• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.427-429
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• 2001

지금까지 가상현실을 이용한 여러 가지 시스템들이 제안되어 왔다. 하지만 이러한 시스템들은 사용자에게 몰입감을 줄 수 있는 예측하기 힘든 다양한 상황을 제공하기보다는 미리 정해진 시나리오를 따라 고정된 형태의 흐름을 가지는 문제점이 있었다. 이를 해결하기 위해가상세계 내에서의 오브젝트의 행동이나 이벤트의 전개를 위한 여러 가지 방법들이 제안되어왔다. 하지만 이 방법들 역시 방대한 탐색 공간이나 한정된 범위내에서만 자율적인 움직임이 가능한 점 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Causality에 기반한 이벤트의 전개모델을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 먼저 frame구조를 이용하여 정형화한 Structured Causal Graph를 제안하고, 구성되어진 Structured Causal Graph를 이용하여 이벤트를 전개해나가는 방법을 제시한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권4호
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• pp.687-708
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• 2003

VAR(벡터자기회귀)에서 모형의 식별가정에 관한 주된 비판은 변수의 나열순서에 따라 결과가 달라진다는 것이다. 본 논문은 Swanson and Granger (1997) 이후 시계열 분석에 활발히 적용되기 시작한 그래프이론이 이와 같은 임의식별 문제를 해결함으로써, 자원가격의 가격발현과정을 이해하는데 유용한 수단임을 보여준다. 모형이 이론적 방법론을 소개한 후, 미국 대두의 지역 베이시스를 이용한 실증추정 결과를 제시한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.450-457
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• 2004

In this research, the automatic synthesis of knowledge models is proposed. which are the basis of the methods using qualitative models adapted widely in fault diagnosis and hazard evaluation of chemical processes. To provide an easy and fast way to construct accurate causal model of the target process, the Role-Behavior modeling method is developed to represent the knowledge of modularized process units. In this modeling method, Fault-Behavior model and Structure-Role model present the relationship of the internal behaviors and faults in the process units and the relationship between process units respectively. Through the multiple modeling techniques, the knowledge is separated into what is independent of process and dependent on process to provide the extensibility and portability in model building, and possibility in the automatic synthesis. By taking advantage of the Role-Behavior Model, an algorithm is proposed to synthesize the plant-wide causal model, Fault-Causality Graph (FCG) from specific Fault-Behavior models of the each unit process, which are derived from generic Fault-Behavior models and Structure-Role model. To validate the proposed modeling method and algorithm, a system for building FCG model is developed on G2, an expert system development tool. Case study such as CSTR with recycle using the developed system showed that the proposed method and algorithm were remarkably effective in synthesizing the causal knowledge models for diagnosis of chemical processes.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.943-955
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• 2017

전화를 이용한 19대 대선 선거예측조사에서 ARS 조사비율과 무선전화 조사비율을 달리함에 따라 조사결과가 어떻게 달라지는가를 보았다. 조사방법이 조사결과에 미치는 효과를 추정하는 인과연구를 시도하였으며, 이를 위해 변수들 사이의 인과관계를 가정하는 인과 그래프를 그린 다음 모형에 포함시켜야 할 변수와 포함시키면 안 되는 변수를 판단하였다. 조사를 실시한 조사기관은 중첩변수로서 모형에 포함시켜야 하는 변수이며 응답률은 모형에 포함시키면 안 되는 변수임을 설명하였다. ARS 조사비율의 효과는 자료 한계 때문에 추정할 수 없었으며, 무선전화 조사비율이 약 90%를 넘지 않으면 효과에 별 차이가 없으나 전체 조사를 무선전화로만 실시하면 문재인후보지지율이 높아진다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.63-83
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• 2023

기존의 많은 연구에서 도시공원을 비롯한 녹지와 유아 행복감 간에 유의미한 상관관계를 도출했다. 또한 이를 통해 간접적으로 도시공원의 면적/근접성이 유아기의 행복감 증진에 효과가 있을 것이라 유추하였다. 하지만 관찰된 자료를 통한 인과효과 추정은 교란 변수의 적절한 조정을 필요로하고, 이런 관점에서 도시공원의 면적과 유아 행복감의 인과관계는 명확히 밝혀지지 않았다고 할 수 있다. 본 연구에서는 한국아동패널 자료를 이용하여 도시공원의 면적이 유아 행복감에 미치는 영향에 대한 인과효과를 추정하였다. 교란 변수를 조정하기 위한 방법으로 회귀 모형을 이용한 조정(regression adjustment), 가중치 기법(weighting), 그리고 매칭(matching) 등을 이용하였고, 각 방법들의 중요 개념을 분석 결과에 앞서 기술하였다. 교란 변수의 선택에 있어서 유향 비순환 그래프(directed acyclic graph)를 사용하였다. 분석 결과, 기존의 상관관계를 이용한 결론과는 다르게 도시공원의 면적과 유아 행복감 간에는 유의미한 인과효과가 존재하지 않았다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.849-858
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• 2016

관측 자료를 이용한 인과연구에서 관심 있는 처리변수의 효과가 다른 공변량의 효과와 중첩되지 않도록 조건화할 공변량을 선택하는 것이 중요하다. 인과연구에서의 공변량선택 문제는 공분산분석 모형에서의 변수선택 문제와 다르다는 것을 예를 들어 설명하였다. 그리고 모든 변수들 사이의 인과관계를 파악하지 않고도 적용할 수 있는 실용적인 공변량선택기준에 대해 살펴보았다. VanderWeele과 Shpitser (2011)가 새로운 기준을 제안하면서 새로운 기준이 다른 두 기준보다 나은 성능을 보인다고 주장하였는데, 이 기준에도 한계와 단점이 있음을 예증하였다. 새로운 기준이 완전한 기준은 아니지만 조건을 조금 수정하면 다른 두 기준과 달리 중첩을 제거할 수 있다는 점에서 좀 더 나은 기준이라고 할 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.860-863
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• 1997

FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution. In order to improve the diagnostic resolution, a new diagnostic scheme based on extended FCM which incorporates the concept of fuzzy number into FCM is developed in this paper. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and pattern matching scheme are also proposed.

• 한국가스학회지
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• 제2권1호
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• pp.53-58
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• 1998

화학공정 변수간의 관계를 표현하는 방법으로, 지식기반 접근법을 이용하여 부호유향그래프(signed directed graph, SDG)를 자동합성하였다. SDG의 자동합성은 지식베이스를 이용한 추론과정 및 Loop 검증의 두 단계를 거쳐 수행된다. 먼저, 공정내 장치를 중심으로 장치간의 결합관계를 Topology로 표현하고, Topology 정보를 이용한 공정 변수관계 표현 및 지식베이스의 공정경향 데이타를 문자 패턴 매칭하여 Primary-SDG를 자동으로 합성한다. 생성된 Primary-SDG를 Loop 검증기의 추론을 통하여 검증, 수정하여 SDG를 자동합성하였다.

• 한국항만학회지
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• 제12권1호
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• pp.55-64
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• 1998

본 논문은 Crandall의 탑승자 사망에 관한 모형에 Directed Graph를 응용한 것으로써 데이터는 Crandall이 사용한 미국의 1947-1981 기간의 탑승자 사망 데이터를 1993년까지 확장한 것을 사용하였다. Directed Graph Algorithm방법은 최근에 컴퓨터과학 분야에서 발전된 것을 원용한 것이다. 먼저 1947-1981 기간의 데이터를 기초로 하여 회귀분석을 통한 분석 대신에 Directed Graph Algorithm을 이용한 결과, 회귀분석을 이용했던 Crandall의 결과와는 달리 탑승자 사망은 소득수준, 자동차의 운행거리, 자동차의 안전장치 수준에 의하여 직접적으로 결정이 되는 것으로 나타났다. 자동차의 운행거리는 수득수준과 시내주행에 대한 교외주행 의 비 에 의해서 결정되는 것으로 나타났다. 이런 결과에 근거하여 3SLS(three stage least squares regression)를 이용하여 추정하고, 이러한 추정에 근거하여 1982-1993 기간을 예측했으며, Crandall의 원래의 모형의 예측력과 비교를 하여？. 예측 결과 본 모형이 MSE(mean squared error)를 기준으로한 예측력에서 훨씬 뛰어난 결과를 보였다. 더욱 중요한 것은 본고에서는 Crandall이 사용한 변수간에 기존의 계량적 방법으로는 색출이 불가능했던 잠재변수 (Latent variable)가 존재함을 구체적으로 보임으로써 회귀분석을 통한 모형화는 진정한 변수간의 관계를 반영치 못함을 보인 것이다.