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IT 기술발전에 대한 금융산업의 대응전략
빅데이터, 인공지능을 만나다
빅데이터, 인공지능을 만나다
Computers in agriculture,1994: proceedings of the 5th international conference,6-9 February 1994,Orlando,Florida
안전사고 관련 빅데이터 연계·융합 알고리즘 개발
Theory and application of digital control : proceedings of the IFAC symposium
금융의 최전선 :
주요 해외국 법집행기관의 금융거래추적 운영 실태에 대한 연구
빅테크 금융의 공정경쟁과 금융안정을 위한 법제 연구
디지털 혁신과 금융서비스의 미래 : 도전과 과제
BigTech의 금융서비스 확대에 따른 주요이슈와 정책적 논리
The fintech disruption : how financial innovation is transforming the banking industry
Future crimes : everything is connected, everyone is vulnerable and what we can do about it
신기술기반 전자금융 안전성 확보를 위한 법제 연구
전자금융과 핀테크의 이해 : 금융사고와 범죄 방지 및 소비자보호를 중심으로
핀테크(FinTech)확산이 금융부문에 미칠 영향과 감사 시사점
Big data analytics in cybersecurity
Disruptive innovation in business and finance in the digital world
Innovation in Financial Services : a Dual Ambiguity.
범죄 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템 구축을 위한 예비 연구.
한국융합학회논문지
강재구; 이지연; 유연우정보화연구
박준형, 최윤성정보보호학회논문지
유시완융합보안 논문지
김도형, 이상근, 정순기云南警官学院学报 / Journal of Yunnan Police Officer Academy
孔繁琪; 刘刚; 卞宏波문화기술의 융합
서효중, 황호영정보보호학회논문지
박재훈, 김휘강, 김은진한국인터넷방송통신학회 논문지
전금연; 김인석정보보호학회논문지
정성훈; 김하나; 신영상; 이태진; 김휘강정보보호학회논문지
정성훈, 김하나, 신영상, 이태진, 김휘강IETE Journal of Research
A. Asad Arfeen; B. Muhammad Asim Khan예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
김태은, 이정미, 황선호, 김광용시큐리티연구
황석진정보보호학회논문지
최의순, 이경호시큐리티연구
김대호; 장광호정보보호학회논문지
정의석, 임종인Digital Business
Pinto, Sarah Oliveira; Sobreiro, Vinicius AmorimJournal of Network and Computer Applications
Abdallah, A.; Maarof, M.A.; Zainal, A.Visual Informatics
Leite, Roger A.; Gschwandtner, Theresia; Miksch, Silvia; Gstrein, Erich; Kuntner, Johannes글로벌경영학회지
배재권; 홍광헌전선 / 대학원
경제분야의 급격한 확대, 발전에 따라 형사법적으로 문제되는 각종 경제분야 범죄현상을 집중 정리하고, 수사 및 증거법상의 문제점, 범죄대책 규명등에 관하여 종합적으로 연구, 분석한다. 구체적으로는 증권범죄, 보험범죄, 금융범죄, 조세범죄, 외환범죄, 관세(무역)범죄, 불공정거래행위 등에 관한 형사법적 문제점을 검토한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
본 과목에서는 빅 데이터 분석 기술을 활용하여 문제를 해결하는 프로젝트를 한 학기에 걸쳐 진행한다. 연구 주제는 수강생이 직접 선택하되, 1)산업체에서 실제로 겪고 있는 문제를 파악하고 이를 해결하기 위한 기법을 개발하거나, 2)빅데이터 관련 특정 연구 분야의 최신 연구 동향을 파악하고 이와 관련한 연구 주제를 선택하여 연구를 진행한다.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 / 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
" 이 과목은 경제활동에 필수적으로 수반되는 금융거래에 관한 법률문제에 대한 체계적인 이해를 목표로 한다. 은행대출, 채권발행등 전통적인 금융 거래 뿐 아니라 자산유동화, 파생금융거래등 새로운 금융거래를 포함한 다양한 유형의 국내 및 국제 금융거래를 살펴보고 이에 관련되는 법적인 쟁점들을 분석한다. "전선 / 대학원
경제학부 대학원 석사 및 박사 과정을 대상으로 미시경제학에서 획득한 내용을 금융부문으로 확장, 특화하고자 한다. 이에 따라 크게 기업의 조직체계와 관련된 정보의 비대칭성, 대리인 문제 및 궁극적으로 기업가치에 미치는 영향을 분석한다. 보다 구체적으로 기업에 있어서의 효율적 조직 구성과 이와 관련된 정보의 효율적 배분 및 의사소통 체계의 확립, 더불어 대리인 문제에 대한 영향을 분석하고 마지막으로 기업의 가치에 대한 영향을 연구한다. <선행과목: 미시경제학연구, 거시경제학연구, 금융경제학연구>전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.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 / 학사
현대의 과학, 공학, 그리고 경영의 응용시스템은 데이터에 점점 더 많이 의존하게 되었지만 전통적인 데이터 분석 기술들은 복잡한 빅 데이터 시대에 맞도록 설계되어 있지 않는 실정이다. 데이터를 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 지식을 추출하는 빅 데이터 분석은 새로운 과제들을 탐구하는 흥미 있고 빠르게 발전하는 하나의 학문으로 등장하였다. 본 강의에서는 프로그래밍 경험이 많지 않는 학생들을 대상으로 데이터의 수집 및 분석뿐만 아니라 데이터 프로그래밍 언어의 사용에도 초점을 맞춰 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전필 / 대학원
소송의 증거에서 디지털증거가 차지하는 비중이 급속도로 증가되고 있고, 이에 따라 증거법도 디지털증거의 확대를 뒤쫓고 있다. 디지털증거는 전통적인 증거에 비하여 개인과 기업의 정보를 광범위하게 침해할 위험이 매우 높다. 이에 증거의 필요성과 정보의 침해 사이에 어떻게 조화를 이루는 것이 헌법적인 정당성을 갖추는 것인가가 매우 중요한 법적 문제로 떠오른다. 이 강좌는 정보보호에 관한 법리와 실무를 함께 다룬다전선 / 대학원
사용자와 인터액션이 있는 시스템을 평가하기 위해서는 정확하며 효율적인 사용자실험 설계 및 수행이 요구 된다. 본 강의를 통해 학생들은 사용자실험을 설계 및 수행하기 위한 기초통계를 배울 뿐만 아니라 각자의 연구주제에 적합한 실습도 수행하게 된다. 본 강의는 사용자연구기획, 사용자실험의 설계, 사용자실험의 수행방법, 결과의 분석 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
사용자와 인터액션이 있는 시스템을 평가하기 위해서는 정확하며 효율적인 사용자실험 설계 및 수행이 요구 된다. 본 강의를 통해 학생들은 사용자실험을 설계 및 수행하기 위한 기초통계를 배울 뿐만 아니라 각자의 연구주제에 적합한 실습도 수행하게 된다. 본 강의는 사용자연구기획, 사용자실험의 설계, 사용자실험의 수행방법, 결과의 분석 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.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.전필 / 대학원
디지털 포렌식 기술의 입문과정으로서, 디지털포렌식의 절차, 디지털포렌식 기술 동향과 역사, 디지털포렌식 기술의 위기와 대응방안을 살펴본다. 즉, 디지털 데이터의 삭제, 암호화, 은닉에 대응하는 컴퓨터 시스템 및 소프트웨어 도구 기술, 디지털 증거물 데이터 처리과정의 무결점을 보장하는 기술, 디지털 증거물의 온전함을 보장하는 기술 등을 살펴본다.전선 / 대학원
경제법에 대한 기본적인 이해를 전제로 하여 경제법의 중요분야(예컨대 독점규제법, 중소기업법, 소비자보호법, 물가규제법, 개별 산업규제법 등)에 대하여 구체적인 사례를 중심으로 경제법의 실제적인 기능과 그 문제점을 파악하도록 한다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 학사
빅데이터 분석을 위한 수집과 활용 전반이 윤리적 이슈와 관련됨을 인식하는 가운데, 그 문제에 관한 자기의 입장을 문헌 연구와 토론을 통해 비판적으로 고찰하는 능력을 배양함으로써, 스스로 빅데이터에 대한 윤리적 질문을 던지고 답을 찾아갈 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
치과의료 빅데이터(OCS, EMR, PACS)를 활용하여 치과환자의 진단/치료/예방에 활용하기 위한, 빅데이터 생성/통합/분석 방법에 대해 학습함. 임상의사 결정지원 솔류션을 제공하고 치과의료 질과 안정성 향상 달성하기 위하여, 치과환자 데이터의 효율적 수집/저장/분석을 위한 통합기술 및 구조화기술을 학습함. Theories and Concepts of BigData Analytics in Healthcare Medical BigData: Techniques, Managements, and Applications Diagnosis and Treatment: BigData Analytical Techniques, Datasets, Life Cycles, Managements and Applications for Diagnosis and Treatment Prediction: BigData Analytical Techniques, Datasets, Life Cycles, Managements and Applications for Prediction Big Medical Fake Analytics for Preventing Medical Misinformation and Myths Challenges and Future of BigData in Healthcare