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곽한섭, 김혜경, 김현석, 안용식, 정경희, 정효영, 김태형
2013 / Preventive Nutrition and Food Science
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본 연구는 특허 데이터를 활용하여 사물인터넷 기술 융합 네트워크를 구축하고, 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스 측면에서 융합 특성을 분석하였다. 분석 결과 센서, 헬스케어, 에너지관리 등 디바이스 관련 기술과 스마트 헬스케어, 스마트 홈, 무인자동차 등 응용 영역에서 활발한 기술 융합이 이루어지고 있음을 확인하였다.
Chemical, gas, and biosensors for internet of things and related applications
(Paradigm Shift를 위한) 4차 산업혁명 시대의 경영사례.
특허의 이해
(IoT로 주목받는) 스마트 헬스케어 시장전망 및 개발동향
Circuits and systems for the Internet of Things : CAS4IoT
(2016)IoT로 주목받는 스마트 헬스케어 시장전망 및 개발동향
(4차 산업혁명을 시작하는 기술) IoT 플랫폼 =
기초 IoT 컴퓨팅 =
Internet of things : architectures, protocols and standards
Managing the internet of things : architectures, theories and applications
연결 사회에서의 소통과 공유
연결 사회에서의 소통과 공유
Internet of everything : smart sensing technologies
From machine-to-machine to the Internet of things : introduction to a new age of intelligence
(4차 산업혁명을 견인하는 다이버전스 기술) 사물 인터넷(IoT)
Low-overhead communications in IoT networks : structured signal processing approaches
기술이슈 관점에서 본 IoT(사물인터넷)의 분야별 산업 전망 :의료헬스케어, 모바일 웹, 스마트팜, 스마트팩토리, 서비스로봇
Building internet of things with the Arduino.
IoT 이노베이션 : 4차 산업혁명의 핵심 사물인터넷의 미래
기술이슈 관점에서 본 IoT(사물인터넷)의 분야별 산업 전망 : 5G, 빅데이터, 디바이스, 서비스, 네트워크플랫폼, 보안
노승민 · 2015
한국정보통신학회논문지
심재륜 · 2018
한국정보전자통신기술학회 논문지
송지성; 강송희 · 2019
한국디자인문화학회지
김도현; 김현희; 김동건; 조진남 · 2016
응용통계연구
배영임, 신혜리 · 2017
GRI연구논총
이면재 · 2015
디지털융복합연구
황규선; 박주형; 이정철; 박진우; 장태우; 원중연 · 2016
한국전자거래학회지
최병철, 백현미, 김명숙 · 2015
벤처창업연구
심재륜 · 2016
한국정보전자통신기술학회 논문지
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 강의는 자동차, 로봇, 스마트폰을 비롯한 여러 산업기기와 생활 가전 전 분야에 활용되는 사물인터넷(IoT; Internet of Things) 기술을 적용하여, 다양한 객체들을 설계하고 제작하는 실습을 수행함으로써, 설계 감각과 창의성을 키우는 데 목적이 있다. 학생들은 코딩으로 사물인터넷(IoT)을 구동시키고 모니터링하는 방법을 학습한다. 마이크로 컨트롤러(아두이노, 라즈베리파이 등)를 활용하여 컴퓨터의 구조를 이해하고, 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지 등 다양한 센서와 디스플레이, 모터 등 구동 장치들이 연결되는 것을 확인하고, 그 원리를 이해할 수 있도록 한다. 또한 IoT의 다양한 응용사례를 경험함으로써 기초부터 시제품 개발에 이르는 타 공학 설계 교과목들과도 연계할 수 있을 것이다.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.전선 / 대학원
"다양화, 신속화, 복잡화되는 시장구조와 제품개발과정을 효과적으로 관리할 수 있는 현대적 기법들을 종합적으로 이해하고 case와 실습을 통해 신제품개발과 개발기술의 상업화에 대한 이론 및 실무지식을 배양한다. "전선 / 대학원
본 과목은 스마트시티와 연관된 기술창업 역량 배양을 위해 학생들의 도전적 기업가정신을 함양하고, 창업과 산업현장에서 필요한 창의적 문제해결 능력향상 등의 기회를 제공하는 교육과정을 제공한다. 스마트시티의 혁신생태계 조성의 핵심인 기술창업에 필요한 기본 이론을 소개하고, 스마트시티 비즈니스 모델에 대한 사업계획 역량을 함양한다. 비즈니스 모델과 연관된 기업가정신, 기술전략, 조직혁신, 혁신생태계, 리더십 등에 대한 다양한 이론과 사례들을 소개하고, 팀 프로젝트를 통해 아이디어 창출, 비즈니스모델 및 조직구성 등을 포함한 사업계획을 세우고 투자자들을 설득하는 기회를 통해 창업가정신의 경험의 기회를 갖는다. 본 과목은 팀 프로젝트로서, 시민 수요기반의 스마트시티에 적용할 수 있는 스타트업 비즈니스 모델의 가치창출, 시장탐색, 기술사업화, 기술이전 등 다양한 역량과 지식을 종합적으로 경험할 수 있는 기회를 제공한다. 창업의 전 주기과정에 대한 교육과 함께 스마트시티 프로젝트에서 발전된 연구성과의 지적재산권화 과정을 경험해볼 수 있도록 특허법인과 연계하여, 특허 및 지식재산권에 대해 강의 및 프로젝트 산출물이 특허로 이어질 수 있도록 지원한다.전선 / 학사
컴퓨터기술이 전통적인 전자계산 (computing)의 범주를 벗어나서 다른분야와 융합하는 현상은 이제 아주 분명한 정보사회의 흐름으로 나타나고 있다. 본 과목에서는 컴퓨터기술이 다양한 분야 (생명공학 BT, 금융분야 Finance, 미래 자동차 분야 Car Telematics, 휴대 단말기 분야 Handset Devices, etc) 등과 융합되는 과정을 공부하고, 융합에 필요한 기술과 아이디어를 실습하는 내용으로 구성된다.전선 / 대학원
본 교과목은 정보기술과 정보사업, 그리고 인터넷 개발에 있어서의 사회 연결망의 영향을 다룬다. 특히, 서비스 연결망과 공급자 연결망의 구조를 분석하는데 초점을 맞춘다. 또한 인터넷 기반 시스템이 어떻게 사회연결망을 유지시키는지에 대해 검토한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 전력 소비자를 중심으로 연구되고 있는 에너지-ICT 융합기술의 이론과 응용방법을 학습한다. 우선 전력시스템과 전력 소비자와의 인터페이스가 되는 가정/빌딩/공장의 에너지관리시스템 기술을 살펴보고, 에너지관리시스템의 주요 기능인 수요반응에 대하여 학습한다. 또한 센서와 통신기술을 이용하여 전력사용량과 같은 전력 소비자 데이터를 수집하는 사물인터넷 융합기술을 살펴본다. 그리고 빅데이터 융합기술로서 많은 양의 전력 소비자 데이터를 효과적으로 처리/분석하고 응용하기 위한 전력 빅데이터 기술을 학습한다. 마지막으로 에너지-ICT 융합기술의 응용 사례를 통해 실제 전력시스템 적용시의 효과 및 이슈에 대하여 살펴본다.전선 / 학사
데이터마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 데이터마이닝은 웹, 사기 탐지, 추천 시스템, 사이버 보안 등 중요한 응용에 활용되고 있다. 본 과목에서는 데이터마이닝을 위한 중요 알고리즘과 이론을 설명한다. 주요 학습 주제로 mapreduce, 유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등을 다룬다.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.전선 / 학사
기술의 발달로 새로운 시장 환경이 만들어지고 있는 상황에서 패션의 생산, 마케팅, 소비 등 전체 가치 사슬에 대한 IT 적용 문제를 다룬다. 특히 대량맞춤(mass-customized) 패션제품 및 서비스 구현, 3D 가상 패션 리테일링(3D visual retailing), 모바일 패션 커뮤니케이션(mobile communication)을 중심 주제로 패션산업현장에서 창의적으로 응용 가능한 기술을 습득한다.전선 / 대학원
이 강의는 다양하게 주어진 목표물의 설계 및 제작 실습을 사물인터넷(IoT)을 응용하여 설계 및 제작에 대한 기본 감각과 창조성을 키우는 데에 목적이 있다. 사물인터넷 응용 및 서비스를 구현하기 위한 임베디드 시스템 설계 및 개발 프로젝트를 수행한다. 사물인터넷을 위한 응용 개발, 시스템 소프트웨어, 시스템 아키텍처, 마이크로프로세서 설계 및 활용 등을 연습한다. 온도, 습도, 빛, 소리, 동작, 이미지센서 등 다양한 센서를 사용하거나, 혹은 디스플레이 장치, 모터 등의 출력장치를 구동하는 시스템의 설계를 실습한다. 설계된 임베디드 시스템의 동작을 검증하고, 프로젝트 진행 과정에 관하여 설명하는 결과보고서 작성 및 제작품의 특성을 설명하는 구두 발표를 포함한다.전선 / 대학원
최근 오감을 이용하는 것을 전제로 하여 AI 기술이 적용된 스마트 스피커, TV, 모바일 기기, AR/VR, 등 다양한 기기를 교실 환경에서 이용하기 위해서는 개별 과목과 콘텐츠를 기기와 기술에 맞게 재설계하는 것이 필요하게 된다. 이를 위하여 개별 과목의 교육 콘텐츠를 분류하는 기준을 정의하고 여러 콘텐츠를 디지털화하는 방법을 고안해야 할 것이다. 본 과목은 특히 인문 사회 과목의 전공자들이 각각 담당하는 과목과 내용에 맞는 교수 방법론과 콘텐츠 설계 방법을 정의하도록 지도하며 이를 바탕으로 일반적인 교육 콘텐츠 설계 방법을 도출해 내는 것을 목적으로 한다.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
4차 산업혁명은 이전의 산업혁명과는 비교되지 않을 정도로 획기적이고 파괴적인 기술발달에 의해 다양한 산업이 융합 및 개편되면서 우리 삶에 큰 변화를 일으켜 왔다. 이는 농식품 분야도 예외는 아니다. 농업 선진국은 4차 산업혁명의 기회를 농업 재도약의 디딤돌로 활용하기 위해 치열하게 경쟁 중이다. 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터를 기반으로 한 로봇, 스마트팜, 드론, 디지털 유통⋅물류 시스템 등 스마트농업 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이 강의를 통해 기술을 접목한 농식품 기술 기업의 경쟁우위 확보 및 부의 창출을 이해하고 이를 분석하는 방법에 대하여 배우고자 한다. 이 강의는 농식품 기술경영에 관련한 개념 및 이론, 분석방법을 포함한다. 강의 주제로는 농식품 기술과 기술혁신, 혁신 프로세스, 연구개발관리, 기술 사업화, 혁신생태계, 기술지식 보호와 지적재산권 등이 포함된다. 구체적으로 농식품 기업 경쟁력 원천의 변화, 기술개발 패러다임, 기술전략 프레임워크에 대하여 최근 논문의 흐름을 살펴보고, 기존 기술경영 이론인 무어의 법칙 및 S커브 이론, 기술수용주기 이론, 하이프 사이클 이론 등을 농식품 분야에 접목하는 방법을 배우게 된다. 농식품 디지털 유통⋅물류 기업 분석에 있어서는 플랫폼 경제의 양면시장 시장구조를 수학적으로 이해하고 플랫폼 성장 및 선순환 구조 전략에 대하여 이해하게 된다. 또한, 농식품 기술 환경 분석, 기술조망, 기술예측, 기술수명주기분석 방법 등을 기술경영 패널데이터를 활용하여 소프트웨어 패키지 R 또는 STATA를 이용하는 방법을 배우게 된다. 더 나아가, 게임이론 및 위험관리 등의 기존 경제학 이론과 최근 트렌드인 행동 기업 경영학 방법을 배워 기업의 다양한 전략 수립 및 분석방안에 대하여 강의한다. 마지막으로 농식품 혁신 생태계 기술인 푸드테크, 애그테크, 리테일 테크 등의 비즈니스 모델 및 린 캔버스 모델을 기반으로 농식품 스타트업에 대한 기업 경영 전략을 분석한다.전선 / 대학원
개인맞춤형 공동지도를 통한 팀티칭방식 운영을 통해 개별 특허 기반 연구개발(IP-R&D)를 이해하고 연구프로젝트에 대한 경쟁사 핵심특허 분석, 지식재산권 확보, R&D 방향을 파악한다.전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.전선 / 학사
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야 뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.