The purpose of this study is to investigate the young children's 'more means more' bias and knowledge change process regarding a lever phenomenon, especially the relationship between the weight of an object and the strength of force and between the length of a lever and the strength of force. Subjects, who were presented with the tasks, were eight young children 5 years of age. Major findings were as followings. First, most of the subjects have a 'more means more' bias about the relationship between the weight of an object and the strength of force and between the length of a lever and the strength of force regarding a lever phenomenon. This meant that young children have similar concepts about a lever phenomenon regardless of whether it is right or wrong physically. Second, young children tried to make sure of their knowledge during experiments. They chose the evidence which confirmed their knowledge. But they tried to change their knowledge, when the evidence presented did not correspond to their knowledge. These findings contribute to understanding young children's 'more means more' bias and knowledge change process about a lever phenomenon and can be used in preschool science education programs and curriculums.
컴퓨터는 다양한 사전 경험과 지식을 지닌 많은 사람들에 의해 사용되고 있다. 이 에 따라 컴퓨터를 좀 더 사용자와 친밀하게 만들고자 하는 많은 노력들이 행해지고 있다. 컴퓨터의 그래픽 처리능력은 User Interface Desinger들의 많은 관심을 모았으며, 아이콘 을 기초한 사용자 Interface는 많은 대중성을 확보해 왔다. 따라서 좀 더 효율적인 Interface를 위해서는, 아이콘의 의미가 사용자에게 정확히 전달될 수 있도록 아이콘의 해석에 영향을 미치는 많은 요인들이 그 설계단계에서 고려되어야만 한다. 컴퓨터는 작업 현장에서 다양한 계층의 작업자에 의해 사용되어지고 있다. 그러므로 아이콘 설계에 있어 어떤 성적편향(Gender bias)을 줄이는 것은 컴퓨터 작업의 효율이라는 측면에서 매우 중요 하다. 이 연구는 아이콘 인식과정에 영향을 미치는 요인들, 특히 성이 미치는 영향에 대 하여 연구한 것이다. 남성과 여성 피설험자에게 똑같은 지시어(Referents)가 제시되었으 며 피실험자는 각지시어에 해당하는 여러 아이콘중 하나를 선택하게 된다. 그러나 각 아이콘에 대해 그들 모드를 선택하거나 혹은 모드를 선택하지 않을 수도 있다. 실험의 결과로는 나이, 경험, 성별등이 결합된 요인일 경우 지각시간(Perception Time)에 미치는 영향이 유의하게 나타났다. 따라서 미래의 아이콘 설계는 이러한 요인들에 의한 편향을 줄일 수 있도록 그것이 실제로 컴퓨터 시스템에 사용되기 이전에 시험되어야만 한다. 아이콘과 지시어들간, 반복적 시도(Trial)와 지각시간간에는 유의한 영향이 나타났지만, 성과 자각시간간에는 관련이 없다는 것을 알 수 있었다. 이 실험의 결론은 여기서 사용된 아이콘에 대해서만 타당한 것으로 이것을 모든 아이콘에 대해 일반화시키기는 어려우나 이후에 행해질 Icon-based User Interface 분야의 많은 연구들의 기초가 될 것이다. 더불어 아이콘과 관련된 많은 요인들(문화적 영향, 아이콘 색깔, 크기, 아이콘의 위치등이 인식에 미치는 영향)에 대해서도 연구가 행해져야 할 것이다.
본 연구는 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부와 기억을 회상할 때의 정서 상태가 후견지명 편향 (hindsight bias)에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 valence 축에 따라 긍정적 정서와 부정적 정서를 일으키는 두 가지 음악을 제시하고 두 조건에 대하여 기억에 대한 과잉 확신이 얼마나 달라지는가를 분석하였다. 예측 정확성 여부에 대해서는 실험 결과 데이터 중 예측 일치 조건과 불일치 조건으로 나누어 후견지명 편향에 끼치는 영향과 정서와의 상호작용이 있는가를 분석하였다. 사람들은 예측과 반대되는 결과를 접했을 때 결과에 anchoring하여 기억을 회상하려는 편향이 더욱 커졌으며 부정적인 정서보다 긍정적 정서 상태일 때 후견지명 편향이 더욱 커졌음을 밝혔다. 특히 예측과 상이한 결과 피드백을 받고 긍정적 정서 상태일 때 가장 많은 왜곡 현상을 보였으며, 예측 불일치/ 부정적 정서 조건, 예측 일치/ 긍정적 정서 조건, 예측 일치/ 부정적 정서 조건 순으로 후견지명 편향을 보였다. 이 결과는 정서 상태보다 어떤 사건에 대한 예측 정확성 여부가 후견지명 편향에 더 큰 영향을 준다는 것을 시사한다. 본 연구의 실험실 상황을 통하여 자기와 관련이 없는 중립적 과제를 통해서도 후견지명 편향이 나타남을 알 수 있었다. 특히 그 동안 거의 이루어지지 않았던 정서와 후견지명 편향의 관계를 밝히고, 기존의 예측 정확성에 따른 편향을 설명하는 모델간 논쟁이 많았으나 실험 결과가 motivational model을 지지함을 밝혔음에 의의가 있다.
Attention and emotion interact intimately. Anxiety, for example, modifies attentional mechanisms to enhance the processing of threat-related information. But how can it modulate attention? Studies of the emotional Stroop task showed clearly that color naming was interfered with more by negative word distractors than by neutral distractors in anxious participants. However, few studies have investigated in what stage an emotional stimulus biases attention. The present study investigated the locus of interference in the emotional Stroop task by manipulating the SOA (Stimulus Onset Asynchrony) between the word distractor and the color target (0ms, 120ms, or 240ms). Results showed that interference occurred only with 0ms of SOA for anxious participants, whereas for non-anxious participants, there was no interference effect. These results support the view that the attentional mechanism was modulated in early stage of information processing by anxiety.
Resistivity logging instruments are designed to measure the electrical resistivity of a formation, and this can be directly interpreted to provide a water-saturation profile. However, resistivity logs are sensitive to borehole and shoulder-bed effects, which often result in misinterpretation of the results. These effects are emphasised more in the presence of tool eccentricity. For precise interpretation of short- and long-normal logging measurements in the presence of tool eccentricity, we simulate and analyse eccentricity effects by combining the use of a Fourier series expansion in a new system of coordinates with a 2D goal-oriented high-order self-adaptive hp finite-element refinement strategy, where h denotes the element size and p the polynomial order of approximation within each element. The algorithm automatically performs local mesh refinement to construct an optimal grid for the problem under consideration. In addition, the proper combination of h and p refinements produces highly accurate simulations even in the presence of high electrical resistivity contrasts. Numerical results demonstrate that our algorithm provides highly accurate and reliable simulation results. Eccentricity effects are more noticeable when the borehole is large or resistive, or when the formation is highly conductive.
Most of the distributed high-dimensional indexing structures provide a reasonable search performance especially when the dataset is uniformly distributed. However, in case when the dataset is clustered or skewed, the search performances gradually degrade as compared with the uniformly distributed dataset. We propose a method of improving the k-nearest neighbor search performance for the distributed vector approximation-tree based on the strongly clustered or skewed dataset. The basic idea is to compute volumes of the leaf nodes on the top-tree of a distributed vector approximation-tree and to assign different number of bits to them in order to assure an identification performance of vector approximation. In other words, it can be done by assigning more bits to the high-density clusters. We conducted experiments to compare the search performance with the distributed hybrid spill-tree and distributed vector approximation-tree by using the synthetic and real data sets. The experimental results show that our proposed scheme provides consistent results with significant performance improvements of the distributed vector approximation-tree for strongly clustered or skewed datasets.
The current study investigated whether in-group bias affects 5- to 6-year-old children's resource-allocation decisions. In Experiment 1, participants were asked to allocate 10 stickers between a friend (an in-group member) and a stranger (an out-group member). Children allocated significantly more stickers to friends than to strangers, suggesting that they made distributive decisions in favor of their in-group members, when they were not the beneficiary of a resource-allocation. In Experiment 2, we examined whether being one of the recipients in the resource-allocation game would affect children's decisions. The procedure was identical to that of Experiment 1 except that participants were asked to allocate stickers between themselves and a friend or a stranger. The children showed selfish distributions regardless of recipients. These results indicate that when children become one of the recipients in a resource-allocation, their self-interests override their preference for in-group members.
With the development of e-commerce and the proliferation of easily accessible information, information filtering has become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. While many collaborative filtering systems have succeeded in capturing the similarities among users or items based on ratings to provide good recommendations, there are still some challenges for them to be more efficient, especially the user bias problem, non-transitive association problem and cold start problem. Those three problems impede us to capture more accurate similarities among users or items. In this paper, we provide probabilistic model approaches for UCHM and ICHM which are suggested to solve the addressed problems in hopes of achieving better performance. In this probabilistic model, objects (users or items) are classified into groups and predictions are made for users considering the Gaussian distribution of user ratings. Experiments on a real-word data set illustrate that our proposed approach is comparable with others.
Many studies in the field of information security reveal the need to increase awareness. However, although awareness of information security has been raised to a considerable extent, actual security behavior has been shown to fall short of that. Therefore, we wanted to identify the role of psychological factors in making information security decisions by conducting a experimental study. The results show that there are differences in perception of information security risks according to the probabilistic distance and the degree of relative optimism due to social distance. In relation to their relative optimism and intention of information security, they reduced the level of perceived risk compared to those close to them and found that their influence varied according to their probabilistic distance. This study has made valuable attempt in terms of methodology and it is meaningful that the psychological factor is taken into consideration for the information protection behavior, so that the range of relative optimism that actually affects the perception of risk is narrowed. It is expected to contribute to the improvement of information security level of information technology users and protection of information assets by empirically identifying necessity of various approaches to decision making process for information security.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.15
no.5
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pp.1-11
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2020
Increasing the number of unicorn startups has recently received much attention. In this study, we attempt to investigate that startups achieving an extremely high valuation could postpone their exit to raise more investment and receive more benefits. This study tested the hypotheses using data from Crunchbase, World Bank, Global Competitiveness Report, and Global Entrepreneurship Monitor. Using 140 unicorn startups that have already exited through an initial public offering (IPO) or mergers and acquisitions (M&A), we find out that unicorn startups tend to acquire higher valuation as their investment duration increases. Furthermore, we also examined the moderating effects of governmental policy and institutional distance from foreign investors in order to consider the institutional aspects of startups. The results of the moderating variables show significant supports. We expect to provide a better understanding with respect to making an exit decision of unicorn startups. Furthermore, managers and investors need to acknowledge the institutional factors of startups when they decide to fund.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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