최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 빅데이터 환경에서 데이터 감시가 사용자들의 온라인 프라이버시 보호 활동에 미치는 관계를 규명하는 것을 목표로 한다. 데이터 감시로 인해 발생하는 위협 인식에 영향을 미치는 요인으로 온라인 서비스 효율성, 프라이버시 통제력 상실, 오프라인 감시, 규제 필요성을 조사하였다. 연구 결과는 데이터 감시와 사용자들의 프라이버시 보호 행동 간의 연관성을 이해하는 데 기여할 것이다.
Unpopular privacy : what must we hide?
Privacy and big data
분석의 힘
(빅 데이터가 만드는) 비즈니스 미래지도 : 미래 경제를 움직이는 거대한 데이터 혁명
데이터 익명화 : 개념이해 및 최신 기술 동향
(디지털 시대의 자기결정권) 내 데이터를 가져다 뭐하게
스마트 시대의 위험과 대응방안
Big data : a revolution that will transform how we live, work, and think
The private is political : networked privacy and social media
Digital privacy : theory, technologies, and practices
Big data : an exploration of opportunities, values, and privacy issues
빅데이터 시대의 기회와 위험
변화하는 온라인 서비스 환경과 이용자보호
Big data at work : the data science revolution and organizational psychology
Big data, surveillance and crisis management
Big data and competition law : market power assessment in the data-driven economy
(데이터는 알고 있다) 빅 데이터가 만드는 세상 : 삶과 일, 그리고 생각하는 방식을 바꿔놓을 대혁명
(데이터는 알고 있다) 빅 데이터가 만드는 세상 삶과 일, 그리고 생각하는 방식을 바꿔놓을 대혁명 /
Privacy in the age of big data : recognizing threats, defending your rights, and protecting your family
e-비즈니스연구
배재권Information and Computer Security
Mavriki, P.; Karyda, M.Computer Law and Security Review
Papakonstantinou V.,de Hert P.数字通信世界 / Digital communication World
钟煜焱; 黄鉴泉; ZHONG Yuyan; HUANG JianquanInformation Systems and e-Business Management
Saura, Jose Ramon; Palacios-Marqués, Daniel; Ribeiro-Soriano, DomingoComputer Law and Security Review
Georgiadis G.,Poels G.Journal of Consumer Policy
Li H.,Nill A.한국컴퓨터정보학회논문지
이명숙New Media and Society
Baruh, L.; Popescu, M.Information Communication and Society
Yeung, K.Computer Law and Security Review
Büchi M.,Fosch-Villaronga E.,Lutz C.,Tamò-Larrieux A.,Velidi S.,Viljoen S.Signal, Image and Video Processing
Sunil, Nadella; Narsimha, G.Journal of Interactive Advertising
Xie W.,Karan K.Journal of Physics: Conference Series
Dimodugno, M.; Hallman, S.; Plaisent, M.; Bernard, P.Datenschutz und Datensicherheit - DuD
Büscher, Maximilian; Hornung, Gerrit; Schindler, Stephan; Zurawski, Paul; Gutjahr, Amina; Spiecker gen. Döhmann, Indra; Selzer, Annika; Stummer, Sarah; Wilmer, ThomasPsychology and Marketing
Plangger K.,Marder B.,Montecchi M.,Watson R.,Pitt L.경영과 정보연구
소원근; 김하균New Media and Society
Keen C.科技管理研究 / Science and Technology Management Research
谢卫红; 曲静静; Xie Weihong; Qu JingjingInformation Technology and Management
Punj G.N.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
개인정보보호 법제도에 대해 개관하는 과목. 개인정보보호 법제 발전의 국내외 연혁, 개인정보보호법, 정보통신망법, 위치정보법, 신용정보법 등 관련 법률의 주요 내용에 대한 개관, 주요 판례 논의, 국외 개인정보 이전과 관련된 쟁점, 법집행 관련 이슈, 빅테이터 등 신기술과 관련된 이슈 등에 관해 논의전선 / 학사
본 과목은 소비자 행동과 생활양식과 관련된 빅데이터를 이해하고, 분석하고, 해석할 수 있는 능력을 배양하기 위한 과목이다. 소비자 관련 빅데이터의 특징과 함의에 대한 이해를 바탕으로 빅데이터를 처리하고 분석할 수 있는 방법론을 학습하고, 이를 해석하는 역량을 배양한다. 이를 통하여 급변하는 시장환경에서 빅데이터를 적용하여 소비자 행동을 이해하고 예측할 수 있는 역량을 신장시킨다.전선 / 학사
구매에서 소비자정보의 역할이 보다 더 강조되고 있다. 소비자들의 정보 사용 행동을 분석하고, 광고매체 등 정보제공환경을 파악함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 모색한다.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 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 대학원
본 과목은 정보보호법제의 전반을 학습하는 것을 목표로 한다. 검토 범위는 개인정보 보호법, 신용정보법, 위치정보법 등 주요 정보보호 법제상 개인정보의 보호와 활용, 가명처리 등 적법근거, 프라이버시 향상 기술, 개인정보주체의 권리, 데이터 이동권, 자동화 평가, 사법협조, 정보보안, 침해사고의 대응, 국외이전을 포괄한다.전선 / 대학원
본 과목은 정보보호법제의 전반을 학습하는 것을 목표로 한다. 검토 범위는 개인정보 보호법, 신용정보법, 위치정보법 등 주요 정보보호 법제상 개인정보의 보호와 활용, 가명처리 등 적법근거, 프라이버시 향상 기술, 개인정보주체의 권리, 데이터 이동권, 자동화 평가, 사법협조, 정보보안, 침해사고의 대응, 국외이전을 포괄한다.전선 / 대학원
소비자복지와 관련한 정보부족 등 시장실패, 반독점활동, 정보제공요구, 광고규제, 규제기관과 관련한 문제와 정책의 연구들이 특정이익 혹은 공익을 보호할 수 있는 차원에서 고찰된다.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
본 과목은 마케팅에 있어서 새롭게 등장하는 주제나 이슈들에 대한 학습에 그 목적이 있다. 그러므로 논의될 주제와 과목구조는 강의담당자와 학생들의 관심에 따라 달라진다.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.전선 / 대학원
온라인 교육 활동이 활발해지면서 교육 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 온라인 교육이 쏟아내는 빅 데이터의 추출과 분석은 오프라인 데이터의 분석과 함께 과학교육의 현황을 파악하고 미래를 위한 과학교육의 방향을 결정하는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 과목에서는 학생들이 빅 데이터 분석의 원리와 방법을 이해하고, 학습 결과를 온라인과 오프라인 과학교육과 사회현상의 분석에 응용하는 능력을 기르는 것을 목표로 하며, 데이터 마이닝을 위한 확률 개념을 바탕으로 수집된 데이터에서 최대의 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 특히, 대표적 분류 모형인 퍼셉트론, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성 모형으로 오토 인코더, 적대적 생성 신경망, 볼츠만 머신, 딥 빌리프 네트워크 등을 깊이 다룰 예정이다. 학생들은 이 주제들에서 학습한 내용을 교육 데이터 마이닝의 실습, 무크와 같은 대규모 학습의 분석에 응용하는 연습을 한다. 이 과목은 교육 통계와 좋은 보완이 될 수 있다. 그러나 강의를 이해하는데 필요한 통계 수학과 컴퓨터 프로그램 지식을 선행 지식으로 요구하지는 않는다.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 / 학사
소비자보호와 소비자교육을 위한 기초로서 소비자행동을 연구한다. 소비자 구매의사결정과 정보처리과정을 사회심리적 모델을 중심으로 분석하고 이에 영향을 미치는 심리적, 사회적, 문화적 요인들을 검토한다.전선 / 학사
인공지능과 데이터 과학이 급속히 발전하면서 인류와 사회에 커다란 영향을 끼치고 있다. 빅데이터를 기반으로 학습된 인공지능 알고리듬이 다양한 선택과 의사결정에 폭넓게 사용되기 시작하고, 인간의 개입과 통제가 감소하면서 공정성, 책임, 신뢰성, 투명성, 프라이버시 등의 문제가 제기되고 있다. 이 강의는 인공지능과 데이터 과학이 작동하는 방식에 대한 개념적인 수준의 이해에서 출발하여, 데이터의 수집, 생성, 분석, 유통 과정에서 제기될 수 있는 여러 윤리적 문제들과 어느 정도의 자율성을 가지는 인공지능 알고리듬의 책임성 있는 설계 및 사용과 관련된 여러 윤리적 쟁점들을 살펴본다. 이를 통해, 이 수업은 인공지능과 빅데이터의 시대를 살아가야할 지성인에게 비판적인 디지털 문해력을 제공할 것이다.교양 / 학사
인터넷에서의 보안과 프라이버시는 점점 더 중요해지고 있다. 이공계생들 뿐만 아니라 모든 전공의 학부생들도 인터넷 서비스를 사용함에 있어서 어떤 보안 사항들이 이슈가 되고 어떤 프라이버시가 노출되는 위협이 있는지 기본 원리와 대처 방안들을 이해하는 것은 필수적이라 할 수 있다. 본 강의는 모든 전공의 학생들이 들을 수 있도록 쉽게 구성될 것이다. 본 교과목은 크게 보안과 프라이버시 두 개의 영역으로 구성된다. 보안 분야에서는 보안의 기본 성질 및 개념, 암호화/복호화의 기초, 인증, 보안 장비, 웹의 보안 위협들을 설명한다. 프라이버시 분야에서는 개인 민감정보들을 소셜네트워크에서 어떻게 유출이 가능한지 설명하고, 또한 법적으로 프라이버시가 어떻게 정의되고 어떤 이슈가 있는지 다룬다. 또한 Tor등 익명화 기법을 포함한 프라이버시 강화 기법들을 설명한다. 끝으로 암호화폐와 디지털 포렌식을 다룬다.전선 / 학사
건강하고 지속가능한 사회에 대한 관심이 고조되면서 사회의 기본적 구성 단위가 되는 개인과 가계의 삶의 질과 안녕에 대한 사회적 관심이 커지고 있음. 이에 상품과 서비스의 개발에 있어서 상품중심이 아닌 소비자중심의 관점이 필요하고, 생활맥락에서 생성되는 다양한 데이터에 대한 이해와 활용에 대한 숙련도를 함양할 필요가 있음. 본 교과목은 빅데이터 분석을 실질적 라이프 솔루션 도출에 활용할 수 있는 융합적 역량을 강화하는 것을 목적으로 함. 소비, 의, 식, 아동, 가족 영역의 주요 현안을 파악하고, 각 영역에서 주로 활용되는 빅데이터의 종류와 내용을 학습하고, 빅데이터가 라이프 솔루션 도출에 실질적으로 활용되는 사례 학습을 통해 생활산업 영역 빅데이터 역량을 강화하고자 함.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
‘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.