본 연구는 마스크 착용 유무에 따라 정서얼굴표정(분노, 두려움, 행복)의 탐지 양상이 다르게 나타나는지 확인하였다. 이를 위해 탐지해야 할 정서표정(분노, 두려움, 행복)을 지시문으로 제시한 후 40ms 동안 나타나는 얼굴표정을 보고 표적자극인지 비표적자극인지 탐지하게 하였다. 그 결과, 마스크 착용 유무와 정서에 따라 민감도, 반응기준, 반응시간에서 유의한 차이가 나타났다. 구체적으로 마스크 착용 시 행복표정보다 두려움표정과 분노표정의 민감도가 상대적으로 높았으며, 반응기준의 경우 행복 표정이 마스크 착용 유무에 따라 달라져 마스크 착용 시 행복표정이 제시되었을 때 행복표정을 정확히 탐지하지 못하였다. 반응시간의 경우 참가자들은 마스크 착용시 분노나 두려움표정을 제시하였을 때 보다 행복표정이 제시되었을 때 더 느린 반응을 보였다. 주로 행복정서를 인식할 때 입 영역이 주요 단서가 되는데 마스크 착용으로 인해 해당 영역이 가려지게 되면서 나타난 결과로 보인다. 본 연구의 결과는 마스크 착용 유무에 따른 정서탐지의 어려움을 보여주며 특히 행복 표정의 편향 가능성을 시사한다.

본 연구는 사람 사이의 신뢰를 단순한 태도가 아닌 사람들의 경험을 통한 상호작용 행동으로써 신뢰로 가정하여 새로운 신뢰 행동과제 개발을 통해 신뢰를 관찰하고, 강화학습 모형을 이용해서 행동지표를 확인하고자 했다. 먼저 경제적 상황의 전략적 행동을 벗어나 일상적인 행동으로써 신뢰 행동을 관찰하기 위해 신뢰 정보 수집 행동을 이용하여 정직성 확인 과제를 고안하였다. 과제를 통해 얻은 자료를 의사결정 행동에서 습관적 행동 가치와 목적 지향적 행동 가치를 포괄하는 혼성강화학습 모형(Hybrid reinforcement leaning model)을 통해 상대방의 정직성과 일관성 여부 그리고 보상조건의 종류를 달리하여 각각의 신뢰 상황에서 행동 가치와 학습 특성들이 어떻게 달라지는지를 살펴보았다. 본 실험 전 예비 실험을 통해 신뢰와 불신을 형성할 때 각각 신뢰 학습에서 어떠한 차이가 있는지 확인하였다. 그 결과는 상대방을 신뢰할 수 있는 경우에 더 학습률이 높으며, 덜 탐색적으로 의사 결정하는 것으로 나타났다. 반면에 신뢰할 수 없는 경우에 상대방에 대한 신뢰성을 더 고려하여 행동 가치를 계산하는 목표지향적인 의사결정이 이루어진다는 것을 확인하였다. 본 실험은 보상물에 따라 신뢰 학습이나 행동 패턴이 달라지는 지를 확인하기 위해 금전적 조건과 비금전 조건에서 나타나는 신뢰 형성을 비교하였다. 강화학습 파라미터에서 보상물의 종류에 따른 차이는 나타나지 않았다. 이 연구는 일상적으로 쉽게 관찰 가능한 신뢰 행동을 이용하여 신뢰 과제를 고안하고 혼성강화학습 모형으로 분석하여 신뢰 연구의 범위를 확장 시킬 수 있음에 의의가 있다.

시각 단어 재인은 읽기의 핵심 과정으로, 단어의 표기, 음운, 의미 정보 등을 포함한 심성어휘집의 검색에 기반한다. 본 연구는 두음법칙에 의한 한글 글자-형태소 대응의 모호성이 단어 재인에 미치는 영향을 조사하고, 표기법과 개인차가 이러한 과정에 어떻게 영향을 미치는지 분석하였다. 두음법칙에 의한 이형태 간 형태소 처리를 비교하기 위해 차폐 점화 어휘 판단 관제를 사용하였으며 표기법의 영향을 조사하기 위해 서로 다른 표기법을 사용하는 두 집단(변음집단: 대한민국 부산 거주 대학생, 본음집단: 중국 연변 조선족 대학생)을 실험 참가자로 사용하였다. 표적 단어는 본음으로 표기되는 음절을 가진 단어(예: 한랭)였으며, 이에 대한 점화 자극은 표적어와 동일 조건(예: 한랭), 변음 조건(예: 냉방), 본음 조건(예: 랭방), 무관련 통제 조건(예: 한계)의 네 가지로 조작하였다. 실험 결과, 변음 집단 중 읽기 속도가 빠른 참가자는 변음 조건과 본음 조건 모두에서 촉진적 점화 효과를 보인 반면, 읽기 속도가 느린 참가자는 점화 효과를 나타내지 않았다. 본음 집단의 경우, 빠른 반응 참가자는 본음 조건에서만 촉진적 점화 효과를 보였으며, 변음 조건에서는 점화 효과를 나타내지 않았다. 이러한 결과는 표기법의 차이와 개인의 읽기 능력이 한자 합성어의 형태소 처리에 중요한 영향을 미친다는 것을 시사한다.

이 연구는 이중 경로 가설과 단어 빈도가 높을수록 단어 명명 속도가 빨라진다는 이전 연구를 기반으로 하여 단어 명명 과제를 통해 단어 빈도 효과를 관찰하고자 했다. 또한 이 연구에서는 주혜리와 고성룡(2021)이 소개한 단일경계 확산모형을 사용하여 단어 명명 과제에서 얻은 데이터를 분석하여 모델의 특정 파라미터와의 관련성을 확인하고자 했다. 실험 결과에서는 고빈도 단어 조건에서 저빈도 단어 조건보다 단어를 더 빠르게 명명하는 반응 시간이 나타났다. 단어 명명 과제에서 얻은 데이터를 분포 분석하고 단일경계 확산모형에 넣어 실행한 결과, 단어 빈도 차이가 정보표집율 파라미터의 차이로 설명될 수 있었다. 실험 결과를 바탕으로 단일경계 확산모형이 단어 명명 과제의 단어 처리 과정을 정보표집율 파라미터로 설명할 수 있으며, 모형이 이중경계이나 파라미터의 변동성 가정과 관계없이 언어 처리 현상을 설명하고 개인의 언어 처리 능력을 예측할 수 있는 유용한 도구임을 재확인하였다.