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진양호, 권혁성
2016 / Culinary Science & Hospitality Research
Choi, Yun Seong; Park, Jung-Wee; Kim, Tae Woo; Kang, Kee Soo; Lee, Young-Kyun; Koo, Kyung-Hoi; Chang, Chong Bum
2023 / Journal of Korean Medical Science
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본 연구는 재난 현장에서 사용되는 용어를 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 통해 핵심 용어를 파악하고, 재난 대응 용어 표준화 및 자료 축적을 위한 기초 자료를 제공하는 것을 목표로 한다. 미국의 NIMS, EMR 및 국내 재난 및 안전관리 기본법을 기반으로 용어를 계층적으로 분류하고, 신문 기사 및 정책 보고서 등에서 데이터를 수집하여 분석하였다. 분석 결과는 재난 대응 시나리오 작성 및 관련 자료 검색 체계 구축에 활용될 수 있다.
Social network analysis of disaster response, recovery, and adaptation
소셜미디어 재난관리 운영지침 개발 및 분석매체 확대 연구
Big crisis data : social media in disasters and time-critical situations
알기 쉬운 기초 재난학
Handbook of disaster research
텍스트마이닝 기술을 활용한 재난안전 지식베이스 시범구축 및 안전관리 현업지원 =
SNS 재난이슈분석
재난안전 정책지원을 위한 소셜미디어 분석기법 연구 =
재난을 바라보는 다섯가지 시선
재난 프로파일링 업무 모델 수립 및 재난관리 활용방안 연구 =
Theorizing crisis communication
Data mining and decision support : integration and collaboration
재난의학 =
재난 관리 커뮤니케이션
소셜 빅데이터 재난관리 운영지침 및 이슈 탐지지역 확대 연구 =
Handbook of disaster research
Flood warning, forecasting and emergency response
재난상황인지를 위한 업무기반 재난정보 분석
한국 재난의 특성과 재난관리
재난안전 텍스트마이닝 지원 도구 개발 =
H.M. Imran Kays; Khondhaker Al Momin; Kanthasamy K. Muraleetharan; Arif Mohaimin Sadri · 2025
Transportation Research Interdisciplinary Perspectives
Huang, H.; He, J.; Liu, H.; Li, X. · 2025
International Journal of Disaster Risk Reduction
전선 / 대학원
재난 상황에서의 인구의 건강을 이해하고, 재난을 대비, 대응하기 위한 방법에 대하여 습득한다. 이를 위해 국내외 재난 상황의 사례에서 건강의 영향과 대비, 대응을 위한 자료 수집 방법, 분석 기법, 프레젠테이션 전략을 수집한다. 또한 대비, 대응 체계 활용 전략과 방안을 모색한다. (1) 재난역학의 기본 원리와 실무를 이해한다. (2) 재난 상황에서 역학의 역할을 이해한다. -재난 대비 측면에서 역학의 역할을 이해한다. -재난 대응 측면에서 역학의 역할을 이해한다. (3) 다양한 재난 상황에서 역학의 활용 사례를 이해한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
의료분야의 정보화가 진행됨에 따라 정보검색 기술은 가장 많이 활용되는 기술이 되었다. 향후 디지털화된 의료정보를 관리하고 이를 연구와 진료에 활용하기 위해서 정보검색기술은 가장 중요한 위치에 있는 핵심기술이다. 이를 위하여 의료환경에서 사용될 수 있는 정보검색의 기초이론을 강의한다. 강의는 의학용어모델, 정보검색모델, 인덱스구조를 중심으로 강의가 이루어진다. 의학용어모델에서는 의료정보시스템에서 사용되는 용어모델의 종류 및 특성을 설명하며, 정보검색모델로는 불리언모델, 벡터모델, 확률모델에 대하여 특성을 강의하며, 인덱스구조에서는 정보검색에 사용되는 inverted file, signature file의 구조 및 각각의 차이와 활용분야에 대하여 강의가 이루어진다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
건설 사업을 수행함에 있어, 사업관리 과정 중 발생하는 다양하고 복잡한 리스크를 분석, 관리하는 것은 사업 성공에 직접적인 영향을 준다. 이 교과목은 계획, 설계, 시공, 유지보수에 이르는 건설사업 전 생애주기에 걸쳐 발생 가능한 리스크를 이해, 분석하고, 이에 맞는 합리적인 의사결정, 대처, 관리방안을 제시하는 방법을, 사업관리 이론 및 사업 성공/실패 사례 분석을 통해 전달한다.전선 / 대학원
정치 종교 인종 이념 문화 등 갈등으로 인한 분쟁 및 전쟁은 가장 큰 규모의 재난이며, 이로 인한 경제적 사회적 손실과 인명의 살상은 가장 심각한 재난 의료서비스를 필요로 하고 있음. 특히 한반도는 전쟁위험과 분쟁 가능성이 매우 높으며 재난 위해도가 가장 심각한 지역 중 하나임. 재래식 전쟁과 디지털 기술을 응용한 무인 전쟁, 그리고 화학무기, 생물학 무기, 그리고 방사능 핵물질 무기 등 특수 전쟁의 위협이 크게 증가하고 있음. 전쟁 재난으로 인한 의료서비스 수요 및 대응에 대한 체계적인 준비 및 대응에 대한 학문적 탐구와 분석이 필요함.전선 / 대학원
건설 사업을 수행함에 있어, 사업관리 과정 중 발생하는 다양하고 복잡한 리스크를 분석, 관리하는 것은 사업 성공에 직접적인 영향을 준다. 이 교과목은 계획, 설계, 시공, 유지보수에 이르는 건설사업 전 생애주기에 걸쳐 발생 가능한 리스크를 이해, 분석하고, 이에 맞는 합리적인 의사결정, 대처, 관리방안을 제시하는 방법을, 사업관리 이론 및 사업 성공/실패 사례 분석을 통해 전달한다.전선 / 대학원
본 교과목은 건설환경 및 도시 전 분야에 걸친 프로젝트관리에 필요한 고급이론을 사례를 중심으로 전달함에 목적이 있으며 현안에 초점을 맞춰 세부주제를 결정하고 이에 대한 토론학습을 수행한다. 예를 들어 재난재해관리는 최근 중요시 되고 있는 주요 현안 중 하나로 다양한 의사결정을 필요로 하며 각 의사결정단계가 하나의 중요한 프로젝트로 구성된다. 그렇기 때문에 재난재해 프로젝트 관리에 대한 공학적 관점과 인문학적 관점에서의 기초지식을 습득하고 재난재해 시장의 문제점 및 개선 방향에 대한 이해를 도모하는 것이 중요하다. 이렇듯 본 교과목은 다양한 사회문제를 해결하기 위한 성공적인 프로젝트관리기법을 소개한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 학사
본 강의에서는 다양한 산업에서 발생하는 텍스트 데이터에 대한 이해와 함께, 이에 대한 분석 기법들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 크게 텍스트 데이터의 이해, 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화, 언어 모델의 구조 이해, 그리고 텍스트 데이터의 응용 과업 등의 네 가지 파트로 구성하여 강의를 진행한다. 텍스트 데이터의 이해 파트에서는 제조업, 마케팅, 금융 등의 비즈니스에서 발생하는 텍스트 데이터의 특징과 이에 대한 활용 사례를 주로 다룬다. 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화 파트에서는 전통적인 bag-of-words 방식을 포함하여, word2vec, GloVe, Fasttext와 같은 신경망 기반의 텍스트 표상화 방법을 강의한다. 언어모델의 구조 이해 파트에서는 Seqence-to-sequence Learning과 Transformer 구조에 대한 이해를 바탕으로 BERT 및 GPT 등의 대표적인 언어모델 구조를 강의한다. 마지막으로 텍스트 데이터의 응용 과업 파트에서는 감성 분석, 문서 요약, 질의 응답 등의 실제 비즈니스에서 자주 사용되는 텍스트 데이터 분석 과업을 소개하고 이를 해결하기 위한 적절한 방법론을 강의한다.전선 / 대학원
가족 내외의 규범적, 비규범적 변화와 스트레스에 대응하는 가족의 구조, 행동, 가족기능성, 적응과정 등을 가족스트레스와 대처이론 등을 중심으로 다룬다. 아울러 가족체계에서 나타나는 역기능적 가족행동이나 위기에 개입할 때 이러한 이론틀을 어떻게 적용할지를 고려해 본다.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.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
재난의학은 재난역학 및 예방, 재난의료상황관리, 재난정신의학, 재난응급의학, 화학/생물학/방사능핵 특수재난의학, 재난의료공학으로 구성됨. 각 세부 재난의학분야에 대한 기초지식과 기술을 학습하고, 이를 이용하여 기초 및 임상 분야의 통합적 융합적 연구에 활용할 수 있는 역량을 개발함 1) 재난역학 및 예방- 재난환자의 발생 원인, 역학적 특성, 위험인구집단 규명 등을 기반으로 예방관리 계획을 수립하기 위한 학문 2) 재난의료상황관리-재난발생에 대한 의학적 수요를 측정하고, 이에 대한 자원 (인력 시설 장비 등)을 공급하며, 재난의료상황에 대한 통합적인 관리 및 운영을 통한 적정재난의료를 제공하기 위한 학문 3) 재난응급의학- 재난의료 현장 및 병원단계에서 환자의 중증도 분류, 이송, 응급처치를 통하여 대규모 환자에 대한 최선의 치료를 제공하기 위한 학문 4) 재난정신의학- 재난으로 인한 정신적 심리적 위험을 분석하고, 재난정신의학적 개입을 통한 정신적 후유증을 최소화하고 회복할 수 있게 하는 학문 5) 화학/생물학/방사능핵 특수재난의학- 특수물질에 의하여 발생한 재난환자에 대한 진단, 치료, 개인보호, 오염물질에 대한 제염제독에 관한 학문 6) 재난의료공합- 재난의료상황에 대처할 수 있는 의료공학 지식과 기술 분야로서, 개인보호 및 제염제독과 관련된 의공학