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2개의 변수로 구성되는 복수의 변수쌍 각각에 대하여, 상기 2개의 변수 간의 인과관계의 강도에 대한 정보인 인과관계정보를 수신하는 단계;상기 인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도와 소정의 임계강도를 비교하여, 선택적으로 상기 인과관계의 강도를 변경하여 수정인과관계정보를 생성하는 단계; 및상기 복수의 변수의 전체 개수 및 상기 수정인과관계정보에 기초하여, 상기 변수쌍 각각을 구성하는 2개의 변수 간의 인과관계의 강도를 정규화한 정규화인과관계정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 수정인과관계정보를 생성하는 단계는상기 인과관계정보에 포함된 인과관계의 결과에 대응되는 결과변수에 대하여, 상기 인과관계의 원인에 대응되는 복수의 원인변수별로 인과관계의 강도를 산출하는 단계;상기 복수의 원인변수를 상기 산출된 인과관계의 강도가 상기 임계강도 이하인 적어도 하나의 제1 원인변수와 상기 임계강도를 초과하는 적어도 하나의 제2 원인변수로 구분하는 단계; 및상기 적어도 하나의 제1 원인변수와 상기 결과변수의 인과관계의 강도를 소정의 최저값으로 변경하고, 상기 적어도 하나의 제2 원인변수와 상기 결과변수의 인과관계의 강도를 유지하여, 상기 수정인과관계정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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제2항에 있어서,상기 임계강도는상기 복수의 원인변수별로 산출된 인과관계의 강도의 평균값인 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 정규화인과관계정보를 생성하는 단계는상기 변수쌍 각각에 대응되는 상기 수정인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도의 총합을 산출하는 단계;상기 변수쌍 각각에 대응되는 상기 수정인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도를 상기 산출된 총합으로 나누어 정규화하는 단계; 및상기 정규화된 인과관계의 강도에 상기 복수의 변수의 전체 개수를 곱하여 상기 정규화인과관계정보을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 정규화인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도에 있어서,상기 인과관계의 강도의 값이 0이면, 상기 인과관계가 성립하지 않고, 상기 인과관계의 강도의 값이 1이상이면, 상기 인과관계가 성립하고, 상기 인과관계의 강도의 값이 0초과 1미만이면, 상기 인과관계의 강도에 비례하여 상기 인과관계가 성립하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 정규화인과관계정보에 기초하여, 상기 복수의 변수쌍 각각에 대응되는 인과관계의 성립 여부를 판단한 결과를 이용하여, 복수의 세대구성원으로 구성되는 초기세대를 구성하는 단계; 및상기 초기세대에게 진화 알고리즘(EDA; estimation of distribution algorithm)을 적용하여 다음세대를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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제6항에 있어서,상기 진화 알고리즘은UMDA(univariate marginal distribution algorithm), PBIL(population-based incremental learning), MIMIC(mutual information maximizing input clustering) 및 DTEDA(dependencies-tree-based EDA) 중 하나인 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 방법
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2개의 변수로 구성되는 복수의 변수쌍 각각에 대하여, 상기 2개의 변수 간의 인과관계의 강도에 대한 정보인 인과관계정보를 수신하는 수신부;상기 인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도와 소정의 임계강도를 비교하여, 선택적으로 상기 인과관계의 강도를 변경하여 수정인과관계정보를 생성하는 생성부를 포함하고,상기 생성부는상기 복수의 변수의 전체 개수 및 상기 수정인과관계정보에 기초하여, 상기 변수쌍 각각을 구성하는 2개의 변수 간의 인과관계의 강도를 정규화한 정규화인과관계정보를 더 생성하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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제8항에 있어서,상기 생성부는상기 인과관계정보에 포함된 인과관계의 결과에 대응되는 결과변수에 대하여, 상기 인과관계의 원인에 대응되는 복수의 원인변수별로 인과관계의 강도를 산출하고,상기 복수의 원인변수를 상기 산출된 인과관계의 강도가 상기 임계강도 이하인 적어도 하나의 제1 원인변수와 상기 임계강도를 초과하는 적어도 하나의 제2 원인변수로 구분하고,상기 적어도 하나의 제1 원인변수와 상기 결과변수의 인과관계의 강도를 소정의 최저값으로 변경하고, 상기 적어도 하나의 제2 원인변수와 상기 결과변수의 인과관계의 강도를 유지하여, 상기 수정인과관계정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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제9항에 있어서,상기 임계강도는상기 복수의 원인변수별로 산출된 인과관계의 강도의 평균값인 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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제8항에 있어서,상기 생성부는상기 변수쌍 각각에 대응되는 상기 수정인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도의 총합을 산출하고,상기 변수쌍 각각에 대응되는 상기 수정인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도를 상기 산출된 총합으로 나누어 정규화하고,상기 정규화된 인과관계의 강도에 상기 복수의 변수의 전체 개수를 곱하여 상기 정규화인과관계정보을 생성하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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제11항에 있어서,상기 정규화인과관계정보에 포함된 인과관계의 강도에 있어서,상기 인과관계의 강도의 값이 0이면, 상기 인과관계가 성립하지 않고, 상기 인과관계의 강도의 값이 1이상이면, 상기 인과관계가 성립하고, 상기 인과관계의 강도의 값이 0초과 1미만이면, 상기 인과관계의 강도에 비례하여 상기 인과관계가 성립하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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제8항에 있어서,상기 정규화인과관계정보에 기초하여, 상기 복수의 변수쌍 각각에 대응되는 인과관계의 성립 여부를 판단한 결과를 이용하여, 복수의 세대구성원으로 구성되는 초기세대를 구성하는 구성부; 및상기 초기세대에게 진화 알고리즘을 적용하여 다음세대를 생성하는 진화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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제13항에 있어서,상기 진화 알고리즘은UMDA(univariate marginal distribution algorithm), PBIL(population-based incremental learning), MIMIC(mutual information maximizing input clustering) 및 DTEDA(dependencies-tree-based EDA) 중 하나인 것을 특징으로 하는 복수의 변수를 이용한 인과관계 추정 장치
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