• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1006-1008
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• 2009

온라인 교육 시스템에서 사용자는 효과적인 학습을 위해 향상된 교육 컨텐츠를 이용하고자 한다. 온라인 교육 시스템은 다양한 알고리즘을 프로그래밍하여 개별 사용자에게 적합한 구성이 가능하다. 이러한 온라인 교육 시스템은 미리 짜여진 프로그램에 의한 체계적인 반복 교육에 적합하다. 사용자의 효과적인 학습을 측정하는데 있어 학습한 내용이 장기기억 되는 방법의 적용은 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 학습한 내용의 기억 추이를 나타내는 에빙하우스 망각 곡선 이론을 기반으로 학습 시스템의 장기 기억 메커니즘을 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안한 온라인 교육 시스템의 학습 내용은 학습자의 장기 기억된 정도를 측정함으로써 그 효용성을 나타낸다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.1-36
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• 2005

한 시계열의 원래 관찰치가 본래 가지고 있는 정보를 하나도 잃지 않고 또한 손상시키지 않고 그대로 보존되며 계산이 용이하고, 뿐만 아니라 가능도함수나 비모수 추정함수를 계산함에 있어 수치적 불안정 잠재성이 존재하지 않도록 변환된 시계열을 얻을 수 있으면, 다시 말해 각종 통계량의 계산에 용이하게 적용 가능하되 원래 시계열이 보유하고 있는 모든 성질들은 추호도 손상시킴이 없이 이 시계열을 변환시킬 수 있는 변환방법이 존재한다면, 모수의 추정치와 검정통계량을 정확히 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 변환방법이 웨이브렛 변환이다. 이 변환은 푸리에 분석의 결점을 극복하되 후리에 변환이 적용되는 분야에는 거의 모두 적용 가능한 변환방법이다. 이 논문에서는 시계열의 웨이브렛 변환을 소개하고 이 변환이 재무시계열의 모형화에 한몫을 단단히 할 수 있다는 점을 밝히고자 한다. 그리고 웨이브렛 변환을 성공적으로 적용할 수 있는 주가과정을 하나의 예로 제시하여 웨이브렛 변환의 구체적 적용방법을 탐구하고자 한다. 웨이브렛의 주가 시계열의 적용방법의 한 예로 주가의 장기기억과정을 분석한다. 한국과 외국의 일별 주가지수의 수익률 시계열들이 장기기억과정을 따르는 시계열임이 발견되었다. 여러 형태의 웨이브들을 사용하여 검정하였는데 이 모두가 한결같이 주가지수가 장기기억성과정임을 지지하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1152-1153
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• 2008

효율적인 학습 방법들을 도입한 교육용 시스템에 대한 연구가 활성화되어 있는 가운데, 사람의 뇌의 장기기억 메커니즘을 이용하여 교육용 시스템과 다양한 방향에서 적용하고 그 유효성을 밝히는 연구들이 많이 진행되고 있다. 학생들에게 학습에 용이한 교육 시스템을 적용함에 있어 시간과 장소에 상관없이 접근이 용이하도록 인터넷과 연계된 시스템의 유용성은 이미 입증된 바 있다. 본 연구에서는 웹기반 교육 시스템에서 장기기억이 용이하도록 학습 내용의 구성과 에빙하우스 망각 곡선에 기반한 효율적인 반복학습 시스템을 설계한다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.2
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• pp.95-126
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• 2003

This paper introduces multifractal processes and presents the empirical investigation of the multifractal asset pricing. The multifractal stock price process contains long-tails which focus on Levy-Stable distributions. The process also contains long-dependence, which is the characteristic feature of fractional Brownian motion. Multifractality introduces a new source of heterogeneity through time-varying local reqularity in the price path. This paper investigates multifractality in stock prices. After finding evidence of multifractal scaling, the multifractal spectrum is estimated via the Legendre transform. The distinguishing feature of the multifractal process is multiscaling of the return distribution's moments under time-resealing. More intensive study is required of estimation techniques and inference procedures.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.12
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• pp.7018-7024
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• 2014

This study examined the squared returns and absolute returns of KOSPI 200 with GPH (Geweke and Porter-Hudak, 1983) estimators. GPH was estimated by the long-term memory preserving time series parameter d in linear regression. This called the GPH estimator, which depends on a bandwidth m. m was decided by confirming the stable section of the point estimate by validating the track of the GPH estimator according to the value of m. The result suggests that by satisfying 0< d <0.5, the squared returns and absolute returns of KOPI 200 retains long-term memory.

• International Area Studies Review
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• v.12 no.2
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• pp.3-26
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• 2008

This article investigates the usefulness of the skewed Student-t distribution in modeling the long memory volatility property that might be present in the daily returns of two Australian financial series; the ASX200 stock index and AUD/USD exchange rate. For this purpose we assess the performance of FIGARCH and FIAPARCH Value-at-Risk (VaR) models based on the normal, Student-t, and skewed Student-t distribution innovations. Our results support the argument that the skewed Student-t distribution models produce more accurate VaR estimates of Australian financial markets than the normal and Student-t distribution models. Thus, consideration of skewness and excess kurtosis in asset return distributions provides appropriate criteria for model selection in the context of long memory volatility models in Australian stock and foreign exchange markets.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.15 no.4
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• pp.487-494
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• 1995

본 연구는 우리 나라의 성인들이 자신의 초중등 학교 시절 경험하였던 학교 과학교육에 대해 어떤 종류의 즐거운 혹은 괴로운 기억들을 현재까지 갖고 있는가를 탐색하였다. 성인들은 오래 전 경험하였던 매우 인상적인 활동이나 장면들을 통해 학교 과학교육을 기억할 것이고, 이러한 기억은 그들의 학교 과학교육에 대한 전반적인 태도에 결정적인 역할을 할 것이다. 따라서 성인들의 학교 과학교육에 대한 이러한 기억들을 살펴보면, 학교 과학교육의 특징을 이해하고 장기적으로 학교 과학교육을 보다 즐거운 경험의 장으로 만드는 데 도움이 될 것이다. 본 연구는 소규모의 설문 조사를 통해 이루어졌으며, 설문 대상은 대구지역의 30-50대 성인 88명이었다. 설문은 현재 과학과 관련된 특정한 직업을 갖고 있지 않은 사람을 대상으로 하였으며, 설문에서 응답자들은 자신들의 초중등 학교 과학교육을 받으면서 가장 즐거웠던 기억과 가장 괴로웠던 기억이 구체적으로 무엇이며 이러한 경험은 초중고 어느 때이었는가를 응답하였다. 성인들이 가장 즐거웠던 기억으로 지적한 것은 실험 실습 활동(65.9%), 야외학습 활동(19.3%) 등으로 전통적인 교실수업 이외의 활동이 약 86%로 나타났다. 그리고 효과적인 교실수업, 교사의 인성적 특징, 과학전람회 참가 등의 경험을 언급한 경우도 부분적으로 있었다. 성인들이 가장 괴로웠던 기억으로 지적한 것은 따분한 교실수업(51.1%), 실험 실습 활동의 부정적인 측면(28.4%) 등으로 나타났으며, 부분적으로 과다한 숙제, 교사의 인성적 특징, 야외학습 활동, 과학수업의 부재 등을 지적한 경우도 있었다. 또한 전체적으로 즐거웠던 기억은 국민학교 시절의 경험에서(56.8%), 반면 괴로웠던 기억은 고등학교 시절의 경험에서(44.3%) 많이 나타났다. 특히, "개구리 해부 실험" 의 경우, 7명이 가장 즐거웠던 기억으로 8명은 가장 괴로웠던 기억으로 언급하여 매우 상반된 견해를 나타냈다. 따라서 동일한 활동일지라도 학생들에게는 매우 상반된 경험으로 작용하게 되며, 이 경우 생명체에 대한 과학실험의 윤리적 문제와 이에 대한 갈등을 분명하게 드러냈다.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.3 no.1
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• pp.15-24
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• 1996

After rapid eye movement(REM) sleep was idenified in 1953, a lively interest developed concerning a possible role of this kind of sleep in memory processes. The author reviewed studies relating REM to memory/learning. Many studies in animals and humans gave substantial evidence for relating REM sleep to memory function. The evidence supporting the position taken in this paper comes from experiments showing that : (1) learning session is followed by the significant augmentation of REM sleep : (2) REM sleep deprivation, prior to learning or immediately thereafter, impairs the formation of a permanent memory/learning : (3) there is a vulnerable period of time(eg, REM sleep "window") following succussful learning, during which REM sleep deprivation results in memory impairment : (4) theta rhythm which develops during REM sleep induces long-term potentiation in hippocampus : (5) there are some evidences providing the relationship of neurotransmitter systems to the maintenance of REM sleep and memory storage processes.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.1
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• pp.355-360
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• 2021

In this study, the factors of confirmation bias that may occur in the initial user experience stage were analyzed using a honeycomb model by deriving user experience factors for each factor. In the initial user experience stage, confirmation bias occurs in the impression stage. At the processing stage of memory, sensory memory, working memory, and long-term memory, which stores and retrieves selective memory, were closely related. Confirmation bias was classified into visibility, correlation, memory, clarity, and universality in the usability part, and satisfaction, joy, and dissatisfaction were derived as emotional factors. As a result of the analysis with the honeycomb model, visuality, clarity, universality in the usability factor, and joy in the emotional factor had little effect on the confirmation bias, and satisfaction and dissatisfaction were analyzed as the main factors of the confirmation bias in the correlation, memory and emotional factors. This study is meaningful in that it can be usefully used as a reference material for companies that customize design patterns for the factor of confirmation bias.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.4
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• pp.947-978
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• 2007

In this paper, we investigated a Value-at-Risk approach to the volatility of two crude oil markets (Brent and Dubai). We also assessed the performance of various VaR models (RiskMetrics, GARCH, IGARCH and FIGARCH models) with the normal and skewed Student-t distribution innovations. The FIGARCH model outperforms the GARCH and IGARCH models in capturing the long memory property in the volatility of crude oil markets returns. This implies that the long memory property is prevalent in the volatility of crude oil returns. In addition, from the results of VaR analysis, the FIGARCH model with the skewed Student-t distribution innovation predicts critical loss more accurately than other models with the normal distribution innovation for both long and short positions. This finding indicates that the skewed Student-t distribution innovation is better for modeling the skewness and excess kurtosis in the distribution of crude oil returns. Overall, these findings might improve the measurement of the dynamics of crude oil prices and provide an accurate estimation of VaR for buyers and sellers in crude oil markets.