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Artificial Intelligence in Education : 21st International Conference, AIED 2020, Ifrane, Morocco, July 6–10, 2020, Proceedings, Part I
Artificial Intelligence in Education : 21st International Conference, AIED 2020, Ifrane, Morocco, July 6–10, 2020, Proceedings, Part II
Data mining in time series and streaming databases
Blank spots on the map : the dark geography of the Pentagon's secret world
국제금융론 : 이론과 위기 및 대응
Machine learning
Prat, Dan; Haghverdian, Brandon A.; Pridgen, Eric; Wonyong Lee; Wapner, Keith L.; Wen Chao; O'Connor, Kathryn; Farber, Daniel C. · 2022
Foot & Ankle Orthopaedics
Beeler, Silvan; Ongini, Esteban; Hochreiter, Bettina; Sutter, Reto; Viehoefer, Arnd; Wirth, Stephan H.; Calek, Anna-Katharina · 2024
Foot & Ankle Orthopaedics
Shintaro Tomura; Taisuke Iwata; Taichi Sugimoto; Ko Nakashima; Kazuhiro Kojima; Kazuyuki Uchida; Atsushi Fujita · 2024
Journal of Feline Medicine & Surgery Open Reports
Batard, T.; Dreux, S.; Jain, K.; Péguillat, C.; Baveux, D.; Villardsaussine, S.; Chabre, H.; Bilong, M.; Dayang, C.; Mascarell, L. · 2024
Revue Francaise d'Allergologie
Paranjape, Chinmay S.; Lalli, Trapper; Tennant, Joshua N. · 2022
Foot & Ankle Orthopaedics
Adou, A.H.; Yeboah, O.R.; Kouacou, A.P.; Dassé, S.R.; Siransy, K.L.; Seri, Y.J.; Assi, A.U.; Koffi, A.M.; Memel, R.C.; Moussa, S.; Oura, D.; Koya, H.; Kouakou, A.N.J.I.; Bognini, A.S.A.; N'guessan, K. · 2023
Revue Francaise d'Allergologie
Zhou, Xiaoting; Tian, Haojun; Ling, Honglei; Yang, Yulu; Luo, Jiangzhou; Zong, Xueping; Xue, Song · 2024
Journal of Environmental Chemical Engineering
Lyons, Jennifer; Hughes, Richard; McCarthy, Kerry; Everage, Nicholas; Kapadia, Shivani; Miller, Catherine; Singhal, Priya; Smirnakis, Karen · 2022
Multiple Sclerosis Journal - Experimental, Translational & Clinical
Bohbot, L.; Dellis, P.; Hurson, C.; Thiebaut, M.; Piotin, A.; Lacroix, D.; Rebeuh, J.; Meyer, P.; De Blay, F.; Metz-Favre, C. · 2023
Revue Francaise d'Allergologie
전선 / 대학원
협동과정 인지과학 소속 학생들이 속한 다양한 분야들간의 융합연구가 진행될 수 있도록 하기 위해 소속 학생들이 연구하는 분야에 대한 박사과정생들의 연구 소개 및 토론을 통해 서로간의 연구에 대해 이해하고 인지과학이 가지는 다학제적 성격이 부각되는 연구 주제 및 방법론의 공유를 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 의과학자들을 대상으로 특허의 출원 및 권리행사에 관한 기본지식과 이해를 도모하고자 한다. 구체적으로 중요한 판례들을 사용하여, 특허출원에 관하여 경제학적 이론들, 발명자권과 소유권, 특허요건들과 특허권 법적 소멸, 선행기술검색 및 발명실행의 자유검색, 특허문서작성 등을 살펴보고, 특허권 행사에 관하여는 특허 침해와 방어이론, 특허권 범위 결정과 관련된 원칙들 (청구항 해석, 균등론, 출원력상 금반언원칙 등), 그리고 여러 가지 구제방법들을 다루게 된다.전선 / 대학원
인간이 생활하고 있는 자연환경은 여러 화학 작용과 인공적으로 만든 화학 변화에 따라 많은 영향을 받고 있다. 특히 산업 기술의 발달과 함께 새로운 화학물질의 대량 생산은 인간에게 더 큰 영향을 주고 있다. 이 과목은 수질, 대기, 토양 등에 일어나는 여러 화학적인 현상들을 이해하고, 다량 생산된 환경오염물질의 오염으로 인한 인간 및 생태계에 미치는 영향에 대한 이론적인 내용들을 다룬다.전선 / 대학원
약물이 전신적으로 또는 표적기관으로 일정기간동안 미리 설정된 패턴으로 지속적으로 방출하여 조직 중 약물농도를 임의로 조절할 수 있는 제반수단을 검토한다.전선 / 대학원
이 강의는 사회 심리학의 고전 및 가장 최근의 연구들을 다룬다. 학생들은 적극적으로 토론에 임해야하며 기말에는 자신들의 연구 계획서를 제출하여야 한다대학원 / 대학원
연구 수행에서 문헌고찰은 가장 기초가 되는 탐색행위이다. 문헌고찰의 여러 방법 중 근거 통합의 가장 상위단계인 체계적 문헌고찰 방법과 정량적 결과를 통합하는 메타분석에 대해 배우고 이를 실제 적용하여 한 학기 동안 논문으로 완성해 볼 수 있는 시간을 갖도록 한다. 이 수업을 통해 학생들은 가장 최신의 체계적 문헌고찰 방법론을 배우고 나아가 상황에 따라 메타분석이 필요할 경우 시행해 볼 수 있을 것이다. 덧붙여 최신 AI 기술을 활용한 문헌의 검색·정리·인용을 통해 더 쉽고 빠르고 정확하게 체계적 문헌고찰을 수행할 수 있는 방법을 배울 수 있다.전선 / 학사
북한사회의 올바른 이해를 돕는 데에는 남북한의 비교가 가장 효과적이다. 동시에 남한의 문제점을 인식하고 시정하는 데에도 북한사회를 남한과 비교하는 접근이 유익하다. 따라서, 이 과목에서는 비교사회과학의 이론과 방법론적 틀을 원용하여 남북한의 여러 가지 사회적 특성을 분석비교하는 것을 주목적으로 한다.전선 / 대학원
구강 및 악안면 영역을 보철물로 수복시 고려할 사항과 임상과정을 각 단계별로 고찰하고 이를 임상에 응용할 수 있도록 한다. 임상에서 발생되는 다양한 증례와 문제를 살펴보고 이를 해결하기 위한 방법을 논의한다. 수복재료에 대한 전반적인 고찰과 함께 측두하악장애 등의 문제를 가진 환자의 보철수복, 고난도 증례의 치료방법, 타과와의 협진을 통한 치료등 총괄적인 접근을 통해 해결할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
급격한 기술변화와 시장 경쟁의 격화, 탈규제의 흐름 등으로 노동의 의미와 사회구성원의 노동시장 경험 그리고 노사관계에 대한 근대적 개념이 변화하고 있다. 한국의 노동시장 역시 2017년 30년을 맞는 노사관계 민주화, 20년 전 경제위기가 불러온 글로벌화 및 자유시장체제의 강화 등 격동의 시대를 거치며 구조변화를 거듭해 왔다. 최근 널리 회자되고 있는 정보기술 기반 4차혁명의 개막 가능성과 날로 심화되는 노동시장 불평등으로 노동세계의 변화에 대한 사회적 관심이 고조되고 있다. 본 세미나는 21세기 자본주의가 목도하고 있는 기술과 시장의 변화와 고용관계(employment relations)의 성격 변화를 중심으로 한 노동시장구조 변화의 다양한 토픽을 다룸으로써 노동의 렌즈를 통한 사회변동을 탐구하는데 그 목적이 있다. 주요 토픽으로 일과 노동조직(work organization)의 변화, 시장의 다양성과 노동체제, (글로벌) 생산 네트워크의 심화와 고용관계, 직업구조의 변화, 고용(계약)관계의 다변화와 노동시장 분절, 젠더·세대 등 사회적 범주와 노동시장 불평등, 노동조합과 노사관계의 미래, 플랫폼경제의 전개와 노동의 미래 등을 포괄한다.전필 / 학사
기업체 전문가, 해당분야 연구실 교수가 강의하며, 인공지능의 코어 기술과 응용의 최신 연구, 개발 트렌드를 소개한다. 각 분야별로 현재 및 미래의 중요한 인공지능 문제들을 소개하고, 이를 접근하기 위한 가용 학습데이터, 그리고 이를 이용한 최신 인공지능 설계기술 및 응용현황을 소개한다. 구체적으로는, 비전/음성/텍스트의 전통적인 문제, 학습데이터와 솔루션 뿐 아니라 인공지능 기반 시스템의 형평성, 개인데이터 기반 학습결과의 저작권, 공공데이터의 활용 방안 등 인공지능의 응용분야가 넓어지며 만나게 되는 새로운 이슈들에 대한 소개와 토의를 진행한다.전필 / 학사
물리 기본 상수 측정, 역학 법칙의 유도, 물체와 파동의 성질 등을 중심으로 물리학의 기초적이고 기본적인 실험을 한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
고체의 전기적 및 자기적 특질과 이것이 전기장치에 수행하는 기능을 소개한다. 격자와 역격자, Brillouin 영역, 에너지 띠 구조, 금속, 반도체, 유전체와 강유전체, 자성, 초전도체 등에 대해서 공부하게 됩니다. 이 과목을 듣기 위해서 양자 역학의 기초, 열역학과 통계 역학의 기초를 먼저 들어야 한다.전선 / 대학원
복사열전달의 물리적 현상 및 해석 방법을 공부한다. 복사 물성치의 측정과 이론적 예측 방법을 공부하며 고체 표면 간의 복사열전달, 열복사를 흡수, 방사 및 산란하는 매질에서의 복사 전달 방정식을 유도한다. 여러가지 형상의 매질에 대하여 복사 전달 방정식을 적용하고 이의 해를 해석적 또는 근사적으로 구하는 방법에 대하여 공부한다.전선 / 학사
본 교과목은 디지털 인문학의 방법론을 활용하여 러시아 문학을 연구하는 새로운 접근법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 꼼꼼히 읽기와 같은 전통적인 문학 연구에 디지털 기술과 데이터 분석을 결합함으로써, 학생들은 러시아 문학에 대한 심층적이고 다각적인 이해를 도모한다. 학생들은 디지털 인문학의 핵심 개념과 다양한 디지털 텍스트 분석 방법을 학습하고, 이를 분석 및 시각화 소프트웨어와 AI 프로그램을 활용하여 러시아 문학 텍스트에 직접 적용한다. 학기 전반에 걸친 그룹 프로젝트를 통해 작품 선정부터 텍스트 전처리, 분석, 해석, 시각화, 발표에 이르는 전 과정을 협업으로 수행하며, 디지털 인문학 연구의 실제적 역량과 디지털 환경에서의 협업 능력을 함께 배양한다.전선 / 학사
본 과목은 도덕․윤리 교과의 교육적 효과를 높이기 위해 예비 교사에게 필요한 수업설계, 교수전략, 수업분석 역량을 길러주는 것을 목적으로 한다. 이러한 역량은 도덕․윤리 교사의 수업 전문성 향상을 위해 필수적인 능력들에 해당한다. 이러한 교사 역량을 강화하기 위해 교육과정 및 학습자 분석, 학습목표 진술, 교수학습방법 및 내용 선정, 학습집단 및 환경 구성 등이 포함된 ‘수업설계’, 효과적인 질문법 및 동기유발 전략, 상호작용 및 소통 전략, 의미 있는 피드백 제공 방법 등이 포함된 ‘교수전략’, 그리고 수업의 질적 개선을 위한 ‘수업촬영 및 분석 방법’ 등에 대해 학습할 것이다.전선 / 대학원
동물대체연구방법론인 독성발현경로(Adverse Outcome Pathway)에 대해 학습한다. 독성물질이 생체에 노출되어 반응을 유도하는 단계(Molecular Initiating Event, MIE)로부터 최종 독성종말점(Adverse Outcome, AO)에 도달하는 과정을 핵심사건모듈(Key Event Module, KE), 상관성(Key Event Relationship, KER)의 인과관계 네트워크로 설명하는 단계에 관여하는 데이터과학과 독성예측 방법론에 대해 학습한다. MIE와 AO를 이용한 교차해석(Read-Across)법을 학습한다.전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.전선 / 대학원
강좌에서는 Bayes, MAP, Neyman-Pearson, MMSE 등의 검출 이론과 이의 추정에 대해 다룬다. 또한 최적 수신기의 성능과 이의 분석을 다룬다.전선 / 대학원
신경보철 (Neural Prosthesis)의 state of the art를 관계 서적, 논문, 보고서, 보도자료들을 이용하여 공부하며, 함께 새로운 연구방향을 모색하여 본다. 구체적으로 다룰 내용은 Auditory prosthesis, Visual prosthesis, Motor Prosthesis, Deep Brain Stimulation, Cognitive Engineering, Microelectrode arrays, Circuits and systems, Cultural Neuronal Network 의 내용을 다룰 예정이다.