법정의사결정에서의 판사들의 인지편향

김청택 ( Cheong Tag Kim ),최인철 ( In Chol Choi ) 서울대학교 법학연구소 2010 서울대학교 法學 Vol.51 No.4

법관은 판단의 전문가로서의 특성과 논리적 오류를 저지르는 인간의 특성을 동시에 지니고 있기 때문에, 법정 상황에서 편향된 판단과 의사결정을 할 가능성이 존재한다. 법관들의 인지적 편향이 존재하는지, 존재한다면 그 정도가 얼마인지를 연구하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 정박효과, 확증편향, 후견편향들과 같이 잘 알려진 인지적 편향들이 법관들의 법정 의사결정에 영향을 미치는지를 경험적으로 조사하고자 하였다. 103명의 판사와 76명의 사법연수원생, 134명의 대학생이 연구에 참가하였고 실제 재판사례를 수정하여 만든 세 가지 재판 시나리오를 이용하여 실험이 진행되었다. 실험 결과, 세 집단 모두에서 정박효과가 관찰되었으며 그 정도는 집단마다 달랐다. 학생이 가장 강한 정박효과를 사법연수원생이 그 다음으로 강한 효과를 법관이 가장 약한 효과를 나타내었다. 확증편향의 경우, 재판시나리오에서는 법관과 연수원생이 대학생보다 낮은 편향을 보였으나 Wason의 카드 선택과제나 2-4-6 문제와 같은 일반 추리 문제에서는 법관들이 도리어 대학생보다 높은 편향을 보였다. 모든 집단들이 법정시나리오에서 약한 후견편향효과를 보였다. 후견편향 실험에서 피험자들이 판단을 내린 다음, 판단을 내리는 데 제시된 증거가 얼마나 중요한 역할을 했는지를 평정하게 하였다. 법관집단에서는 유죄, 무죄 판단에 무관하게 명확한 증거를 가장 중요하게 평가하였다. 반면, 사법연수원생 집단에서는 유죄로 판단하였으면 유죄증거를, 무죄로 판단하였으면 무죄 증거를 더 중요하게 평가하였다. 비법정 상황에서 정박효과와 후견편향은 세 집단간에 차이가 없었다. 이러한 결과들은 판단 전문가로서의 판사들은 법정장면에서 정확한 판단과 의사결정을 하는데 도움을 주는 법정 추리 스키마를 형성하고 있음을 시사한다. 마지막으로 법정장면에서 인지적 오류를 줄이고 의사결정의 질을 제고할 수 있는 몇 가지 방안들이 논의되었다. As an expert of judgment as well as a human being vulnerable to errors, a judge may or may not have cognitive biases in the legal domain. The present study investigates weather well-known cognitive biases such as anchoring effect, confirmation bias, and hindsight bias affect judge`s judicial decision making. One hundred and thee judges, 76 judicial apprentices, and 134 college students participated in the experiment, and three scenarios adapted from real court cases were used as experiment materials. In the experiment, although the anchoring effect was observed in all three groups, the degrees of the effect varied among the groups. The student group showed the strongest, apprentices the next, and judges the weakest anchoring effect. Regarding confirmation bias, judges and apprentices showed weaker bias than students in legal decision making. However, judges resulted in stronger bias than students in the Wason card select task and the 2-4-6 task. All three groups had weak hindsight biases in legal domain. When subjects were asked to evaluate the importance of evidences to reach their conclusions, the judge group rated unambiguous evidences higher than ambiguous ones regardless of whether they support their own decision or not. On the other hand, apprentice group rated high the evidences that support their decisions and rated low those that do not. These results suggest that judges as experts of judgment may develop judicial reason schema that help make accurate judgments and decisions. Several recommendations to remedy cognitive biases and improve decision quality are discussed.

A Two-Stage Model of Conditional Reasoning

김청택 ( Cheong Tag Kim ) 서울대학교 인지과학연구소 2000 Journal of Cognitive Science Vol.1 No.1

특집논문 : 구조방정식모형의 문제점과 해결 방안 ; 탐색적 요인분석의 오,남용 문제와 교정

김청택 ( Cheong Tag Kim ) 한국조사연구학회 2016 조사연구 Vol.17 No.1

요인분석은 사회과학에서 널리 사용되는 기법이기도 하지만 연구자들이 분석과정에서 필요한 결정들을 빈번하게 잘못내리는 기법이기도 하다. 본 논문에서는 요인분석을 수행할 때 어떠한 결정들이 필요하고 어떻게 결정하는 것이 바람직한지에 대하여 논의하였다. 특히 요인분석의 잘못된 적용이 대부분 요인분석을 주성분분석의 틀 속에서 이해하기 때문이라는 관점을 취한다. 따라서 이 두 방법의 통계적 차이점을 살펴보고 주성분분석의 틀에서 요인분석을 해석할 때 어떠한 문제가 있는지를 분석하였다. 이 논문은 또한 자료 적합방식, 적합도 지수, 요인의 수의 결정방법, 결측치와 범주변수들의 처리에 대한 이슈들도 논의하였다. Though the factor analysis is widely used in social science research, researchers make frequently unreasonable decisions when conducting these analyses. The study reviews and recommends which decisions must be made when conducting factor analyses. This study contends that one of the main reasons of the misuse is because researchers understand exploratory factor analysis(EFA) in the frame of principal component analysis(PCA). The paperprovides methodological and statistical comparisons between two methods and the consequences of interpreting EFA results in the frame of PCA. This article also address the issues of data fitting method, fit indices, choosing number of factors, and treating missing data and categorical data.

단순한 커널 갱신을 통한 분류기의 설계

노영균(Yung-Kyun Noh),김청택(Cheong-Tag Kim),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1

커널(Kernel)을 이용한 분류 방법은 넓은 마진(large margin) 분류기로서 SVM(Support Vector Machine)을 주로 사용하게 된다. 하지만, 이 방법은 라그랑제 파라미터(Lagrange Parameter)의 최적화 과정을 포함함으로써 학습 과정을 쉽지 않게 만든다. 이 최적화 과정은 특히 DNA computing과 같은 단순한 과정의 설계를 통해 결과를 얻어야 하는 새로운 계산 모델에 커널을 적용하고자 했을 경우 큰 장벽이 된다. 본 논문에서는 넓은 마진을 목표로 하는 최적화 과정이 아닌 다른 라벨(label)의 데이터간의 경계 파악을 위한 간단한 커널 갱신 방법의 도입을 통해 분류기를 설계한다. 이 방법을 가우시안 커널에 적용시켜 본 결과, 반복을 통해 데이터의 구조를 찾아갈 수 있는 특성을 보여주며, 결국 넓은 마진의 최적화된 파라미터를 찾게 됨을 보여준다. 본 논문에서는 이 최적화 방법을 DNA 분자를 이용한 커널 생성 모델인 DNA 커널에 적용시켰을 때 잘 알려진 AML/ALL 데이터를 잘 분류해 냄을 보여준다.

연구논문 : 설문지의 길이가 응답의 질에 미치는 영향

김권현 ( Kwon Hyun Kim ),유동주 ( Dong Joo Yoo ),김형준 ( Hyung Joon Kim ),김청택 ( Cheong Tag Kim ) 한국조사연구학회 2015 조사연구 Vol.16 No.1

본 연구에서는 설문조사의 비표집 오차의 원인 중 하나인 설문지의 길이가 응답에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 1에서는 동일한 문항을 설문지의 전반부 혹은 후반부에 배치하는 실험계획을 통해 선행연구에서 밝혀진 설문지의 길이 효과를 재연하고 설문의 질을 나타낼 것으로 예상되는 통계치(개인별 엔트로피, 렘펠-지브 복잡도, 신뢰도, 문항반응이론 기반 개인우도 등)가 문항의 위치에 따라 어떻게 변하는지 조사하였다. 연구 2에서는 이 결과를 현장에서 실제로 얻은 설문 결과에 대해 적용하였다. 연구 1의결과, 후반부 문항들의 개인별 표준편차, 개인별 엔트로피, 렘펠-지브 복잡도가 유의미하게 낮아졌다. 하지만 리커트 문항으로 이루어진 척도 점수에 대한 신뢰도는 큰 변화가 없었으며, 분기질문에 대한 “아니오” 응답의 비율은 낮아지는 경향을 보였지만 유의미한 차이를 보이지 않았다. 개방형 질문에 대한 응답의 길이는 후반부의 응답에서 짧아졌다. 연구 2에서는 현장에서 실제로 얻은 설문지 중 설문소요시간의 중앙값이 51분인 긴 설문지에서만 개인별 엔트로피, 렘펠-지브 복잡도가 낮아지고 최대 한줄 응답 길이가 유의미하게 증가하였다. The present study investigated the effects of the questionnaire length upon response quality. In study 1, we manipulated the location of items in a questionnaire by putting the identical items either at the first part of the questionnaire or at the last. The qualities of responses to items at different locations were measured using several statistics (individual entropy, Lempel-Ziv complexity, reliability, respondent`s likelihood based on IRT) which were expected to reflect the response quality. In study 2, we tested whether the item location effect is also observed in real data. The results of study 1 show that individual standard deviation, individual entropy, Lempel-Ziv complexity decrease as the same scales were placed towards the end of the questionnaire. But the reliability and response to filtering questions showed no significant difference. The length of answers to open questions went shorter as the questions were placed towards the end. In study 2, we could find that the individual entropy and the Lempel-Ziv complexity decreased and maximum length of straight response increased in the long survey in which the median duration was 51 minutes.

연구논문 : 유비쿼터스 서비스 평가를 위한 u-서비스 체험성의 분석

김성후 ( Sung Hoo Kim ),박창호 ( Chang Ho Park ),김청택 ( Cheong Tag Kim ) 한국조사연구학회 2006 조사연구 Vol.7 No.1

DNA 커널을 이용한 MicroRNA 목표 유전자 예측

노영균(Yung-Kyun Noh),김성규(Sung-Kyu Kim),김청택(Cheong-Tag Kim),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

분류 방법으로서의 SVM(Support Vector Machine)은 커널 방법과 함께 사용됨으로써 그 유용성을 크게 향상시켰다. 커널 방법은 일반적으로 입력 데이터의 자질(feature)로 나타내는 공간으로부터 높은 차원의 공간으로 데이터를 사상(mapping)시키는 역할을 하게 되나, 기본적으로는 데이터간에 새로운 거리(metric)를 부여해주는 역할을 하는 것이다. 지금까지 나온 다양한 커널 방법은 구조화된(structured) 데이터에 대해 커널 형태로 거리를 부여하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 DNA의 작용을 모델링하여 만든 새로운 커널이 miRNA(micro RNA)와 mRNA(messenger RNA)쌍에 대한 발현 여부를 분류해 내기 위해 커널 형식으로 거리를 부여하는 방법을 보인다. 이 방법은 실리콘 컴퓨터가 아닌 실제 DNA분자로 실험할 수 있도록 설계된 것을 고려할 때 여러 종류의 DNA 코드를 분석하는 데 사용될 수 있는 새로운 분자컴퓨팅 방법이다.

ELSA를 이용한 중의어 의미 해소

이태헌,김청택 한국뇌학회 2003 한국뇌학회지 Vol.3 No.1

Latent Semantic Analysis 모델에 축 회전 기법을 도입한 ELSA 모델(Elaborated Latent Semantic Analysis)을 개발하였고 이 모델이 중의어의 의미를 맥락에 맞추어 해소할 수 있음을 밝혔다. We developed the ELSA (Elaborated Latent Semantic Analysis) model which introduces axis rotation techniques to the LSA (Latent Semantic Analysis). In die experiment, we show that the ELSA model can be used to disambiguate the meaning of polysemous words according to their contexts.

은닉변수 신경망 모델에 기반한 정보 탐색

장병탁,김청택,오경환 한국뇌학회 2003 한국뇌학회지 Vol.3 No.1

은닉변수모델에 기반한 문서집합으로부터 주제어 추출과 이에 기반한 의미 커널을 활용한 문서 간 유사도 측정 기법을 개발하였다. 또한 신경망 모델에 기반한 웹 콘텐츠 분류와 사용자 마이닝 기법은 실제 웹 데이터에 대한 우수한 성능을 보였다. We developed effective techniques for topic words extraction and the estimation of document similarity using semantic kernels based on latent variable models. Also, the devised method for the classification of web contents and usage mining showed good performance in real-world web data sets.