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본 연구는 공공안전 분야의 빅데이터 연구 동향을 분석하여 향후 정책 및 연구 방향을 제시한다. 최근 5년간 빅데이터 연구가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 2015년부터 기술적, 설명적 연구 비중이 증가했다. 연구 결과, 개인정보보호와 범죄 관련 연구가 주를 이루고 있으며, 실제 빅데이터 활용 분석은 미흡한 것으로 나타났다.
범죄유발지역·공간에 대한 위험성 평가도구 개발·적용 및 정책대안에 관한 연구.
Big data, big challenges in evidence-based policymaking
Big data analytics in cybersecurity
데이터 익명화 : 개념이해 및 최신 기술 동향
한상기의 소셜미디어 특강
빅데이터 시대의 기회와 위험
분석전문가가 말하는 빅데이터
Predict and surveil : data, discretion, and the future of policing
빅데이터와 인권 : 빅데이터와 인권의 실제적 조화를 위한 법정책적 방안
스마트 시대의 위험과 대응방안
빅데이터와 활용 및 정보보호에 관한 법제 연구
데이터 이코노미 : 서울대 법과경제연구센터가 제시하는 인공지능과 4차 산업혁명 시대의 상생과 공존의 전략 =
범죄 빅데이터를 활용한 범죄예방시스템 구축을 위한 예비 연구.
개인의 사회적 정보보호를 위한 공공 정보서비스 개선 연구
개인정보 보호의 법과 정책
Big data analysis : new algorithms for a new society
빅데이터와 위험 정보사회
개인정보 보호 제도의 중장기 발전 방향 : 제3차 개인정보 보호 기본계획 수립
빅데이터의 분석방법과 활용 =
정보화정책
박서기; 황경태Concurrency and Computation: Practice and Experience
Erol S.E.,Aksoy Ç.,Sağıroğlu Ş.시큐리티연구
김동훈, 김법헌Expert Systems with Applications
Cuzzocrea A.,Soufargi S.디지털융복합연구
김병철Journal of Parallel and Distributed Computing
Tran H.Y.,Hu J.NEURAL PROCESSING LETTERS
Cai, Yijun; Li, Dian; Wang, YuyueComputers in Human Behavior
Kodapanakkal R.I.,Brandt M.J.,Kogler C.,van Beest I.Safety Science
Ouyang, Q.; Wu, C.; Huang, L.内江师范学院学报 / Journal of Neijiang Normal University
吴钰莹; WU YuyingSCIENCE CHINA Information Sciences
Lu, Siqi; Zheng, Jianhua; Cao, Zhenfu; Wang, Yongjuan; Gu, Chunxiang한국디지털산업학회지
수브르더 비스워스; 유진호; 정철용IEEE Transactions on Big Data, Big Data, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Big Data
Choo, K.R.; Conti, M.; Dehghantanha, A.Journal of Information Science
Mohammadi E.,Karami A.Social Science Journal
Ozkan T.品牌与标准化 / Enterprise Standardization
邵华; 高刚; 杨成实; 李慧玲; SHAO Hua; GAO Gang; YANG Chengshi; LI Huiling北京警察学院学报 / Journal of Beijing Police College
黄攀; HUANG PanInformation Communication and Society
Yeung, K.한국데이터정보과학회지
이용희정보보호학회논문지
김송영, 김요셉, 임종인, 이경호전선 / 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
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 / 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
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
소비자복지와 관련한 정보부족 등 시장실패, 반독점활동, 정보제공요구, 광고규제, 규제기관과 관련한 문제와 정책의 연구들이 특정이익 혹은 공익을 보호할 수 있는 차원에서 고찰된다.전선 / 대학원
재정학/공공경제학에서 최근 주요 연구 분야를 소개하고, 다음의 두 부분에 논의의 초점을 둔다. 첫째, 미래재정 이슈들인 연금, 의료, 실업, 고령화, 복지제도 등 사회보험을 포함한 사회안전망 관련 연구의 접근방식을 검토하고 주요 실증분석 연구를 다룬다. 둘째, 정부수입이론으로서 최적조세이론 및 최근의 조세개혁 논의를 중심으로 주요주제를 살펴보고 연구주제를 발굴하도록 한다.전선 / 대학원
현대사회의 다양한 공공안전과 관련된 이슈들 중 특히 범죄와 관련된 제반 이론들과 그에 기초하여 정부가 시행하는 다양한 정책 및 프로그램들의 효과성에 대하여 논의한다. 특히, 최근 이슈가 되고 있는 다양한 유형의 주요 범죄들에 대한 정부의 대응을 평가하며 구체적인 형사사법기관인 경찰, 검찰, 법원, 교도의 각 영역별 주요이슈와 논점들에 대하여 학습한다.전선 / 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 / 대학원
이하의 형사정책의 주요분야에서 주제를 택하여 집중적으로 이론탐구를 전개한다. (1) 강력범죄, 92) 피해자학과 피해자의 권리운동, (3) 조직범죄, (4) 화이트 칼라 범죄, (5) 정치적 부패, (6) 성범죄, (7) 공공질서위반범죄 등.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
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
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.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.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 / 대학원
AI와 빅데이터는 안과 영역에서 기초 및 임상 연구를 너머 실제 임상현장에도 큰 영향을 미치고 있다. 안과 영역에서 빅데이터를 이용한 연구들의 방법론과 실제 연구들을 살펴보고 최신 연구 동향을 알아보고자 한다. 최근 transformer의 발전에 이어 foundation model의 보급, 그리고 이를 바탕으로한 Large Language Model들의 성능이 향상되면서, 이를 안과를 포함한 의료 영역에 적용하는 다양한 연구들과 실제 사용례들이 늘어나고 있다. 이에 대해 살펴보고 실제 연구와 임상현장에 적용되는 경우를 알아보도록 하겠다. 이 강좌를 통해서 학생들은 안과 영역의 AI와 빅데이터의 활용에 대한 최신 지견을 배울 수 있다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 빅데이터의 시대를 맞이하여 탐색적 자료분석과 확증적 자료분석을 보다 일반화한 개념인 알고리즘과 통계적 추론의 발전과정에 대해서 공부한다. 먼저 통계학 분야의 대표적인 3개의 학파, 베이지안(Bayesian), 빈도주의(Frequentist), 우도주의 (Fisherian)에 대해서 알아본 후 교차검증과 모형선택, 축소추정량, 경험적 베이즈 방법론, 재표본 추출법, 생존분석과 EM 알고리즘, MCMC, 다중비교과 같은 최신통계 방법론을 소개한다.전선 / 대학원
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.