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이슬, 장승민
2017 / 한국심리학회지: 사회및성격
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본 연구는 기업부도예측의 정확도를 높이기 위해 SVM과 퍼지이론을 결합하고 유전자 알고리즘을 활용하여 최적의 입력변수 조합을 탐색하는 새로운 융합 모형을 제시합니다. H은행의 중공업 기업 데이터를 이용한 실험 결과, 제안 모형이 기존의 로짓분석, 판별분석 등 다른 모형들에 비해 우수한 예측력을 보였습니다.
빅데이터를 이용한 딥러닝 기반의 기업 부도예측 연구
전문건설업체 부도예측모형에 관한 연구
Success in evolutionary computation
Advanced intelligent computing theories and applications : with aspects of contemporary intelligent computing techniques. 4th international conference on intelligent computing, ICIC 2008 Shanghai, China, September 15-18, 2008 proceedings
Artificial intelligence in economics and management : an edited proceedings on the Fourth International Workshop : AIEM4, Tel-Aviv, Israel, January 8-10, 1996
Handbook of probabilistic models
퍼지전문가회로망을 이용한 금융기관의 사이버 기업여신결정 지원시스템의 개발
Computational approaches to economic problems
COMPSTAT : proceedings in computational statistics, 12th symposium held in Barcelona, Spain 1996
Advances in credit risk modelling and corporate bankruptcy prediction
Parallel virtual machine, EuroPVM '96 : third European PVM conference, Munich, Germany, October 7-9, 1996 : proceedings
Support vector machines applications
Learning probabilistic graphical models in R : familiarize yourself with probabilistic graphical models through real-world problems and illustrative code examples in R
(R 프로그램에 기반한) 최적화 및 계량분석 =
Bio-inspired credit risk analysis : computational intelligence with support vector machines
베이지안 계량경제학 =
Statistical models for data analysis
Computational optimization, methods and algorithms
디지털융복합연구
최소윤; 안현철한국데이터정보과학회지
최하나; 임동훈한국데이터정보과학회지
최하나, 임동훈지능정보연구
민성환金融工學硏究
김형준, 류두진, 조훈한국콘텐츠학회 논문지
안철휘, 안현철Procedia Computer Science
Li, Xingyun; Ergu, Daji; Zhang, Di; Qiu, Dafeng; Cai, Ying; Ma, BoAsia Pacific Journal of Information Systems
김경재, 한인구, 박정민한국정보기술학회논문지
김명종; 김윤후; 김재남INFOR
Yang, X.; Dimitrov, S.SUSTAINABILITY
Kim, Hyeongjun; Cho, Hoon; Ryu, Doojin경영과 정보연구
Ahialey, Joseph Kwaku, 강호정JIPS(Journal of Information Processing Systems)
Wei Xu, Daoli YangOperational Research: An International Journal
Beade, Ángel; Rodríguez, Manuel; Santos, José계량경제학보
노시현, 한희준지능정보연구
권혁건, 이동규, 신민수한국산학기술학회논문지
장민, 신연수경영정보학연구
안현철재무연구
이인로, 김동철IEEE ACCESS
Aljawazneh, H.; Mora, A. M.; Garcia-Sanchez, P.; Castillo-Valdivieso, P. A.전선 / 대학원
본 과목은 산업공학과 및 공과대학 대학원생을 대상으로 불확실상황에서의 보다 나은 결정을 지원하기 위한 최신 확률모형 이론과 기법을 소개하고 이를 중심으로 다양한 응용분야의 연구주제에 적용하고 그 결과를 해석할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 학사
산업공학과 경영과학에 필요한 수리적 이론과 과학계산 기법을 제공하는 것을 목적으로 하며 구체적인 내용은 행렬계산, 미분방정식, 푸리에 변환, MCMC 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 수학적, 계산적 문제들을 MATLAB 또는 R 프로그래밍을 사용하여 분석하는 능력의 배양에 초점을 맞춘다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 학사
여러 가지 통계 모형에서 나타나는 함수에 대하여 비모수적 추정 방법을 배우며, 이론적인 측면보다는 주로 방법론 및 그 응용에 초점을 맞춘다. 비모수 방법으로서 커널 추정법, 국소 다항 적합법, 웨이블릿 추정법, 스플라인 추정법 등을 다룬다. 밀도함수, 회귀함수, 생존함수, 분위수함수 등의 추정 방법을 배우며, 분류 및 판별분석, 일반화 선형모형, 중도절단회귀 모형, 비례위험 모형 등에 응용하는 방법을 간략하게 소개한다.전필 / 학사
이 과목에서는 통계학의 기본이 되는 확률의 정의 및 분포 함수, 확률밀도 함수에 대한 개념을 공부한다. 다양한 종류의 분포함수들에 대한 소개와 여러가지 성질에 대하여 공부를 한다. 또한 통계량의 분포인 표본분포에 대한 개념과 여러 가지 표본분포의 정의와 다양한 성질 그리고 표본본포의 근사에 관하여 공부한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
인공지능이 다양한 산업 분야에서 응용 분야를 넓혀가고 있다. 이 강의는 인공신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론 등 최근 각광을 받고 있는 각종 인공지능 기술의 개요와 응용 분야에 대해서 알아보고, 의류학과 패션 산업의 여러 분야에 활용 가능한 어플리케이션을 다양한 프로그래밍 환경에서 만드는데 필요한 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
비모수모형의 추정에 관한 기본적인 방법과 이론을 소개한다. 특히, 커널을 이용한 확률밀도함수의 추정 문제를 다루고, 회귀함수의 추정 문제에서는 나다라야-왓슨 커널평활방법과 함께 국소다항근사와 준가능도에 기반한 방법론을 소개한다. 또한, 스플라인함수를 이용한 방법론도 다루며 가법모형과 부분선형회귀모형과 같은 비모수구조모형의 추정법도 소개한다.전선 / 대학원
고급 확률 그래프 모형(PGM)은 많은 수의 변수가 상호작용하는 복잡한 도메인에 대한 확률 분포를 표현하는 효과적인 방법이다. 따라서 확률 그래프 모형은 의료진단, 이미지 및 음성인식, 스포츠통계, 생물정보학 등과 같은 다양한 분야에 적용되는 머신러닝 방법들의 핵심적인 역할을 한다. 이 강의는 방향성 그래프를 이용하는 베이지안 네트워크; 무방향성 그래프를 사용하는 마르코프 네트워크의 이론적 성질과 학습 방법 그리고 실제 적용 사례를 설명한다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 학사
본 강의는 미시와 거시자료의 계량분석에 필요한 학부수준의 기초지식을 담고 있다. 이 강의의 주된 내용은 이항 로짓/프로빗, 순위 로짓/프로빗, 다항 로짓, 조건부 로짓, 층화 로짓/프로빗, 공간자기상과모형, 공간로짓모형 등이다. 이 강의에서는 상기의 모형에 대한 이론적 습득 이외에 SAS, MATLAB, LIMDEP 등과 같은 통계패키지의 숙달에도 주안점을 두고 있다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
정보과학분야의 첨단 기법인 데이터마이닝과 머신러닝에 대한 이론을 학습하고 상업용패키지를 이용하여 농업분야응용에 대해 실습하며, 농업분야의 필요한 알고리즘을 개발하는 학습기회를 제공한다. Decision Tree, Probabilistic Machine Learning, Baysian Classifier, Neural Nets, Support Vector Machine, K--NN, Boosting, K--Means and Hierarchical Clustering, Reenforcement Learning 등에 대한 이론적 연구와 농업분야의 응용을 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 농업분야를 위한 알고리즘의 개발에 대해 실습한다.전선 / 학사
주식, 채권을 포함한 기초 증권 및 옵션, 선물, 스왑 및 구조화 채권 등의 파생 증권의 가격 결정, 헷징, 및 투자전략에 대한 이론적 기초를 공부한다. 기초적 분석을 중심으로 특히 위험중립적 가격 결정 접근법을 공부하고, 파생 증권의 가격 결정에 있어서 이와 증권 복제법을 통한 가격 결정 접근법이 어떻게 관련이 있는지를 공부한다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전선 / 학사
본 교과목에서는 현재 여러 분야에서 적용되고 있는 지능시스템 및 관련연구의 핵심이 되는 확률적 모델링 및 추론, 통계학적 기계학습, 컴퓨터비젼, 로보틱스의 기초를 소개한다. Bayesian networks, hidden Markov models (HMM), Kalman filters, Markov decision processes 등의 확률적 모델링 및 추론방식이 소개되고 선형 regression 및classification 그리고 nonparametric 학습 방법의 기초를 습득한다. 그리고 확률적 모델, 추론방식, 학습방식들이 어떻게 컴퓨터비전 그리고 로보틱스 등의 응용분야에 적용되는지 알아본다.전필 / 대학원
본 과목은 조직의 경쟁력 증대를 위한 인적자원 관리의 역할에 초점을 맞추어 진행된다. 이를 위해 조직의 전략, 인적자원, 기술 등의 상호작용과 효과적인 관리에 대해 다루며 주요 인사기능을 다룬다. 수업은 인적자원 관리가 인사담당자뿐 아니라 경영자 및 일반 관리자가 이해해야 할 핵심적인 기능임을 염두에 두고 진행된다. 본 과목이 다룰 주요 주제는 전략적 인사관리, 선발, 인력개발, 평가, 보상, 노사관계 등이다. 본 과목에서는 사례연구, 강의, 비디오, 토론, 시뮬레이션 등 다양한 강의기법이 사용된다.전선 / 대학원
이 수업에서는 비즈니스 전반에 관련된 여러 형태의 의사결정 문제를 체계적으로 모형화하여 분석하고 최적의 해를 도출해 본다. 구체적으로는 (i) 한정된 자원을 어떻게 배분할 것인가, (ii) 경영 환경에서의 불확실성은 어떻게 대응할 것인가, (iii) 주어진 데이터를 어떻게 유용한 정보로 변화시킬 것인가, 그리고 (iv) 얻은 정보를 의사결정에 어떻게 유용하게 활용할 것인가 등을 배우게 될 것이다. 위의 영역은 경영학 전반의 다양한 분야(생산관리, 재무, 전략, 마케팅 등)에서의 문제를 다루고, 엑셀을 이용한 계량 의사모형 수립 후 다양한 도구를 활용하여 최적의 해를 도출하며, 여러 가지 의사결정에 따른 다양한 경제성 분석을 실시하게 될 것이다. 본 과목은 경영 매니저들에게 아주 유용하게 쓰일 수 있는 실용적인 과목이 되는 것을 목표로 한다.