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표제지 1

목차 4

요약 3

Ⅰ. 서론 5

1. 연구 배경 및 필요성 5

2. 연구 목적 8

Ⅱ. 인과 분석 방법론 및 연구 동향 9

1. 인과 분석(causal analysis) 9

2. 인과 발견(causal discovery) 11

가. 조건 기반 접근법(constraint-based approach) 11

나. 점수 기반 접근법(score-based approach) 15

다. 딥러닝 기반 접근법(deep learning-based approach) 18

3. 대기오염 분야 인과 분석 방법론 활용 방안 21

Ⅲ. 사례 분석 32

1. 분석 모델 선정 32

2. 데이터 수집 및 전처리 33

3. 분석 결과 33

Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방안 37

1. 결론 37

2. 향후 연구 방안 38

참고문헌 39

판권기 2

표목차 23

〈표 2-1〉 인과 발견 방법론 분류 목록 23

〈표 2-2〉 인과 발견 방법론 특징 및 활용(안) 목록 27

그림목차 6

〈그림 1-1〉 대기오염과 기후변화의 상호작용 6

〈그림 1-2〉 연구 범위 및 추진 방법 8

〈그림 2-1〉 인과 분석 개요 9

〈그림 2-2〉 PCMCI의 구성 13

〈그림 2-3〉 동일 시간 내 의존성과 시간 간 의존성 17

〈그림 2-4〉 TCDF(Temporal Causal Discovery Framework)에 사용된 신경망 구조 20

〈그림 3-1〉 LPCMCI 기반 대기오염물질 및 기상 변수 간 인과 네트워크 분석 시각화 결과 34

〈그림 4-1〉 고속 계층적 메시지 전달(Fast Hierarchical Message Passing) 구조 38

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