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본 연구는 앱팩토리 웹사이트의 운영 현황을 분석하고 개선 방안을 제시하기 위해 구글 애널리틱스를 활용한 로그 파일 분석 및 웹 표준 평가를 수행했습니다. 로그 분석을 통해 사용자 행동 패턴을 파악하고, 웹 표준 평가를 통해 웹사이트의 품질을 진단하여 문제점을 도출했습니다.
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(현직 구글 애널리틱스 컨설턴트가 알려주는) 구글 애널리틱스 실전 활용법
(비전공자도 배워서 바로 쓰는) 디지털 분석 구글 애널리틱스 입문 : 디지털 마케팅과 웹 기획 성공 가이드
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구글 애널리틱스 : 웹 로그 분석의 시작과 끝
Google 구글 웹로그 분석 : 유입률과 재방문율, 구매전환율을 높이는 구글 애널리스트 실전 가이드
(고객이 보이는) 구글 애널리틱스
(Do it!) 쉽게 만드는 워드프레스 웹사이트
(Do it!) 구글 애널리틱스 4 : 마케팅 성과를 높이는 데이터 분석법! =
구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석
(피터의) 고객을 끌어오는 구글 애널리틱스4
구글 애널리틱스로 모아보는 데이터 : 기본 보고서를 넘어 통합 마케팅 분석 센터로 가는 길
빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략
구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석 : 실질적인 웹 데이터 분석 기술
Web site measurement hacks
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(실전 프로젝트를 위한) 제대로 된 UX 디자인 방법론
웹 데이터 분석학
머신러닝을 활용한 웹 최적화 : AB 테스트, 메타휴리스틱, 슬롯머신 알고리즘에서 베이즈 최적화까지
Practical web analytics for user experience : how analytics can help you understand your users
만화애니메이션연구
김동림; 임영환만화애니메이션연구
임학순만화애니메이션연구
임학순예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
강지훈International Journal of Web Information Systems
Laercio A. Baldochi; Leandro Guarino de Vasconcelos; Rafael Santos기록학연구
이효은, 임진희International Journal of Human Computer Studies
Grigera, J.; Garrido, A.; Rivero, J.M.; Rossi, G.Computational intelligence and neuroscience
Jin J; Lin XJournal of The Korean Data Analysis Society
강창완, 김규곤, 김태완정보화연구
안윤하; 오규협; 김상국; 정재윤관광레저연구
김정하, 김소은Journal of Medical Internet Research
Fundingsland E.L.,Fike J.,Calvano J.,Beach J.,Lai D.,He S.Journal of Web Librarianship
Brett, Kelsey; German, Elizabeth M.; Young, FrederickJournal of Web Librarianship
Ian Barba; Ryan Cassidy; Esther De Leon; B. Justin WilliamsIOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Duta, C; Carutasu, N; Stanica, I; Georgian, AWireless Personal Communications
Manohar, E.; Shalini Punithavathani, D.한국문헌정보학회지
이응봉INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT
Canay, Ozkan; Kocabicak, Umit정보관리학회지
진주영, 이해영International Journal of Quality and Reliability Management
Choudhary C.,Mehrotra D.,Shrivastava A.K.전선 / 대학원
불완전한 정보로 인한 시장문제와 소비자 문제를 바탕으로 소비자들의 정보탐색활동을 평가하고, 매체로부터의 정보를 분석함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 제시한다.전필 / 학사
본 전공은 지금까지 동물비교생리학 및 실험을 전공필수과목으로 지정하여 운영하여 왔으나, 최근의 학문발전 동향과 해당분야 난이도, 그리고 전공소속 학생들의 효과적 전공관련 지식 습득을 위하여 동물해부생리학 입문 및 실습으로 교과목 명칭 및 내용을 변경하여 운영한다. 본 교과목 은 동물의 해부학적 특징과 이와 관련된 생리학적 기능을 연계 학습하여 생명유지 및 항상성에 관련한 기초적 지식을 제공하는 것이 목적이다. 전공의 다양한 교과목을 효과적으로 이해하는데 필수적인 terminology, 동물의 기본적 해부학적구조, 생리학적 기능, 그리고 생명유지 및 항상성에 필요한 대사과정이 소개될 것이다. 입문과목의 특성을 고려하여 학생들의 능동적인 수업참여 유도를 위한 문제중심형 학습 (problem-based learning) 기법을 변형도입하여 학습효과를 극대화 할 예정이다. 평가는 퀴즈, 발표, 과제물, 보고서, 노트필기 및 출석을 중심으로 진행한다.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 / 학사
이 교과목은 다양한 학습 데이터를 분석하여 학습자의 흥미와 필요를 고려한 맞춤형 학습을 설계하는 방법을 소개한다. 인공지능을 활용하여 학습활동을 자동으로 분석하고 학습결과를 예측하며, 그 결과를 바탕으로 교수자와 인공지능이 적응적으로 학습을 지원하는 방안을 탐색한다. 학습 상황과 학습자의 특성에 따라 최적의 학습경험을 어떻게 설계하고 지원할 수 있는지 논의한다. 그리고 디지털 테크놀로지를 활용하여 공교육에서 학습 데이터를 수집, 분석, 활용하는 과정에서 발생하는 사회적 문제를 비판적으로 검토하고 창의적인 해결방안을 모색한다.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
HR 애널리틱스는 비즈니스 조직에서 사람 관련 문제를 개선하기 위해 데이터 중심 접근 방식과 체계적인 분석 / 추론을 포함합니다. HR 애널리틱스는 단순한 기술적인 데이터 수집 및 보고를 뛰어 넘습니다. HR 투자 및 성과를 추적하고 통계 및 분석을 사용하여 인과 관계를 조사합니다. HR 애널리틱스는 단순히 HR 도구가 아닌 프로세스입니다. 또한 무슨 일이 일어났는지에 대한 통찰력을 포함하고, 그것을 설명하고, 미래에 어떤 일이 일어날지를 예측하는 것을 목표로 하기 때문에 메트릭스의 개념을 뛰어 넘습니다. HR 애널리틱스의 목적은 엄격한 분석과 결합 된 우수한 데이터 수집과 함께 비즈니스 의사 결정을 지원하고 정보를 더하는 것을 의미합니다. 이 수업을 통하여 학생들은 HR 애널리틱스의 가치를 이해하고, 다양한 실습 응용 프로그램을 경험하게 됩니다. 이 수업을 듣고나면 학생들은 다양한 HR 문제에 대해 소프트 스킬 결정을 내리기 위해 언제 어떻게 하드 데이터를 사용하는지 이해하고 파악하여 회사의 인사 관리 결정에서 전략적 파트너로 자리 매김 할 수 있습니다.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
이 강좌는 학습자와 학습 맥락에 대한 데이터를 체계적으로 수집, 분석, 활용하여 각 학습자에게 최적화된 학습 경험을 제공하는 방법을 다룬다. 온라인과 면대면 학습환경에서 효과적으로 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 조사하고, 학습분석에 기반하여 개별화된 학습을 설계하고 대시보드와 같은 디지털 도구를 개발하는 방법을 탐구한다. 그리고 학습분석 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈를 예방하기 위한 실천방안에 대해서 논의한다.전선 / 대학원
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.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
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 / 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 / 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
거시적으로는 시장구조와 유통경로를 분석하고 미시적으로는 개별기업의 가격관리, 유통, 광고, 판매촉진 등 마케팅 전략을 이해함으로써 소비자들에게 상품이 제공되기까지의 각 단게를 살펴보고 이를 통해 소비자복지 향상을 위한 시장환경 개선방안을 모색한다.전선 / 학사
본 과목은 다양한 마케팅 자료를 이용하여 기업의 최적 마케팅 프로그램을 설계하고 진행하는데 필요한 분석적 접근 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 기존의 설문 조사 중심의 전통적 마케팅 조사의 접근 방법으로는 매일 빠른 속도로 생성되는 다양하고 방대한 마케팅 자료를 충분히 활용하는데 한계가 존재하는데, 이 과목에서는 이러한 개별 기업의 독자적인 거래 내역 자료 및 소비자의 구매와 미디어 소비에 관련된 외부 자료등 다양한 마케팅 관련 자료를 활용하여 제품, 가격, 촉진, 유통 등의 마케팅 의사 결정의 개선을 돕는 새로운 분석적 기법을 학습한다.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
기술 발전은 제 2 언어 (L2) 평가에 영향을 미쳤다. 이 강좌는 기술 발달과 언어 평가의 관계를 살펴봄으로써 평가의 구인 정의부터 평가 방법, 채점에 이르기까지 기술 발달이 언어 평가에 미친 영향에 대해 광범위하게 살펴보는 것을 목표로 한다. 기술 기반 언어 평가 및 관련 연구를 살펴본 후, 직접 기술 기반 언어 평가를 활용한 연구를 설계해보는 것을 목표로 한다.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
전선 / 대학원
이 수업은 글로벌서비스러닝의 교수학습방법을 적용하여, 글로벌 사회의 아동가족학 분야 전문가로서의 성장 가능성과 구체적인 방법을 모색한다. 아동가족학의 이론과 연구, 정책과 다양한 지역사회기반 서비스에 대한 분석을 토대로 아동과 가족의 삶의 질을 향상할 수 있는 지속가능한 국제개발협력사업을 구상한다.