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본 연구는 복합전자기록물의 지속적인 접근을 보장하기 위한 아카이빙 지원 메타데이터 요소를 설계하고 제안한다. 국내외 포맷 레지스트리 분석과 간호 분야 이러닝 콘텐츠 보존 속성 조사를 통해 25개의 상위 메타데이터 요소와 138개의 하위 요소를 도출하였다. 이를 통해 복합전자기록물 아카이빙을 효과적으로 지원하는 메타데이터 체계를 구축하고자 한다.
기록관리론 : 증거와 기억의 과학 =
Making your tools work for you : building and maintaining an integrated technical ecosystem for digital archives and libraries
Metadata in the digital library : building an integrated strategy with with XML
Managing institutional archives : foundational principles and practices
Research and advanced technology for digital libraries : 12th European conference, ECDL 2008 Aarhus, Denmark, September 14-19, 2008 proceedings
Encoded Archival Description on the Internet
기록관리론 : 증거와 기억의 과학 =
기록의 분류·기술과 검색도구
Managing electronic records
The Columbia guide to digital publishing
메타데이터 개론
Guide for written collection policy statements
Digital curation
Introduction to metadata
Record keeping in a hybrid environment : managing the creation, use, preservation and disposal of unpublished information objects in context
Metadata
구술 기록관리 방법론 연구
Digital preservation essentials
안영희, 박옥화 · 2009
한국문헌정보학회지
황윤영, 이규철 · 2013
한국전자거래학회지
장보성, 남영준 · 2011
한국도서관·정보학회지
김희정, 이혜원 · 2007
정보관리학회지
백재은, Shigeo Sugimoto · 2010
한국기록관리학회지
김명옥, 이상용 · 2010
한국기록관리학회지
이지영, 김희정 · 2009
Journal of Information Science Theory and Practice
오상훈, 최영선 · 2009
정보처리학회논문지D
최상미, 이상용 · 2007
한국기록관리학회지
백재은, 스기모토 시게오 · 2012
기록학연구
이경남 · 2006
기록학연구
유사라 · 2010
한국문헌정보학회지
남영준, 문정현 · 2010
한국비블리아학회지
황윤영; 이규철 · 2013
한국디지털산업학회지
전선 / 대학원
메타데이터를 통한 전자기록 정보의 구조화 전반에 대해 다룬다. 메타데이터를 단순히 정보기술의 이론적 관점에서만 학습하는 것이 아니라, 역사기록물이나 인류문화유산 정보를 효과적으로 아카이브하기 위한 융합학문의 관점에서 살펴본다. 이를 위해 Semantic Web과 Linked Data 기술에 대한 이해와 첨단 정보기술을 활용한 디지털 인문학에 대해서도 함께 조망할 것이다. 더불어 선진국의 문화유산 아카이브를 위한 여러 모델들을 살펴보고 우리나라에서의 적용과 활용에 대해 고민해 본다.전선 / 대학원
수집된 기록들을 보관하기 위해 이를 어떻게 정리하여 배열할 것인가, 혹은 파일과 폴더의 제목은 어떻게 붙일 것인가. 또한 이용을 위해 자료를 어떻게 분류하고 색인화하며, 어떻게 목록화하여 이용자에게 편의를 제공할 것인가를 다룬다. 기록들의 목록, 분류, 색인 등 이용을 위한 기록물 조직방법의 이론과 실습을 통해 기록전문가로서의 자질을 기른다. 또한 기록물 메타데이터의 개념과 구조를 이해시킨다.전선 / 대학원
국내외에서 널리 알려진 전자기록시스템의 구축 사례를 탐구하고 기반이 되는 정보 기술에 대해 배운다. 기록물의 형식(텍스트, 이미지, DB 등)과 수집되는 경로(sns, 웹, 고문서 등)에 따라 적용될 수 있는 정보 기술의 종류를 이해하고, 데이터의 관점에서 기록물이 효율적으로 관리되기 위한 데이터 표현 방법과 빅데이터 기반의 기록물 분석 방법 등에 대해 학습한다.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 대학원
본 과목의 목표는 영구보존기록물의 기록정보서비스와 이와 관련된 공개에 대한 이해를 학생들에게 제공하는 것이다. 즉, 세부적으로 첫째, 기록물의 접근성과 관련한 기본 원칙과 개념들을 살펴보고 둘째, 영구보존기록물의 사용자들과 그 이용을 이해하며 셋째, 기록정보의 참고봉사 서비스 제공의 이해, 마지막으로 영구보존기록물의 접근성과 이해 및 사용을 촉진시키기 위한 실질적인 방법들을 살펴 보고자 한다.전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.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 / 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
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 보건의료 현장에서 근거기반실무를 수행하는데 있어 필요한 과학적 지식체를 통합하기 위한 방법 중 하나인 체계적 문헌고찰과 메타분석의 전반적 이해와 연구 전략에 대한 정보를 제공한다.대학원 / 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 / 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 Healthcare전선 / 대학원
현악문헌의 이해를 돕는 학문적 접근의 한 방법으로서 시대별 장르별 그리고 매체별 주요 작품들의 심층분석에 비중을 둔 강좌이다.전선 / 대학원
4차산업혁명 시대를 맞이하여 의료빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 다양한 출처에서 다양한 형태로 생성된 데이터의 통합분석을 가능하게 하는 전제조건은 데이터의 표준화를 통한 상호운용성의 확보이다. 본 교과목은 보건의료데이터의 활용과 공유를 위하여 표준화된 형태로 표현하고 정리하는 방법을 다룬다. 본 교과목을 통해 학생들은 보건의료표준화용어체계, 데이터 모델링, 온톨로지 등 표준화된 형태로 데이터를 표현하고 정리해내는 다양한 기법들에 대해 익힌다.전선 / 학사
이 과목에서는 역사정보 빅데이터의 특성과 현황을 이해하고 역사적 지식을 산출하는 기초적인 과정을 습득한다. 습득 과정은 크게 세 단계로 진행된다. 첫째, 한국 근대의 대표적인 언론 자료를 선정하여 역사적 맥락과 자료의 특성 및 유의미한 관찰 지점 등을 파악한다. 둘째, 해당 자료의 코퍼스를 구축하고, 파이썬 언어를 활용한 토픽모델링을 통해 그 자료의 핵심 주제를 발견한다. 셋째, 네트워크 분석 방법을 활용하여 핵심 주제의 상호 연결 관계를 살펴보고, 이를 통해 해당 자료의 논조가 시기별로 어떻게 변화하는가를 관찰한다.전선 / 대학원
세계 각국의 정부들은 급변하는 환경에 적응하고 새로운 행정서비스 수요에 적극적으로 대응하기 위해 끊임없는 조직혁신을 추구함으로써 정부의 비효율성을 제거하고 국가경쟁력을 강화시키고자 노력하고 있다. 본 강의에서는 정보사회의 도래로 인한 사회의 모든 분야의 변화를 능동적으로 끌고 갈 수 있는 정보정책과 전자정부에 관련한 이론적 논의와 추진 현황에 대해 소개한다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 디지털 정부의 도래로 제기되는 공공의사결정에서의 변화를 이해하고 이에 대응할 수 있는 다양한 지식과 기술을 습득하여 보다 합리적이고 바람직한 의사결정 역량을 배양하는 데 목적이 있다. 특히 공공의사결정에서 요구되는 근거의 개념과 활용법, 합리성과 윤리성의 충돌, 정보화 기술의 활용과 제약 등을 공공데이터 어낼릭틱스(public data analytics) 차원에서 학습하고, 이를 실제 정책문제에 적용해 증거기반 의사결정 보고서(Critically Appraised Topic report)를 작성하면서 디지털 정부가 지향하고 담당해야 할 공공의사결정의 의미에 대한 이해를 제고하고자 한다.