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데이터가 존재하지 않습니다.
국무창, 조석철, 강준용, 송영주, 박훈
2014 / Food Science and Biotechnology
데이터가 존재하지 않습니다.
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본 연구는 국가 과학데이터의 수집, 저장, 관리, 공유, 활용 서비스를 제안하고, 국내외 연구기관과의 데이터 연동 인터페이스를 통해 기존 데이터베이스 활용성을 증대하고자 한다. 이를 통해 국가 R&D 활동을 지원하고 산업적 파급 효과가 높은 과학 데이터 인프라 확충에 기여하는 것을 목표로 한다.
Research data management : practical strategies for information professionals
Environmental information management and analysis : ecosystem to global scales
과학기술 학술정보 : 검색과 활용
빅데이터, 새로운 깨달음의 시대
Citizen science : public participation in environmental research
Data management for researchers : organize, maintain and share your data for research success
Data science and data analytics : opportunities and challenges
리얼 이노베이션 : MIT 공학자들이 들려주는 생생한 창조경제 이야기
Online Ecological and Environmental Data.
Managing and sharing research data : a guide to good practice
Future application and middleware technology on e-Science
Finding the forest in the trees : the challenge of combining diverse environmental data : selected case studies
Putting people on the map : protecting confidentiality with linked social-spatial data
4차 산업혁명과 한국사 연구
Ensuring research integrity and the ethical management of data /
융합연구 : 이론과 실제
Spatial information theory : a theoretical basis for GIS : European Conference, COSIT'93, Marciana Marina, Elba Island, Italy, September 19-22, 1993 : proceedings
Nature
Martin BobrowNature
Virginia GewinJournal of computer-aided molecular design
Frey JG; Bird CLHealth Information Management Journal
Krahe M.A.,Wolski M.,Mickan S.,Toohey J.,Scuffham P.,Reilly S.Aslib Journal of Information Management
He, Lin; Nahar, VinitaPhysics World
Jon CartwrightPhysics World
Jeynes, C기술혁신학회지
윤종민, 김규빈Nature human behaviour
Hunt LT한국비블리아학회지
김주섭, 김선태, 한연중, 유원재, 전바울, 양성준법학연구
윤종민ACS Catalysis
Kitchin, J.R.Datenbank-Spektrum
Naouel Karam; Jan Fillies; Clement Jonquet; Syphax Bouazzouni; Felicitas Löffler; Franziska Zander; Birgitta König-Ries; Anton Güntsch; Michael Diepenbroek; Adrian PaschkeChemistry International
Christoph Steinbeck; Oliver Koepler; Sonja Herres-Pawlis; Felix Bach; Nicole Jung; Matthias Razum; Johannes C. Liermann; Steffen Neumann科技管理研究 / Science and Technology Management Research
王凯; 彭洁; 屈宝强; WANG Kai; PENG Jie; QU Baoqiang디지털융복합연구
박동진한국콘텐츠학회 논문지
황미녕, 박상배, 신영호, 신성호, 서동민Journal of Informetrics
Park H.,Wolfram D.Current biology : CB
Vines TH; Albert AYK; Andrew RL; Débarre F; Bock DG; Franklin MT; Gilbert KJ; Moore JS; Renaut S; Rennison DJ한국콘텐츠학회 논문지
최명석, 이승복, 이상환공통 / 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
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
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.전선 / 학사
전선 / 학사
전선 / 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 / 대학원
메타데이터를 통한 전자기록 정보의 구조화 전반에 대해 다룬다. 메타데이터를 단순히 정보기술의 이론적 관점에서만 학습하는 것이 아니라, 역사기록물이나 인류문화유산 정보를 효과적으로 아카이브하기 위한 융합학문의 관점에서 살펴본다. 이를 위해 Semantic Web과 Linked Data 기술에 대한 이해와 첨단 정보기술을 활용한 디지털 인문학에 대해서도 함께 조망할 것이다. 더불어 선진국의 문화유산 아카이브를 위한 여러 모델들을 살펴보고 우리나라에서의 적용과 활용에 대해 고민해 본다.전선 / 대학원
최근 급속도로 증가하고 있는 수많은 인공위성에 탑재된 센서들은 무엇이며, 이러한 센서들로부터 생성되는 위성자료의 종류, 구조, 검보정 방법들에 대해 배우며 이러한 자료들을 이용하여 다양한 과학기술 분야에서 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이해한다. 이 수업에서 Sentinel-1/2, TerraSAR-X, Lansat과 같은 실제 인공위성 자료들을 이용하여 자료처리 및 활용개발에 대한 실습도 수행한다.일선 / 학사
이 수업은 데이터 사이언스에 관심이 있지만 이전에 경험한 적이 없는 학생들을 대상으로 합니다. 수업은 크게 실제 적용 및 응용을 중심으로 운영됩니다. 데이터 사이언스라는 도구를 활용하여 무엇을 할 수 있는지 보여주어 학생들이 이를 통해 깊이 그리고 멀리 학문을 탐구할 수 있도록 동기를 부여하고 격려하고자 합니다. 선수학습 요건이 없는 데이터 사이언스 입문 난이도 수업이기 때문에, 사용하는 통계학과 프로그래밍의 지식은 간단히 언급될 뿐입니다. 따라서 작은 소주제들에 대한 포괄적인 기초를 제공하기 보다는 데이터 사이언스를 통해 무엇을 할 수 있는지에 대한 감각을 제공하는 것을 목표로 합니다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.전선 / 대학원
기후변화, 대기오염, 녹지 등의 자연환경이 질병과 건강에 미치는 영향을 환경-보건의료 융합 빅데이터를 활용하여 분석해 보고 그 과정에서 다양한 연구방법론을 익힌다.전선 / 학사
본 과목에서는 데이터베이스 분야의 핵심 개념(데이터 모델, SQL, 무결성 제약조건, 데이터베이스 디자인, 스토리지 구조, 트랜잭션 등)을 소개한다. 또한 프로젝트를 통해 주요 개념을 실제로 구현, 활용할 수 있도록 한다.전필 / 학사
데이터과학은 디지털 사회에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 이해하고 분석하여 데이터의 의미를 찾고자 하는 학문이다. 본 과목에서는 그동안 여러 교과목을 통해 학습한 데이터 과학의 방법론을 실제 프로젝트에 적용하여 실무에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 과목에서는 데이터 과학의 실제 적용 사례의 조사를 통해 데이터 과학의 가능성을 확인하고, 프로젝트의 수행을 통해 데이터 과학에 대한 포괄적 경험을 구축하고자 한다.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 / 대학원
대학원 석사/박사과정 학생이 일정한 주제에 관한 최신 과학 논문 자료를 찾고, 각각의 주제에 알맞은 연구 방법, 연구 결과의 분석법 등을 연구하고 정리하여 발표함으로써 관련 분야의 최신 연구 경향과 연구 결과 등의 다양한 정보를 습득할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 강좌는 빅데이터를 UX디자인 프로세스와 결과물에 활용할 수 있는 기초를 학습하고 응용할 수 있는 디자인 역량 계발을 목표로 한다. 이를 위해, 빅데이터의 기본 특성을 학습하고 UX디자인 프로세스 단계에서 필요한 데이터와 이를 활용하는 방법과 도구를 학습하고, 데이터를 활용하여 UX디자인 프로세스에서 판단의 근거로 활용할 수 있도록 한다. 또한, 빅데이터를 활용한 UX/서비스 디자인 프로젝트를 기획하고, 데이터를 성찰적 도구로 활용하여 자신의 행동에 유의미한 변화를 줄 수 있는 행동 기반 디자인 프로젝트를 기획할 것이다.전선 / 학사
작물 재배를 위한 환경은 작물의 생체 정보를 기반으로 조절된다. 작물의 생장 특성을 이해하고 환경 또는 생육 단계 변화에 따른 표현형 정보를 올바르게 계측하는 것은 작물 생산의 생력화, 자동화 및 최적화를 실현하기 위한 기초 작업이다. 본 교과목에서는 생장 지수, 기체 교환, 엽록소 형광 등의 식물 생장 지표를 소개하고, 사례연구를 통해 응용 방안에 대하여 논의함으로써 정밀농업 분야를 전공하고자 하는 학생들에게 기초 지식과 전망을 제시한다.전선 / 대학원
본 과목은 커뮤니케이션 이론을 개인, 조직, 사회적 수준에서 분석하는 것에 목적을 두고 있다. 그러므로 학생들은 이 과목을 이수함으로써 사회과학적인 추론과정에서 개념화와 문제구성의 중요성을 알게 되며, 앞으로의 논문구성을 위한 필수적인 개념들을 학습하게 된다.전선 / 학사
이 강의의 목적은 온톨로지를 이해하는 데 있다. 온톨로지는 데이터 모델링 방법론 가운데 하나로 이를 통해 역사정보의 다층적 의미를 데이터베이스로 표현할 수 있다. 세부 과정은 다음과 같다. 첫째, 탐구 주제와 수집된 자원을 바탕으로 하여 온톨로지를 설계하고 데이터베이스를 편찬한다. 둘째, 역사정보에 대한 데이터 모델링 작업을 통해 인문 지식을 데이터 차원에서 재구성한다. 셋째, 설계된 온톨로지에 기초하여 역사정보가 조직되어 연결되는 모습을 네트워크 그래프로 구현한다.전선 / 학사