• 한국과학교육학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.935-946
• /
• 2016

이 연구의 목적은 과학교육과 관련된 인지편향을 확인하고 과학교육을 통하여 인지편향을 줄일 수 있는 방법을 확인하기 위하여 계획되었다. 문헌조사를 통하여 연구되어진 인지편향을 수집하였고, 과학학습의 관련성이 높은 인지편향을 과학교육전문가와의 토론을 통하여 추출하였다. 연구 결과 합리적 인과관계추론을 방해하는 인지편향, 다양한 정보와 결론 생성을 방해하는 인지편향, 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향, 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향, 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향의 다섯 가지로 분류하였고, 총 29개의 인지편향들을 조사하였다. 합리적 인과관계추론의 방해하는 인지편향은 목적론적 사고, 가용성 편향, 착각적 상관, 클러스터 착각이었다. 문제해결에서 다양한 정보의 탐색을 방해하는 인지편향은 선택적 지각, 실험자 편향, 확증편향, 단순 사고 효과, 주의 편향, 신념편향, 실용 오류, 기능적 고착, 틀 효과가 있었다. 자기반성적 학습을 방해하는 인지편향은 과도한 자신감 편향, 우월성 편향, 계획 오류, 기본적 귀인 오류, 더닝-크루거 효과, 사후확신편향, 맹점편향을 확인하였다. 자기 주도적 의사결정을 방해하는 인지편향은 동조효과, 편승효과, 집단사고, 권위에 호소, 정보편향이 있다. 마지막으로 범주 제한적 사고를 조장하는 인지편향으로는 심리학적 본질주의, 고정관념, 의인화, 외집단 동질성 편향이 있었다. 연구된 인지편향에 대한 심리학적 특징들과 과학교수-학습방법들을 토대로 인지편향을 줄이고 역량을 향상시킬 수 있는 수업 방법에 대해서 논의한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제8권2호
• /
• pp.18-31
• /
• 2020

Cognitive biases can influence human information behaviour and decisions made in information behaviour and use. This study aims to identify the biases involved in some aspects of information behaviour and the role they play in information behaviour and use. Twenty-five semi-structured face-to-face interviews were conducted in an exploratory qualitative study with graduate (MA and PhD) students who were at the stage of their dissertation/thesis research. Eisenberg & Berkowitz Big6^TM Skills for Information Literacy was adopted as a framework for interviews and the analysis was done using grounded theory coding method. The findings revealed the presence of twenty-eight biases in different stages of information behaviour, including availability bias (affects the preference for information seeking strategies), attentional bias (leads to biased attention to some information), anchoring effect (persuades users to anchor in special parts of information), confirmation bias (increases the tendency to use information that supports one's beliefs), and choice-supportive bias (results in confidence in information seeking processes). All stages of information seeking were influenced by some biases. Biases might result in a lack of clarity in defining the information needs, failure in looking for the right information, misinterpretation of information, and might also influence the way information is presented.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1367-1378
• /
• 2002

This paper investigates observability properties of strapdown INS aided by a GPS antenna array. The motivation to consider a GPS antenna array is that the lever-arms between the GPS antennas and IMU play an important role in the estimation of vehicle attitude and biases of IMU. It is shown that time-invariant INS error models are observable with measurements from at least three GPS antennas. It is also shown that time-varying error models are instantaneously observable with measurements from three antennas. Numerical simulation results are given to show the effectiveness of multiple GPS antennas on estimating vehicle attitude and biases of IMU when IMU has considerable magnitude of biases.

• 유통과학연구
• /
• 제13권11호
• /
• pp.31-37
• /
• 2015

Purpose - This study is an effort to assess the role of behavioral biases in investment decision making, specifically for mutual funds, and the moderating role of the investor. Individual investment behavior is concerned with choices about purchasing various securities. However, behavioral finance disputes the concept of perfect rationality and identifies psychological factors and their impact on decision-making. Research design, data, and methodology - A survey questionnaire was designed and used to collect responses using a judgmental sampling technique from 290 investors in the Gwalior Region. Cronbach's Alpha, factor analysis, and linear regression were all used to test the influence of behavioral biases on investment decision. Results - We found that the behavioral biases have a positive impact on investment decisions. Conclusions - This study's results identified three factors influencing investor behavior(rationale, investment skills, and profit making) and four factors influencing investor decisions (profit maker, market analysis, investment plan, seller). The overall results of the study also show that there is no significant relationship between investor behavior and investment decisions by gender in the market.

• Ocean and Polar Research
• /
• 제38권4호
• /
• pp.259-270
• /
• 2016

Sea Surface Salinity (SSS) observations from the Aquarius satellite in the East Sea show large systematic biases mainly caused by the surrounding lands and Radio Frequency Interferences (RFI) along the descending orbits on which the satellite travels from the Asian continent to the East Sea. To develop a technique for correcting the systematic biases unique to the East Sea, the least square regression between in situ observations of salinity and the reanalyzed salinities by HYCOM is first performed. Then monthly mean reanalyzed salinities fitted to the in situ salinities are compared with monthly mean Aquarius salinities to calculate mean biases in $1^{\circ}{\times}1^{\circ}$ boxes. Mean biases in winter (December-March) are found to be considerably larger than those in other seasons possibly caused by the inadequate correction of surface roughness in the sea surrounded by the land, and thus the mean bias corrections are performed using two bias tables. Large negative biases are found in the area near the coast of Japan and in the areas with islands. In the northern East Sea, data sets using the ascending orbit only (SCIA) are chosen for correction because of large RFI errors on the descending orbit (SCID). Resulting mean biases between the reanalysis salinities fitted to in situ observations and the bias corrected Aquarius salinities are less than 0.2 psu in all areas. The corrected mean salinity distributions in March and September demonstrate marked improvements when compared with mean salinities from the World Ocean Atlas (WOA [2005-2012]). In September, salinity distributions based on the corrected Aquarius and on the WOA (2005-2012) show similar distributions of Changjiang Diluted Water (CDW) in the East Sea.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권2호
• /
• pp.44-51
• /
• 2024

스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
• /
• 제18권5호
• /
• pp.185-196
• /
• 2023

이 논문은 혁신성, 진취성, 위험감수성으로 대표되는 기업가정신이 일반인에 비해 투철한 기업가들의 인지편향이 사회적 네트워크에 따라 사업 기회 평가에 미치는 영향을 조사한 것이다. 끊임없이 요구되는 기업활동과 관련한 의사결정 시 기업가들은 자신의 지식과 경험 및 외부 전문가들의 조언을 참고하여 합리적인 판단을 하는 것이 일반적이나, 극심한 스트레스 상황 및 신속한 의사결정이 필요한 상황에서는 자신의 인지편향에 따라 휴리스틱(간편 추론법)에 종종 의존하게 된다. 특히, 기업의 성장과 영속성을 담보하기 위해 계획 중인 신사업 기회를 평가하고 선택하는 과정에서도 휴리스틱에 의한 의사결정을 한 나머지 실패하게 되는 사례를 우리는 많이 접하게 된다. 이 연구는 거듭된 성공 경험으로 형성된 기업가의 인지편향이 때로는 사업의 실패라는 부작용을 초래할 수 있다는 점에 착안하여, 기업가의 인지편향이 신사업 기회 평가에 미치는 영향을 규명하는 연구가 필요하다는 요구에서 진행하게 되었다. 그동안 대학생이나 창업을 희망하는 일반인을 대상으로 그들의 인지편향이 창업 및 기회 평가에 미치는 영향에 관한 논문은 다수 있지만, 기업가만을 대상으로 하여 사회적 네트워크와의 관계를 규명한 연구는 부족하다는 문제점이 있었다. 이 연구는 선행연구와는 달리 기업가들만을 대상으로 실증적인 조사를 시행하였으며, 사회적 네트워크와의 관계에 관한 연구도 함께 진행하였다. 연구를 위하여 중소/중견기업 기업가 150명을 대상으로 온라인 모바일 조사와 응답자의 자기기입식 설문지를 이용한 병행 조사 방법으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 독립변수인 기업가의 인지편향 중 과잉자신감과 통제 착각이 사업 기회 평가에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조절 변수인 사회적 네트워크는 과잉자신감이 사업 기회 평가에 미치는 영향을 조절한다는 것이 확인되었다. 이 연구는 기업가들이 인지편향을 긍정적으로 활용할 수 있는 방법과 사회적 네트워크의 영향력을 알려줌으로써, 기업가들이 신사업 기회를 평가하고 선택하는 과정에서 인지편향이 어떠한 역할을 하는지와 기업가의 인지편향이 신사업 기회 평가와 관련한 구조적 관계를 사회적 네트워크가 조절하는 역할을 한다는 것을 보여주었고, 기업가들뿐만 아니라 기업가 교육 및 정책 결정에도 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• 감성과학
• /
• 제23권2호
• /
• pp.35-50
• /
• 2020

본 연구의 목적은 사회공포증 수준에 따른 정서지각 편향성의 변화와 이 변화에 기여하는 시공간 주의배분능력에 대해 탐구하는 것이다. 이를 위해, 본 연구에서는 사회공포증 수준을 측정하기 위해 한국형 자기보고식 설문 검사인 사회공포증 검사(Korean version of social avoidance and distress, K-SAD)를 사용하였으며, 정서지각 편향성과 시공간 주의배분능력을 측정하기 위해 정서지각 과제(emotional perception task)와 UFOV 과제(useful field of view task)를 사용하였다. 본 연구에는 118명의 연구참가자가 참여하였고 응답을 성실하게 하지 않은 연구참가자들을 제외하여 107명(남: 94명, 여: 13명)의 자료가 분석되었다. 연구참가자들은 K-SAD 점수에 따라 세 집단으로 나뉘어졌다. 연구 결과, 정서지각과제에서 긍정적 정서지각 편향성은 사회공포증 수준이 높을수록 더 크게 나타났으며 UFOV 과제에서는 사회공포증 수준이 높을수록 저하된 시공간 주의배분능력이 나타났다. 이러한 결과는 사회공포증 수준의 증가에 따라 나타나는 저하된 시공간 주의배분능력이 긍정적 정서지각 편향성에 부분적으로 기여할 가능성이 있다는 것을 시사한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.1406-1420
• /
• 2017

Artificial neural networks (ANNs) play an important role in the fields of function approximation, prediction, and classification. ANN performance is critically dependent on the input parameters, including the number of neurons in each layer, and the optimal values of weights and biases assigned to each neuron. In this study, we apply the particle swarm optimization method, a popular optimization algorithm for determining the optimal values of weights and biases for every neuron in different layers of the ANN. Several regression models, including general linear regression, Fourier regression, smoothing spline, and polynomial regression, are conducted to evaluate the proposed method's prediction power compared to multiple linear regression (MLR) methods. In addition, residual analysis is conducted to evaluate the optimized ANN accuracy for both training and test datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively determine optimal values for neuron weights and biases, and high accuracy results are obtained for prediction applications. Evaluations of the proposed method reveal that it can be used for prediction and estimation purposes, with a high accuracy ratio, and the designed model provides a reliable technique for optimization. The simulation results show that the optimized ANN exhibits superior performance to MLR for prediction purposes.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
• /
• 한국조사연구학회 2002년도 추계학술대회 발표논문집
• /
• pp.255-274
• /
• 2002

We classify rotation sampling designs into two classes. The first class replaces sample units within the same rotation group while the second class replaces sample units between different rotation groups. The first class is specified by the three-way balanced design which is a multi-level version of previous balanced designs. We introduce an extended generalized composite estimator (EGCE) and derive its variance and mean squared error for each of the two classes of design, cooperating two types of correlations and three types of biases. Unbiased estimators are derived for difference between interview time biases, between recall time biases, and between rotation group biases. Using the variance and mean squared error, since any rotation design belongs to one of the two classes and the EGCE is a most general estimator for rotation design, we evaluate the efficiency of EGCE to simple weighted estimator and the effects of levels, design gaps, and rotation patterns on variance and mean squared error.