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본 연구는 증권전문 사이트 ‘Paxnet’의 게시글을 분석하여 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하고 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여한다. 기존 연구가 뉴스 데이터의 한계점을 보완하고자 Paxnet 데이터를 활용하여 도메인 특화된 감성 분석을 시도했다. 이를 통해 주식 시장의 변동 요인을 파악하고 투자 심리를 이해하는 데 활용될 수 있다.
The value of social media for predicting stock returns : preconditions, instruments and performance analysis
Sentiment analysis and opinion mining
(사람의 마음을 읽으면) 주식투자가 즐겁다
Semantic sentiment analysis in social streams
Opinion mining and sentiment analysis
(R을 활용한) 소셜 빅데이터 연구방법론
Sentiment analysis : mining opinions, sentiments, and emotions
자산투자의 이해
월급만으로 부자 되는 집중 투자법 : 자산을 폭발적으로 불리는 전략
소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법
사회 연결망 분석 =
자본주의 키즈의 반자본주의적 분투기
위기를 기회로 만드는 고수들의 투자 철학
매직넘버 33
빅데이터로 보는 한국정치 트렌드 =
Text as data : a new framework for machine learning and the social sciences
Opinion analysis for online reviews
Infoglut : how too much information is changing the way we think and know
A course in networks and markets : game-theoretic models and reasoning
(빅 데이터가 만드는) 비즈니스 미래지도 : 미래 경제를 움직이는 거대한 데이터 혁명
Future Generation Computer Systems
Chen M.Y.,Chen T.H.Journal of Information Science
Salas-Zárate, M.D.P.; Valencia-García, R.; Ruiz-Martínez, A.; Colomo-Palacios, R.Entrue Journal of Information Technology
김영민; 정석재; 이석준Procedia Computer Science
Bhardwaj, Aditya; Narayan, Yogendra; Vanraj, null; Pawan, null; Dutta, MaitreyeeWeb Intelligence
Wenhao Chen; Haoran Xie; Kin Keung Lai; Yi CaiWeb Intelligence
Chen, W.; Cai, Y.; Lai, K.; Xie, H.Journal of Economics and Finance
Wang, Cuiyuan; Wang, Tao; Yuan, Changhe; Rong, Jane YihuaScientific African
Nyakurukwa, Kingstone; Seetharam, YudhvirEntrue Journal of Information Technology
김영민, 정석재, 이석준International Journal of Data Science and Analytics
Srivastava S.,Chakraborty C.,Sarkar M.K.Review of Financial Studies
Chen, H.; De, P.; Hu, Y.; Hwang, B.-H.International Journal of Computational Intelligence and Applications
Phayung Meesad; Jiajia LiExpert Systems with Applications
Groß-Klußmann A.,König S.,Ebner M.Arabian Journal for Science and Engineering
Rahab H.,Haouassi H.,Laouid A.지능정보연구
정지선; 김동성; 김종우Journal of Business & Economic Statistics
Zhang, Junni L.인터넷전자상거래연구
홍태호; 김은미; 차은정International Journal of Software Engineering and its Applications
Kim, K.; Yang, S.; Kim, D.; Park, J.; Choi, J.Personal and Ubiquitous Computing
Sun Y.,Zeng X.,Zhou S.,Zhao H.,Thomas P.,Hu H.International Journal of System Assurance Engineering and Management
Shah, Pratham; Desai, Kush; Hada, Mrudani; Parikh, Parth; Champaneria, Malav; Panchal, Dhyani; Tanna, Mansi; Shah, Manan전선 / 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 / 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 / 학사
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.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.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
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 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
주식, 채권을 포함한 기초 증권 및 옵션, 선물, 스왑 및 구조화 채권 등의 파생 증권의 가격 결정, 헷징, 및 투자전략에 대한 이론적 기초를 공부한다. 기초적 분석을 중심으로 특히 위험중립적 가격 결정 접근법을 공부하고, 파생 증권의 가격 결정에 있어서 이와 증권 복제법을 통한 가격 결정 접근법이 어떻게 관련이 있는지를 공부한다.교양 / 학사
「베리타스 강좌 2: 베리타스 강좌 2: 수학과 데이터 사이언스로 보는 사회와 경영」는 자연과학적 모델과 사회과학적 이해를 융합하여 복잡한 사회 현상을 탐구하는 교과목이다. 물리학, 생물학에서 발전한 다양한 모델(네트워크 모델, 정보이론, 카오스이론, 스케일링 이론, 전염병모델 등)을 소개하고, 이들이 사회·경영·정치·도시학 등 인문사회 분야와 어떻게 연결되는지를 학습한다. 본 강좌의 차별성은 이과와 문과 학생이 협력하는 팀 기반 학습에 있으며, 데이터와 간단한 시뮬레이션을 활용한 실습을 통해 이론을 실제 사회현상에 적용한다. 학생들은 그룹 토론, 프로젝트를 통해 비판적 사고, 협업 능력, 창의적 문제 해결 역량을 배양하며, 나아가 데이터 기반 분석과 복합적 가치 창출 능력을 기르게 된다.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.전선 / 대학원
이윤을 추구하는 기업과 관련하여 미시경제학과 마케팅 이론들이 시장을 이해하기위해 적용된다. 최근 시장 메커니즘의 분석과 관련한 보다 발전된 주제에 집중된다.전선 / 대학원
인터넷의 출현은 전자상거래라는 새로운 유통채널을 기업에게 제공하게 되었으며, Priceline, social network services, AppStore 등 새로운 비즈니스 모델의 출현을 촉발시키고 있다. 기업들은 생존과 번영을 위해 인터넷이 가져온 전자상거래라는 급격한 변화에 대하여 현상을 분석하고, 미래를 예측하며 빠른 의사결정을 내려야 할 필요성을 가지게 되었다. 본 강의에서는 현재 일어나고 있는 전자상거래에 의한 일반경영, 산업별 변화에 대하여 이론 및 기업 사례들을 살펴보고, 향후 일어날 상거래의 변화와 기업의 대응방안에 대하여 토의해 보고자 한다.전선 / 학사
기술의 발전으로 사용자가 정보와 콘텐츠를 접하게 되는 방식 또한 하루가 다르게 변해가고 있다. 인터넷과 소셜네트웍은 기존의 전통적인 미디어를 빠른 속도로 대체하고 있으며 모바일 기기 등의 빠른 보급과 다양한 기술들의 적극적인 융합은 우리의 삶을 크게 변화 하게 하였다. 이 과목에서는 정보문화 영역에서 이루어지는 최신 토픽들을 소개하고 관련 분야의 폭넓은 이해를 도모한다. 정보문화 영역에서 이루어지는 끊임없는 새로운 변화를 읽어내기 위해서는 개념적 사고와 사회현상에 대한 깊이 있는 고찰이 바탕이 되어야 한다. 이 세미나 수업은 그러한 문제해결에 접근하기 위한 근원적인 사고능력을 키우기 위해 커뮤니케이션, 정보, 문화에 관한 이론가들의 글을 읽고 토론한다.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
오늘날 정보화의 가속화로 미디어의 중요성이 점차 증대되고 있는 추세이다. 이에 패션미디어의 변천 과정을 살펴보고, 신문, 패션전문지, TV, 디지털미디어 등 현대사회에서 주로 활용되는 패션미디어들의 특성들을 파악해봄으로써 패션미디어의 효과적인 활용 전략을 수립해본다. 또한 각종 미디어에 담겨있는 패션 기사들을 분석해봄으로써 패션에 관한 비평적 시각을 배양한다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 대학원 필수과목으로서 커뮤니케이션 연구자로 첫 발을 내딛는 대학원생들에게 과학적 연구방법의 기본과 요체를 설명하고 실제적인 연구 수행을 경험하게 하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 사회과학 방법론의 주요 개념과 용어, 과학적 연구의 특성과 절차, 개념화와 측정, 척도와 지표, 경험주의적 커뮤니케이션 연구에서 많이 사용되는 자료수집방법, 통계적 분석방법 등을 소개한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.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.