Graph causality 논문 리뷰 시리즈

그래프와 동역학 시계열 위에서 직접 인과, 간접 인과, 잠재 교란자를 구분하려는 graph causality 계열의 핵심 논문 3편을 PCM의 부분 교차사상, CIC의 보이지 않는 교란자 분해, IC2의 개입 동역학 인과 추정까지 원논문의 공개·기초 흐름 순서로 읽는 한국어 딥리뷰 시리즈. 관계 그래프를 예측 대상이 아니라 인과 구조를 복원해야 할 연구 지형으로 다룬다.

1. Partial cross mapping eliminates indirect causal influences — 교차사상은 비분리 비선형계에서 인과 방향을 읽어내지만 간접 인과를 직접 인과로 오독한다. PCM이 편상관으로 매개 경로의 몫을 덜어내는 방식과, 그 유비가 비선형 환경에서 어디까지 성립하는지를 검토합니다.
2. Dynamical causality under invisible confounders — 관측되지 않는 교란자가 있어도 두 변수의 시계열만으로 인과를 가려내고 그 교란자까지 복원한다는 CIC의 주장이 정확히 무엇이며, 지연 임베딩 공간의 직교 분해가 그 주장을 어디까지 뒷받침하고 교란자 복원이라는 결과를 무엇으로 검증할 수 있는지를 검토합니다.
3. IC2: interventional dynamical causality under latent confounders — 관측 시계열만으로 개입 수준의 인과를 추정한다는 IC2의 주장이 정확히 무엇이며, 지연 임베딩 공간에서 교차사상 이웃으로 구성한 개입 데이터가 어디까지 개입의 대리물로 성립하는지를 검토합니다.