• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.219-236
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• 2008

센서로부터 획득되는 데이터 스트림은 스트림 데이터 간의 인과관계와 같은 다양한 유용한 정보를 포함한다. 센서 스트림에 대한 인과관계 조인질의는 스트림으로부터 인과관계의 (원인, 결과) 쌍을 찾아내는 것이다. 하지만 센서로부터 DSMS로 데이터가 전송될 때 발생하는 지연과 제한된 윈도우 크기로 인해 일부의 인과관계 결과 쌍이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 데이터 스트림에서 인과관계 조인질의를 처리할 때 고려해야할 시간적, 공간적 그리고 시공간적 관점에 대해 관찰하고 이러한 관찰들을 고려한 다양한 슬라이딩 윈도우 처리 방법들을 제안한다. 제안된 방법들의 성능은 다양한 실험들을 통해 평가되어지는데 실험 결과들은 본 논문에서 제안된 방법들이 기존의 FIFO 방법에 비해 인과관계 질의 처리 결과가 더 정확함을 보여준다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.63-74
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• 2005

본 논문에서는 인과지도의 작성자와 독자 간의 심리적 격차에 관하여 분석하고자 한다. 먼저 기존에 연구되어 왔던 소산효과(dissipation effects)와 희석효과(dilution effects)는 인과지도를 작성하는 사람이 아니라 인과지도를 이해하는 사람에게 적용되는 심리적 경향이라는 점을 이 논문에서 지적한다. 소산 효과란 인과고리의 길이가 길어질수록 인과관계의 강도를 낮게 인식하는 심리적 경향을 의미한다. 희석효과는 여러 개의 인과관게가 존재할수록 특정 인과관계의 강도를 낮게 인식하는 심리적 경향을 의미한다. 이들 심리적 경향과는 달리 집중 효과(concentration effect)가 인과지도 작성자의 심리적 경향을 보다 잘 설명하는 것으로 실험 결과 분석되었다. 집중 효과란 주의를 집중하는 영역에 대하여 많은 인과관계를 생각하고, 인과관계의 강도 역시 강하게 생각하는 심리적 경향을 의미한다. 인과지도의 작성자 즉 시스템 컨설팅을 담당하는 사람들에게는 소산효과나 희석효과 보다 집중효과가 더 강하게 작용한다는 것이다. 이러한 심리적 비대칭성이 시스템 다이내믹스 연구자와 그의 고객 간의 의사소통 문제를 야기 시킨다는 점을 본 논문에서 지적한다.

• Strategy21
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• 통권39호
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• pp.251-267
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• 2016

한국과 인도 간 관계(이후 한국-인도 관계)는 오랜 역사를 통해 정치, 사회, 경제 및 전략적 측면에서 지속적으로 발전되었다. 특히 인도의 "동방정책(Look East Policy)" 채택과 한국의 "중견국 외교(Middle-power diplomacy)" 선언 간 동질성을 모색하는 차원에서 최근에 더욱 긴밀히 발전되고 있다. 즉 최근에 이르러 갑자기 발전된 관계가 아니라는 논지이다. 이에 본 논문에서는 한국과 인도 간 관계를 역사적 시각, 탈냉전 이후 시각, 경제적 시각 및 교육 및 문화적 그리고 지정학적 시각에서 평가하고자 한다. 특히 역내 중견국(middle power) 대표적 국가를 활용한 긴밀한 전략적 협력을 강조하고자 한다. 이를 위해 2004년 노무현 대통령의 인도 공식 방문 이후 2015년 1월 박근혜 대통령의 방문까지의 양국 간 전략적 협력 관계를 조명해 본다. 이에 따라 양국 관계는 이미 공개된 바와 같이 이는 사이버, 방산, 군사협력 및 정보교환 등의 분야로 구체화되고 있다. 일부는 이를 중국을 견제하는 양국 간의 협력이라고 평가하나, 본 논문은 특정 국가를 지목하기보다, 역내 중견국으로서의 전략적 관계 증진을 통한 역내 이익 보호에 있다고 평가한다. 특히 양국 간을 지리적으로 연결하는 해양을 통한 해양협력에 대한 논의를 추가한다. 예를 들면 역내 자연재난 구조작전(DR operation) 및 인도주의 지원작전(HA operation) 해양협력과 현재 진행되고 있는 아덴만 해적퇴치작전(Anti-piracy naval operation)이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.150-157
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• 2007

본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.

• 재무관리연구
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• 제16권1호
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• pp.261-281
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• 1999

본 연구는 우리나라를 비롯한 미국, 영국, 독일, 일본시장을 대상으로 환율과 주가의 선후행 결합관계를 검정해 보고 선행변수가 원인변수가 될 수 있는가에 대한 인과관계를 검정해 보고자 시도되었다. 이를 위해서 1980년부터 1997년까지를 분석기간으로 교차상관관계검정과 인과 관계검정을 시도해 보았다. 우선 AIC에 따른 최적시차를 대상으로 교차상관관계에 대한 Ljung-Box Q 통계량 검정을 실시한 결과 한국, 영국, 독일의 경우에는 환율이 주가에 선행결합하는 것으로 나타났으나 미국, 일본은 유의적인 관계가 도출되지 않았다. 또한 안정적 시계열자료를 대상으로 Granger, Sims, Geweke-Meese-Dent 모형에 따라 인과관계를 검정해 본 결과에서는 한국, 영국, 독일의 경우에는 환율변동률이 주식수익률에 대한 일방적 원인변수로 나타났다. 이를 환율변동의 크기에 따라 루브르 협정 이전과 이후로 구분해서 검정해 본 결과 환율변동이 매우 심했던 협정 이전 기간에는 한국과 영국의 일부 모형에서만 환율변수가 유의적인 원인변수로 작용하였지만 환율변동이 작았던 협정 이후 기간에는 한국, 영국, 독일을 대상으로 모든 검정모형에서 유의적인 인과관계가 나타났다. 반면에 미국, 일본의 경우에는 분석기간 전체뿐만 아니라 루브르 협정 이전과 이후를 구분하더라도 유의적인 인과관계가 나타나지 않았다. 이는 미국, 일본의 대외무역의존도가 20%대 수준에 머물고 있어서 상대적으로 40%대 이상의 대외무역의존도를 기록하고 있는 한국, 영국, 독일과는 다른 결과가 도출된 것이라고 볼 수 있다. 따라서 대외무역의존도가 높은 한국, 영국, 독일에서는 환율이 주가에 비해 선행하여 변동한다고 볼 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.25-31
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• 2004

단서구문 및 어휘 쌍 확률 등을 이용하면 일정한 영역의 문서에서 사용된 용어의 원인이 되거나 결과를 나타나는 관련어들을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 각 용어의 선행 원인과 후행 결과를 인과관계 정보라고 정의한다. 인과관계 정보가 유사한 용어들은 서로 유사한 개념에 속한다고 가정한다면, 용어의 직/간접적 인과관계로서 용어 온톨로지에서 그 용어가 속할 집합을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 각 용어의 인과관계가 용어 군집화를 위한 유용한 문맥 정보의 하나라는 것을 실험을 통해 증명하였다. 속성으로 사용된 인과관계는 대용량의 코퍼스로부터 비지도식 학습방법을 통해 자동 습득하였으며, 그 정확도는 74.84%를 보였다. 1659개 용어에 대한 군집화 실험 결과 70.02%의 정확도를 보였으며, 어휘 유사도만을 사용한 경우에 비해 32.9%의 적용도 향상을 보였다.

• 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.

• 한국사회복지학
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• 제65권2호
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• pp.203-230
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• 2013

본 연구는 한국복지패널의 원자료를 cross-lagged panel design에 따라 분석자료를 추출하고 인과관계 분석 모형을 이용하여 음주문제와 우울의 인과관계를 분석하였다. 나아가 빈곤이 음주문제와 우울에 영향을 미친다는 국내외 선행연구들을 바탕으로, 음주문제와 우울 간의 인과관계와 빈곤 상태의 변화가 연관성이 있는지를 살펴보았다. 연구 대상은 한국복지패널의 1차년도와 2차년도의 자료에서 반복측정된 3,976명의 성인 남녀였으며, 인과관계 분석은 McArdle and Hamagami (2001)에 의해서 정립된 Latent Difference Scores (LDS)모델을 사용하였다. 분석단계에서는 먼저 음주문제와 우울의 인과관계를 밝힌 후에, 이러한 인과관계가 빈곤의 상태변화를 나타내는 4개의 하위집단 (빈곤 지속 집단, 빈곤 탈출 집단, 비빈곤 지속 집단, 빈곤시작 집단)에서 유지되는지를 분석하였다. 분석결과 연구대상전체를 이용한 LDS모델의 결과는 우울이 음주문제의 변화를 예측할 뿐 아니라 음주 역시 우울의 변화를 예측하는 것으로 나타나 우울과 음주가 상호 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 전체 연구 대상자를 빈곤 상태 변화에 따른 집단으로 구분하여 분석한 결과 빈곤지속 집단에서는 우울과 음주가 상호 인과관계를 갖는 것으로 나타났고, 빈곤 시작 집단과 비빈곤 지속 집단에서는 우울의 음주 변화에 선행하는 요인으로 나타났다. 그러나 빈곤 탈출 집단에서는 음주와 우울 사이의 인과관계가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과는 음주와 우울 사이의 인과관계가 빈곤상태변화에 따라 다르게 나타날 수 있음을 체계적으로 보여주는 새로운 결과로서 기존의 횡단연구들에서 우울과 음주의 관계에 대한 서로 상충하는 다양한 결과들에 대한 종합적 설명을 제공할 수 있다는 의미가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.35-46
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• 1998

본 연구의 목적은 직장인과 비직장인들의 일일교통발생량과 관련된 시간적 요인들과 인구 및 사회.경제적 변수들의 관계를 비교.분석하는 것이다. 이러한 분석은 도심내 직장인과 비직장인들의 교통발생특성뿐만 아니라 교통방생행위 예측을 위한 기초적 이해를 제공한다. 본 연구의 대상 직장인과 비직장인들의 교통발생행태는 미국 텍사스주 샌 안토니오시에 살고 있는 사람들로 한정하였다. 본 연구에서 관련자료의 비교.분석한 결과 첫째, 직장인들의 평균 일일교통발생량이 비직장인들 보다 많다. 주활동 이전의 직장인의 교통발생량은 비직장인들보다 적고, 주활동 이후에는 직장인들이 비직장인들보다 많은 교통을 발생시키고 있다. 특히, 오후 교통혼잡시간대 직장인들의 교통발생이 비직장 인들보다 많은 차이를 나타낸다. 둘째, 두 집단의 주활동 기간은 그 밖의 다른 활동에 소비한 시간과 주활동 전후의 교통발생수와 반비례 상관관계를 갖는다. 주활동의 시간의 다소에 따라 다른활동을 위한 시간적 여유와 교통량과 밀접한 관계 때문에 주활동의 시간은 교통량분석에 있어 결정적 변수이다. 마지막으로 출근하기 이전 직장인들의 교통량은 사회.경제적 변수들과 관계없이 독립적으로 발생되나, 퇴근한 이후에는 모든 인구 및 사회.경제적 변수들과 밀접한 함수관계를 갖는다. 비직장인들의 교통발생은 자동차 보유대수와 경제적 여유수준과 밀접한 관계를 나타낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.152-155
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• 2010

실시간 데이터 마이닝 기법은 다양한 종류의 센서에서 수집된 다차원 스트림 데이터들 사이에 존재하는 의미있는 정보를 탐사할 수 있다. 전통적인 데이터베이스 시스템에서의 마이닝 기법은 정적인 데이터베이스에 기초하므로 실시간으로 수집되는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 인터벌 이벤트로 요약되어야 한다. 이 논문은 다차원 스트림 데이터 환경에서 스트림 데이터를 요약하고 이들 사이에 존재하는 인과 관계를 탐사하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서에서 수집되는 데이터의 대부분이 객체의 정상적인 상태 데이터임을 고려하여 의미있는 이상 이벤트를 선별하여 전송한다. 그리고 스트림 데이터의 연속성을 고려하며 스트림 데이터를 세 가지 상태의 이벤트로 요약하고 인과 관계 규칙을 탐사한다. 인과 관계 규칙은 시간에 따라 이벤트 발생에 영향력을 미치는 원인 이벤트를 발견함으로써 이벤트의 발생을 미리 예측할 수 있다.