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아카이케 정보 기준 실제로 AIC를 사용하는 방법
실제로 AIC를 적용하기 위해, 우리는 후보 모델 세트에서 시작하여 해당 모델들의 AIC 값을 찾는다. 후보 모델을 사용하여 "진정한 모델", 즉 데이터를 생성한 프로세스를 나타내는 데 정보가 거의 항상 손실될 것이다. 우리는 후보 모델 중에서 정보 손실을 최소화하는 모델을 선택하고자 한다. 확실하게 선택할 수는 없지만, 추정된 정보 손실을 최소화할 수는 있다.
R개의 후보 모델이 있다고 가정하자. 이 모델들의 AIC 값을 AIC1, AIC2, AIC3, ..., AICR이라고 하자. 이 값들 중 최솟값을 AICmin이라고 하자. 그러면 exp((AICmin − AICi)/2) 값은 i번째 모델이 (추정된) 정보 손실을 최소화할 확률에 비례한다고 해석할 수 있다.
예를 들어, AIC 값이 100, 102, 110인 세 가지 후보 모델이 있다고 가정해 보자. 그러면 두 번째 모델은 첫 번째 모델보다 정보 손실을 최소화할 확률이 exp((100 − 102)/2) = 0.368배 높다. 마찬가지로, 세 번째 모델은 첫 번째 모델보다 정보 손실을 최소화할 확률이 exp((100 − 110)/2) = 0.007배 높다.
아카이케 정보 기준 실제로 AIC를 사용하는 방법
이 예에서는 세 번째 모델을 더 이상 고려하지 않는다. 그러면 세 가지 선택지가 있다. (1) 첫 번째 두 모델 사이를 명확하게 구별할 수 있기를 바라며 더 많은 데이터를 수집한다. (2) 단순히 데이터가 첫 번째 두 모델 중 하나를 선택하는 데 불충분하다고 결론 내린다. (3) 첫 번째 두 모델의 가중 평균을 각각 1과 0.368에 비례하는 가중치로 취하고, 가중 다중 모델을 기반으로 통계적 추론을 수행한다.
exp((AICmin − AICi)/2) 값은 모델 i의 상대 가능도라고 알려져 있다. 이는 가능도 비율 검정에 사용되는 가능도 비율과 밀접하게 관련되어 있다. 실제로 후보 세트의 모든 모델이 동일한 수의 매개변수를 갖는다면, AIC를 사용하는 것은 처음에는 가능도 비율 검정을 사용하는 것과 매우 유사하게 보일 수 있다. 그러나 중요한 차이점이 있다. 특히 가능도 비율 검정은 중첩 모델에만 유효하지만, AIC(및 AICc)는 이러한 제한이 없다.
아카이케 정보 기준 가설 검정
모든 통계적 가설 검정은 통계 모델의 비교로 공식화될 수 있다. 따라서 모든 통계적 가설 검정은 AIC를 통해 복제될 수 있다. 아래 하위 섹션에서 두 가지 예가 간략하게 설명되어 있다. 이 예제 및 더 많은 예제에 대한 자세한 내용은 Sakamoto, Ishiguro & Kitagawa (1986, Part II) 및 Konishi & Kitagawa (2008, ch. 4)에 나와 있다.
가설 검정의 예로, 두 정규 분포 모집단의 평균을 비교하기 위한 T-검정을 고려해 보자. t-검정의 입력은 두 모집단 각각에서 추출한 무작위 표본으로 구성된다.
검정을 모델 비교로 공식화하기 위해, 우리는 두 가지 다른 모델을 구축한다. 첫 번째 모델은 두 모집단이 잠재적으로 다른 평균과 표준 편차를 가진다고 모델링한다. 따라서 첫 번째 모델의 가능도 함수는 두 개의 서로 다른 정규 분포에 대한 가능도의 곱이 된다. 따라서 이 모델은  μ1, σ1, μ2, σ2의 네 가지 매개변수를 갖는다. 명확히 하자면, 가능도 함수는 다음과 같다 (표본 크기를  n1 및 n2로 표기한다).
아카이케 정보 기준 가설 검정
두 번째 모델은 두 모집단이 동일한 평균과 동일한 표준 편차를 가진다고 모델링한다. 따라서 두 번째 모델의 가능도 함수는 위 방정식에서 μ1 = μ2 및 σ1 = σ2로 설정되므로, 두 개의 매개변수만 갖는다.
그런 다음 두 모델에 대한 가능도 함수를 최대화한다(실제로는 로그 가능도 함수를 최대화한다). 그 후에는 모델의 AIC 값을 쉽게 계산할 수 있다. 다음으로 상대 가능도를 계산한다. 예를 들어, 두 번째 모델이 첫 번째 모델보다 가능성이 0.01배에 불과하다면, 두 번째 모델은 더 이상 고려하지 않을 것이다. 따라서 두 모집단이 다른 평균을 가진다고 결론 내릴 것이다.
t-검정은 두 모집단이 동일한 표준 편차를 가진다고 가정한다. 이 가정이 틀리고 두 표본의 크기가 매우 다른 경우 t-검정은 신뢰할 수 없는 경향이 있다(웰치의 t-검정이 더 나을 것이다). 위 예와 같이 AIC를 통해 모집단의 평균을 비교하는 것도 같은 단점을 갖는다. 그러나 다른 표준 편차를 허용하는 세 번째 모델을 만들 수도 있다. 이 세 번째 모델은 추가 매개변수와 그에 따른 자유도 비용으로 그러한 가정을 하지 않는 장점이 있다.
아카이케 정보 기준 가설 검정
가설 검정의 또 다른 예로, 두 모집단이 있고 각 모집단의 구성원은 두 범주 중 하나에 속한다고 가정해 보자. 즉, 범주 #1 또는 범주 #2이다. 각 모집단은 이항 분포를 따른다. 우리는 두 모집단의 분포가 동일한지 알고 싶다. 우리는 두 모집단 각각에서 추출한 무작위 표본을 받는다.
첫 번째 모집단에서 추출한 표본의 크기를 m이라고 하자. 표본에서 범주 #1의 관측치 수를 m1이라고 하자. 그러면 범주 #2의 관측치 수는 m − m1이다. 마찬가지로, 두 번째 모집단에서 추출한 표본의 크기를 n이라고 하자. 표본에서 범주 #1의 관측치 수를 n1이라고 하자.
첫 번째 모집단에서 무작위로 선택된 구성원이 범주 #1에 속할 확률을 p라고 하자. 따라서 첫 번째 모집단에서 무작위로 선택된 구성원이 범주 #2에 속할 확률은 1 − p이다. 첫 번째 모집단의 분포는 하나의 매개변수를 갖는다는 점에 유의하자. 두 번째 모집단에서 무작위로 선택된 구성원이 범주 #1에 속할 확률을 q라고 하자. 두 번째 모집단의 분포도 하나의 매개변수를 갖는다는 점에 유의하자.
아카이케 정보 기준 가설 검정
두 모집단의 분포를 비교하기 위해, 우리는 두 가지 다른 모델을 구축한다. 첫 번째 모델은 두 모집단이 잠재적으로 다른 분포를 가진다고 모델링한다. 따라서 첫 번째 모델의 가능도 함수는 두 개의 서로 다른 이항 분포에 대한 가능도의 곱이 되므로, p, q의 두 개의 매개변수를 갖는다. 명확히 하자면, 가능도 함수는 다음과 같다.
두 번째 모델은 두 모집단이 동일한 분포를 가진다고 모델링한다. 따라서 두 번째 모델의 가능도 함수는 위 방정식에서 p = q로 설정되므로, 두 번째 모델은 하나의 매개변수를 갖는다.
그런 다음 두 모델에 대한 가능도 함수를 최대화한다(실제로는 로그 가능도 함수를 최대화한다). 그 후에는 모델의 AIC 값을 쉽게 계산할 수 있다. 다음으로 상대 가능도를 계산한다. 예를 들어, 두 번째 모델이 첫 번째 모델보다 가능성이 0.01배에 불과하다면, 두 번째 모델은 더 이상 고려하지 않을 것이다. 따라서 두 모집단이 다른 분포를 가진다고 결론 내릴 것이다.
아카이케 정보 기준 통계학의 기초
통계적 추론은 일반적으로 가설 검정과 추정으로 구성된다고 간주된다. 가설 검정은 위에서 논의한 바와 같이 AIC를 통해 수행할 수 있다. 추정에는 점 추정과 구간 추정의 두 가지 유형이 있다. 점 추정은 AIC 패러다임 내에서 수행할 수 있다. 즉, 최대가능도 방법에 의해 제공된다. 구간 추정 또한 AIC 패러다임 내에서 수행할 수 있다. 즉, 가능도 구간에 의해 제공된다. 따라서 통계적 추론은 일반적으로 AIC 패러다임 내에서 수행될 수 있다.
통계적 추론에 가장 일반적으로 사용되는 패러다임은 빈도주의적 추론과 베이즈 추론이다. 그러나 AIC는 빈도주의적 패러다임이나 베이즈적 패러다임에 의존하지 않고도 통계적 추론을 수행하는 데 사용될 수 있다. 이는 AIC가 유의 수준이나 사전 확률의 도움 없이 해석될 수 있기 때문이다. 즉, AIC는 빈도주의와 베이즈주의 모두와 구별되는 통계학의 기초를 형성하는 데 사용될 수 있다.
아카이케 정보 기준 작은 표본 크기에 대한 수정
표본 크기가 작을 때, AIC가 너무 많은 매개변수를 가진 모델을 선택할 상당한 확률이 있다. 즉, AIC가 과적합될 수 있다는 것이다. 이러한 잠재적 과적합을 해결하기 위해 AICc가 개발되었다. AICc는 작은 표본 크기에 대한 보정이 적용된 AIC이다.
AICc의 공식은 통계 모델에 따라 다르다. 모델이 단변량이고, 매개변수에 대해 선형이며, 잔차가 정규 분포를 따른다고 가정하면(회귀 변수에 조건부), AICc의 공식은 다음과 같다.
여기서 n은 표본 크기를, k는 매개변수 수를 나타낸다. 따라서 AICc는 기본적으로 매개변수 수에 대한 추가 페널티 항을 포함하는 AIC이다. n → ∞일 때 추가 페널티 항은 0으로 수렴하므로 AICc는 AIC로 수렴한다는 점에 유의해야 한다.
아카이케 정보 기준 작은 표본 크기에 대한 수정
모델이 단변량이고 정규 잔차를 가진 선형이라는 가정이 성립하지 않으면 AICc 공식은 일반적으로 위의 공식과 다를 것이다. 일부 모델의 경우 공식 결정이 어려울 수 있다. 그러나 AICc를 사용할 수 있는 모든 모델의 경우 AICc 공식은 k와 k2를 모두 포함하는 항을 AIC에 더한 값으로 주어진다. 이에 비해 AIC 공식은 k는 포함하지만 k2는 포함하지 않는다. 즉, AIC는 (정보 손실의) 일차 추정치인 반면, AICc는 이차 추정치이다.
다른 가정의 예와 함께 공식에 대한 추가 논의는 Burnham & Anderson (2002, ch. 7) 및 Konishi & Kitagawa (2008, ch. 7–8)에 나와 있다. 특히 다른 가정 하에서는 공식의 부트스트랩 추정이 종종 가능하다.
요약하자면, AICc는 AIC보다 더 정확한 경향이 있다는 장점(특히 작은 표본의 경우)을 가지지만, AICc는 또한 AIC보다 계산하기가 훨씬 더 어려울 수 있다는 단점도 있다. 모든 후보 모델이 동일한 k와 AICc에 대한 동일한 공식을 가지고 있다면, AICc와 AIC는 동일한 (상대적) 평가를 제공할 것이므로 AICc 대신 AIC를 사용하는 데 단점이 없을 것이다. 또한 n이 k2보다 훨씬 크면 추가 페널티 항은 무시할 수 있으므로 AICc 대신 AIC를 사용하는 데 단점이 무시할 수 있을 것이다.
아카이케 정보 기준 역사
아카이케 정보 기준은 통계학자 아카이케 히로쓰구에 의해 공식화되었다. 원래는 "정보 기준"이라고 불렸다. 아카이케는 1971년 심포지엄에서 영어로 처음 발표했으며, 심포지엄 회의록은 1973년에 출판되었다. 그러나 1973년 출판물은 개념에 대한 비공식적인 발표에 불과했다. 첫 번째 공식 출판물은 아카이케의 1974년 논문이었다.
AIC의 초기 도출은 몇 가지 강력한 가정에 의존했다. Takeuchi (1976)는 이러한 가정을 훨씬 약화시킬 수 있음을 보여주었다. 그러나 다케우치의 연구는 일본어로 되어 있어 수년 동안 일본 외에서는 널리 알려지지 않았다. (번역본)
AIC는 원래 Sugiura (1978)에 의해 (에 한정하여) 선형 회귀에 대해 제안되었다. 이는 Hurvich & Tsai (1989) 및 같은 저자들의 몇몇 후속 논문의 계기가 되었고, AICc가 적용될 수 있는 상황을 확장했다.
아카이케 정보 기준 역사
정보 이론적 접근 방식에 대한 첫 번째 일반적인 설명은 Burnham & Anderson (2002)의 저서였다. 여기에는 다케우치의 작업에 대한 영어 설명이 포함되어 있다. 이 저서는 AIC의 사용을 훨씬 더 광범위하게 만들었으며, 현재 구글 학술 검색에서 64,000회 이상의 인용을 기록하고 있다.
아카이케는 자신의 접근 방식을 "엔트로피 최대화 원칙"이라고 불렀다. 이는 정보 이론의 엔트로피 개념에 기반을 두고 있기 때문이다. 실제로 통계 모델에서 AIC를 최소화하는 것은 열역학적 시스템에서 엔트로피를 최대화하는 것과 효과적으로 동일하다. 다시 말해, 통계학의 정보 이론적 접근 방식은 본질적으로 열역학 제2법칙을 적용하는 것이다. 따라서 AIC는 루트비히 볼츠만의 엔트로피 연구에 뿌리를 두고 있다. 이러한 문제에 대한 자세한 내용은 Akaike (1985) 및 Burnham & Anderson (2002, ch. 2)를 참조하라.
아카이케 정보 기준 사용 팁
통계 모델은 무작위 오차를 설명해야 한다. 직선 모델은 형식적으로 yi = b0 + b1xi + εi로 설명될 수 있다. 여기서 εi는 직선 적합에서 발생하는 잔차이다. 만약 εi가 i.i.d. 가우시안 (평균 0)이라고 가정하면, 모델은 세 개의 매개변수를 갖는다.
b0, b1, 그리고 가우시안 분포의 분산이다.
따라서 이 모델의 AIC 값을 계산할 때, k=3을 사용해야 한다. 더 일반적으로, i.i.d. 가우시안 잔차를 가진 모든 최소제곱법 모델에 대해 잔차 분포의 분산은 매개변수 중 하나로 계산되어야 한다.
또 다른 예로, 첫 번째 차수 자기회귀모형을 고려해 보자. 이는 xi = c + φxi−1 + εi로 정의되며, εi는 i.i.d. 가우시안(평균 0)이다. 이 모델에는 c, φ, εi의 분산의 세 가지 매개변수가 있다. 더 일반적으로, p차 자기회귀 모델은 p + 2개의 매개변수를 갖는다. (단, c가 데이터로부터 추정되지 않고 미리 주어진다면, p + 1개의 매개변수만 존재한다.)
아카이케 정보 기준 사용 팁
후보 모델들의 AIC 값은 모두 동일한 데이터 세트로 계산되어야 한다. 그러나 때로는 반응 변수 y의 모델과 반응 변수의 로그, log(y)의 모델을 비교하고 싶을 수 있다. 더 일반적으로, 데이터의 모델과 변환된 데이터의 모델을 비교하고 싶을 수 있다. 데이터 변환을 처리하는 방법은 다음과 같다(Burnham & Anderson (2002, §2.11.3): "연구자들은 모든 가설이 동일한 반응 변수를 사용하여 모델링되었는지 확인해야 한다"에서 발췌).
y의 정규 분포를 갖는 모델과 log(y)의 정규 분포를 갖는 모델을 비교하고 싶다고 가정해 보자. 우리는 두 모델의 AIC 값을 직접 비교해서는 안 된다. 대신, 먼저 y의 로그를 취하기 위해 정규 누적 분포 함수를 변환해야 한다. 이를 위해서는 관련 치환 적분을 수행해야 한다. 즉, 자연로그 함수의 미분인 1/y를 곱해야 한다. 따라서 변환된 분포는 다음 확률 밀도 함수를 갖는다.
—이는 로그 정규 분포의 확률 밀도 함수이다. 그런 다음 정규 모델의 AIC 값과 로그 정규 모델의 AIC 값을 비교한다.
잘못 지정된 모델의 경우 다케우치 정보 기준(TIC)이 더 적절할 수 있다. 그러나 TIC는 종종 추정 오류로 인한 불안정성을 겪는다.
아카이케 정보 기준 다른 모형 선택 방법과의 비교
통계 문헌에서 여러 대안적인 모형 선택 기준이 제안되고 연구되었다. 여기에는 베이즈 정보 기준 (BIC), 교차 검증 방법, 최소제곱법 적합, 말로우의 C_p, 그리고 WAIC (Widely Applicable Information Criterion), DIC (Deviance Information Criterion), HQC (Hannan-Quinn Information Criterion)과 같은 다른 정보 이론적 접근 방식이 포함된다. 이러한 방법들은 분석 목표(예측, 추론 또는 모형 해석)에 따라 가정, 점근적 거동 및 적합성에 차이가 있다. AIC 및 기타 모형 선택 방법에 대한 포괄적인 개요는 Ding 등 (2018)에 나와 있다.
AIC와 BIC(및 그 변형들) 사이의 중요한 차이점은 잘 지정된 모델 클래스와 잘못 지정된 모델 클래스 하에서의 점근적 행동에 있다. 이들의 근본적인 차이점은 회귀 변수 선택 및 자기회귀 차수 선택 문제에서 잘 연구되었다. 일반적으로 목표가 예측이라면 AIC와 리브원아웃(leave-one-out) 교차 검증이 선호된다.
아카이케 정보 기준 다른 모형 선택 방법과의 비교
베이즈 정보 기준 (BIC)의 공식은 AIC 공식과 유사하지만, 매개변수 수에 대한 페널티가 다르다. AIC의 경우 페널티는 2k인 반면, BIC의 경우 페널티는 ln(n)k이다.
AIC/AICc와 BIC의 비교는 Burnham & Anderson (2002, §6.3-6.4)에 나와 있으며, Burnham & Anderson (2004)의 후속 논평도 있다. 저자들은 AIC/AICc가 BIC와 동일한 베이즈 프레임워크에서 파생될 수 있음을 보여주었으며, 이는 단지 다른 사전 확률을 사용한 결과이다. 그러나 BIC의 베이즈 파생에서는 각 후보 모델이 1/R의 사전 확률을 갖는다 (여기서 R은 후보 모델의 수). 또한 저자들은 AICc가 BIC에 비해 실제/성능상의 이점을 가지는 경향이 있음을 시사하는 몇 가지 시뮬레이션 연구를 제시한다.
아카이케 정보 기준 다른 모형 선택 방법과의 비교
몇몇 연구자들이 지적한 바는 AIC와 BIC가 다른 작업에 적합하다는 것이다. 특히 BIC는 후보 모델 세트에서 "진정한 모델"(즉, 데이터를 생성한 프로세스)을 선택하는 데 적합하다고 주장되는 반면, AIC는 그렇지 않다. 구체적으로, "진정한 모델"이 후보 세트에 있는 경우, n → ∞일 때 BIC는 "진정한 모델"을 확률 1로 선택한다. 이와 대조적으로, AIC를 통해 선택이 이루어질 때 확률은 1보다 작을 수 있다. AIC 지지자들은 "진정한 모델"이 후보 세트에 거의 없기 때문에 이 문제가 사소하다고 주장한다. 실제로 통계학에서 "모든 모델은 틀렸다"는 일반적인 격언이 있다. 따라서 "진정한 모델"(즉, 현실)은 후보 세트에 있을 수 없다.
아카이케 정보 기준 다른 모형 선택 방법과의 비교
AIC와 BIC의 또 다른 비교는 Vrieze (2012)에 나와 있다. Vrieze는 "진정한 모델"이 후보 세트에 있을 수 있도록 하는 시뮬레이션 연구를 제시한다(실제 데이터와는 달리). 이 시뮬레이션 연구는 특히 "진정한 모델"이 후보 세트에 있을 때에도 AIC가 BIC보다 훨씬 더 나은 모델을 선택하는 경우가 있음을 보여준다. 그 이유는 유한한 n에 대해 BIC가 후보 세트에서 매우 나쁜 모델을 선택할 상당한 위험을 가질 수 있기 때문이다. 이 이유는 n이 k2보다 훨씬 클 때도 발생할 수 있다. AIC의 경우 매우 나쁜 모델을 선택할 위험이 최소화된다.
만약 "진정한 모델"이 후보 세트에 없다면, 우리가 할 수 있는 가장 최선은 "진정한 모델"을 가장 잘 근사하는 모델을 선택하는 것이다. AIC는 특정 가정 하에서 최적의 근사 모델을 찾는 데 적합하다. (이러한 가정에는 특히 정보 손실과 관련하여 근사가 이루어진다는 점이 포함된다.)
아카이케 정보 기준 다른 모형 선택 방법과의 비교
회귀 맥락에서 AIC와 BIC의 비교는 Yang (2005)에 나와 있다. 회귀에서 AIC는 "진정한 모델"이 후보 세트에 없다는 가정 하에서 최소 평균 제곱 오차를 가진 모델을 선택하는 데 점근적으로 최적이다. BIC는 이 가정 하에서 점근적으로 최적이지 않다. 양은 또한 AIC가 최적값으로 수렴하는 속도가 어떤 의미에서는 가능한 최선임을 보여준다.
때로는 각 후보 모델이 잔차가 독립적이고 동일한 정규 분포(평균 0)에 따라 분포한다고 가정한다. 이는 최소제곱법 모델 적합으로 이어진다.
최소제곱법 적합에서 모델 잔차 분포의 분산에 대한 최대 가능도 추정치는 다음과 같다.
,
여기서 잔차 제곱합은
그러면 모델의 로그 가능도 함수의 최댓값은 다음과 같다(정규 분포#로그 가능도 참조).
여기서 C는 모델과 독립적인 상수이며, 특정 데이터 포인트에만 의존한다. 즉, 데이터가 변하지 않으면 변하지 않는다.
이는 다음을 제공한다.
AIC의 차이만 의미가 있기 때문에 상수 C는 무시할 수 있으며, 이는 모델 비교를 위해 다음을 편리하게 사용할 수 있도록 한다.
아카이케 정보 기준 다른 모형 선택 방법과의 비교
모든 모델이 동일한 k를 갖는다면, 최소 AIC를 가진 모델을 선택하는 것은 최소 RSS를 가진 모델을 선택하는 것과 동일하며, 이는 최소제곱법 기반 모델 선택의 일반적인 목표이다.
리브원아웃(leave-one-out) 교차 검증은 일반 선형 회귀 모델의 경우 AIC와 점근적으로 동일하다. 혼합 모형에서도 AIC와의 점근적 동일성이 성립한다.
아카이케는 '말로우가 제안한 통계량의 사용이 우리의 현재 접근 방식과 본질적으로 동등하다는 점에 주목할 가치가 있다'고 말했다.
그러나 AIC와 Cp 사이의 정확한 관계는 약간의 뉘앙스가 필요하다.
알 수 없는 오차 분산 을 가진 정규 회귀 모델에서, 위에서 언급했듯이 AIC 통계량은 다음과 같다.
(아래의 혼동을 피하기 위해 여기서는  사용을 의도적으로 중단한다). 큰 표본의 경우, 이 모델이 정확하다면 은 실제 오차 분산 에 가까워야 하며, 로그에 대한 1차 테일러 급수를 사용하면,
이 최종 표현(n이 있는 항은 무시함)은 이 알려져 있을 때 말로우의 Cp이다. 이 알려지지 않은 더 일반적인 상황에서는 일반적으로 가능한 모든 예측 변수를 사용하는 모델에서 파생된 추정치 가 대체되어야 한다. 이는 AIC와 Cp 사이의 점근적 동등성을 이끈다. 그러나 아카이케는 '불행히도 Cp 정의에서  선택에는 다소 주관적인 판단이 필요하다'고 지적했다.
이 알려진 특이한 경우, AIC는 정확히 (1)과 같다. 결과적으로 (1)은 때때로 AIC로 간주되며, AIC와 Cp는 동등하다고 주장된다. 이러한 주장은 부정확한 것으로 간주되어야 한다. AIC가 올바르게 구현될 때, 동등성은 점근적으로만 성립한다.
다른 모델 선택 기준으로는 WAIC (Widely Applicable Information Criterion)와 DIC (Deviance Information Criterion)가 있으며, 이 둘은 베이즈 모델 선택에서 널리 사용된다. 특히 WAIC는 leave-one-out 교차 검증과 점근적으로 동일하며, 복잡하거나 특이한 모델에서도 적용된다. HQC (Hannan-Quinn Criterion)는 BIC보다 가벼운 페널티를 적용하지만 AIC보다는 무거운 페널티를 적용하여 AIC와 BIC의 중간 지점을 제공한다. MDL (Minimum Description Length) 원칙은 BIC와 밀접하게 관련되어 있으며, 모델 선택을 정보 이론적 관점에서 압축 문제로 취급한다. 이러한 각 방법은 모델 복잡성, 표본 크기 및 분석 목표에 따라 장점이 있다.
아카이케 정보 기준 더 읽어보기
Arnold, T. W. (2010), “Uninformative parameters and model selection using Akaike's Information Criterion”, 《야생동물 관리 저널》 74 (6): 1175–1178, Bibcode:2010JWMan..74.1175A, doi:10.1111/j.1937-2817.2010.tb01236.x
Burnham, K. P.; Anderson, D. R.; Huyvaert, K. P. (2011), “AIC model selection and multimodel inference in behavioral ecology” (PDF), 《행동 생태학 및 사회생물학》 65: 23–35, doi:10.1007/s00265-010-1029-6, S2CID 3354490, 2017년 8월 9일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서, 2018년 5월 4일에 확인함
아카이케 정보 기준 더 읽어보기
Ing, C.-K.; Wei, C.-Z. (2005), “Order selection for same-realization predictions in autoregressive processes”, 《통계학 연보》 33 (5): 2423–2474, arXiv:math/0602326, doi:10.1214/009053605000000525
Ko, V.; Hjort, N. L. (2019), “Copula information criterion for model selection with two-stage maximum likelihood estimation”, 《계량경제학 및 통계학》 12: 167–180, doi:10.1016/j.ecosta.2019.01.001, hdl:10852/74878, S2CID 126873625
Pan, W. (2001), “Akaike's Information Criterion in generalized estimating equations”, 《바이오메트릭스 (저널)》 57 (1): 120–125, doi:10.1111/j.0006-341X.2001.00120.x, PMID 11252586, S2CID 7862441
아카이케 정보 기준 더 읽어보기
Parzen, E.; Tanabe, K.; Kitagawa, G. 편집 (1998), 《Selected Papers of Hirotugu Akaike》, Springer Series in Statistics, Springer, doi:10.1007/978-1-4612-1694-0, ISBN 978-1-4612-7248-9
Saefken, B.; Kneib, T.; van Waveren, C.-S.; Greven, S. (2014), “A unifying approach to the estimation of the conditional Akaike information in generalized linear mixed models”, 《전자 통계 저널》 8: 201–225, doi:10.1214/14-EJS881
베이시안 정보 기준
통계학에서 베이시안 정보 기준(Bayesian information criterion, BIC) 또는 슈바르츠 정보 기준(Schwarz information criterion, SIC, SBC, SBIC)은 유한한 모형 집합 중에서 모형 선택을 위한 기준으로, BIC 값이 낮을수록 일반적으로 선호된다. 이는 부분적으로 가능도에 기반하며 아카이케 정보 기준(AIC)과 밀접하게 관련되어 있다.
모형을 적합할 때, 매개변수를 추가하여 최대 가능도를 높일 수 있지만, 이는 과적합을 초래할 수 있다. BIC와 AIC는 모두 모형의 매개변수 개수에 대한 벌점 항을 도입하여 이 문제를 해결하려고 시도한다. 표본 크기가 7보다 클 경우 BIC의 벌점 항이 AIC보다 더 크다.
BIC는 기디언 E. 슈바르츠가 개발하여 1978년 논문에서 발표되었다. 이는 베이즈 인자의 큰 표본 근사값으로 사용된다.
베이시안 정보 기준 정의
BIC는 다음과 같이 공식적으로 정의된다.
여기서
베이시안 정보 기준 유도
BIC는 다음 모형 증거에서 시작하여 라플라스 방법을 사용하여 모형의 매개변수를 통합하여 유도할 수 있다.:217
여기서 는 모형  하의 에 대한 사전 확률이다.
로그 가능도 는 MLE 에 대해 두 번 미분 가능하다고 가정하고 2차 테일러 급수로 다음과 같이 확장된다.
여기서 는 관측 정보의 관측당 평균이며, 는 잔차 항을 나타낸다. 가 무시할 수 있고  근처에서 가 상대적으로 선형적이라는 점에서, 를 통합하면 다음을 얻을 수 있다.
이 증가함에 따라 와 는 이므로 무시할 수 있다. 따라서,
여기서 BIC는 위에서 정의한 바와 같고, 은 (a) 베이즈 사후 모드이거나 (b) MLE를 사용하며 사전 확률 가 MLE에서 0이 아닌 기울기를 가진다. 그러면 사후 확률은 다음과 같다.
베이시안 정보 기준 사용
여러 모형 중에서 선택할 때, BIC 값이 낮은 모형이 일반적으로 선호된다. BIC는 오차 분산 의 증가 함수이며 k의 증가 함수이다. 즉, 종속변수의 설명되지 않은 분산과 설명 변수의 수가 BIC 값을 증가시킨다. 그러나 낮은 BIC가 반드시 한 모형이 다른 모형보다 우수함을 의미하지는 않는다. 근사값을 포함하기 때문에 BIC는 단지 발견적 방법일 뿐이다. 특히, BIC의 차이를 변환된 베이즈 인자처럼 다루어서는 안 된다.
BIC는 비교되는 모든 모형에 대해 종속변수의 수치 값이 동일할 때만 추정된 모형을 비교하는 데 사용할 수 있다는 점을 명심해야 한다. 비교되는 모형은 F 테스트 또는 가능도 비 검정을 사용하여 모형을 비교할 때와 달리 내포된 모형일 필요는 없다.
베이시안 정보 기준 가우스 특수 사례
모형 오차 또는 교란이 정규 분포에 따라 독립적으로 동일하게 분포하며, 진정한 분산에 대한 로그 가능도의 미분이 0이라는 경계 조건이 있다고 가정하면, 이는 (모형이 아닌 n에만 의존하는 가산 상수를 제외하고) 다음과 같이 된다.
여기서 는 오차 분산이다. 이 경우 오차 분산은 다음과 같이 정의된다.
이는 진정한 분산에 대한 편향 추정량이다.
잔차 제곱합 (RSS) 측면에서 BIC는 다음과 같다.
포화 모형에 대해 여러 선형 모형을 테스트할 때, BIC는 이탈도  측면에서 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.
여기서 는 테스트 모형의 매개변수 수이다.
베이시안 정보 기준 추가 자료
Kass, R. E.; Wasserman, L. (1995). 《A reference Bayesian test for nested hypotheses and its relationship to the Schwarz criterion》. 《Journal of the American Statistical Association》 90. 928–934쪽. doi:10.2307/2291327. JSTOR 2291327.
Liddle, A. R. (2007). 《Information criteria for astrophysical model selection》. 《왕립천문학회 월간 공지》 377. L74–L78쪽. arXiv:astro-ph/0701113. Bibcode:2007MNRAS.377L..74L. doi:10.1111/j.1745-3933.2007.00306.x. S2CID 2884450.
일반 선형 모형
일반 선형 모형(General linear model) 또는 일반 다변량 회귀 모형은 여러 다중 선형 회귀 모형을 동시에 작성하는 간결한 방법이다. 그런 의미에서 이는 별도의 통계 모형은 아니다. 다양한 다중 선형 회귀 모형은 다음과 같이 간결하게 쓸 수 있다.
여기서 Y는 다변량 측정 시리즈를 포함하는 행렬 (각 열은 종속변수 중 하나에 대한 측정 세트임), X는 디자인 매트릭스일 수 있는 독립변수에 대한 관측 행렬(각 열은 독립변수 중 하나에 대한 관측 세트임), B는 일반적으로 추정해야 할 매개변수를 포함하는 행렬, 그리고 U는 오차 (노이즈)를 포함하는 행렬이다. 오차는 일반적으로 측정 전반에 걸쳐 상관 관계가 없으며 다변량 정규분포를 따른다고 가정한다. 오차가 다변량 정규분포를 따르지 않는 경우, Y와 U에 대한 가정을 완화하기 위해 일반화 선형 모형을 사용할 수 있다.
일반 선형 모형
일반 선형 모형(GLM)은 ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA 및 일반 선형 회귀를 포함한 여러 통계 모델을 포괄한다. 이 프레임워크 내에서 T-검정과 F-검정을 모두 적용할 수 있다. 일반 선형 모형은 두 개 이상의 종속 변수가 있는 경우의 다중 선형 회귀를 일반화한 것이다. 만약 Y, B, U가 열 벡터였다면, 위의 행렬 방정식은 다중 선형 회귀를 나타냈을 것이다.
일반 선형 모형을 사용한 가설 검정은 두 가지 방식으로 수행할 수 있다. 다변량 또는 여러 독립적인 단변량 검정으로 수행할 수 있다. 다변량 검정에서는 Y의 열이 함께 검정되는 반면, 단변량 검정에서는 Y의 열이 독립적으로 검정된다. 즉, 동일한 디자인 행렬을 사용하여 여러 단변량 검정으로 수행된다.
일반 선형 모형 다중 선형 회귀와의 비교
다중 선형 회귀는 단순회귀분석을 두 개 이상의 독립 변수 케이스로 일반화한 것이며, 하나의 종속 변수에 국한된 일반 선형 모형의 특수 사례이다. 다중 선형 회귀의 기본 모델은 다음과 같다.
또는 더 간결하게
각 관측치 i = 1, ... , n에 대해.
위의 공식에서 우리는 하나의 종속 변수에 대한 n개의 관측치와 p개의 독립 변수를 고려한다. 따라서 Yi는 종속 변수의 i번째 관측치이고, Xik는 k번째 독립 변수의 i번째 관측치이며, k = 1, 2, ..., p이다. βk 값은 추정할 매개변수를 나타내고, εi는 i번째 독립적이며 동일하게 분포된 정규 오차이다.
더 일반적인 다변량 선형 회귀에서는 m > 1개의 각 종속 변수에 대해 위 형식의 방정식이 하나씩 있으며, 이들은 동일한 설명 변수 세트를 공유하므로 서로 동시에 추정된다.
또는 더 간결하게
i = 1, ... , n으로 색인된 모든 관측치에 대해, 그리고 j = 1, ... , m으로 색인된 모든 종속 변수에 대해.
각 종속 변수에는 적합할 자체 회귀 매개변수 세트가 있으므로, 계산 관점에서 일반 다변량 회귀는 동일한 설명 변수를 사용하는 표준 다중 선형 회귀의 단순한 시퀀스라는 점에 유의해야 한다.
일반 선형 모형 일반화 선형 모형과의 비교
일반 선형 모형과 일반화 선형 모형 (GLM)은 연속형 및 범주형 예측 변수를 단일 결과 변수와 연관시키는 데 일반적으로 사용되는 통계 방법의 두 가지 계열이다.
두 접근 방식의 주요 차이점은 일반 선형 모형이 잔차가 조건부 정규 분포를 따를 것이라고 엄격하게 가정하는 반면, GLM은 이 가정을 완화하고 잔차에 대해 지수족의 다양한 다른 분포를 허용한다는 점이다. 일반 선형 모형은 잔차의 분포가 조건부 정규 분포를 따르는 GLM의 특수한 경우이다.
잔차의 분포는 결과 변수의 유형과 분포에 크게 의존한다. 결과 변수의 유형이 다르면 GLM 계열 내의 모델도 다양해진다. GLM 계열에서 일반적으로 사용되는 모델에는 이항 또는 이분형 결과에 대한 이항 로지스틱 회귀, 계수 결과에 대한 포아송 회귀, 연속형 정규 분포 결과에 대한 선형 회귀가 있다. 이는 GLM이 통계 모델의 일반적인 계열로 또는 특정 결과 유형에 대한 특정 모델로 언급될 수 있음을 의미한다.
일반 선형 모형 응용
일반 선형 모형의 한 가지 응용은 뇌 스캔 과학 실험의 다중 뇌 스캔 분석에서 나타나는데, 여기서 Y는 뇌 스캐너의 데이터를 포함하고, X는 실험 설계 변수와 혼란 변수를 포함한다. 이는 일반적으로 단변량 방식으로 테스트되며 (이 설정에서는 일반적으로 대량 단변량으로 언급됨) 종종 통계적 매개변수 사상으로 언급된다.
일반 선형 모형 각주
Wichura, Michael J. (2006). 《The coordinate-free approach to linear models》. Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics. Cambridge: Cambridge University Press. xiv+199쪽. ISBN 978-0-521-86842-6. MR 2283455.
박동휘 (축구 선수)
박동휘는 안산 그리너스 FC에서 출전하였던 대한민국의 축구 선수다.
유동완
유동완(영어: Yoo Dongwan)은 대한민국의 외교관이다. 2025년부터 제12대 주뭄바이 대한민국 총영사로 재직 중이다.
유동완 외교 활동
총영사관과 마하라슈트라 주정부 간 협력을 통해 정치·경제 현안과 함께 재외국민 보호를 강조하였다.
마하라슈트라 산업개발공사(MIDC)와의 면담에서 관할 지역 내 한국 기업의 투자와 활동 지원을 요청하는 등 기업 환경 개선을 위한 협력 의제를 제시하였다.
킹세종학당 푸네의 한국어 말하기 대회에서 한국어가 인도 학생들의 진로와 외교 분야에서 경로를 넓힐 수 있음을 강조하는 등 문화·교육 교류를 적극 지원하였다.
마하라슈트라 주지사 예방 등 의례 방문을 통해 총영사관과 주정부 간 협력 채널을 구축하였다.
지역 한인회와의 면담을 통해 교류 활성화와 공동체 지원 방안을 논의하였다.
뭄바이에서 개최된 ‘K-Harmony Festa’ 등 한-인도 문화행사를 지원·후원하며 대중과의 접점을 넓혔다.
Flashlight (DJ 프레시의 노래)
〈Flashlight〉는 영국의 음악 프로듀서 DJ 프레시가 영국의 가수 엘리 굴딩의 보컬을 피처링한 노래이다. 2014년 9월 28일 영국에서 싱글로 발매되었다. 이 노래는 원래 굴딩의 두 번째 정규 음반 《Halcyon》 (2012)의 재발매 음반인 《Halcyon Days》 (2013)에 수록되었다. 더 인비저블 멘은 아티스트들이 이 노래를 작사하는 것을 도왔다.
Flashlight (DJ 프레시의 노래) 배경
2014년 2월 9일 캐피탈 FM과의 인터뷰에서, DJ 프레시는 그와 굴딩이 2014년 후반에 싱글로 발매하기 위해 〈Flashlight〉의 새로운 버전을 녹음했다고 말했다.
사이버 보안 연구원
보안 연구원(영어: Security Researcher)은 컴퓨터 시스템, 네트워크, 소프트웨어, 하드웨어 등 다양한 IT 환경에 존재하는 정보 보안 취약점을 사전에 발견, 분석, 및 보고하여 사이버 공격을 예방하고 방어 체계를 강화하는 전문가를 총칭한다.
이들은 종종 화이트햇 해커 또는 윤리적 해커와 동일시되며, 악성코드 분석, 리버스 엔지니어링, 암호학 연구, 모의 해킹 등 고도의 기술적 분석을 통해 시스템의 잠재적 위험을 식별하는 역할을 수행한다. 이들의 활동은 제로 데이 공격과 같은 치명적인 위협을 사전에 차단하고, 안전한 디지털 환경을 구축하는 데 핵심적인 기여를 한다.
보안 연구원은 정보보안 솔루션 기업(예: 안랩, SK쉴더스), IT 대기업( 네이버, 카카오, 토스 등), 금융 기관, 정부출연연구기관(국가보안기술연구소, ETRI 등), 한국인터넷진흥원 등 다양한 조직에 소속되어 있거나, 버그 바운티 플랫폼을 통해 프리랜서(버그 헌터)로 활동한다.
사이버 보안 연구원 주요 역할
보안 연구원의 업무는 소속된 조직의 성격과 전문 분야에 따라 세분화되지만, 공통적으로 다음과 같은 업무를 포함한다.
사이버 보안 연구원 분야별 분류
보안 연구원은 크게 공격과 방어 역할, 그리고 특정 기술 분야에 따라 다음과 같이 분류될 수 있다.
사이버 보안 연구원 필요 역량
보안 연구원이 되기 위해서는 광범위한 기술적 지식과 특정 자질이 요구된다.
기술적 역량:
프로그래밍 언어: Python, C/C++, 자바스크립트, PHP 등. (특히 Python은 분석 스크립트 작성에 필수적)
운영체제: 리눅스 및 윈도우 커널 구조, 시스템 API에 대한 깊은 이해.
네트워크: TCP/IP 프로토콜 스택, HTTP, DNS 등 주요 프로토콜 작동 원리.
분석 도구: 리버스 엔지니어링 도구(IDA Pro, Ghidra, x64dbg), 프록시 도구(Burp Suite), 네트워크 분석 도구(와이어샤크) 등.
비기술적 역량:
논리적 사고 및 문제 해결 능력: 복잡한 시스템의 허점을 논리적으로 추론하는 능력.
끈기: 하나의 취약점을 찾기 위해 수일 또는 수개월간 반복적인 분석을 수행하는 인내심.
커뮤니케이션 능력: 발견한 기술적 문제를 비전문가도 이해할 수 있도록 명확한 보고서로 작성하고 발표하는 능력.
윤리 의식: 강력한 기술력을 악의적으로 사용하지 않는 높은 수준의 직업윤리.
사이버 보안 연구원 소득 및 연봉
보안 연구원의 소득은 개인의 기술 수준, 경력, 소속 기관(대기업, 중소기업, 연구소), 그리고 전문 분야에 따라 편차가 매우 크다.
대한민국의 경우, 2024년 기준 주요 정보보안 기업들의 평균 연봉은 약 6,000만 원 수준으로 형성되어 있다. 하지만 이는 업계의 많은 부분을 차지하는 중소 규모 기업을 포함한 평균치이며, IT 대기업, 금융권, 게임 회사의 보안팀 소속 시니어급 연구원은 1억 원 이상의 연봉을 받는 경우도 많다.
정부출연연구기관 소속 연구원의 경우, 평균 연봉이 약 8,000만 원 수준으로 알려져 있으며, 한국과학기술연구원 등 일부 기관은 평균 9,000만 원 후반대에 이르기도 한다. 미국 등 빅테크 기업이 밀집한 시장에서는 최고 수준의 보안 연구원에게 수억 원대의 연봉과 스톡옵션을 제공하는 것이 일반적이다.
사이버 보안 연구원 소득 및 연봉
정규 급여 외에도, 버그 바운티 프로그램은 일부 최고 수준의 연구원들에게 정규 급여를 훨씬 뛰어넘는 소득원이 될 수 있다. HackerOne이나 Bugcrowd와 같은 플랫폼을 통해 구글, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업이나 한국인터넷진흥원이 운영하는 취약점 신고 포상제에 참여하여, 발견한 취약점의 심각도에 따라 건당 수백만 원에서 수억 원에 이르는 포상금을 받을 수 있다.
사이버 보안 연구원 윤리 및 법적 문제
보안 연구원은 시스템을 파괴하는 블랙햇 해커와 달리, 시스템을 보호하기 위해 활동하는 화이트햇 해커로 분류된다.
책임 있는 공개: 화이트햇 해커의 핵심 윤리 강령이다. 취약점을 발견했을 때 이를 즉시 대중에게 공개하여 제로 데이 공격에 악용될 여지를 주는 대신, 해당 소프트웨어 개발사나 기관(예: KISA)에 비공개로 먼저 전달한다. 이후 개발사가 보안 패치를 개발하고 배포할 충분한 시간을 준 뒤, 협의 하에 기술적 내용을 공개하는 절차를 따른다.
투판 에르휘르만
투판 에르휘르만(튀르키예어: Tufan Erhürman, 1970년 9월 11일~)은 북키프로스의 변호사, 외교관, 정치인으로 2025년부터 제6대 북키프로스의 대통령으로 재임 중이다. 공법학자 출신으로 2008년부터 2010년까지 키프로스 분쟁 해결을 위한 협상에 참여했다.
플래시라이트
플래시라이트(flashlight)는 다음 뜻이 있다.
손전등
플래시 (사진술)
자카 (낱말)
자카(Zakka, 일본어: 雑貨 "잡화")는 일본에서 시작되어 아시아 전역으로 퍼진 패션 및 디자인 현상이다. 이 용어는 자신의 집, 삶, 외모를 개선하는 모든 것을 지칭한다. 종종 서구의 가정용품을 기반으로 하며, 그들의 본국에서는 키치로 간주되지만, 50년대, 60년대, 70년대의 일본 상품일 수도 있다. 일본에는 소위 "아시아 자카" 상점도 있다. 이는 주로 동남아시아를 지칭한다. 현대적이고 과거의 북유럽 디자인 또는 스칸디나비아 디자인에 대한 관심도 이 자카 운동의 일부이다. 자카는 현대 수예일 수도 있다.
자카는 또한 "평범하고 일상적인 것에서 현명함을 보는 예술"로 묘사되기도 했다. 자카 붐은 단순히 일련의 소비 유행 중 하나로 인식될 수 있지만, 자아 표현과 영성의 문제에도 영향을 미친다. "귀엽고, 촌스럽고, 키치적인 것만으로는 부족하다. 자카로 분류되려면 제품은 매력적이고, 섬세하며, 숨겨진 의미가 담겨 있어야 한다."
미카엘 콜빌-안데르센의 덴마크 독립 영화 자카 웨스트(Zakka West, 2003)는 자카 유행이 서구에 도달한 최초의 사례 중 하나이다.
태업
태업(怠業, slowdown, 영국 영어: go-slow)은 노동자들이 직무를 수행하지만, 해당 직무 수행에서 생산성이나 효율성을 저하시키려 하는 산업 분쟁의 한 형태이다. 태업은 파업의 전조나 대안으로 사용될 수 있는데, 이는 파업보다 덜 혼란스럽고 노동자 및 그들의 노동조합에게 덜 위험하고 비용이 덜 들기 때문이다. 파업에 참여하는 노동자들은 보통 임금을 받지 못하고 해고될 위험이 있으므로, 태업은 이러한 결과들을 피하면서 경영진에게 압력을 가하는 방법으로 여겨진다. 다른 경우에는 태업이 추가적인 혼란을 야기하기 위한 노동자 측의 사보타주 행위와 함께 이루어지기도 한다.
그럼에도 불구하고, 태업에 참여하는 노동자들은 종종 처벌을 받는데, 때로는 해고되거나 법에 의해 처벌받기도 한다.
태업 사례
1970년대 포드의 대거넘 공장에서, 포드 경영진이 생산 라인 속도를 분당 18피트에서 21피트로 올리자 노동자들은 고-슬로를 도입했다. 이는 두 번째 속도 인상이었고, 노동자들은 이것이 불공평하다고 느꼈다. 생산 라인 직원들의 고-슬로 이후, 포드 경영진은 라인 속도를 다시 분당 18피트로 낮췄다.
2011년 7월, 콴타스 항공 엔지니어들은 오른손잡이 엔지니어들이 필수 도구를 왼손으로만 사용하는 특이한 태업을 도입했다.
태업 준법 태업
또 다른 형태의 태업은 준법 태업으로 알려져 있다. 이는 노동자들의 행동을 규정하는 "규칙 책"을 따르는 것을 의미하며, 일반적으로 안전 또는 품질 목적을 위한 것이다. 실제로 많은 규칙들은 효율성을 위해 느슨하게 해석된다. 태업 전술을 사용하려는 노동조합은 노동자들이 "준법투쟁"을 하도록 하여 이러한 일반적인 규칙 무시를 이용할 수 있는데, 이는 모든 규칙을 최대한 엄격하게 준수함으로써 생산성을 크게 떨어뜨리는 결과를 낳는다.
이는 경영진의 규칙이 실제로 요구하는 것만을 수행하므로, 노동자와 노동조합이 어떠한 위법 행위도 저지르지 않았다고 주장할 수 있는 이점이 있다. 예를 들어, 많은 지하철은 각 정거장에서 일정 시간 동안 문을 열어두어야 하지만, 실제로는 문이 더 빨리 닫히는 경우가 많다. 마찬가지로, 버스 운전사는 일반적으로 다른 운전자들처럼 교통법규에 대해 동일한 자유를 누릴 수 있으며, 종종 승객으로 과부하 상태이지만, 숙련된 조종사는 일부 악천후에서도 안전하게 비행할 수 있다. "준법" 태업에서는 버스 운전사가 더 느리고 보수적으로 운전하며 적절한 승객 수를 유지할 수 있고, 조종사는 가벼운 악천후에서도 비행을 거부할 수 있다.
태업 준법 태업
태업은 준법투쟁과 관련이 있지만, 준법투쟁은 노동자들이 요구되는 직무 이상을 수행하기를 거부하는 또 다른 행동으로 구별될 수 있다.
네트워크 거버넌스
비즈니스, 비영리 및 공공 부문 환경에서 네트워크 거버넌스(network governance)는 조직 내의 내부 구조나 조직 간의 공식화된 계약 관계가 더 지배적인 경우보다 "유기적이거나 비공식적인" 관계에 의존하는 기업 간 또는 기관 간 조정 형태이다. 민영화, 민관협력 및 계약의 개념은 이러한 맥락에서 정의된다. 네트워크 거버넌스는 시장 및 계층 구조와 대조되고 경쟁하는 "경제 활동을 조정하는 독특한 형태"(Powell, 1990:301)를 구성한다.
네트워크 거버넌스 정의
네트워크 거버넌스는 암묵적이고 개방적인 계약을 기반으로 제품이나 서비스를 만드는 데 참여하는 선별된, 영구적이며 구조화된 자율 기업(및 비영리 기관) 집합을 포함하며, 이는 환경 변화에 적응하고 교환을 조정하고 보호한다. 이러한 계약은 법적 구속력이 아니라 사회적 구속력이 있다. 따라서 거버넌스 네트워크는 적어도 세 가지 면에서 국가의 계층적 통제와 시장의 경쟁 규제와 구별된다.
개념으로서 네트워크 거버넌스는 매우 불안정한 환경에 존재하는 조직의 효율성 증가와 대리인 문제 감소를 설명한다. 한편으로는 분산된 지식 습득과 분산된 문제 해결을 통해 효율성이 향상되고, 다른 한편으로는 다양한 자체 규제 활동 부문에서 글로벌 문제에 대한 집단적 해결책의 출현을 통해 효과성이 향상된다. 현대 사회의 빠른 속도와 세계화로 인한 경쟁 압력으로 인해 초국가적 네트워크 거버넌스가 부각되고 있다.
네트워크 거버넌스 정의
네트워크 거버넌스는 먼저 단기 및 장기 글로벌 비즈니스 위험에 대한 이해에 달려 있다. 이는 IT 주요 목표와 네트워크에 미치는 영향의 정의를 기반으로 한다. 여기에는 비즈니스 라인에 대한 만족도 기준 협상과 글로벌 효율성 및 최종 사용자 만족도 측정을 위한 프로세스 통합이 포함된다. 그 외에도 내부 팀과 외부 파트너의 구성 및 관리는 물론 전체 성과를 검증할 수 있는 통제 시스템 설정을 허용한다. 마지막으로, 모든 다양한 관리 수준에서 영구적인 커뮤니케이션을 보장한다.
공공 부문에서 네트워크 거버넌스는 모든 공공 행정 학자들에게 긍정적인 발전으로 보편적으로 받아들여지지는 않는다. 일부는 민주적 거버넌스 구조로서 적절하게 기능할 수 있는 능력에 의문을 제기하는 반면, 다른 일부는 이를 공공재와 서비스의 효율적이고 효과적인 제공을 촉진하는 현상으로 본다. 의료 분야의 관리형 네트워크를 조사하면서 Ferlie와 동료들은 네트워크가 증가하는 노인들에게 의료를 제공하는 것과 같은 고약한 문제를 해결하는 '가장 나쁜 형태가 아닌' 거버넌스 형태일 수 있다고 제안한다.
네트워크 거버넌스 유형
프로반과 케니스는 네트워크 거버넌스 형태를 두 가지 다른 차원에 따라 분류한다.
네트워크 거버넌스는 중개될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 그들은 네트워크의 조직들이 다른 모든 조직과 상호 작용하여 네트워크를 분산적으로 관리하는 것을 "공유 거버넌스"라고 부른다. 다른 극단에서는 네트워크가 소수의 제한된 직접적인 조직 간 상호 작용만을 통해 중앙 집중식 네트워크 중개자에 의해 고도로 중개될 수도 있다.
참여자 거버넌스에서 네트워크는 구성원들 스스로에 의해 통치된다.
그들은 거버넌스 과정에서 대부분 또는 모든 네트워크 구성원들이 비교적 동등한 입장에서 상호 작용하는 이러한 네트워크를 "공유 참여자 거버넌스"라고 부른다.
더 중앙 집중화된 네트워크는 네트워크 구성원인 주도 조직에 의해 통치될 수 있다.
네트워크 거버넌스 네트워크 거버넌스의 역사적 및 현대적 사례
10세기부터 13세기까지 카이로의 상인들은 자신들을 위해 일하는 대리인의 의도와 정보를 서로 보고하고, 실적이 좋지 않은 대리인에게 집단적으로 제재를 가하는 상인 네트워크를 형성하기 시작했다. 이는 카이로와 아덴에 무역의 중심지가 형성되도록 이끌었으며, 이는 시장 상황과 다양한 대리인의 명성에 대한 정보를 전체의 이익을 위해 더 쉽게 접근할 수 있게 했다.
이러한 사례들은 10세기부터 17세기까지 상인과 국가 간의 무역 및 협력이 증가하는 시대에 네트워크 거버넌스가 어떻게 작동했는지를 보여준다. 론 해리스는 그의 "기업지배구조 탄생기의 평판"이라는 기사에서 다음과 같이 썼다: "누가 좋은 평판을 가졌고 누가 나쁜 평판을 가졌는지, 누구를 신뢰하고 돈을 맡길 수 있었는지에 대한 질문은 변하지 않았지만, 그 질문이 적용되는 관계와 이 질문에 대한 답을 제공하는 기관은 변했다."