• 경영과정보연구
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• 제33권1호
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• pp.99-118
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• 2014

본 연구는 기업들의 프리어나운싱 전략에 있어 제품 출시와 관련한 시간적 거리(가까운 미래/ 먼 미래)와 사전지식 수준(고지식/ 저지식)에 따라 기억에 근거한 판단(종합적인 제품판단/ 개별적인 제품판단)과 구매의도 간의 차이가 어떻게 차별적으로 나타나는지를 실증적으로 검증하였다. 연구 결과, 첫째, 프리어나운싱의 시간적 거리의 주 효과에 따른 기억에 근거한 판단과 구매의도간의 차이는 일관되게 종합적인 제품판단보다 개별적인 제품판단의 인식이 높게 나타났으며, 구매의도도 높았다. 둘째, 프리어나운싱 제품에 대한 지식 수준이 높으면 종합적인 제품판단에 비해 개별적인 제품판단을 하는 것으로 나타났다. 또한 지식 수준이 낮으면 개별적인 제품판단보다 종합적인 제품판단을 하는 것으로 나타났으나 구매의도는 고지식 수준의 소비자들이 체계적인 정보처리를 통한 태도가 구매의도로 이어져 높게 나타났다. 셋째, 프리어나운싱의 시간적 거리와 지식 수준에 따른 상호작용 효과에 대한 연구 결과 가까운 미래 조건에서 지식 수준이 높은 소비자들은 종합적인 제품 판단보다 개별적인 제품 판단이 높게 나타났다. 반면, 먼 미래 조건에서 지식 수준이 낮은 소비자들은 개별적인 제품판단보다 종합적인 제품 판단을 높게 인식하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.335-342
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• 1999

The experiments reported here investigated whether seeing a speaker's face (visible speech) affects the perception and memory of Korean speech sounds. In order to exclude the possibility of top-down, knowledge-based influences on perception and memory, the experiments tested people with no knowledge of Korean. The first experiment examined whether visible speech (Auditory and Visual - AV) assists English native speakers (with no knowledge of Korean) in the detection of a syllable within a Korean speech phrase. It was found that a syllable was more likely to be detected within a phrase when the participants could see the speaker's face. The second experiment investigated whether English native speakers' judgments about the duration of a Korean phrase would be affected by visible speech. It was found that in the AV condition participant's estimates of phrase duration were highly correlated with the actual durations whereas those in the AO condition were not. The results are discussed with respect to the benefits of communication with multimodal information and future applications.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.169-178
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• 2010

행위자 기반 시뮬레이션은 시스템을 구성하고 있는 개체들이 자율적인 판단과 기억에 의해 상호 영향을 주면서 주어진 환경에 대응할 때 일정 시간이 경과한 후 시스템에 어떠한 현상이 발생하는가를 관찰하기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 팀 결성의 행태를 분석하기 위한 행위자 기반 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 팀의 결성은 팀 구성원 개개인의 선택과 판단에 의하지만 어느 한 개인의 일방적인 의사에 의해 이루어지기 보다는 여러 구성원의 상호 관계에 의한 것이라는 점, 그리고 이렇게 구성된 팀의 성취도는 경험이 반복될수록 변화한다는 점 등이 생태학적인 접근법을 가능하게 한다. 개발한 모형은 Netlogo 4.1으로 구현하였고 모의시험을 통해 검증하였다. 모의시험의 결과는 행위자 기반 시뮬레이션의 특성인 규칙의 적용 및 판단, 기억 및 진화의 속성을 잘 묘사할 수 있음을 보여주었다. 개발한 모형을 발전시킴으로써 팀 결성의 다양한 생태학적 분석에 적용이 가능하다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권4호
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• pp.719-740
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• 2020

The stock market changes continuously as new information emerges, affecting the judgments of investors. Online news articles are valued as a traditional window to inform investors about various information that affects the stock market. This paper proposed new ways to utilize online news articles with technical indicators. The suggested hybrid model consists of three models. First, a self-attention-based convolutional neural network (CNN) model, considered to be better in interpreting the semantics of long texts, uses news content as inputs. Second, a self-attention-based, bi-long short-term memory (bi-LSTM) neural network model for short texts utilizes news titles as inputs. Third, a bi-LSTM model, considered to be better in analyzing context information and time-series models, uses 19 technical indicators as inputs. We used news articles from the previous day and technical indicators from the past seven days to predict the share price of the next day. An experiment was performed with Korean stock market data and news articles from 33 top companies over three years. Through this experiment, our proposed model showed better performance than previous approaches, which have mainly focused on news titles. This paper demonstrated that news titles and content should be treated in different ways for superior stock price prediction.

• 인지과학
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• 제20권3호
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• pp.357-381
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• 2009

이전의 연구들이 외부 피드백 정보에 대한 반응민감도에 성격특성적 개인차가 반영된다는 사실을 밝힌바 있지만, 재인기억과 관련한 의사결정에서 이러한 기질 혹은 특성적 개인차가 어떻게 관여하는지는 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 재인기억 과제에서 피드백에 근거한 의사결정 준거의 순응적 변화정도와 피드백에 대한 일반적 반응민감도의 개인차간 관계를 살펴보았다. 통제 조건인 실험 1에서는 올바른 피드백 조건이 의사결정 준거의 유동성에 영향을 미치지 않음을 보인 반면 피드백 조작이 이루어진 실험 2에서는 확신도가 높은 오기억 반응에만 선택적으로 편향된 피드백이 주어졌음에도 전반적인 Old/New 반응 범주의 결정준거 또한 순응적으로 이동함이 나타났다. 보다 중요하게 이 피드백에 근거한 의사결정 준거 학습에 나타나는 개별 피험자들의 반응민감도 차이가 강화 추구 혹은 불안 회피와 밀접하게 관련된 안정적 성격(Behavioral Activation System-BAS 혹은Behavioral Inhibition System-BIS)의 개인차에 의해 유의미하게 예측될 수 있음이 나타났다. 이러한 결과는 그동안 외현적인 재인 기억 의사 결정에 있어서 중요하게 여기지 않았던 점증적 강화학습 기제가 결정 준거의 설정에 관여할 수 있음을 보여준다는 데에서 중요한 의미를 찾을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.