이 연구에서 제안된 국소 인과 발견 방법은 전역 인과 구조를 파악하는 것이 아닌 특정 대상 변수에 초점을 맞추어 해당 변수와 그 이웃 변수들 간의 인과 관계를 밝히는 데 중점을 둡니다. 이 방법은 전역 인과 구조를 추정하는 것보다 계산적으로 효율적이며, 특히 대규모 데이터셋에서 유용합니다. 국소 인과 발견 방법은 조건부 독립 관계를 활용하여 부분적으로 방향성이 있는 그래프를 제공하며, 대상 변수의 Markov blanket을 통해 해당 변수와의 인과 관계를 정확하게 식별합니다. 이러한 방법을 전역 인과 발견 문제에 적용할 때, 전체 변수 집합이 아닌 특정 대상 변수와 그 이웃 변수들에 대한 인과 구조를 정확하게 식별할 수 있습니다. 또한, 이 방법을 통해 전역 구조를 파악하는 것보다 계산 비용을 절약할 수 있으며, 병렬화 및 분할 정복 기법을 활용하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다.