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Travis, Katherine R.; Crawford, James H.; Chen, Gao; Jordan, Carolyn E.; Nault, Benjamin A.; Kim, Hwajin; Jimenez, Jose L.; Campuzano-Jost, Pedro; Dibb, Jack E.; Woo, Jung-Hun; Kim, Younha; Zhai, Shixian; Wang, Xuan; McDuffie, Erin E.; Luo, Gan; Yu, Fangqun; Kim, Saewung; Simpson, Isobel J.; Blake, Donald R.; Chang, Limseok; Kim, Michelle J.
2022 / Atmospheric Chemistry and Physics
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본 논문은 소셜 북마킹 시스템에서 태그와 시간 정보를 반영하여 개인 맞춤형 추천 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 가중치와 유사도 측정 과정에 태그와 시간을 반영한 추천 시스템을 구축하고 실제 데이터에 적용한 결과, 추천 성능 향상을 확인했다.
추천 알고리즘의 과학 : AI는 어떻게 내가 보고싶은 뉴스를 보여줄까?
Recommendation and search in social networks
추천 시스템 : 기초부터 실무까지 머신러닝 추천 시스템 교과서
Social information retrieval systems : emerging technologies and applications for searching the Web effectively
Recommender systems : the textbook
Recommender systems handbook
Social Networks Science: Design, Implementation, Security, and Challenges : From Social Networks Analysis to Social Networks Intelligence
R을 이용한 추천 시스템
Multimodal analysis of user-generated multimedia content
Machine learning paradigms : applications in recommender systems
Recommender systems handbook
Recommender systems handbook
(실전 예제로 살펴보는) 집단지성 프로그래밍
Web 2.0 & semantic web
Topic detection and classification in social networks : the Twitter case
Python을 이용한 개인화 추천시스템
Fashion Recommender Systems
Recommendation engines
R로 만드는 추천 시스템 : 고객의 취향을 예측하는 추천 시스템 만들기
Applied Sciences (Switzerland)
Jo H.,Hong J.H.,Choeh J.Y.데이타베이스연구
김연정, Jin, Zhangying, 오수정, 이민수2014 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Evolutionary Computation (CEC), 2014 IEEE Congress on
Pascoal, Luiz Mario L.; Camilo, Celso G.; da Silva, Edjalma Q.; Rosa, Thierson C.IEICE Transactions on Information and Systems
Meili Tang; Mznah Al-Rodhaan; Yuan Tian; Jinjuan Zhou; Sungyoung Lee; Tinghuai Ma; Abdullah Al-DhelaanIEICE Transactions on Information and Systems
Ma, T.; Zhou, J.; Tang, M.; Tian, Y.; Al-Dhelaan, A.; Al-Rodhaan, M.; Lee, S.IEEE/ACM Transactions on Networking
Zhenming Liu; Felix Ming Fai Wong; Mung ChiangMobile Networks and Applications: The Journal of SPECIAL ISSUES on Mobility of Systems, Users, Data and Computing
Pirasteh, Parivash; Hwang, Dosam; Jung, Jai E.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology
Doerfel, S.; Stumme, G.; Jäschke, R.데이타베이스연구
이수지, 윤진경, 정지원, 임종태, 복경수, 유재수International Journal of Hybrid Information Technology
Hui Xie; Jianfeng Ma; Yingchun Hou; Shangqiu PolytechnicJournal of Intelligent Systems
Dong, Jie; Li, Gui; Ma, Wenkai; Liu, JianshunIEICE Transactions on Information and Systems
Tinghuai Ma; Mznah Al-Rodhaan; Guo Limin; Yuan Tian; Meili Tang; Abdullah Al-DhelaanJournal of The Korean Data Analysis Society
구지현, 최흥식, 이희춘, 이석준Computers, Materials and Continua
Sun Z.,Zhang X.,Li H.,Xiao Y.,Guo H.Information Processing Letters
Park, Jonghun; Choi, Byung-Cheon; Kim, KwanhoSocial Network Analysis and Mining
Javari, A.; Gharibshah, J.; Jalili, M.정보과학회논문지
김명훈, 김상욱Journal of Information Technology Applications & Management
송희석; 주석정; 이재훈Web Intelligence
Alhijawi, B.Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Bin Suhaim A.,Berri J.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.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
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 온톨로지를 이해하는 데 있다. 온톨로지는 데이터 모델링 방법론 가운데 하나로 이를 통해 역사정보의 다층적 의미를 데이터베이스로 표현할 수 있다. 세부 과정은 다음과 같다. 첫째, 탐구 주제와 수집된 자원을 바탕으로 하여 온톨로지를 설계하고 데이터베이스를 편찬한다. 둘째, 역사정보에 대한 데이터 모델링 작업을 통해 인문 지식을 데이터 차원에서 재구성한다. 셋째, 설계된 온톨로지에 기초하여 역사정보가 조직되어 연결되는 모습을 네트워크 그래프로 구현한다.전선 / 대학원
본 수업은 실제 운용되고 있는 SNS상에서 사용할 수 있는 도구들의 제작과 이를 통해 얻은 자료를 분석하는 기법을 익히는 것을 목표로 한다. SNS의 사용이 크게 증가함에 따라, 사용자들이 방대한 양의 자료를 웹상에서 제작, 공유하고 있다. 이러한 자료를 분석하면 기존의 방법으로는 알기 힘들었던 사용자의 취향이나 성향을 비교적 쉽게 파악할 수 있다는 연구 결과가 나오고 있다. 하지만 자료의 양이 방대할 뿐만아니라 자료의 형태도 다양해 여러가지 제한점이 있는 것도 사실이다. 본 강의는 SNS 상의 자료를 사용하여 어떻게 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 지에 대해서 알아보고자 한다. 학생들은 Python을 이용하여 여러가지 SNS의 자료를 수집하고 분석하는 것을 배울 것이다. 단순한 수집뿐만아니라 수학적인 분석 기법에 대해서도 자세하게 다룰 예정이다.전선 / 학사
최근 인공지능은 사회의 다양한 영역으로 확산하면서 많은 철학적, 사회적 문제들을 제기하고 있다. 이에 본 과목은 미디어 및 커뮤니케이션 영역에서 전개되고 있는 AI 기술과 서비스의 양상들을 살펴보고, 이것을 둘러싼 이슈와 함의를 미디어론, 기술철학, 문화이론, 사회이론 등 다양한 인문사회과학 이론들의 관점에서 논의한다. 이를 통해 AI와 미디어, 나아가 기술사회에 대한 보다 심층적인 이해를 제공하고자 한다.전선 / 학사
데이터마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 데이터마이닝은 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등 중요한 응용에 활용되고 있다. 본 과목에서는 데이터마이닝을 위한 중요 알고리즘과 이론을 설명한다. 주요 학습 주제로 mapreduce, 유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등을 다룬다.전선 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.전선 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
사회정책은 소득 안정, 교육, 건강, 고용, 가족(돌봄), 주거 등의 영역에서 시민들의 삶의 질을 향상시키기 위해 실시되는 공공정책이다. 이 강좌는 다양한 사회정책을 분석하고 평가하는 데에 이용되는 이론과 방법론을 살펴보는 것을 주된 내용으로 한다. 또 사회정책의 의제 형성, 채택 및 집행과정에 대해서 검토한다. 강좌의 후반부에는 프로그램 평가 방법의 기초를 검토한다. 학생들이 자신의 관심 영역에서 사회정책을 분석하고 평가하는 역량을 배양하는 데에 초점을 두고 진행된다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
본 교과목은 정보기술과 정보사업, 그리고 인터넷 개발에 있어서의 사회 연결망의 영향을 다룬다. 특히, 서비스 연결망과 공급자 연결망의 구조를 분석하는데 초점을 맞춘다. 또한 인터넷 기반 시스템이 어떻게 사회연결망을 유지시키는지에 대해 검토한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
정보통신기술의 급속한 발전과 함께 자원공유에 대한 기회는 상당히 증가했다. 예를들어, 상품, 서비스 및 정보가 블록 체인, 플랫폼, 4차산업 모델 , 소셜 미디어와 같은 기술 발전에 의해 다양한 방식으로 공유될 수 있게 되었다. 강의 목표는 자원 공유의 배경을 이해하는데 있다. 이를 위해, 성공적인 자원 공유에 영향을 미치는 다양한 경영학적, 경제학적 관점을 검증한다. 더불어, 자원공유의 실행 방안과 자원 공유의 결과에 대한 공정성 및 사회적 수용, 공유의 결과가 어떠한 가치를 창출할 수 있는지 논의한다.전선 / 대학원
이 과목은 대학원생들을 대상으로 한 과목으로, 산업시스템의 다양한 분야에서 발생하는 스케줄링문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 이론과 기법을 다룬다. 스케줄링은 다양한 제약조건과 목적함수에 부합하도록 작업을 생산자원에 할당하고, 할당된 작업의 순서를 결정하는 의사결정과정이다. 주요 토픽으로는 단일기계, 병렬기계, 플로우샵, 잡샵, 프로젝트 스케줄링, 에이전트 스케줄링, 처리시간의 조정 가능성을 고려한 스케줄링 등을 포함한다. 다양한 스케줄링문제에 대하여 계산복잡도, 최적해법, 근사해법, 그리고 휴리스틱해법 등에 대하여 공부한다. 학생 각자는 선택한 문제에 여러 아이디어를 적용할 수 있는 능력을 배양한다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.