[논문 리뷰] The inverse crime

Armand Wirgin|arXiv (Cornell University)|2004. 01. 28.

Numerical methods in inverse problems참고 문헌 6인용 수 80

한 줄 요약

이 논문은 역문제에서 발생하는 '역범죄'(inverse crime)를 특정하고 비판한다. 역범죄는 동일한 모델을 데이터 생성과 재구성에 모두 사용함으로써 위선적인 낙관적 결과를 초래하는 방법론적 결함이다. Colton과 Kress는 이러한 관행이 당연하며, 타당하고 현실적인 역문제 해법을 확보하기 위해 피해야 한다고 주장한다.

ABSTRACT

The inverse crime occurs when the same(or very nearly the same) theoretical ingredients are employed tosynthesize as well as to invert data in an inverse problem. Thisact has been qualified as trivial and therefore to be avoided byColton and Kress.

연구 동기 및 목표

• 역문제에서의 역범죄 개념을 정의하고 명확히 하기.
• 데이터 생성과 역연산에 동일한 이론적 모델을 사용하는 방법론적 결함을 부각하기.
• 이러한 관행이 당연한 결과를 낳고, 역문제 해법의 타당성을 해친다는 것을 주장하기.
• 과학적 및 공학적 응용에서 역범죄의 사용을 막기

제안 방법

• 역범죄를 동일한 이론적 모델을 사용해 데이터를 합성하고 역연산하는 데서 발생하는 것으로 특정한다.
• 응용수학 분야의 역문제 맥락에서 이러한 관행의 함의를 분석한다.
• 논리적 추론과 이론적 비판을 통해 이 접근 방식이 당연한 이유를 입증한다.
• Colton과 Kress가 이러한 방법을 피해야 한다고 명확히 주장하는 권위 있는 입장을 인용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 역문제에서 역범죄는 무엇을 의미하는가?
• RQ2 왜 역범죄는 당연하고 문제시되는가?
• RQ3 동일한 모델을 데이터 합성과 역연산에 사용할 경우 해법의 타당성이 어떻게 손상되는가?
• RQ4 실제 역문제 응용에서 역범죄를 저지르면 어떤 결과가 초래되는가?

주요 결과

• 역범죄는 동일한 이론적 모델을 데이터 합성과 역연산에 모두 사용할 때 발생한다.
• 이러한 관행은 실제 역문제 과제의 도전과제를 반영하지 못하는 당연한 결과를 초래한다.
• Colton과 Kress는 이러한 방법을 피해야 한다고 명확히 주장한다.
• 역범죄는 역문제 해법의 신뢰성과 현실성에 심각한 영향을 미친다.