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Modeling the Internet and the Web : probabilistic methods and algorithms
Student engagement in the digital university : sociomaterial assemblages
서울대학교 학생들의 사이버 교육 이용 실태 및 요구도 조사
Computer systems : a programmer's perspective
디지털환경의 대학도서관 정보서비스와 정보자원 : 미국 주요 대학도서관 홈페이지 분석
인문학의 데이터 분석과 디지털 콘텐츠
빅데이터분석을 위한 R프로그래밍으로 배우는 기계학습
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정보처리와 프레젠테이션 =
(2017) 대학도서관 통계분석
Supporting multiculturalism and gender diversity in university settings
Student engagement in campus-based and online education : university connections
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웹 기반기술 표준 동향 연구 : [최종 연구보고서] =
World Digital Libraries – An International Journal
Ksh. Krishna Devi; Manoj Kumar VermaJournal of Physics: Conference Series
H R Mohd Sharul; I Nor Azman; M Mohd Su Elya艺术科技 / Art Science and Technology
张阳艺术科技 / Art Science and Technology
牛嘉琪커뮤니케이션디자인학연구
김민재; 남 승 윤Teacher Education and Special Education
Sundeen, T.; Vince Garland, K.M.; Wienke, W.D.Journal of Information Technology Applications & Management
이용욱; 최상현IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
Soewardi, H.; Ramadhan, M.H.Innovations in Education and Teaching International
Han, K.H.; Hwang, B.; Jeon, J.Journal of Academic Ethics
Hoover, Kristine F.; O’Neil, Deborah A.; Poutiatine, Michael한국콘텐츠학회 논문지
강경수; 이영우; 이강혁; 이영숙Journal of Information Technology Applications & Management
이용욱, 최상현BMC Medical Education
Chen S.C.,Tsao T.C.Y.,Lue K.H.,Tsai Y.中国教育技术装备 / China Educational Technology & Equipment
刘晓智Education and Information Technologies
Saghapour, M.; Zailani, S.; Iranmanesh, M.; Goh, G.G.G.Aslib Journal of Information Management
Orduña-Malea, Enrique; Ortega, Jose Luis; Aguillo, Isidro F.Journal of Physics: Conference Series
O D Nurhayati; A P Widodo; F YaniManagement and Labour Studies
Anushree Karani; Heena Thanki; Sarla AchuthanAslib Journal of Information Management
Orduña-Malea, Enrique; Ortega Priego, José Luis; Aguillo, Isidro F.Journal of Information Science Theory and Practice
Shevchenko, Lyudmila전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 학사
각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이터베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.전필 / 학사
이 과목에서는 컴퓨터에 의한 문제 해결을 위해 필요한 개념이나 대상물의 표현을 위한 자료 구조와 문제해결을 위한 체계적 사고 방법을 학습한다. 배열, 연결 리스트, 큐, 스택, 우선순위 큐 등의 기본적인 자료구조를 배우고, 검색 트리, 해시 테이블, 균형 잡힌 검색 트리 등 자료의 색인을 위한 자료구조와 그들의 효율성을 배운다. 정렬, 그래프 알고리즘 등 문제 해결에 유용한 도구와 생각하는 방법에 관한 내용도 제공한다. 프로그래밍 과제가 부여되며 이를 위한 최소한의 가이드가 제공된다.전선 / 대학원
컴퓨터기술의 빠른 발전으로 멀리, 가까이 있는 타분야와 융합연구가 활발하다. 본 강의는 학생들이 자율적으로 연구주제를 정하고 관련 학술자료를 탐구하며 과목지도교수 및 각 분야의 전문가와 토론을 통해 융합연구의 기초를 만들 수 있도록 한다. 주제에 해당하는 과목지도교수들이 팀티칭을 진행하며, 또한 관련 분야의 전문가들을 초빙하여 세미나를 듣고 토론하며 융합의 폭과 깊이를 심화한다. 또한, 컴퓨터공학부에서 융합연구 활성화를 위해 구축예정인 걸리버 플랫폼을 적극 활용해 보다 구체적인 기술융합 사례를 기반으로 한 융합연구 교육이 가능하도록 한다.일선 / 학사
본 강의는 자아, 정체성, 그리고 디지털 기술 인터페이스의 상호 조형적 관계를 탐구하는 데 중점을 둔다. 강의, 읽기 자료, 멀티미디어 자료, 토론, 과제를 통해 소셜 미디어 플랫폼과 그 알고리즘, 아바타, 가상 세계, 인공지능 챗봇, 로봇 등 다양한 디지털 기술이 우리의 자아 개념과 정체성, 그리고 그에 연관된 개인적, 사회적 경험을 어떻게 형성하며, 반대로 이러한 경험이 인터페이스의 기술적 진화에 어떤 영향을 미치는지에 대한 이론적 및 실증적 이해를 심화하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
과학과 공학 분야에서 촉발된 데이터 중심의 연구 방법론 전환은 이제 과학과 공학을 넘어 인문 사회 경제 문화 등 사회의 모든 분야로 확산되고 있다. 이에 따라 데이터베이스 시스템의 역할 또한 기존의 데이터 관리 및 처리의 수준에 머물지 않고 보다 포괄적이고 심화된 분석과 예측 기능의 범주를 포함하도록 확대되고 있다. 이와 같이 새롭고 다양한 요구에 대처할 수 있도록, 데이터베이스 시스템의 고급 대학원 과정으로서의 본 강좌는 매 학기 선정되는 연구개발 프로젝트를 중심으로 진행된다. 이를 통하여 수강 학생들은 데이터베이스 시스템의 최신 연구 주제에 대한 심화 학습의 기회를 갖게 될 것으로 기대된다. 본 강좌는 교수의 강의, 논문 토의 그리고 Term Project 발표로 구성된다.전선 / 학사
인터넷 기술을 깊이 다루는 학부 수준의 고급 과정이다. 인터넷의 구조, 프로토콜 응용을 자세히 다룬다. OSI 프로토콜, 데이타 통신 기본 개념에 대한 이해가 사전에 요구된다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝에 대해 보다 깊이 있게 소개한다. 데이터마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 그리고 분산 시스템과 다수의 머신을 이용하여 빠르고 확장성 있게 대용량 데이터를 처리하는 방법을 논의한다. 또한 여러 실제 세계 응용에 어떻게 데이터마이닝을 적용하는지에 대해서도 논의한다. 주요 주제로 그래프 데이터 분석, 행렬/텐서 데이터 분석, 비정상 이벤트 탐지 등이 있다.전선 / 대학원
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.전선 / 대학원
범주형 자료를 분석하기 위한 통계기법들을 소개한다. 범주형 자료들은 대개 분할표를 이용해 정리할 수 있기 때문에 분할표를 분석할 수 있는 통계방법을 중점적으로 다룬다. 주된 주제들은 분할표분석, 로그 선형모형, 로지스틱모형이다.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 / 대학원
사람들이 일반적으로 동의하는 시각적인 표현이 존재하지 않는 대량의 추상적인 데이터를 직관적으로 시각화하고 동적으로 제어할 수 있게 함으로써 사용자들의 인지능력의 향상을 꾀하는 정보 시각화에 대하여, 시지각 이론을 포함한 이론적 바탕에서 출발하여 데이터의 형태별 시각화 방법론, 인터액션 방법론, 디자인 스터디 방법론, 평가 방법론 등 다양한 기술적 배경을 실제 문제 해결을 통하여 학습한다. 더 나아가서, 정보시각화 기술에 기반하여 인터액티브한 시각적 인터페이스를 디자인하고 이를 통하여 전문가의 창의적 문제해결 능력을 극대화함으로써 인류가 직면한 실제 문제를 해결하려는 새로운 과학적 시도인 시각적 분석 기술도 학습한다. 특히 통계학, 기계학습, 데이터마이닝 등 데이터 과학 분야의 관련 기술들을 정보 시각화 시스템에 효과적으로 융합하는 기술적 방법론도 다양한 실례와 디자인 프로젝트를 통해 체득한다.전선 / 대학원
이 강의에서는 프로그램 분석 기술의 이론과 실제를 강의한다. 프로그램 분석 기술은 주어진 컴퓨터 소프트웨어가 실행중에 어떤 성질을 가지는 지를 실행하기 전에 미리 자동으로 엄밀하게 확인하는 기술이다. 이 기술은 무결점 소프트웨어 개발, 소프트웨어 실행비용 최적화, 소프트웨어 관리 및 이해 등을 위한 자동화 환경의 핵심기술이 된다. 다루는 토픽은, 프로그램 분석의 가장 강력한 틀로 인정받는 요약해석 기술의 이론과 응용, 프로그래밍 언어의 타입 시스템, 집합 제약식을 이용한 분석, 모델검증 등이다.전선 / 학사
패션산업은 변화하는 환경과 시장, 소비자에 대한 이해로부터 시작된다. 본 수업에서는 패션기업의 의사결정에 기초가 되는 거시적, 미시적 환경을 이해하고 관련 정보를 수집하는 방법, 수집된 자료를 분석하고 그 결과를 해석하는 방법, 얻어진 지식을 의사결정에 활용하는 방법 등 패션시장조사의 전과정에 대해 학습한다. SPSS 통계 패키지 프로그램을 활용한 자료 분석실습이 포함된다.전필 / 학사
이 과목은 인문데이터과학 전공 전반에 대한 기본 지식을 습득하는데 목표를 두고 있다. 우선 인문학의 각 영역에서 생산되는 다양한 인문데이터의 고찰에서부터 이 데이터를 과학적으로 분석하고 데이터화하는 방법과 실제로 처리하는데 필요한 개념을 습득한다. 또한 반응시간측정, 안구측정(Eye tracker), 뇌파측정(EEG) 등의 인지 반응 데이터를 수집하는 다양한 방법론을 학습할 수 있는 기회를 갖게 된다. 이러한 과정을 통해 수강생들은 인문데이터 과학 전공을 수행할 수 있는 기본 능력을 갖추게 될 것이다. 본 강의는 각 주제에 따라 복수의 강사가 진행하는 공동운영 강좌로 운영된다.전선 / 학사
컴퓨터 및 인터넷이 사회 인프라로 사용됨에 따라 IT 시스템에서 보안 요구사항, 보안 기본 동작, 보안 시스템의 약점 등을 이해하는 것이 컴퓨터공학자에게는 점점 더 요구되고 있다. 인터넷 보안 시스템을 근본적으로 이해하기 위해서는 암호기술 및 그 수학적 원리를 알아야 가능하다. 본 강의에서는 먼저 암호 기술들을 이해하기 위해 필요한 정수론, 이산 로그, 소인수분해, 해시 함수 등을 설명한다. 그 뒤에는 대칭키 암호기법, 공개키 암호기법, 디지털 서명, 키 관리 등 기본 보안 기술을 다루고, 마지막으로 그 뒤에 공개키기반구조(PKI), 비트코인, TLS, 웹 보안, Tor 등 응용 보안 기술을 다룬다. 본 과목은 컴퓨터 공학을 전공 혹은 부전공으로 하는 학부생들을 대상으로 하며, 학생들이 일반 고등학교 수학과 이산수학을 수강하였으면 무리 없이 본 강의를 수강할 수 있도록 강의 내용을 개발할 것이다.전선 / 학사
사용자 중심 디자인은 과거 기능 중심의 디자인 기법에서 벗어나 사용자가 필요로 하고 원하는 것을 디자인 하는 설계 방법이다. 이 수업에서는 사용자를 이해하는 방법과, 인터랙션과 사용자 인터페이스를 정의하는 방법, 프로토타이핑 디자인을 통해 사용자 평가를 하는 방법 등에 대해 다룬다.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 / 학사
인터넷의 등장과 확산은 현대인들의 생활에 막대한 영향을 미치고 있다. 이 수업은 인터넷의 출현으로 인하여 생겨난 이론적, 방법론적 과제들을 인류학자들이 어떻게 다루어 왔는지를 살펴본다. 구체적으로는 블로그 활동, 온라인 게임, 누리꾼 운동, 정부2.0, 해킹, 온라인 데이트, 사이버 왕따, 공유 경제 등의 인터넷 문화 현상들을 탐구하면서, 인터넷의 성장을 다양한 하부 구조, 기술 및 실천들 속에 위치시키고자 한다.전선 / 대학원
컴퓨터네트워크연구는 인터넷 프로토콜, 통신 아키텍쳐, 네트워크 보안, 블록체인, 암호화폐, 온라인 프라이버시, 소셜네트워크, 데이터센터 네트워킹, 초고속 네트워킹, 멀티미디어 네트워킹, 이동/무선 네트워킹, 망 운영 및 관리, IoT, 인터넷 트래픽 분석 등 다양한 인터넷 분야의 최신 논문들을 발표하고 토의하는 강의이다. 수강 학생들은 컴퓨터 네트워크 분야 국제학술논문지와 국제학술발표지에서 최근에 발표된 중요한 논문들을 선택하여 요약발표하는 기회를 가진다. 또한 새로운 연구주제가 개발되는 경우 프로젝트를 수행할 수도 있다.