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본 연구는 전문가 의견을 바탕으로 빅데이터 발전에 적합한 산업을 AHP 기법을 통해 선정하는 것을 목표로 한다. 의료/복지, 운송/창고, 정보통신/정보보안, 에너지, 금융 부문이 유망한 산업으로 확인되었다. 이러한 결과는 빅데이터 활용 모범 사례 개발 및 산업 발전에 기여할 수 있다.
교통 빅데이터 국가전략 연구: 교통 빅데이터 플랫폼 개발 및 활용
Big data and smart service systems
Breakthroughs in smart city implementation
4차 산업혁명과 미래 직업 : 사라질 직업 살아남을 직업 생겨날 직업
Big data und recht : einführung für die praxis
(헬스케어·의료 분야) 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석
Big data applications in industry 4.0
Applications of machine learning in big-data analytics and cloud computing
Guide to big data applications
Precisely : working with precision systems in a world of data
국내외 (빅)데이터 시장 분석과 비즈니스 전략
Big data : an exploration of opportunities, values, and privacy issues
Data analytics for business : foundations and industry applications
Cloud computing and big data : technologies, applications and security
빅 데이터, 세상을 이해하는 새로운 방법
빅데이터 워크샵 : 개념·통찰력·활용 : 빅데이터 알기 프로젝트! : 경제·통계적 접근
(4차 산업혁명 시대의) Excel 경영과학
글로벌 빅데이터산업동향과 핵심산업분석
빅데이터 세상 : 당신의 숨겨진 욕망까지 읽어드립니다
Fundamentals of big data : network analysis for research and industry
디지털융복합연구
이상원; 김성현정보화연구
김성현, 황현석, 홍필기PROCEEDINGS OF THE 22ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ENTERPRISE INFORMATION SYSTEMS (ICEIS), VOL 1
Ippolito, Andre; Garcia Lozano, Augusto CezarJOURNAL OF BIG DATA
Dash, Sabyasachi; Shakyawar, Sushil Kumar; Sharma, Mohit; Kaushik, Sandeep한국방송학보
정현승, 박선호, 현대원e-비즈니스연구
이종하, 이종윤한국정책학회보
성욱준ENG
Theodorakopoulos, Leonidas; Theodoropoulou, Alexandra; Stamatiou, Yannis2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON RECENT TRENDS IN ADVANCED COMPUTING ICRTAC -DISRUP - TIV INNOVATION , 2019
Mujumdar, Aishwarya; Vaidehi, V.Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Meera S.,Sundar C.Expert Systems with Applications
Chen T.Y.,Chang H.F.IEEE transactions on cybernetics
Choi TM; Chan HK; Yue XJournal of Big Data
Rahul K.,Banyal R.K.,Arora N.한국인터넷방송통신학회 논문지
박지훈, 황승연, 윤범식, 최수길, 이돈희, 김정준, 문진용, 박경원SAGE OPEN MEDICINE
Mallappallil, Mary; Sabu, Jacob; Gruessner, Angelika; Salifu, MoroELECTRONIC JOURNAL OF INFORMATION SYSTEMS IN DEVELOPING COUNTRIES
Alalawneh, Ammar A. F.; Alkhatib, Saleh F.IEEE Engineering Management Review, Engineering Management Review, IEEE, IEEE Eng. Manag. Rev.
Wang, D.Journal of Cloud Computing
Berisha B.,Mëziu E.,Shabani I.한국빅데이터학회 학회지
김태형, 오재인Knowledge and Information Systems: An International Journal
Zheng, Nanning; Zhang, Jun; Wang, Chenghong전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전선 / 학사
데이터마이닝 및 경영과학의 애널리틱스는 빅데이터를 분석하여 인사이트를 도출하는 과정에 사용되는 핵심 방법론이다. 이 강의에서는 비즈니스 가치를 창출하기 위한 비즈니스 문제 정의, 실제 데이터 식별 및 확보, 그리고 실제 분석을 실행하는 과정을 배운다. 또한 학생 각자가 이를 프로젝트 형태로 수행하여 인사이트를 도출하고 어떠한 의사결정을 통해 응용할지를 배운다. 이를 통해 이론적으로 배운 기법을 실제 산업응용 할 수 있는 능력을 함양한다.전선 / 대학원
금융서비스 산업, 에너지 산업, 통신산업, 운송사업, 공공산업 등과 같은 다양한 규제산업들의 특성이 검토된다. 또한 이들 산업분야에 대한 규제와 규제완화에 관한 찬반논의들이 토론된다.전선 / 대학원
데이터 마이닝은 빅 데이터를 분석하기 위한 핵심 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 특히 컴퓨터 공학 측면에서 고급 데이터 마이닝 알고리즘 및 분석 플랫폼을 설계하고 구현하는 기술을 학습하는 것은 최근 넘쳐나는 빅 데이터에서 실행 가능한 지식을 추출하는데 핵심적인 역할을 한다. 본 과목에서는 빅 데이터를 분석하기 위한 컴퓨터 공학 기반 고급 기술, 알고리즘, 핵심 플랫폼을 다룬다. 또한 초 대용량 데이터, 초고속 데이터 등을 효과적으로 분석하는 기법을 학습한다.전선 / 대학원
‘데이터’는 현 시대의 새로운 자원으로 평가받고 있다. 기업, 정부 등 시장 참여자들은 소비자를 이해하고 소비자문제를 도출하여 그 해결방안을 마련하기 위해 다양한 데이터를 분석하고 그 결과를 의사결정의 근거로 활용한다. 본 과목에서는 소비자의 시장환경에서 활용되는 다양한 데이터기반 의사결정을 이해하고, 이론, 사례 및 방법론 등을 학습한다. 이를 통해 시장참여자의 소비자지향적인 의사결정을 위한 데이터 활용방안을 모색하고 필요한 역량을 습득할 수 있다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 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 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전선 / 대학원
한국의 대표적인 산업인 전자 산업을 중심으로 경제발전 및 혁신을 논하였으나, 산업발전의 범위를 더 넓혀 다양한 산업을 다루고, 또한 혁신이론에 근거한 개발전략의 개념적 틀을 강화하고자 함.전선 / 대학원
이 강좌의 목적은 혁신의과학 연구 자료 분석을 위해 실제적인 경험을 하게끔 하는 것이다. 이를 위해 다양한 분석 방법을 공부하고, 각자의 연구 가설에 따라 어떤 방법을 이용할 지를 결정할 수 있으며, 혁신의과학 융합 연구에 대한 적용을 통해 결과를 해석할 수 있도록 강좌를 구성한다. 학생들은 혁신의과학 융합 연구 중 몇 가지 예제 자료를 받을 것이며 이 자료를 직접 분석함으로써 문제 해결을 할 수 있는 능력을 키운다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.전필 / 대학원
본 과목은 생산관리의 전략적, 전술적, 그리고 운영적 측면을 모두 다룬다. 구체적으로 본 과목에서는 원재료의 조달부터 제품의 생산 그리고 생산된 제품을 최종소비자에게 전달하기까지 공급사슬 전 과정에서 직면하게 되는 수요예측, 총괄계획, 구매조달, 네트워크 설계, 물류, 재고계획, 공급계획, 공급사슬 상의 조화 문제 등에 초점을 둔다. 본 과목의 목표는 학생들이 기본적인 생산관리활동들을 배우고, 이러한 활동들이 기업 내부에서 어떠한 역할을 하는가를 이해하는 데 있다. 이러한 생산관리에 대한 기본적인 이해를 통해서 학생들은 공급사슬관리 관점에서 생산관리와 관련된 개념들과 문제들에 대한 기본적인 이해력을 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 산업공학이 다양한 산업 분야에서 성공적으로 적용된 사례를 국내외 전문가를 통해 직접 접하고, 이를 바탕으로 학생들 간 토론을 진행한다. 강연에서는 제조업, 서비스업, 물류, 의료, IT 등 다양한 분야에서 산업공학이 실무에 활용된 사례를 소개하며, 각 사례에서 적용된 기법과 해결된 문제, 도출된 성과 등을 심층적으로 탐색한다. 학생들은 산업공학 이론이 실제 현장에서 어떻게 활용되는지 이해할 수 있으며, 이를 통해 전공에 대한 이해도와 관심, 그리고 전공의 실무 적용 역량을 높일 수 있다. 또한, 전문가 특강 후에는 팀별 또는 전체 토론을 통해 사례 분석을 수행하고, 각 사례에서의 시사점과 추가적인 개선 방안을 논의한다. 이를 통해 산업공학적 사고력을 기르고, 실무에서 직면할 수 있는 문제를 해결하는 능력을 배양할 것으로 기대된다.