• 논리연구
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• 제3권
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• pp.5-26
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• 2000

확률적 인과론은 확률관계를 통해 인과 관계를 밝히려는 이론이다. 그런데 만약 단지 C가 E의 발생 확률을 높인다는 사실을 밝히는 것으로 그치지 않고 더하여 C가 E를 발생시키는데 얼마나 기여하는지 그 기여도도 밝힐 수 있다면 우리는 원인과 결과의 관계에 대하여 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있게 될 것이다. 이 글에서 나는 빼기의 개념에 기반한 멜러나 엘스의 정량적 확률적 인과론들을 살펴본 후 그 이론들이 인과적 효과도나 인과적 연관도를 밝히는데 부적절한 이론들임을 보인다. 그 후 나는 인과적 효과도클 측정하는데 보다 적절한 공식을 제시하며 이 공식에 기반하여 인과적 연관도 또는 인과적 기여도의 공식도 제시한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제29권4호
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• pp.221-230
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• 2004

방사선작업종사자에게 발생한 암의 방사선 인과도를 평가하기 위한 통계적 측도로 인과확률(Probability of Causation)이 주로 이용된다. 인과확률의 계산 과정에는 다양한 형태의 불확실성이 존재하며, 따라서 인과확률은 하나의 점추정치(point estimate)가 아니라 여러 불확실성을 반영한 분포 또는 신뢰구간으로 평가되어야 한다. 본 연구에서는 국내 방사선작업종사자에게서 발생한 암의 방사선 인과도를 평가하기 위하여, 한국인의 기저자료를 반영하며 가장 최근에 발표된 NCI-CDC 모형에 근거하여 인과확률의 분포를 계산하도록 개발된 전산 프로그램 RHRI-PEPC를 소개한다. 또한 방사선작업종사자의 가상 피폭시나리오에 대한 모의실험을 통해, 인과확률의 점추정치와 불확실성 분포에 의한 방사선 인과도 평가 결과의 차이를 살펴보고 분포에 의한 평가의 경우 적절한 신뢰도 선택의 필요성을 제시한다.

• 논리연구
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• 제12권1호
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• pp.45-87
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• 2009

이 글에서 필자는 결정론적 인과를 토대로 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과의 연관성을 주장하는 하우스만(Hausman 1998)의 이론을 비판하고 두 수준의 인과의 관계를 바르게 이해하는 데 무엇이 필요한지를 제시한다. 하우스만은 결정론과 배경 조건의 다양성을 토대로 그리고 비결정적 상황에서는 확률에 대한 결정론적 인과를 토대로, 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과에서 도출된다는 의미에서 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과의 일반화라고 주장한다. 필자는 그 관계에 대한 문제를 제기하고 이 문제는 사건 수준의 인과에 본질적인 인과 연결을 주목하지 않은 채 변수들 간의 의존 관계만으로 두 수준의 인과의 관계를 단순히 해명하는 데에 있다고 지적한다. 필자는 두 수준의 인과의 관계는 단순히 한 가지 관점이나 방식으로 파악될 수 없고 해명, 설명, 예측 둥 다양한 관점에서 복합적으로 파악되어야 한다고 주장한다. 특히 사건 수준의 인과는 속성 수준의 인과에 개념적으로 의존하는 관계를 주목한다.

• 논리연구
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• 제9권1호
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• pp.31-62
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• 2006

이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.

• 인지과학
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• 제27권4호
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• pp.541-572
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• 2016

인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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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.

• 논리연구
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• 제8권1호
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• pp.47-67
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• 2005

베이즈망은 탐구 공간을 구성하는 변수들 사이에 성립하는 확률적 관계를 이용하여 그 변수들 사이에 성립된다고 가정되는 인과 관계를 추론하는데 이용된다. 베이즈망에 관한 철학적 논쟁의 대상은 특정한 변수들의 확률적 독립성을 가정하는 인과적 마코프 조건이다. 베이즈망 이론에 대한 강력한 비판자인 카트라이트는 인과적 마코프 조건이 비결정적 세계에서는 성립될 수 없기 때문에 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다고 주장한다. 이글의 목적은 인과적 마코프 조건이 인과적 추리에 대한 타당한 원리가 될 수 없다는 카트라이트의 비판이 타당한가를 검토하는 것이다. 나는 인과적 사건들의 연쇄를 허용하는 연속모델은 카트라이트의 비판을 벗어날 수 있다고 주장한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권12호
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• pp.587-594
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• 2016

주요 인공지능 기술 선진국에서는 인공지능으로 운행하는 자율주행 자동차가 이미 실험 단계의 수준을 넘어섰다. 운전자가 없이 운행하는 자율주행 자동차에서 가장 큰 문제 가운데 하나는, 사고 발생과 그 사고에 대한 책임 문제이다. 운전자와 보행자 모두를 함께 고려해야 하는 사고 상황에서 자율주행 자동차는 윤리적 딜레마에 부딪힐 수 있다. 이런 딜레마를 해결할 최선의 판단이 자율자동차의 인공지능에 어떻게 설계되어야 하는지 물을 수 있다. 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 대해 법적 책임을 어떻게 부여할 수 있는지는 어려운 문제이다. 필자는 우선, 사고 상황에서 자율자동차의 윤리적 딜레마가 무엇인지 소개한다. 다음으로, 사고에 대한 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 법적 책임을 부여할 방법을 찾는다. 특별히 인과적 책임에 대한 상당성 개념으로 자율주행 자동차 사고의 법적 책임을 해명할 방법을 모색한다. 상당성은 법적 판단에서 인과적 책임을 해명하는 데에 가장 일반적으로 수용하는 개념이다. 그러나 여전히 해명이 필요한 모호한 개념이다. 필자는 사건 수준의 인과에 대한 확률 이론으로 보다 명료한 인과적 책임에 대한 상당성 개념을 제시한다. 이처럼 해명된 상당성은 자율주행 자동차뿐 아니라 일반적인 영역의 법적 판단에서 요구되는 인과적 책임을 설명하는 데에 기여할 수 있다.

• 논리연구
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• 제20권1호
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• pp.21-67
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• 2017

이 글에서 필자는, 선언 인과(disjunctive cause)를 위한 사토리오(Satorio 2006)의 논증을 비판적으로 검토하고 평가한 후, 사토리오가 선언 인과로 의도한 바를 우리의 직관에 더 잘 부합하는 인과 구조로 보여주고자 한다. 우선, 선언 원인을 주장하는 사토리오의 논증을 소개한다. 다음으로, 이 논증에 가능한 반론들에 대한 사토리오의 응답과 그 논증에서 필자가 새롭게 주목하는 문제를 논의한다. 마지막으로, 사토리오가 선언 원인의 근거로 제시한 인과 구조를, 조절 효과 변수와 인과 상호작용 그리고 확률 궤적으로 해명한다. 결과 사건과 관련하여 원인 사건과 조절 효과의 인과 상호작용, 그리고 결과 사건의 비결정성이 갖는 의미와 역할을 본다. 이들 논의를 통해 선언 원인 사건에 대한 사토리오의 해명보다 필자의 해명이 우리의 직관에 더 부합하며, 또한 인과적 책임을 행위자에게 할당하는 데에 더 설득적임을 보여준다. 이 글에서 필자의 핵심 주장은 다음과 같다. 선언 인과 구조는 사토리오가 주장하는 것과 다르게 해명해야 한다. 선언 원인 사건이 아니라, 사건들이 결과 사건에 연결될 성향들이 있는 데 이들 성향의 선언 관계가 있다. 인과적 책임을 행위자에게 부여하려면, 인과 사건의 비결정성에 주목해야 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1189-1197
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• 2013

연관성 규칙 마이닝은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기반으로 하여 대용량 데이터베이스를 구성하고 있는 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 이 기법은 기업의 의사결정 문제, 유통업에서의 교차판매, 고객관리 등 현업에서 많이 활용되고는 있으나, 이러한 기본적인 연관성 평가기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 연관성 규칙을 제안하는 동시에, 고려하는 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 지지도와 인과적 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 반면에 두 항목이 독립이면 연관성 평가기준의 값이 1이 되는 조건에 대해서는 기존의 지지도와 신뢰도와 같이 이 조건이 충족되지 않았다. 또한 예제를 통해 기존의 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 기존의 평가측도인 지지도와 신뢰도를 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단했을 때 탈락되는 규칙도 인과적 평가 기준인 인과적 지지도와 인과적 신뢰도를 이용하여 판단하게 되면 연관성 규칙으로 채택할 수 있다는 사실을 발견하였다.