환자가 의사를 상대로 의료사고에 대한 민사책임을 추궁하기 위하여 소송을 제기하게 될 때, 의사의 의료과실과 환자에게 발생한 손해 사이에 인과관계가 존재하는지 여부는 소송의 승패를 좌우한다. 의료과실소송에서는 의료가 지니는 특수성으로 인하여 다른 민사사건과 달리 인과관계의 존부의 판단이 쉽지 않다. 또한 의료과실소송에서는 진료기록을 비롯한 정보가 의사에게 집중되어 있고, 환자의 의료지식은 의사에 비하여 상대적으로 부족하다. 따라서 원고인 환자가 부담하는 인과관계에 관한 증명책임의 완화가 판례를 통하여 인정되고 있다. 이에 본고에서는 우리나라에서 의료민사책임에서 인과관계를 어떻게 인정하는지에 관한 법리를 살펴보고자 한다. 그리고 우리나라 판례의 태도를 인과관계가 문제되는 유형별 - 일반적 의료행위의 경우, 설명의무의 경우, 의료과실과의 인과관계가 없는 경우 - 로 나누어 고찰하기로 한다.
본 논문에서는 디지털증거 분석을 위해 확보한 증거파일 들로부터 범죄 정황에 해당하는 단어 및 어휘를 추출하여 해당 범죄를 인과관계 분석을 하기 위해 핵심 단서와 원인을 효과적으로 파악하기 위해 필요한 인과정보를 제안한다. 이 정보들은 개체명 인식 및 분류를 할 수 있도록 구성되어 범죄 관계인, 관계인간 관계, 범죄 수법과 범죄관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 해당 범죄에 대한 인과 분석 기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있도록 도움을 준다.
본 연구는 범주속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과 네트워크로 연결되었을 때 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 인과범주에서 속성추론을 검증한 기존 연구들은 인과관계의 방향, 연결된 속성의 개수, 원인 혹은 결과의 여부 등에 따라 고유한 추론 패턴이 나타남을 보여주었다. 다만 기존 연구들은 인과관계에 따른 추론패턴을 주로 탐색했으며 인과관계의 효과가 인과강도에 따라 어떤 변화를 보이는지 확인한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 공통원인(실험 1), 공통효과(실험 2) 네트워크에서 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 이를 위해 참가자들에게 속성들이 인과적 관련성을 가지는 범주를 학습하게 한 다음 속성추론 과제를 실시하도록 했다. 실험 결과 인과관계 뿐만 아니라 인과강도 역시 속성추론에 중요한 영향을 미쳤다. 인과강도가 강할 떄 공통원인 속성에 대해서는 추론이 약해진 반면 공통효과 속성에 대해서는 추론이 강해졌다. 또한 인과강도가 강할 때 공통원인이 존재하는 경우 결과속성들에 대한 추론이 강해진 반면 공통효과에서는 반대의 결과가 나타났다. 특히 공통효과에서는 인과강도가 강할 때 인과적 절감이 더 뚜렷하게 나타났다. 이 결과들은 인과적 범주에서의 속성추론에서 참가자들은 인과관계 뿐만 아니라 인과강도를 고려한다는 것을 일관성있게 보여준다.
1990년대 중반이후 정보통신의 발달에 의한 인터넷의 활용이 전세계적으로 급속히 팽창하면서 사이버마켓이라는 새로운 시장형태하에서 전자상거래가 급속히 성장하고 있다. 인터넷 전자상거래의 성장은 기존의 유통구조를 오프라인으로부터 온라인으로 전환시키고 물류체계까지 변화시키고 있다. 전자상거래의 경우 인터넷과 같은 정보시스템의 발달에 의해 독자적으로 성장할 수 있는 것은 아니며, 실제거래를 위한 물류와 연계해서만이 가능하다. 따라서 전자상거래의 급속한 성장과 더불어 문전배송서비스(door-to-door delivery service)가 가능한 택배서비스가 급속히 증가하고 있다. 이러한 관점에서 도시내에서의 전자상거래에 의한 택배서비스시장 환경변화를 고려하여 전자상거래를 촉진시키는 어떤 요인이 택배서비스에 영향을 미치고 성장에 중요한 역할을 하는지를 파악해 보는 것도 흥미있는 일이라 하겠다. 본 연구는 시계열데이터를 이용하여 전자상거래에 의한 택배서비스시장의 상관관계를 검토하고 전자에 의한 후자의 성장요인을 분석해 보는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 택배서비스시장의 성장요인을 시장내부의 내적요인과 외부의 외적요인으로 구분하고, 외적요인을 다시 교통요인과 사회경제적 요인으로 구분하여 전자상거래를 사회경제적 요인으로 간주하였다. 그리고 이 사회경제적 요인으로서의 전자상거래에 의한 택배서비스시장의 인과관계성을 그랜저-심즈(Granger-Sims) 인과관계검정을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 한국의 전자상거래는 EDI(전자문서교환)도입업체수, 인터넷 쇼핑몰수, 인터넷 이용자수, 전자상거래를 위한 법제도 체계 등의 증가에 의해 촉진되었으며, 이에 따라 택배서비스시장도 성장한 것으로 나타났다. 특히 정부주도에 의한 정보화추진이 전자상거래를 촉진시켜 택배서비스시장에 영향을 미친 것으로 분석되었다.
본 연구는 R&D 투자와 기술무역 변수들 간에 어떠한 인과관계가 있는지를 검토하고, 그 결과에 대한 정책적 함의를 제시함으로써 연구개발 활동의 촉진과 기술무역 활성화 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 이에 정부 R&D 투자, 민간 R&D 투자, 기술도입, 그리고 기술수출로 구성된 다변량 모형을 설정하고, 오차수정모형을 토대로 Granger-인과성 검정을 실시하였다. 분석결과 단기적으로는 총 5개의 인과관계가 성립하는 것으로 나타났고, 장기적으로는 정부 R&D 투자에서 기술수출로의 인과관계를 제외한 11개의 관계에서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 아울러 충격반응분석을 통해 시간의 흐름에 따라 각 변수들이 특정변수의 충격에 어떻게 반응하는지도 살펴보았다. 본 연구는 R&D 투자와 기술무역간의 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 그 관계를 명확히 하고, 도출된 결과들을 토대로 연구개발 활동 및 기술무역진흥을 위한 시사점을 제시하고 있다는 점에서 그 의의가 있다.
인과관계는 인간의 인지활동에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 과학과 공학 분야에서 얻은 인과지식은 해당 분야를 이해하는 데에 중요한 역할을 한다. 대표적인 예로, 이들 분야 문서들의 논리적 흐름을 파악하는 데 사용 가능하다. 본 연구에서는, 정보기술 분야의 특허 문서들로부터 얻은 인과 지식을 획득하기 위하여, 문장 내에 나타나는 인과쌍들을 추출하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여, 인과관계를 수동으로 태깅하고 관찰하는 작업을 수행하였으며, 태깅을 위한 기준을 설정하였다. 인과쌍의 추출은 패턴을 이용하여 수행하였다.
문제 인스턴스 탐색 혹은 자동 생성은 알고리즘 분석 및 테스트에 적용될 수 있으며, 하드웨어, 소프트웨어 프로그램, 계산 이론 등 다양한 수준에서 연구되어온 주제이다. 본 연구에서는 해(解) 공간에 사용된 목적값-거리 상관관계 분석을 문제 인스턴스 공간에 적용하였다. 문제 인스턴스의 목적값은 문제에 따라 알고리즘의 수행 시간과 최적해를 잘 구하는 정도로 정의하였다. 이러한 정의는 문제 인스턴스의 난이도로 해석할 수 있다. 상관관계는 3가지 측면에서 분석하였다: 첫째, 알고리즘과 거리 함수에 따른 상관관계 차이, 둘째, 알고리즘의 개선 전/후의 상관관계 변화, 셋째, 문제 인스턴스 공간과 해당 문제의 해 공간 사이의 연관성. 본 논문은 문제 인스턴스 공간에 상관계수 분석이 어떻게 적용될 수 있는지 보여주며, 문제 인스턴스 공간 분석을 본격적으로 다루는 첫번째 시도이다.
본 논문은 1952-2004년 걸쳐 중국의 수출과 경제성장 간의 인과관계를 지역별(동부, 중부, 서부), 시대별(개혁개방 전후)로 고찰해 본 것이다. 이를 위해 먼저 변수들의 안정성 여부를 검토하기 위해 단위근 검정을 실시했으며, 다음으로 변수간 장기적인 안정관계를 확인하기 위해 공적분 검정을 수행했고, 마지막으로 오차수정모형을 추정함으로써 그랜저 인과관계 검정을 실시했다. 분석결과 전체기간에서 동부지역은 수출이 경제성장에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 중서부지역에서는 그 정도가 약하게 나타났다. 동부지역의 경우 개방정책이 집중적으로 나타난 지역적 특성을 반영하여 개혁개방 이전에는 수출과 경제성장 간의 인과관계가 나타나지 않았으나, 개혁개방 이후에는 수출이 경제성장에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 개혁개방을 전후하여 변화가 없을 것으로 예상했던 중서부 지역의 경우, 중부지역은 개혁개방 이전에는 무역과 경제성장 간에 인과관계가 보이지 않았으나 개혁개방 이후에는 양방향 인과관계가 강하게 나타났으며, 서부지역의 경우에는 오히려 개혁개방 이전에 무역이 경제성장에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면 개혁개방 이후에는 반대로 경제성장이 무역에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 통한 지식의 자동 획득(Simulation-Based Automatic Knowledge Acquistion) 가능성을 제시한다. 이을 위한 작업 단계는 다음과 같다. 첫째, 지식 제공자에 의한 대상(domain) 관련 초기 인과 관계 정보 입력 단계, 둘째 경험 베이스 탐색에 의한 확장된 정보 생성 단계, 세 번째로 생성되어진 정보를 사용하여 대상 반영 모델을 구축하는 단계, 네 번째로 구축된 모델을 시뮬레이션하고 수행 결과의 분석을 통해 새로운 지식을 획득하는 단계로 구성된다. 제안된 지식 획득 방법은 ,대상에 관계된 개념과 개념들의 인과 관계를 바탕으로 모델을 자동 생성하여 이를 지식 획득 표현틀로 이용하는 유연한 구조를 사용하였고, 또한 생성된 모델의 시뮬레이션 결과를 분석함에 의해 새로운 지식을 획득함으로써 획득된 지식이 동적 세계를 잘 반영할 있도록 하였다.
본 연구는 국내 지역R&D투자와 지역경제지표 간의 관계를 파악하기 위한 것이다. 연구 방법은 패널VECM을 사용하여 1995~2014년 국내 17개 시 도별 정부 및 민간R&D투자, 고정자본과 고용, 지역내총생산의 상호 간 장 단기 인과관계를 도출하였다. 분석결과, 단기적으로 GRDP의 원인변수는 고정자본, 고용, 그리고 민간R&D투자로 나타났다. 고정자본의 원인변수는 고용, 민간R&D투자로 나타났으며, 고용의 원인변수로는 GRDP와 고정자본으로 나타났다. 장기적으로 고용, 고정자본, 정부R&D투자가 다른 변수들의 장기균형관계로부터 각각 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 목적과 대상 그리고 시간의 흐름에 따라 지역R&D투자의 직 간접적 효과를 함께 고려할 수 있는 추가적인 분석이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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