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안홍일, 이진형, 친양, 우희종, 신공식, 권순종, 임명호
2014 / 한국육종학회지
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본 연구는 기존 근거기반 정책의 한계를 보완하기 위해 질문을 식별하고 체계화하는 질문주도 EBP 모형을 제시한다. 언론기사, 국회 회의록 등 텍스트 자료 분석을 통해 질문을 도출하고 질문 맵을 구축하여 정책문제 이해 및 대안 탐색에 활용한다. 미세먼지 사례 분석을 통해 질문주도 EBP 모형의 유용성을 확인했다.
Evidence-based practice in school mental health : a primer for school social workers, psychologists, and counselors
Evidence-informed health policy : using EBP to transform policy in nursing and healthcare
Paradigms and sand castles : theory building and research design in comparative politics
Evidence-based policy : a practical guide to doing it better
Understanding nursing research : building an evidence-based practice
Model-based geostatistics for global public health : methods and applications
Question-reply argumentation
기초통계학 : 알기 쉬운 통계 원리
Man is by nature a political animal : evolution, biology, and politics
Big data, big challenges in evidence-based policymaking
Behavioral public performance : how people make sense of government metrics
(공공부문의 기획을 위한) 정책분석과 의사결정 =
Dynamical biostatistical models
Democratic policymaking : an analytic approach
Political science research methods
Implementing change : patterns, principles, and potholes
A beginner's guide to structural equation modeling
Research for public policy
The other Japan : conflict, compromise, and resistance since 1945
Counterfactuals and causal inference : methods and principles for social research
고길곤; 김경동; 이민아 · 2020
한국정책학회보
Weiland, Sabine · 2016
Revue de Métaphysique et de Morale
Yu X.,Wang Q.,Moat K.,Mansilla C.,Vélez C.M.,Patiño-Lugo D.F.,Abraha Y.G.,El-Jardali F.,Fadlallah R.,He J.,Kibria M.,Boeira L.,Lee M.S.,Lavis J.N.,Chen Y. · 2022
Health Research Policy and Systems
Senitan, Mohammed; Alhaiti, Ali Hassan; Lenon, George Binh · 2018
International Journal of Diabetes in Developing Countries: Incorporating Diabetes Bulletin
전필 / 학사
본 과목에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데에 필요한 제반 이론 및 기법을 배운다. 구체적으로, 본 과목의 전반부에서는 데이터베이스 (DB)를 기반으로 한 정보 시스템의 설계 및 구현, 그리고 DB 마이닝과 DB 기반 추천 시스템과 관련된 모형과 기법을 다루고, 후반부에서는 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색, 문서 분류 및 군집화를 위한 주요 이론과 방법론들을 소개한다. 아울러, 본 과목은 소개된 모형 및 기법들을 구현하여 다양한 형태의 데이터에 실적용해보는 프로젝트들을 포함하는 바, 이를 통해 실제 문제에 대한 해결 능력을 기르고, 관련된 기술적 이슈들을 경험해보는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 정책과정의 단계, 정책수단과 정책설계, 정책결정의 주요 모형, 그리고 주요 정책행위자의 행태에 대한 전반적인 이해를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 과목에서에서는 다음과 같은 내용을 탐구하고 있다. 첫째, 왜 그리고 어떻게 특정 이슈만 정책의제로 채택되고 반면에 다른 이슈들은 배제되는지 분석하고자 한다. 둘째, 정책수단이 어떻게 정책설계, 정책결정, 그리고 정책집행에 영향을 주는지 분석하고자 한다. 셋째, 정치, 제도, 정치적 가치가 정책과정에 어떻게 영향을 주는지 분석하고자 한다. 넷째, 불확실성과 관료정치 속에서 어떤 정책결정모형이 선호되는지 그리고 이들 모형이 어떻게 선정되는지 분석하고자 한다. 다섯째, 다양한 정책집행사례를 통하여 성공적인 집행의 전략과 요소를 탐색하고자 한다. 본 수업을 통해 학생들은 정책문제의 정의, 의제설정, 의사결정, 그리고 정책집행에 관한 다양한 사례를 학습하고 여기서 정책과정의 주요 개념과 현대 이론들을 배울 수 있을 것이다.일선 / 학사
캘리포니아의 최저 임금법은 실업률을 높이는가? 낮추는가? 교실 규모가 학생들의 학습 능력에 얼마나 큰 영향을 미치는가? 기업의 퇴직 계획 변경은 사람들의 저축 행동에 어떤 영향을 미치는가? Affordable Care Act는 의료비 지출을 줄이는가? 총기 규제를 강화하면 폭력 범죄가 줄어드는가? 이는 정책 입안자(및 정보를 갖춘 시민)가 답변을 원하는 질문 중 몇 가지에 불과하다. 우리는 어떻게 그 답을 얻을 수 있는가? 우리는 답을 신뢰할 수 있는가? 이 강좌는 연구자들이 정책에 관한 질문에 답할 때 이용하는 통계적 방법을 소개한다. 어떤 방법이 사용되었는지, 결과를 어떻게 해석할 수 있는지, 결과를 해석할 때 주의해야 할 사항을 이해하는 데 있어 숙련도와 자신감을 얻을 수 있도록 한다. 본 강좌의 실습을 통해 학생들은 통계 분석에 능숙해질 수 있을 것이다. 이 과정에서 위에서 소개한 인과적 질문에 대한 확실하고 분명한 답을 얻는 것이 얼마나 어려운지 느끼게 될 테지만 연구 결과에서 의미있는 결론을 도출해내는 것에 능숙해질 수 있을 것이다.전선 / 대학원
사회적 변화에 따라 미디어를 받아들이는 수용자에 대한 새로운 연구가 요구되고 있는 시점이다. 다수의 디지털 매체의 도입으로 인한 기존 수용자 조사 방식의 문제점들이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 제안을 지속적으로 연구할 예정이다. 예컨대 대안적 미디어 이용행태 조사방법으로 최근 대두되고 있는 인터넷 조사와 휴대전화사의 문제점을 대안적 조사의 표집과정과 기존의 확률적 표집틀을 사용하는 경우가 어떻게 서로 다른가를 비교, 분석, 개선할 것이다. 또한 대안적 조사기법의 가장 큰 문제점인 표본 편파의 문제점을 해결하는 방안으로 성향점수를 사용한 성향가중방법, 반복비례 가중법, 표본 선택편의 수정 방법 등에 대해 연구할 것이다.전선 / 학사
소비자와 환경과의 상호작용을 중심으로 한 소비자의 형태 및 소비자시장을 중심으로 하여 조사이론과 실제를 겸한다. 현장조사를 통한 자료의 수집 및 분석과 해석방법을 체득하며 소집단별로 논문을 완성하고 토의, 평가한다.전선 / 학사
정치과정을 공공재의 시장외적인 교환과정으로 이해하고 이러한 전제에 입각하여 사익에서 출발한 개개인의 행위가 공동체의 공익으로 수렴될 수 있는 기제와 원리를 탐구하고자 한다. 구체적으로 국가안보, 경찰, 환경 등 다양한 공공재의 창출을 위한 투표행위, 정당간 연합행위 등의 정치적 과정을 이해하도록 도모한다.전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
정책평가의 기초적 이론과 방법에 대한 이해를 토대로 고급정책평가 이론과 방법론에 대한 이해와 활용능력을 한층 심화시키며, 정책평가에서 다루지 못했던 특별한 방법론적 이슈와 토픽들을 다룸으로써 정책평가 전문가로서의 능력과 소양을 배양하는 것을 강의의 목적으로 한다. 주요 주제는 평가를 위한 논리모형의 개발, 복잡한 프로젝트 개발을 위한 프로그램 논리 모형의 활용 등을 포함한 로직 모델링 방법들, 프로그램 기획과 논리모형을 활용한 평가의 통합, 정부와 비영리 조직의 성과측정방법, 산출결과와 임팩트 평가 방법, 평가를 위한 회귀분석방법의 응용, 권능부여 평가방법(empowerment evaluation), 평가역량 구축과 평가를 통한 조직학습이론, 기타 현안이 되고 있는 특정평가 이슈들과 방법론 등이다. 이 강의는 실제 평가사례를 발굴하여 학생들이 직접 평가에 참여하도록 함으로써 평가실무를 통하여 평가에 대한 능력과 소양을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인과관계 규명은 엄밀한 과학적 연구의 핵심이다. 사회과학분야에서도 특정 프로젝트, 프로그램 및 정책에 대한 인과적 효과를 분석하기 위한 다양한 실험 및 준실험적 정책평가방법론이 적극 도입되고 있다. 이 강의는 인과관계 추론을 위한 이론적 배경을 살펴보고, 상관관계 분석의 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 무작위통제실험, 도구변수, 이중차분, 패널고정효과, 회귀불연속설계 등과 같은 정책평가방법론을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 통계분석패키지를 활용하여 기존 영향평가 연구 분석 내용을 모방실습함으로써 정책평가방법론에 대한 실제적 이해를 높이고 앞으로 다양한 도시사회혁신 프로그램 및 정책을 분석, 평가하고자 하는 학생들에게 방법론적 기초 지식을 제시한다.전선 / 대학원
인과관계 규명은 엄밀한 과학적 연구의 핵심이다. 사회과학분야에서도 특정 프로젝트, 프로그램 및 정책에 대한 인과적 효과를 분석하기 위한 다양한 실험 및 준실험적 정책평가방법론이 적극 도입되고 있다. 이 강의는 인과관계 추론을 위한 이론적 배경을 살펴보고, 상관관계 분석의 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 무작위통제실험, 도구변수, 이중차분, 패널고정효과, 회귀불연속설계 등과 같은 정책평가방법론을 살펴보는 것을 내용으로 한다. 통계분석패키지를 활용하여 기존 영향평가 연구 분석 내용을 모방실습함으로써 정책평가방법론에 대한 실제적 이해를 높이고 앞으로 다양한 도시사회혁신 프로그램 및 정책을 분석, 평가하고자 하는 학생들에게 방법론적 기초 지식을 제시한다.전선 / 대학원
본 강좌는 고급 자료분석을 위한 모형기반 통계분석방법론에 대해 다룬다. 자료의 특징과 분석의 목적에 따라 적합한 통계모형을 제시하고, 자료를 적합, 적합된 통계모형의 해석을 통한 인사이트 제시등에 대해 다룬다. 프로젝트를 통해서 배운 방법들을 실제 데이터에 적용하고 발표한다. ● Linear model and linear mixed model ● Generalized linear model ● Shrinkage method and variable selection ● Graphical methods and causal Inference ● Bayesian methods전선 / 대학원
이 과목의 목표는 정책수단의 선택과 그 선택의 결과에 관한 연구능력을 개발하는 것이다. 현대 정부가 활용하는 정책수단은 급격하게 변화하고 있으며 이러한 변화를 이해하고 전문적 조언을 제시할 수 있는 지식에 대한 요구가 증가하고 있다. 초점은 정책수단선택에 관한 실증적 인과지식을 탐구하는 것과 더불어 정책수단의 효과적 설계와 관리를 위해 필요한 실무적 지식을 모색하는데 두어진다. 이 과목의 구체적 내용은 개별 정책수단의 특성, 효과, 선택과정에 관한 국내외 연구문헌의 심층적 검토와 국내외 사례에 관한 토론으로 이루어진다. 정책수단별 전문성이 요구되므로 각 정책수단의 전문연구자인 여러 교수가 공동 강의하는 것을 원칙으로 한다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 과목은 행정학 정책학 분야에서 활용되고 있는 통계분석의 기초를 확립하고 양질의 분석능력을 배양하는데 그 목적이 있다. 특히 문제에 대한 이해, 주어진 자료에 대한 기술, 분석 모형의 개발, 자료와 모형간의 연계를 통한 추론의 과정을 명확히 이해하고, 이를 활용한 실제 계량분석이 이루어질 수 있는 경험을 제공하고자 한다. 이를 위해 다중회귀모형 및 관련 모형을 중심으로 실제 분석단계에서 발견될 수 있는 예를 이용하여 수업이 진행될 것이며, 통계패키지를 활용한 실습시간이 제공된다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학 연구를 설계하는 법과 연구의 다양한 방법론을 이해하는 것을 목표로 한다. 수강생들은 연구 질문을 선정하는 법, 논리와 이론에 기반하여 가설을 세우는 법, 개념을 조작하는 법, 자료를 수집하는 법, 그리고 논리를 검증하기 위해 적절한 연구를 설계하고 수행하는 법을 배우게 된다. 특히 연구설계와 자료 수집에 있어 사례연구, 과정 추적, 필드 인터뷰 등 질적 데이터의 수집 및 연구뿐만 아니라 행정 데이터, 설문조사, 무작위 실험 등 양적 데이터의 수집 및 연구를 모두 포괄한다. 즉 본 강의는 정치학 연구를 위해 선택할 수 있는 전반적인 메뉴(menu)를 소개하고, 연구 질문에 알맞은 방법론을 선택하는 것을 주된 목적으로 한다. 수강생들은 각 방법론적 접근이 갖는 강점과 약점을 이해하고, 과학적 연구의 패러다임 등 방법론적 진화 과정을 학습하게 될 것이다. 또한 수강생들은 한 학기 동안 각자 하나의 연구설계 계획서를 작성하여 평가받게 된다.전선 / 학사
본 교과목은 빅데이터 관련 이론과 기술을 실제 문제 해결에 적용할 수 있도록 돕는 실무 중심의 수업이다. 초반에는 빅데이터 산업의 최신 동향과 관련 프로젝트 사례를 분석하며, 팀 프로젝트 수행에 필요한 기본 지식을 쌓는다. 이후 팀 프로젝트를 통해 데이터 수집, 처리, 분석, 시각화 등 빅데이터 처리 과정 전반을 체험하며, 창의적 문제 해결 능력과 협업 능력을 배양한다. 수업은 주로 실제 산업 또는 연구 과제를 기반으로 진행되며, 학생들은 실질적인 빅데이터 솔루션을 설계하고 구현하여 결과물을 발표한다.전선 / 대학원
이 강의는 공간정보공학을 기반으로 지리정보시스템(GIS), 원격탐사 및 측량학에 대한 고급 개념 및 활용에 대한 내용을 다룬다. 이 강의에서 수강생들은 최신 문헌, 기술 보고서 및 관련 리소스에 대한 논의를 통해 공간정보 산업분야 관련 기술 및 주요발전사항에 대한 지식을 배양한다. 특히, 고해상도 위성영상, 환경공간정보 매핑 기법, 주요 원격탐사 및 사진측량 등 공간영상정보의 해석기법에 대해 소개한다.전선 / 대학원
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.