과, 가맹점의 진취성과 혁신성은 본사의 높은 시장지향성을 위하여 중요한 요인임이 규명되었다. 또한, 본사의 시장지향성이 높을수록 가맹점과의 높은 관계몰입이 형성되며, 이렇게 형성된 관계몰입은 가맹점의 경영성과 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 사실이 규명되어 본사의 시장지향성과 가맹점의 관계몰입에 대한 매개효과를 파악할 수 있었다. 무엇보다도, 국내 연구에서는 거의 다루어지지 않았던 가맹점의 창업정신과 시장지향성을 다차원적인 관점에서 접근하여 구성요소들 간의 구체적인 인과관계를 살펴보았다는 것은 본 연구의 중요란 성과라고 할 수 있다. 이러한 결과는 향후 프랜차이즈 관련 연구분야를 비롯하여 창업정신 및 시장지향성에 관한 연구를 수행함에 있어 의미 있는 이론적 근거의 틀을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.