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Open space : the global effort for open access to environmental satellite data
Open access and the future of scholarly communication : implementation
Knowledge unbound : selected writings on open access, 2002-2010
국내 AI 오픈사이언스 생태계 활성화 방안 연구
개인주도 데이터 유통 활성화를 위한 제도 연구
Innovation through technical and scientific information : government and industry cooperation
TheStrategic research for the open access system of Korean research memory
Open science : distance teaching and open learning of science subjects
Communicating science
과학기술 학술정보 : 검색과 활용
지식의 공공성 딜레마 : 지식 재화는 무엇이고, 어떻게 공공이 누릴 것인가?
Knowledge machines : digital transformations of the sciences and humanities
Promotion of scientific & technological information services.
Automated Taxonomy Discovery and Exploration
공공정보의 공개형 API 제공 및 정보 활용을 위한 기반조사 연구 =
Science and technology policy in the United States : open systems in action
Engineering systems with intelligence : concepts, tools, and applications
Exploring research data management
Open API 및 서비스 플랫폼 기술 개발 =
Open access
Nature
Quirin SchiermeierSCIENCE EDITING
Seo, Jeong-WookInformation & Culture
James Howison; Johanna CohoonPolicy Futures in Education
Lasthiotakis, Helen; Kretz, Andrew; Sá, CresoJournal of Academic Librarianship
Liu L.,Liu W.Études de communication
Jacquemin, Bernard; Schöpfel, Joachim; Fabre, RenaudInformation - Wissenschaft & Praxis
van de Sandt, StephanieProceedings of the Indian National Science Academy
Chakravorty, Nishant; Sharma, Chandra Shekhar; Molla, Kutubuddin A.; Pattanaik, Jitendra KumarEDUCATION FOR INFORMATION
Tzanova, StefkaScience Technology and Human Values
Maienschein J.,Parker J.N.,Laubichler M.,Hackett E.J.Innovation
Beck, Susanne; LaFlamme, Marcel; Bergenholtz, Carsten; Bogers, Marcel; Brasseur, Tiare-Maria; Conradsen, Marie-Louise; Crowston, Kevin; Di Marco, Diletta; Effert, Agnes; Filiou, Despoina; Frederiksen, Lars; Gillier, Thomas; Gruber, Marc; Haeussler, Carolin; Hoisl, Karin; Kokshagina, Olga; Norn, Maria-Theresa; Poetz, Marion; Pruschak, Gernot; Priego, Laia Pujol; Radziwon, Agnieszka; Ruser, Alexander; Sauermann, Henry; Shah, Sonali K.; Suess-Reyes, Julia; Tucci, Christopher L.; Tuertscher, Philipp; Vedel, Jane Bjørn; Verganti, Roberto; Wareham, Jonathan; Xu, Sunny MosangziNature
Aled M. EdwardsInformation Development
Ogungbeni, J.I.; Obiamalu, A.R.; Ssemambo, S.; Bazibu, C.M.Scientific and Technical Information Processing
Udartseva, O. M.한국비블리아학회지
김주섭, 김선태, 한연중, 유원재, 전바울, 양성준Bibliothek Forschung und Praxis
Lindstädt, Birte; Schmitz, Jasmin한국콘텐츠학회 논문지
최명석, 이승복, 이상환Revista Espanola de Documentacion Cientifica
Melero, R.; Hernández-San-Miguel, J.정보관리학회지
김순Information - Wissenschaft & Praxis
Orth, Astrid; Schmidt, Birgit전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스를 위한 데이터 관리의 원리를 가르친다. 이 수업에서 다루는 주제는 다음과 같다. - 데이터 관리의 이론적 배경: 데이터 종류, 1차 논리, 2차 논리, 관계 논리와 관계 대수, 스키마, 정규화 - 관계데이터베이스: 개체-관계 모델, 트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구, SQL, OLTP, 쿼리 최적화 - 분산형 및 연합형 데이터베이스 시스템 - 데이터 애널리틱스: OLAP, 컬럼 스토어, ETL, 작업 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 인메모리 데이터베이스 - 데이터베이스의 물리적 디자인: Postgres 또는 MySQL을 이용한 B-tree 구현 등 - 데이터 처리: 파이썬의 NumPy, Pandas 등을 활용 이를 바탕으로 적용분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.전선 / 학사
이 수업은 고대에서 20세기에 이르는 기술사를 검토함으로써 현대 사회에서 과학 못지 않게 중요한 역할을 담당하고 있는 기술의 발전 과정과 그에 영향을 미치는 다양한 기술 내적, 외적 요소를 살펴봄은 물론, 기술과 과학, 기술과 문화, 기술과 산업, 기술과 경영, 기술과 사회 구성원들 사이의 다양한 상호 작용을 폭넓게 이해하는 것을 목적으로 한다. 최근에 nanotechnology, biotechnology라는 말이 널리 사용되는 예에서 보듯이, 과학을 전공하는 학생들에게도 기술에 대한 이해는 필수적이다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.전선 / 대학원
이 과정은 프로젝트 중심 수업으로 학생들은 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 어플리케이션 개발 수명 주기, 어플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있다. 이 수업에서는 소프트웨어 개발의 기초와 소프트웨어 2.0의 개념을 다루며, 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행할 예정이다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 어플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 어플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터사이언스를 전공하는 학생들의 다양한 관련 분야 경험을 위해 학교 내에서 강의를 통해 습득한 지식이 어떻게 응용되는지를 배우는 것을 목표로 한다. 기본강의를 통하여 문제의 접근, 분석, 결과를 정리하고 실습을 통해 데이터사이언스 지식의 적용현황을 체험하며 이를 발전시킬 수 있는 새로운 방법론을 모색한다. 이 과목은 데이터사이언스 대학원 전공 학생으로 하계 인턴 프로그램에 참가한 학생에 한한다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.전선 / 대학원
이 강좌의 목적은 혁신의과학 연구 자료 분석을 위해 실제적인 경험을 하게끔 하는 것이다. 이를 위해 다양한 분석 방법을 공부하고, 각자의 연구 가설에 따라 어떤 방법을 이용할 지를 결정할 수 있으며, 혁신의과학 융합 연구에 대한 적용을 통해 결과를 해석할 수 있도록 강좌를 구성한다. 학생들은 혁신의과학 융합 연구 중 몇 가지 예제 자료를 받을 것이며 이 자료를 직접 분석함으로써 문제 해결을 할 수 있는 능력을 키운다.전선 / 대학원
세계적으로 정부나 연구 기관에서 제공하는 공공 데이터는 매년 증가 추세에 있으며, 다양한 데이터들을 활용하는 것은 연구나 정책 결정 등의 활용에 있어 점점 더 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 공공 데이터 수집과 정제 기술, 데이터 분석 및 시각화 방법을 학습한다. 이를 통해 과학적 분석력을 강화하고, 사회적 문제를 해결하기 위한 데이터 기반 탐구 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.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.논문 / 대학원
논문집필 연구 및 세미나전선 / 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 / 학사
최근 세계경제의 서비스화가 빠른 속도로 진행되고 있고 국내 산업구조 역시 제조 중심에서 서비스 산업 중심으로 크게 변화하고 있어, 서비스에 대한 이해와 생산성의 향상이 주요 관심사로 대두되고 있다. 서비스 시스템은 고객의 요구사항을 만족시키는 서비스를 생산ㆍ전달하기 위해 설계되는 기술과 조직적 네트워크의 복합체인 바, 본 교과목에서는 과학적ㆍ공학적 시각에서 서비스 시스템을 분석하고, 새로운 서비스 시스템을 설계ㆍ운영ㆍ혁신하기 위한 다양한 방법론을 학습한다.전선 / 대학원
다양한 분야의 데이터사이언스 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본본 강좌의 주된 주제는 과학적 신념체계의 특성들에 초점을 맞추고 있다. 과학이 사회에 미치는 영향뿐 아니라 과학발전의 사회적 배경과 과학활동의 사회적 조직들에 대해서도 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 혁신에 대한 이론적, 실증적 기반을 습득하고 과학기술정책에 대한 시사점을 찾는 것을 목적으로 한다. 이론적으로는 혁신을 유도하기 위한 특허, 포상, 라이센싱 등 과학기술정책의 역할을 분석한다. 또한 과학기술정책 행위자의 상호작용과 정책수립과정을 분석한다. 또한 기술혁신과 경제성장, 제4차 산업혁명의 역할에 대해 논의한다. 이러한 이론적 논의를 바탕으로 실증적 연구를 검토하며, 수강생은 국내 NTIS 자료를 활용한 실증 연구 과제를 제출하여야 한다. 수업은 강의와 세미나 토론 형식으로 진행되며, 수강생은 토론에 적극적으로 참여하여야 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
본 강좌에서는 인공지능반도체 분야의 최신 연구동향을 학습한다. 최신 논문의 강독 및 세미나 발표를 진행하며, 인공지능반도체 개발 프로젝트와 관련된 연구 주제에 대하여 선행 연구를 조사하고, 해결책 제시하며 및 실험, 분석 혹은 모의실험을 통한 검증을 진행한다.인공지능반도체 아키텍처, 인공지능반도체를 위한 시스템소프트웨어, 주요 인공지능 응용 모델, 인공지능반도체 하드웨어 회로 설계 및 소자 설계등을 포함한 인공지능반도체 분야의 다양한 주제를 대상으로 학습한다. 구체적인 인공지능반도체 설계사례로는 서버용 인공지능반도체, 엣지용 인공지능반도체, 학습용 인공지능반도체 및 추론용 인공지능반도체 등 다양한 인공지능반도체 제품을 다룬다. 논문 세미나에서는 최고수준의 학술대회 및 학술지에서 발표된 최신 주요 논문을 주로 발표하고, 해결책 제시 및 검증 결과를 포함하는 연구 보고서를 제출한다.공통 / 대학원
컴퓨팅, 기계학습 알고리즘 및 확률/통계의 추론적 사고를 결합한 데이터사이언스는 데이터로부터 통찰력과 새로운 지식을 도출하고 이를 바탕으로 실제적인 문제를 해결하는 새로운 패러다임을 제공하고 있다. 본 과목은 여러 전공의 대학원에 들어온 학생들이 데이터를 이용해서 문제를 해결하는데 필요한 기본적인 이론 지식과 분석 능력 배양 등 융복합역량 함양을 목적으로 한다. 이에 더불어 학생들에게 데이터 중심적인 사고와 이를 통한 의사 결정 및 문제 해결도 가르친다.전선 / 대학원
데이터 기반의 파괴적 디지털 혁신은 지능 소프트웨어 서비스를 기반으로 한 신산업의 출현과 이에 대항해 생존을 추구하는 기존 산업의 탈바꿈으로 이어지고 있다. 또한 혁신의 사이클이 빨라지면서 전통적 산학연 협력이 퇴색하고 캠퍼스 벤처 창업과 대기업의 벤처 기업 인수가 빈번해지고 있다. 이 과목은 데이터 기반의 과학 기술, 비즈니스 혁신 아키텍처와 창업의 요건 및 성장 전략을 가르치며 시험 외에도 비즈니스 플랜 발표를 하게 된다. ▪기술생명주기, 파괴적 및 점진적 혁신, 혁신가의 딜레마, Chasm과 벤처 기업 성공 기회 ▪빅데이터, 인공지능, 디지털 서비스 선순환 아키텍처와 B2B, B2C 성공 사례 ▪실리콘 밸리 혁신 에코 시스템과 중국, 독일의 디지털 혁신 시스템 비교 ▪데이터 기반 혁신 기업 비즈니스 플랜 만들기, 벤처 캐피털과 창업 기업의 가치 산정 ▪창업 기업 성장과 변화하는 창업가의 역할 ▪성공 창업가와 벤처 캐피털리스트와의 대화