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심성률, 김지영, 정원근, 신인수, 배종면
2016 / Epidemiology and Health
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본 리뷰는 유전체 광범위 연관 분석의 체계적 고찰 과정을 정리하여 메타 분석을 수행하고 적용하는 것을 목표로 한다. 유전체 메타 분석은 검색 및 선택, 관련 정보 추출, 타당성 평가, 유전 모델 유형별 메타 분석, 이질성 평가의 5단계로 구성된다.
A statistical approach to genetic epidemiology : concepts and applications
Meta-analysis and combining information in genetics and genomics
Meta-analysis in Stata : an updated collection from the Stata journal
Methods for meta-analysis in medical research
Genome-wide association studies and genomic prediction
Introduction to meta-analysis
Molecular epidemiology : applications in cancer and other human diseases
메타분석 : forest plot에서 네트워크 메타분석까지
Handbook on analyzing human genetic data
Biostatistical genetics and genetic epidemiology
Human genome methods
Statistical human genetics : methods and protocols
Methods and applications of statistics in the life and health sciences
Biostatistical methods
Introduction to meta-analysis
Genetic mapping and DNA sequencing
Statistical methods in molecular biology
Linkage disequilibrium and association mapping : analysis and applications
Statistics in human genetics
Sample size determination and power
Human Heredity
Ahn, R.S.; Garner, C.Bioinformatics
Lee, C. H.; Eskin, E.; Han, B.Journal of Dairy Science
Ma Z.,Chang Y.,Brito L.F.,Li Y.,Yang T.,Wang Y.,Yang N.Mathematical Biosciences and Engineering
Ma V.L.,Lin S.Biometrics
Masotti M.,Guo B.,Wu B.Panagiotou, O.A.; Willer, C.J.; Hirschhorn, J.N.; Ioannidis, J.P.A.
Genomics & Informatics
이현규; 국승호; 이지성; 한범Informatics in Medicine Unlocked
Zahra Mortezaei; Mahmood TavallaeiGenomics & Informatics
이현규, 국승호, 이지성, 한범Archives of Medical Science
Jamialahmadi T.,Banach M.,Almahmeed W.,Kesharwani P.,Sahebkar A.Annals of Laboratory Medicine
이영호Tumor Biology
Bilbao-Aldaiturriaga, N.; Martin-Guerrero, I.; Garcia-Orad, A.Brain Science Advances
Gita Vita Soraya; Zulvikar Syambani Ulhaq; Christian Peinado GarciaGene
Zhao Y; Tao L; Nie P; Lu X; Xu X; Chen J; Zhu MObesity Surgery
Jamialahmadi T.,Reiner Ž.,Alidadi M.,Kroh M.,Simental-Mendia L.E.,Pirro M.,Sahebkar A.American Journal of Human Genetics
Fine R.S.,Pers T.H.,Amariuta T.,Raychaudhuri S.,Hirschhorn J.N.Journal of Crohn's & colitis
Zheng T; Roda G; Zabana Y; Escudero-Hernández C; Liu X; Chen Y; Camargo Tavares L; Bonfiglio F; Mellander MR; Janczewska I; Vigren L; Sjöberg K; Ohlsson B; Almer S; Halfvarson J; Miehlke S; Madisch A; Lieb W; Kupčinskas J; Weersma RK; Bujanda L; Julià A; Marsal S; Esteve M; Guagnozzi D; Fernández-Bañares F; Ferrer C; Peter I; Ludvigsson JF; Pardi D; Verhaegh B; Jonkers D; Pierik M; Münch A; Franke A; Bresso F; Khalili H; Colombel JF; D'Amato MJournal of Animal Science
Romdhane Rekaya; Samuel E. Aggrey; Sajjad Toghiani; Pattarapol SumreddeeHuman Heredity
Hodge, S.E.; Greenberg, D.A.Human Heredity
Jin, Q.; Shi, G.전선 / 대학원
본 교과목은 대학원생들에게 장내미생물 메타유전체 분석의 원리와 최신 연구 동향을 소개하고, 실제 데이터를 기반으로 한 미생물 분석 기술을 이해하는데 있다. 장내미생물 연구는 인체와 동물의 건강, 질병, 대사 조절, 면역 반응 등 다양한 생리적 기능과 밀접한 관련이 있으며, 최근에는 질병 진단과 치료, 기능성 식품 개발, 정밀 영양학 및 축산 산업 등 여러 분야로 응용 범위가 확장되고 있다. 이러한 연구의 핵심 분석 기술로 메타유전체학(Metagenomics)이 자리 잡으면서, 미생물군집의 전체 유전정보를 해석하고 기능적 상호작용을 이해하는 능력이 필수적으로 요구되고 있다. 따라서 본 교과목을 통해 미래의 마이크로바이옴 기반 연구 및 산업 응용 전문가로 성장할 수 있는 기반을 제공하고자 한다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 대학원
연구설계에 관한 내용은 교육학과의 교육상담 전공, 교육심리 전공, 그리고 협동과정 특수교육 전공 간에 거의 전부 공유하는 내용이다. 따라서 이 과목에 대해서는 전공 구분 없이 함께 수강토록 개설하는 것이 과목 운영 상 경제적 효율성은 물론 다른 여러 가지 효과를 기대할 수가 있을 것이다. 기존 “상담연구세미나” 과목에서는 연구의 설계와 방법에 대해서 다루어왔기 때문에 이 과목의 명칭을 “교육심리상담특수교육 연구설계”로 변경함으로써 관련 박사과정 학생들이 전공 구분없이 연구설계 과목을 수강할수 있도록 하고자 한다. 이 과목은 실험연구설계, 조사연구설계는 물론 메타분석설계와 종단연구설계 등을 포함한다.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
본 교과는 최근 교육심리학의 연구동향과 쟁점들을 학습, 인지, 정서(사회성, 동기 포함), 발달의 제 측면에서 고찰하는 것을 주목적으로 한다. 이론적인 고찰을 통해 학생들은 교육심리학의 최근 연구동향과 쟁점들을 비판적으로 이해할 수 있는 능력을 갖추도록 하며, 나아가 자신의 연구관심과 문제를 체계화, 구체화할 수 있는 경험을 할 수 있을 것이다. 또한 학생들은 교육심리학 분야에 대한 전반적 이해를 중심으로 각 하위영역에서 다루어지고 있는 이론들에 대한 통합적 관점을 형성하고, 이를 자신의 세부 영역에 대한 이해와 연결시킬 수 있는 기회를 본 교과를 통해 가질 수 있을 것이다.논문 / 대학원
본 과목에서는 담당교수의 일대일 지도아래 학생이 스스로 연구과제를 설정, 계획, 수행하고 논문을 작성한다.대학원 / 대학원
연구 수행에서 문헌고찰은 가장 기초가 되는 탐색행위이다. 문헌고찰의 여러 방법 중 근거 통합의 가장 상위단계인 체계적 문헌고찰 방법과 정량적 결과를 통합하는 메타분석에 대해 배우고 이를 실제 적용하여 한 학기 동안 논문으로 완성해 볼 수 있는 시간을 갖도록 한다. 이 수업을 통해 학생들은 가장 최신의 체계적 문헌고찰 방법론을 배우고 나아가 상황에 따라 메타분석이 필요할 경우 시행해 볼 수 있을 것이다. 덧붙여 최신 AI 기술을 활용한 문헌의 검색·정리·인용을 통해 더 쉽고 빠르고 정확하게 체계적 문헌고찰을 수행할 수 있는 방법을 배울 수 있다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법을 바탕으로 해서 실제 임상 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 1) 전통적인 통계학 내용에 대한 간략한 소개 2) 임상시험 전반과 그 디자인에 대한 내용 3) 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론 이 그 3개의 주제이다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
개인별 약물유전체학적 정보 및 외인적 요인 등을 통합하여 환자별 맞춤약물요법을 연구하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때 보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다.이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. : 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법 뿐만 아니라 실제 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서도 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 <1. 전통적인 통개학 개론 2. R을 이용한 추정, 검정 및 기술 통계적 내용에 대한 구현 3. 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론>이 그 3개의 주제이다.전선 / 대학원
본 과정은 유전적 분석을 활용한 인과성 추론 및 공개자료 활용방법에 대해 다룹니다. 유전적 무작위 배정이란, 위험요인과 결과변수간 인과적 관련성을 유전 정보를 활용하여 평가하는 방법입니다. 대규모 전장 유전체 관련성 분석 결과가 이용 가능해지면서, 역학의 주요 연구방법으로 활용되고 있습니다. 본 과정은 실습을 통해 분석 방법을 구체적으로 다룰 것이며, 공개 자료에 대한 소개와 활용 방법을 소개할 예정입니다. 본 과목의 수강은 선수 과목(역학원론, 유전체역학) 이수와 R 프로그래밍 언어에 대한 이해가 요구됩니다.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 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순히 기존의 가속기를 활용하는 수준을 넘어, 차세대 AI 반도체 분야의 창업 및 핵심 개발에 필요한 맞춤형 AI 추론 엔진 개발 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 최첨단 설계 방법론인‘알고리즘-소프트웨어-하드웨어 통합 설계(Co-design)'에 대한 깊이 있는 이론과 실전 경험을 제공한다. 수강생들은 GPU와 같은 범용 하드웨어의 한계를 이해하고, 특정 LLM 알고리즘에 최적화된 하드웨어를 직접 설계함으로써 전력, 비용, 속도 측면에서 압도적인 경쟁력을 갖춘 엣지 AI 솔루션을 구현하는 방법을 학습한다. 특히, 최신 경량화 기술인 저비트 양자화(Low-bit Quantization) 기법을 알고리즘 단계에서 적용하고, 이를 C++ 기반의 고수준 합성(High-Level Synthesis, HLS)을 통해 FPGA 상에 하드웨어 로직으로 구현하는 전 과정을 실습한다. 최종적으로는 SoC(System on Chip) 환경에서 프로세서(PS)와 프로그래머블 로직(PL)을 연동하여 완전한 LLM 추론 가속 시스템을 구축하는 프로젝트를 통해, 아이디어를 실제 하드웨어 프로토타입으로 구현하는 역량을 완성한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전선 / 대학원
인류는 소수의 조상으로부터 비교적 짧은 시간인 십만년~수십만년의 시간 사이에 현재와 같은 대규모의 인구집단으로 진화해 왔다고 믿어진다. 즉 인간의 다양한 건강-질병현상들과 인구집단간의 유전적인 차이는 단지 개인적인 관점에서 만이 아니라, 인구집단과 진화과정이라는 차원에서 해석할 때에 정확한 해석이 가능한 경우가 많다. 큰 규모의 인구집단이 안정적으로 재생산 될 때는 하디-와인버그 평형 (Hardy-Weinberg Equilibrium, HWE)이 유지되지만, 인류의 실제 역사를 살펴보면, 다양한 요인들이 이러한 HWE을 깨뜨리고 있다. 이 강좌에서는 유전체 역학 연구의 전반적인 설계와 분석과정에서 필수적으로 요구되는 인구집단 유전학의 개념을 제공하고, 나아가, 유전-환경의 문제에 대한 보다 거시적인 이해와 해결점을 생각할 수 있는 방법론적인 기본 틀을 이해하는 것을 목표로 한다.