본 연구는 의사결정 과정의 인지 작용 순서를 이해하기 위해 기존의 집단 수준 통계 분석의 한계를 극복하고자, 숨겨진 다변량 패턴 분석과 구조화된 상태 공간 시퀀스 모델을 결합한 새로운 기계 학습 방법을 제시합니다. 뇌전도(EEG) 데이터를 이용하여 시행별 인지 전략을 해독하고, 속도 또는 정확성을 우선시하도록 지시받은 의사결정 과정에 이 방법을 적용했습니다. 그 결과, '확인'이라는 추가적인 인지 작용을 발견하였으며, 이는 정확성 조건에서 주로 나타나지만 속도 조건에서도 빈번하게 발생하는 것으로 나타났습니다. 모델링된 '확인' 작용의 발생 확률은 정답률과 근전도(EMG) 데이터로 측정된 마음의 변화와 관련이 있었습니다. 시행 수준에서 인지 작용을 성공적으로 모델링함으로써, 실험 조건 내에서 균질적인 인지 과정이라는 가정에 도전하는 동적인 인지 전략의 가변성에 대한 경험적 증거를 제공합니다. 이 방법은 데이터 중심 방식으로 인지 전략을 탐지하고 이해하는 새로운 방법을 제시하며, 이론적 연구와 다양한 분야의 실용적 응용에 시사점을 제공합니다.
