• 제목/요약/키워드: Causal structure

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선언 원인에 대한 평가와 대안: 조절 효과 변수, 인과상호작용, 확률 궤적에 토대한 인과 구조의 역할 (A Criticism of Disjunctive Cause: The Role of Moderate Variable, Causal Interaction, and Probability Trajectory in Disjunctive Causal Structure)

  • 김준성
    • 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.

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정량 추론과 정성 추론의 통합 메카니즘 : 주가예측의 적용 (A Mechanism for Combining Quantitative and Qualitative Reasoning)

  • 김명종
    • 지식경영연구
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    • 제10권2호
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    • pp.35-48
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    • 2009
  • The paper proposes a quantitative causal ordering map (QCOM) to combine qualitative and quantitative methods in a framework. The procedures for developing QCOM consist of three phases. The first phase is to collect partially known causal dependencies from experts and to convert them into relations and causal nodes of a model graph. The second phase is to find the global causal structure by tracing causality among relation and causal nodes and to represent it in causal ordering graph with signed coefficient. Causal ordering graph is converted into QCOM by assigning regression coefficient estimated from path analysis in the third phase. Experiments with the prediction model of Korea stock price show results as following; First, the QCOM can support the design of qualitative and quantitative model by finding the global causal structure from partially known causal dependencies. Second, the QCOM can be used as an integration tool of qualitative and quantitative model to offerhigher explanatory capability and quantitative measurability. The QCOM with static and dynamic analysis is applied to investigate the changes in factors involved in the model at present as well discrete times in the future.

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세 사건간의 인과관계 판단 (Inferring the Causal Relationship between Three Events)

  • 도경수;최재혁
    • 인지과학
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    • 제21권1호
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    • pp.47-75
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    • 2010
  • 인과도식에 의한 하향처리 과정과 빈도 자료 해석에 의한 상향처리 과정이 어떻게 작동하는 지를 알아보기 위해, 세 사건들의 빈도 자료를 주고 인과관계를 판단하게 하였다. 중성 사건들을 주고 판단하게 한 실험 1에서는 Or 구조의 정답율이 높았다. 인과도식 정보와 빈도자료를 주고 판단하게 한 실험 2에서는 Or 구조의 정답율이 높았고, 인과도식과 빈도자료가 일치할 때 정답율이 높았다. 정반응 수와 오반응 수를 대상으로 반응에 이르는 인지과정을 이산적인 과정들의 조합으로 가정하는 Multinomial Processing Tree Modeling을 실시하였다. 모델 피팅 결과 사람들이 빈도자료를 이용하여 인과 구조를 판단할 때 기본적으로 작동하는 인과 도식이 Or 구조라는 점을 시사하는 결과를 얻었다.

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Exploring the Causal Structure of Adolescent Media Addiction and Policy Intervention

  • Hwang, In Young;Park, Jeong Hun
    • International Journal of Contents
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    • 제12권4호
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    • pp.69-75
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    • 2016
  • Adolescent media addiction has emerged as an important social agenda in Korea. However, there has not been enough discussion on the causal structure of media addiction and policy interventions. The objective of this study is to identify and assess the mechanism of the existing and the revised Shutdown policy based on the systems thinking approach. To achieve this purpose, we establish the relationship between media usage, flow, and addiction, and develop a causal loop diagram. Based on the causal loop diagram, we explore the causal structure of two policy scenarios: shutdown policy and deregulation. Our study suggests that policy interventions inducing direct parental control on children's media usage time are ineffective since the time control reduces children's autonomy, which helps alleviate media addiction. Therefore, this study suggests that policy intervention should focus on alleviating addiction itself rather than on controlling media usage time.

ALMOST CAUSAL STRUCTURE IN SPACE-TIMES

  • Park, Jong-Chul
    • 대한수학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.257-264
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    • 1997
  • We shall introduce the concept of almost causality condition. By defining the almost causality condition we would like to examine the relationship between Woodhouse's causality principle and other known causality conditions. We show that a series of causality conditions can be characterized by using the almost causality condition.

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건설 근로자 고용구조가 건설 산업에 미치는 영향에 대한 인과지도 개발 (Development of Causal Map about Impact of Employment Structure of Construction Workers on the Construction Industry)

  • 이찬우;김민주;조훈희;강경인
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2018년도 춘계 학술논문 발표대회
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    • pp.120-121
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    • 2018
  • The construction industry is a typical labor-intensive industry, and is heavily influenced by the employment structure. However, research on how the employment structure of construction workers affects the construction industry has not been sufficiently studied. In this study, the major factors influenced by the employment structure in the construction industry are derived and the causal relationship between the factors is illustrated. The results of this study are expected to be used as data for setting direction of policies related to the employment structure of construction workers.

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Causal relationship study of human sense for odor

  • Kaneki, N.;Shimada, K.;Yamada, H.;Miura, T.;Kamimura, H.;Tanaka, H.
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.257-260
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    • 2002
  • The impressions for odors are subjective and have individual differences. In this study, the Impressions of odors were investigated by covariance structure analysis. 46 subjects (men in their twenty) recorded their reactions to ten odorants by grading them on a seven-point scale in terms of twelve adjective pairs. Their reactions were quantified by using factor analysis and covariance structure analysis. The factors were extracted as "preference", "arousal" and "persistency". The subjects were classified into three groups according to the most suitable causal models (structural equation models). Each group had different causal relationship and different impression structure for odors. It was suggested that there is a possibility to evaluate the subjective impression of odor using covariance structure analysis.

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인과지도의 시뮬레이션 방법론: NUMBER (A Simulation Method of Causal Maps: NUMBER)

  • 김동환
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제1권2호
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    • pp.91-111
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    • 2000
  • Causal maps or cognitive maps have been widely used to get insights for complex systems or decision makers. When insights come from the system behavior rather than its structure, we need simulation of causal maps and cognitive maps. In this paper, a method for directly converting causal maps and cognitive maps into stock-flow diagrams that can be simulated in computers in proposed. This method is called as NUMBER. NUMBER is an abbreviation for 'Normal Unit Modeling By Elementary Relationship'. In this paper, NUMBER is applied to a cognitive map of policy maker to show its usefulness.

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인과적 범주의 속성추론 모델링 (Modeling feature inference in causal categories)

  • 김신우;이형철
    • 인지과학
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    • 제28권4호
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    • pp.329-347
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    • 2017
  • 범주기반 속성추론에 대한 초기연구들은 전형성, 다양성, 유사성 효과 등 인간 사고에서 나타나는 다양한 현상들을 보고하였다. 이후 연구들은 이러한 추론에서 참가자들의 사전지식이 광범위한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 본 연구에서는 다양한 사전지식들 중 하나인 인과적 지식이 속성추론에 미치는 영향을 검증하고 이를 모델링하였다. 이를 위해 참가자들은 네 개의 속성으로 구성된 범주에서 속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과구조로 연결되었을 때 속성추론과제를 실시하였다. 그 결과 전형성 효과와 더불어 공통원인 구조에서 인과적 마코프 조건(causal Markov condition)에 대한 위배와 공통효과 구조에서 인과적 절감(causal discounting)이 관찰되었다. 이를 모델링하기 위해 참가자들은 표적속성이 존재하는 범주예시와 존재하지 않은 범주예시가 존재할 가능성에 대한 차이값 (즉, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$에 근거하여 속성추론을 수행한다고 가정하였다. 인과모형이론(Rehder, 2003)에 기반하여 범주예시들의 확률값을 계산한 후 각 표적속성에 대한 추론에 적용하였다. 그 결과 모형은 참가자들의 데이터에서 관찰된 전형성 효과뿐만 아니라 인과적 마코프 조건에 대한 위배 및 인과적 절감을 모두 예측한다는 것이 확인되었다.

Relationships Between Corporate Social Responsibility, Firm Value, and Institutional Ownership: Evidence from Indonesia

  • HERMEINDITO, Hermeindito
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제9권5호
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    • pp.365-376
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    • 2022
  • This study aims to look into the causal relationships between corporate social responsibility and firm value, corporate social responsibility and institutional ownership, and firm value and institutional ownership. This study develops a triangle model of causal relationships among the three endogenous variables. Samples for this study are manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2014-2018. The model is operated in the system of simultaneous equation models using the generalized method of moments technique to estimate parameter coefficients. After controlling the effects of trade-off/balancing capital structure and managerial ownership, the research findings show a positive causal relationship between CSR and firm value and firm value and institutional ownership. Institutional ownership has a positive effect on CSR, while the effect of CSR on institutional ownership is negative in the firms without managerial ownership and positive in the firms with managerial ownership. This study finds that the causal relationship between CSR and firm value is stronger after the trade-off/balancing of capital structure is included in the model. Capital structure has a convex effect on firm value and positively impacts institutional ownership. In addition, an independent commissioner has a negative impact on CSR but has no direct impact on firm value.