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Liang Y.,Dong J.
2022 / International Review of Economics and Finance
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본 연구는 재난안전정보의 효율적인 공유 및 활용, 접근성 향상을 위해 웹 크롤러를 활용한 자동수집 방안을 제시한다. 심층 웹의 논리적 구조를 분석하여 정보 자원을 수집하는 알고리즘을 개발하고 실제 크롤러를 구현하여 재난안전정보의 자동수집을 수행했다. 이는 효율적인 재난 업무 지원 및 심층 웹 정보 자동수집 가능성에 기여한다.
파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지
재난원인 정보 자동추출 및 특성분석 기술 개발 =
Big crisis data : social media in disasters and time-critical situations
재난프로파일링을 위한 재난아카이브 수집·관리
Intelligent systems for crisis management : Geo-information for disaster management (Gi4DM) 2012
기계학습 기술활용 재난안전 문서 자동분류 기술 개발 및 학습자료 구축
파이썬으로 웹 크롤러 만들기 : 자동화된 나만의 웹 크롤러 원하는 데이터 끌어오기
크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉
(파이썬을 이용한) 웹크롤링과 데이터 분석
(자바스크립트와 Node.js를 이용한) 웹 크롤링 테크닉 : 수집, 저장, 분석에서 머신러닝까지
Intelligent Interactive Multimedia: Systems and Services : Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services (IIMSS 2012)
소셜미디어 재난관리 운영지침 개발 및 분석매체 확대 연구
재난안전 정책지원을 위한 소셜미디어 분석기법 연구 =
市民のための災害情報
Digital humanitarians : how big data is changing the face of humanitarian response
재난아카이브 원인정보 분석 및 활용기술 개발
Handbook of massive data sets
현장정보 분석기술 기반 재난관리 콘텐츠 개발
소셜 빅데이터 재난관리 운영지침 및 이슈 탐지지역 확대 연구 =
코로나19 시대 재난관리 대응전략과 ICT융복합 재난안전시스템 R&D분석
한국기록관리학회지
한희정, 강주연, 김용, 오효정Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
강윤정; 이민혜; 원동현한국정보통신학회논문지
강윤정, 이민혜, 원동현International Journal on Digital Libraries
Farag, M.M.G.; Lee, S.; Fox, E.A.World Wide Web
Pouyanfar S.,Tao Y.,Tian H.,Chen S.C.,Shyu M.L.Applied Sciences (Switzerland)
Boné J.,Dias M.,Ferreira J.C.,Ribeiro R.International Journal of Digital Earth
Zheng L.,Wang F.,Zheng X.,Liu B.Computers, Materials and Continua
Khatoon S.,Alshamari M.A.,Asif A.,Hasan M.M.,Abdou S.,Elsayed K.M.,Rashwan M.IEEE ACCESS
Dwarakanath, Lokabhiram; Kamsin, Amirrudin; Rasheed, Rasheed Abubakar; Anandhan, Anitha; Shuib, LiyanaENVIRONMENTAL HEALTH INSIGHTS
Bari, Lazima Faiah; Ahmed, Iftekhar; Ahamed, Rayhan; Zihan, Tawhid Ahmed; Sharmin, Sabrina; Pranto, Abir Hasan; Islam, Md. Rabiul한국콘텐츠학회 논문지
김연우; 김병훈; 고건식; 최민웅; 송희섭; 김기훈; 유승훈; 임종태; 복경수; 유재수Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
Jingfa Liu; Fan Li; Ruoyao Ding; Zi’ang LiuJournal of Internet Technology
Afzal, M.; Ilyas, Q.M.; Ahmed, I.; Ajoon, J.한국컴퓨터정보학회논문지
김병규, 유범종, 심형섭软件导刊 / Software Guide
胡鹏Advanced Engineering Informatics
Feng D.,Chen H.한국지적학회지
민관식Library Hi Tech
Hou H.,Yang J.,Chen Y.,Yu M.Journal of Korea Water Resources Association
Hong S.J.,Yoo D.G.Neurocomputing
Pohl, D.; Hellwagner, H.; Bouchachia, A.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.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
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
광범위한 산림자원과 경관의 관리를 위해서 공간정보를 이용할 수 있다. 디지털화된 공간정보는 기초 지형정보, 인문사회적정보, 원격탐사 등과 관계형 데이터베이스로 연결할 수 있으며, 정보의 조합과 분석을 통해 산림경관의 관리에 필요한 정보를 생성할 수 있다. 이 강의에서는 프로그래밍을 기반으로 산림 분야의 공간분석 능력을 기르고, 대량 생산되고 있는 모바일과 원격탐사 데이터 등의 산림 분야 적용 가능성과 방향을 고찰한다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
본 과목에서는 효율적인 알고리즘 설계와 프로그래밍을 위한 고급 방법론과 이론을 깊이 있게 소개하고, 다양한 실습을 통하여 해당 이론들을 체득한다. 이 과정에서 공부하는 내용들은 Sorting, Searching 그리고 Graph Theory, NP―Complete 등이며, 알고리즘 설계 방법으로는 Divide―and―Conquer, Dynamic Programming, Greedy, Randomized 그리고 Approximate 알고리즘 등에 관하여 공부한다. 여러 가지 유용한 문제들에 대해 알고리즘을 설계하고 실제 프로그래밍을 통하여 구현해 봄으로서 강의시간에 소개된 이론을 실습하고 시스템 구현에 필요한 노하우를 습득한다.전선 / 대학원
임상서식 및 의학 문헌에서의 정보추출을 위한 다양한 알고리즘과 이론에 대해 학습한다. 특히 자연어처리 분야의 기존 연구들을 기반으로 의학 분야에서 자연어처리 기술이 적용될 수 있는 사례들을 개발하고, 실제 프로젝트를 통해 새로운 적용 분야들에 대해 연구하게 된다.전선 / 대학원
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.전선 / 학사
현대의 과학, 공학, 그리고 경영의 응용시스템은 데이터에 점점 더 많이 의존하게 되었지만 전통적인 데이터 분석 기술들은 복잡한 빅 데이터 시대에 맞도록 설계되어 있지 않는 실정이다. 데이터를 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 지식을 추출하는 빅 데이터 분석은 새로운 과제들을 탐구하는 흥미 있고 빠르게 발전하는 하나의 학문으로 등장하였다. 본 강의에서는 프로그래밍 경험이 많지 않는 학생들을 대상으로 데이터의 수집 및 분석뿐만 아니라 데이터 프로그래밍 언어의 사용에도 초점을 맞춰 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 강의에서는 학생들이 산림 조사 및 생태 자료를 수집, 분석하는 종합적인 능력을 키울 수 있도록 기초통계, 샘플링, 실험설계, 사회통계, 산림경관 관련 자료 해석 등을 다룬다. 이 교과목에서는 산림과학 학생들에게 산림에서 보는 통계자료 해석과 수학적 분석의 실질적인 지식과 이해, 그리고 보전과 필요한 설계에 대한 적절한 의사결정력을 도우면서 동시에 문제 해결 방법론으로 산림에서 접하는 실질적인 연구에서 수집된 자료를 다루면서 분석능력을 키우고자 한다. 학생들은 R과 같은 통계프로그램, 엑셀, 데이터베이스, 기타 응용프로그램을 통해 문제를 해결하는 방법을 터득하는 것을 목표로 한다.전필 / 대학원
이 강의는 실제로 법률실무가가 되고 난 후 업무와 관련하여 가장 기본적인 능력인 리서치 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 주어진 과제에 대한 국내외 법령 및 판례 정보, 관련 문헌 등 법률정보를 조사하는 방법을 실습을 통하여 체득한다. 법적 문제를 올바르게 해결하는 데에 있어서 참고하여야 할 자료나 문헌들을 폭 넓고 정확하면서도 신속하게 찾아내는 방법론을 탐구하는 데 주안점을 둔다. 법률정보조사 결과에 대해서는 교원의 검토 및 개별적인 피드백이 이루어질 것이다.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
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 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
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음전선 / 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
광산이나 터널과 같이 암반에 건설되는 구조물의 시공과정에는 암반 노출면에 대한 조사가 필수적이다. 최근 이러한 암반 노출면에 대한 조사와 분석 과정을 무인화, 자동화하여 안전한 작업환경을 조성하고 조사 자료를 기반으로 신속한 굴착/보강설계를 수행하기 위한 노력이 지속되고 있다. 이 강의에서는 입체사진측량과 드론 등을 활용한 디지털 암반 조사방법과 AI를 이용한 불연속면 분석 및 암반분류에 관한 최신의 기술들을 다룬다.전선 / 대학원
건축과 도시환경을 설계, 시공, 운영하는 과정은 항상 인간 활동을 중심으로 수행되어왔지만, 인간 활동에 관한 실시간의 정량적 데이터를 수집 및 분석하는 데에 기술적 한계가 있었으며, 이로 인해 건축과 도시공간의 기능과 편의를 향상시키는데 많은 어려움이 있음. 본 강의에서는 건축환경에서 실시간으로 사람과 환경의 데이터를 자동으로 수집, 분석, 활용하는 ICT기반 센싱 및 데이터 처리기술에 대해서 학습하고, 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설의 계획과 각 요소기술의 적용방안에 대해서 논의함. 본 강의를 성공적으로 이수함으로써 학생들이 다음과 같은 역량을 계발하는 것이 가능함. (1) 건축과 도시환경의 설계, 시공, 운영 과정에서 데이터 수집 및 활용 현황, 그리고 내재되어있는 문제점에 대해서 이해하고 논의할 수 있음 (2) 영상, 소리, Lidar 등 센서를 활용한 데이터 수집 기법와 인공신경망 등 기계학습을 활용하여 필요한 정보를 추출하는 과정에 대해서 이해하고, 프로그래밍을 통해 직접 구현할 수 있음 (3) 스마트홈, 스마트빌딩, 스마트건설을 구성원리를 이해하고, 계획에 요구되는 요소기술의 적용에 있어 장/단점과 기회/장벽에 대해서 설명할 수 있음공통 / 대학원
의학 및 간호학 연구에 실제 사용되는 공공보건자료들에 대한 소개를 통해 자료들에 대한 깊이 있는 이해를 도모함으로써 새로운 연구주제를 발견하며, 자주 쓰이는 양적분석 방법론에 대한 학습을 통해 가설을 검증하는 능력을 기름으로써, 연구의 역량을 조화롭게 발전시키는 것을 목표로 함.