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본 연구는 인구 데이터를 기반으로 시군구 지역별 의원 매출을 예측하는 모델을 개발했습니다. 탄력망 및 랜덤 포레스트 머신러닝 방법을 적용하여 의원 매출 및 향후 5년 후 매출 차이를 예측했으며, 현재 의원 매출과 도시 및 도 간 인구 이동이 중요한 예측 요인임을 확인했습니다. 탄력망 기반 모델이 랜덤 포레스트 기반 모델보다 예측력이 더 높았습니다.
Econometrics with machine learning
Data mining and medical knowledge management : cases and applications
Operations research and health care : a handbook of methods and applications
Clinical Prediction Models : A Practical Approach to Development, Validation, and Updating
Assessing policies for retirement income : needs for data, research, and models
Tool kits in regional science : theory, models, and estimation
(빅데이터의 다음 단계는) 예측 분석이다
Essential medical statistics
Analysing survival data from clinical trials and observational studies
복잡하지만 단순하게 : 복잡한 세상에도 패턴은 있다
Longshort market dynamics : trading strategies for today's markets
Personalized Psychiatry : Big Data Analytics in Mental Health
인공지능·빅데이터 마케팅
Learning from logistics : how networks change our cities
Using R for Bayesian spatial and spatio-temporal health modeling
Structured population models in biology and epidemiology
Lauren N, Forrest; Valentina, Ivezaj; Carlos M, Grilo · 2023
Psychological medicine
Lu, Yining; Kunze, Kyle; Cohn, Matthew R.; Lavoie-Gagne, Ophelie; Polce, Evan; Nwachukwu, Benedict U.; Forsythe, Brian · 2021
Arthroscopy, Sports Medicine, and Rehabilitation
He, J.-L.; Yan, Y.-Z.; Liu, W.; Hu, Y.; Wang, M.-H.; Pan, Q.-W.; Liang, Y.; Ren, M.-S.; Wu, Z.-W.; Zhang, Y.; Jiang, J.; Tang, P.; Zhang, Y.; Li, J.-S.; Wang, F.; You, Y.; You, K. · 2025
International journal of surgery (London, England)
Jia-ling He; Yu-zhao Yan; Yan Zhang; Jin-sui Li; Fei Wang; Yi You; Wei Liu; Ying Hu; Ming-Hao Wang; Qing-wen Pan; Yan Liang; Ming-shijing Ren; Zi-wei Wu; Kai You; Yi Zhang; Jun Jiang; Peng Tang · 2024
International Journal of Surgery
Ali Sabbagh; Samuel L. Washington; Derya Tilki; Julian C. Hong; Jean Feng; Gilmer Valdes; Ming-Hui Chen; Jing Wu; Hartwig Huland; Markus Graefen; Thomas Wiegel; Dirk Böhmer; Janet E. Cowan; Matthew Cooperberg; Felix Y. Feng; Mack Roach; Bruce J. Trock; Alan W. Partin; Anthony V. D'Amico; Peter R. Carroll; Osama Mohamad · 2023
European Urology Oncology
Suh JW; Saunders R; Simes E; Delamain H; Butler S; Cottrell D; Kraam A; Scott S; Goodyer IM; Wason J; Pilling S; Fonagy P · 2024
European child & adolescent psychiatry
Dawn L. Hershman; Riha Vaidya; Cathee Till; William E. Barlow; Mike LeBlanc; Joseph M. Unger · 2023
Cancer Research
Herzog P.,Voderholzer U.,Gärtner T.,Osen B.,Svitak M.,Doerr R.,Rolvering-Dijkstra M.,Feldmann M.,Rief W.,Brakemeier E.L. · 2021
Psychotherapy Research
Christodoulou, Evangelia; Ma, Jie; Collins, Gary S.; Steyerberg, Ewout W.; Verbakel, Jan Y.; Van Calster, Ben · 2019
JOURNAL OF CLINICAL EPIDEMIOLOGY
전선 / 대학원
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
이 강의는 지역성장의 핵심 인자인 산업과 인구에 대한 통합적 연구를 주요 내용으로 한다. 인구 분야의 주요 분석 대상은 인구의 구성 및 변화, 주거이동 및 인구이동, 인구의 자연적/사회적 특성 등이며 지역산업의 주요 연구 분야는 지역산업의 구성 및 특성, 산업입지, 경제기반모형, 이중섹터 모형 등이다. 이 강의는 특히 지역 내 인구와 산업의 중첩적 특성이 어떻게 지역경제성장에 미치는 영향을 분석하는데 중점을 두고 있다.전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
이 수업의 목표는 사회학적 관점을 익히고 그것을 보건정책 및 보건 의료 문제를 분석하는데 활용해 보는 것이다. 이를 위해 이 수업은 크게 세 가지 초점을 가진다. 첫째, 사회학의 기본적 사고방식을 익힌다. 둘째, 사회구조를 포착하고 설명하는 다양한 스타일을 검토한다. 사회구조를 연구하는 방법은 여러 가지다. 이 수업은 ‘사회구조’에 접근하고 그것을 설명하는 스타일을 (A) <파라미터 분포로서 사회구조를 포착하고 설명하기>, (B) <심층 구조로서 사회구조에 주목하고 설명하기>, (C) <사회구조가 계속 변화하는 구성 과정에 주목하기>로 분류한 후, 각 세 가지 스타일로 사회구조를 연구했을 때의 장점과 단점을 검토한다. 셋째, 보건 의료 분야의 몇 가지 중요한 주제를 이런 세 가지 스타일로 접근/연구한 논문들을 살펴본다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
보건의료 현상을 사회관계의 측면에서 파악하고자 하는 것이 이 강좌의 목표이다. 건강에 부여하는 가치나 물질적 자원은 사회마다 다르다. 또 집단이나 계층에 따라 건강수준이 다르고 건강문제에 대한 대처방식도 다르다. 보건사회학은 건강행동, 질병에 대한 대응방식, 치료법의 선택, 의사와 환자관계, 병원조직, 의료제도 등 건강과 질병 및 의료문제를 사회구조적 특성이나 집단간 사회관계의 측면에서 고찰하고 분석하는데 관심을 갖고 있다.전선 / 대학원
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.전선 / 대학원
이 교과목은 노동시장 분석의 대표적인 이론과 방법론을 이해함으로써, 산업인력개발의 경제적 측면을 분석할 수 있는 능력을 배양하는데 목적이 있다. 주요내용은 직업교육의 편익분석, 과잉학력과 스킬불일치, 직업 및 산업전망 분석 등이다. 이 과목을 통해 학생들은 노동시장 변화 및 인력수급전망과 산업인력개발과의 관계를 이해하고, 산업인력개발 전문가로서 노동시장을 분석할 수 있는 실제적 능력을 기를 수 있다.전선 / 대학원
본 강의는 데이터와 모델을 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 방법을 소개한다. 세부 주제로는 스프레드시트 모델링, 최적화, 데이터 분석, 의사결정 분석, 시뮬레이션 등을 다룰 예정이다. 본 강의를 성실히 수강한 학생들이 1) 비즈니스 결정의 핵심 요인을 파악하고, 2) 다양한 도구와 기법을 적용하여 근거에 기반한 비즈니스 결정을 내리고, 3) 그 결정을 다양한 청중과 이해관계자에게 효과적으로 설명하고 의사소통할 수 있게 되는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.전선 / 대학원
마케팅 활동의 효과를 높이는 방향의 하나로서 데이터에 기반한 과학적인 마케팅 실행에 대한 필요성이 지속적으로 높아지고 있는데, 데이터 사이언스 및 인공 지능 분야의 핵심 요소 중의 하나인 머신 러닝 기법들이 이러한 과학적이며 효과적인 마케팅 프로그램을 실행하는데 있어 매우 유용한 도구로서 활용될 수 있을 것이다. 본 과목에서는 마케팅 의사 결정의 품질을 높이기 위해 머신러닝의 다양한 분석 기법을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 학습하는데, 마케팅 의사 결정의 종류가 다양하고 또한 이들 종류별로 필요한 데이터와 적절한 분석 기법이 상이하므로 마케팅 의사 결정 종류별로 어떠한 데이터를 어떠한 기법을 통하여 분석할 것인지에 대한 체계를 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
노벨상을 수상한 AlphaFold는 통계 물리 이론에 기반한 확산(Diffusion) 기반 생성 모델을 활용하여 개발되었으며, 이는 최신 의료 인공지능 기술이 고급 확률 모델과 생성・추론 이론에 근거하고 있음을 시사합니다. 본 강의에서는 확산 기반 생성 모델(Diffusion Models)과 그 응용 기법을 포함한 최신 생성 및 추론 인공지능 모델의 핵심 이론을 확률론적 관점에서 체계적으로 탐구합니다. 특히, 확산 모델, 최적 확률 경로, 확률적 보간, 흐름 기반 모델 등의 최신 이론 기반 생성 기법의 데이터 분포 모델링 과정과 최적의 샘플을 생성・변환・복원・추론하는 과정을 심도 있게 분석합니다. 이를 통해 수강생들은 생성 및 추론 인공지능 모델의 확률적 구조와 수학적 원리를 이해하고, 최신 확산 기반 생성 모델 및 그 변형 기법들의 결과를 이론적으로 해석할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다. 또한, 이러한 생성 및 추론 모델들이 의료 및 생의학 데이터를 포함한 다양한 도메인에서 어떻게 적용될 수 있는지를 이론적 관점 외 실습적 관점에서도 조망합니다. 궁극적으로, 본 강의는 생성 및 추론 인공지능 분야에서 어떻게 핵심 이론과 의료 분야 응용을 아우르는 전문성을 함양할 수 있도록 체계적인 학습 기회를 제공하는 것을 지향합니다.전선 / 대학원
의료분야에 적용되는 경제원리와 경제분석에 관한 강의로 수요/공급의 결정요인, 시장이론, 경제적 효율성과 같은 미시경제이론을 공부하여 이들을 의료제공자 및 공급자의 행태, 의료보험, 의료시장 등에 적용하게 된다.전선 / 학사
인구의 지역적 분포, 구성, 성장과 변화 및 이동을 주로 취급한다. 이들 특징이 지역적 특성에 어떻게 반영되는가 하는 과정(process)을 우리나라의 몇 지역을 사례로 연구한다.? 또한 지역간의 인구이동 및 도시내부에서 인구이동현상과 그 요인 등을 분석한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.교양 / 학사
「베리타스 강좌 2: 베리타스 강좌 2: 수학과 데이터 사이언스로 보는 사회와 경영」는 자연과학적 모델과 사회과학적 이해를 융합하여 복잡한 사회 현상을 탐구하는 교과목이다. 물리학, 생물학에서 발전한 다양한 모델(네트워크 모델, 정보이론, 카오스이론, 스케일링 이론, 전염병모델 등)을 소개하고, 이들이 사회·경영·정치·도시학 등 인문사회 분야와 어떻게 연결되는지를 학습한다. 본 강좌의 차별성은 이과와 문과 학생이 협력하는 팀 기반 학습에 있으며, 데이터와 간단한 시뮬레이션을 활용한 실습을 통해 이론을 실제 사회현상에 적용한다. 학생들은 그룹 토론, 프로젝트를 통해 비판적 사고, 협업 능력, 창의적 문제 해결 역량을 배양하며, 나아가 데이터 기반 분석과 복합적 가치 창출 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
수가 제도는 의료 전달 체계에서 핵심적인 역할을 하며, 제도에 따라 의료 제공자와 이용자의 형태에 중요한 영향을 미친다. 대표적인 지불 제도로 행위별 수가제, 포괄수가제, 인두제, 총액계약제, 성과기반 보상제도 등이 있으며 각제도는 의료 서비스의 제공 방식과 내용, 의료 이용 경향 등에 서로 다른 방향의 유인을 제공한다. 이 강좌에서는 현재 우리나라에서 적용되고 있는 일차의료 수가 제도와 주요 국가의 사례를 비교·분석한다. 이를 통해 각 수가 제도가 일차의료의 질, 접근성, 지속 가능성 등에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 아울러, 학생들은 본 강좌를 통해 일차의료 강화 및 의료의 질 향상을 위한 수가 제도 개선 방안을 모색하고, 관련 정책적 대안을 비판적으로 검토하는 역량을 기를 수 있다.