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윤성범, 윤상현, 허준
2017 / 한국측량학회지
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Bayesian regression modeling with INLA
Structural identification and damage detection using genetic algorithms
Bayesian reduced rank regression in SEMs with weak identification : working paper
Group search optimization for applications in structural design
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making : Methods and Applications
Configurable intelligent optimization algorithm : design and practice in manufacturing
COMPSTAT : proceedings in computational statistics, 12th symposium held in Barcelona, Spain 1996
Global optimization methods in geophysical inversion
Applied state estimation and association
Intelligent optimisation techniques : genetic algorithms, tabu search, simulated annealing and neural networks
Success in evolutionary computation
Propensity score analysis : statistical methods and applications
Pharmaceutical experimental design
Modern optimisation techniques in power systems
Empirical tests of comparative advantage : factor proportions, technology, and geography
Getting started with Stata for Windows : release 11.
Constrained coding and soft iterative decoding
Propensity score analysis : statistical methods and applications
Journal of Zhejiang University: Science A
Wang X.l.,Lu J.w.,Yang S.q.Epidemiology
Kenah E.대한기계학회논문집 B
김기완, 백승욱, 유홍선한국데이터정보과학회지
김정수IEEE Robotics and Automation Letters
Yoo, Se-Wook; Kim, Chan; Choi, JinWoo; Kim, Seong-Woo; Seo, Seung-Woo관광학연구
전효재BIOMETRICAL JOURNAL
Witte, Janine; Didelez, Vanessa한국전산유체공학회지
이학민, 권오준, 유재관, 안상준Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics
Harris J.E.,Gleason P.M.Information Sciences
Ju X.,Rosenberger J.M.,Chen V.C.P.,Liu F.Journal of The Korean Data Analysis Society
김경철, 김규곤, 강창완, 이용태, 지규용, 김종원, 이인선Mechanism and Machine Theory
Lu X.,Zhou Y.,He D.,Zheng F.,Tang K.,Tang J.Journal of Foot and Ankle Surgery
Jupiter, D.C.대한조선학회 논문집
김상일IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
Wei Y.,Wang X.,Nie L.,Li S.,Wang D.,Chua T.S.Journal of Energy Resources Technology, Transactions of the ASME
Wei N.,Li C.,Li C.,Xie H.,Du Z.,Zhang Q.,Zeng F.Journal of The Korean Data Analysis Society
한상태Journal of Computing and Information Science in Engineering
Steuben J.C.,Geltmacher A.B.,Rodriguez S.N.,Birnbaum A.J.,Graber B.D.,Rawlings A.K.,Iliopoulos A.P.,Michopoulos J.G.Journal of The Korean Data Analysis Society
천재혁, 문호석, 이석형, 조형준Mechanical Systems and Signal Processing
Wang, T.; Sun, L.; Zhang, S.; Worden, K.; Cross, E.J.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.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 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 강의는 정치외교학 연구를 설계하는 법과 연구의 다양한 방법론을 이해하는 것을 목표로 한다. 수강생들은 연구 질문을 선정하는 법, 논리와 이론에 기반하여 가설을 세우는 법, 개념을 조작하는 법, 자료를 수집하는 법, 그리고 논리를 검증하기 위해 적절한 연구를 설계하고 수행하는 법을 배우게 된다. 특히 연구설계와 자료 수집에 있어 사례연구, 과정 추적, 필드 인터뷰 등 질적 데이터의 수집 및 연구뿐만 아니라 행정 데이터, 설문조사, 무작위 실험 등 양적 데이터의 수집 및 연구를 모두 포괄한다. 즉 본 강의는 정치학 연구를 위해 선택할 수 있는 전반적인 메뉴(menu)를 소개하고, 연구 질문에 알맞은 방법론을 선택하는 것을 주된 목적으로 한다. 수강생들은 각 방법론적 접근이 갖는 강점과 약점을 이해하고, 과학적 연구의 패러다임 등 방법론적 진화 과정을 학습하게 될 것이다. 또한 수강생들은 한 학기 동안 각자 하나의 연구설계 계획서를 작성하여 평가받게 된다.전선 / 학사
실습과 병행하여 기초적인 오차조정법, 네트워크 분석, 삼각 및 삼변측량, 트래버스 측량 등의 내용을 강의하고, 전자파거리측정기, 인공위성위치결정 시스템 등을 소개하며, 첨단연구분야인 지리정보시스템(GIS), 위성원격탐사, 디지털 매핑 등의 현황을 설명한다. 또한, 측량 장비 실습과 더불어 QGIS를 이용한 공간정보 자료 분석 실습을 병행한다.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.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.전선 / 대학원
본 과목은 대학원 박사과정 수준에서 필요한 우리나라의 주요 정책과정에 대한 경험적 연구능력을 함양시키는 데 목적이 있다. 따라서 본 과목에서는 기존의 미국과 영국 등 서구 국가부문에서의 정책사례를 중심으로 분석되는 정책과정 연구분야의 한계를 극복하고 우리나라에서 실제로 국가정책이 수립 결정·집행되는 과정들을 경험적으로 분석하여 학생들로 하여금 이 분야에서 박사학위논문을 작성할 때 연구의 출발점을 제시한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
이 강좌는 보건의료계열 교육에서 학습자의 학습 성과, 즉 교육효과를 측정하기 위한 방법으로서 학습분석학 (learning analytics)이라는 최신 분야의 이론과 실제를 다룬다. 치의학교육을 비롯한 다양한 교육 맥락에서 다각적인 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하여 교육 효과를 측정하는 방법을 탐구한다. 나아가 이 데이터에 기반하여 최적화된 학습 환경과 경험을 설계하는 법, 근거기반 교육을 위해 교육연구를 설계하는 방법도 함께 논의한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학술연구를 위해 필요한 연구절차, 연구디자인, 분석 및 추론과 관련된 주요 통계이론 및 기법을 학습한다. 논의 될 주제의 예는 관계의 추론, 인과관계, 실험설계, 가설 설정 및 검증, 다변량분석기법 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 교육행정연구방법의 지평을 넓히고, 연구주제에 부합하는 연구방법을 적용하여 스스로 연구할 수 있는 능력을 계발하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 본 강좌에서는 연구계획서의 개발, 관련문헌고찰, 양적,질적 연구, 철학적, 역사적 연구 등 교육연구에 관한 기본적 사항들을 검토하고, 교육행정연구 분야에 적용될 수 있는 새로운 연구방법들을 탐색하여 논의한다.전선 / 대학원
본 세미나는 경영전략 연구에 관심 있는 대학원생들을 대상으로 연구방법론의 이론과 실제를 학습하는 것을 목표로 한다. 세미나에서는 research design, construct measurement, causality establishment 등 연구방법론의 주요 주제를 수강생 자신의 프로젝트를 바탕으로 1) archival research , 2) survey research . 3) field research 등의 다양한 방법론을 통해 익히도록 한다. Quasi-experiment, panel construction, content analysis 등의 세부 주제 역시 다루어질 것이다.전선 / 대학원
사회혁신은 도시와 지역의 지속가능발전, 거주민의 행복을 궁극적 목적으로 한다. 본 과목은 공간적 지속가능성과 개인의 행복(웰빙) 간 관계를 기반으로 하여 행복의 7대 원인인 가족 관계, 재정 상황(소득과 부), 근로, 건강, 개인의 자유, 개인적 가치(신념), 그리고 커뮤니티를 살피고 웰빙 증진에 관한 커뮤니티 참여, 신뢰, 관계의 중요성을 다룬다. 이를 통해 사회혁신을 가능케 하는 정부와 개인의 역할에 관해 이해한다.전선 / 학사
본 교과목은 최신 사회정책 분석·평가 기법에 대한 이해를 통한 실무적 응용 능력 배양을 목표로 한다. 수강생들은 사회정책이 기획, 집행, 평가되는 전 과정에 대한 구조적 이해를 바탕으로, 정책의 효과성을 과학적으로 분석하고 평가하는 데 필요한 핵심적인 '평가·분석 도구상자(analytical toolkit)'를 실무적인 관점에서 체계적으로 학습한다. 구체적으로 과목의 전반부는 교수자의 실무경험에 근거하여 정책 집행의 동학, 정책 네트워크, 정책 실패의 원인 등을 이론과 사례를 통해 학습하여 비판적 시각을 배양한다. 중반부는 미시적 차원 정책평가·분석 방법인 무작위 통제실험(RCT), 이중차분법(DiD), 회귀불연속설계(RD) 등 인과추론(causal inference) 방법론에 집중한다. 후반부는 거시적 차원의 정책평가·분석 방법인 비용편익분석(CBA), 계층화 분석법(AHP) 등 정책 대안을 비교·평가하는 틀을 학습한다. 실무·응용 능력 배양을 목적으로 하는 본 교과목은 프로젝트 기반 학습(PBL)으로 운영되며, 학생들은 팀 프로젝트를 통해 실제 사회정책 데이터를 분석하거나 평가 사례를 심층 분석함으로써, 이론적 지식을 실천적 문제 해결 능력으로 전환하는 경험을 하게 될 것이다. 이를 통해 미래의 사회정책 전문가로서 데이터에 기반하여 합리적인 정책적 판단을 내리고, 그 결과를 효과적으로 소통하는 능력을 갖추게 될 것을 기대한다.