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비정형 빅데이터 재난안전 정보패턴 분석
Big data at work : the data science revolution and organizational psychology
Personalized Psychiatry : Big Data Analytics in Mental Health
(데이터 시각화를 위한) 데이터 인사이트 : 빅데이터를 바라보는 통찰의 눈
데이터 분석의 모든 것 : 입문자를 위한 개념 이해부터 정형·비정형 데이터 분석까지
Unsupervised learning : a dynamic approach
정성적 자료 분석(QDA)
산업 및 조직심리학
분석전문가가 말하는 빅데이터
비선형계획법 : 이론과 알고리즘
데이터 시각화 설계와 활용 : 데이터에 내재된 인사이트 발견과 표현 방법
데이터 시각화 설계와 활용 : 데이터에 내재된 인사이트 발견과 표현 방법
R로 하는 빅데이터 분석 : 데이터 전처리와 시각화
빅데이터 분석과 R 활용
불안정고용시대의 경력개발유형과 심리적 특성에 관한 연구
데이터베이스 설계와 관계형 이론 : 정규화와 탈정규화를 중심으로
빅데이터 인간을 해석하다 : 우리는 어떻게 연결되고, 분열하고, 만들어지는가 =
감으로만 일하던 김 팀장은 어떻게 데이터 좀 아는 팀장이 되었나 비전공자를 위한 데이터 분석 속성 스쿨
(인문사회과학을 위한) 빅데이터 분석방법론
정보분석 사례연구 : 구조화 분석기법의 실제
凯里学院学报 / Journal of Kaili University
龙虎; 杨晖; LONG Hu; YANG Hui한국정보통신학회논문지
남수태, 신성윤, 진찬용한국정보통신학회논문지
남수태; 신성윤; 진찬용Industrial and Organizational Psychology
Alexis A. Fink; Eden B. King; Scott Tonidandel; Richard A. Guzzo; Ronald S. LandisJournal of Knowledge Management
Khan, Z.; Vorley, T.Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
남수태; 신성윤; 진찬용Procedia Computer Science
Gavrilova, T.; Gladkova, M.지능정보연구
최석재, 송영은, 권오병IT Professional, IT Prof.
Fiaidhi, Jinan문화기술의 융합
이원조한국빅데이터학회 학회지
안재영, 임혜정Journal of National Security Law and Policy
Gordon, MatthewPSYCHOANALYTIC INQUIRY
Stern, Donnel B.지능정보연구
최석재; 송영은; 권오병Industrial and Organizational Psychology
Adam J. Ducey; Tanya Delany; Nigel Guenole; Sara P. Weiner; Hailey A. Herleman; Robert E. GibbyBig Data
Tarka P.,Jȩdrych E.Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
Soo-Tai Nam; Seong-Yoon Shin; Chan-Yong Jin한국IT정책경영학회 논문지
전용수, 이남용비서·사무경영연구
이지은, 박윤희, 윤혜정IEEE Access
Adnan K.,Akbar R.,Wang K.S.전선 / 학사
본 수업은 디자인관련 작업 시 디자인전반에 대한 리서치 방법론을 배운다. 특히 설문조사 기법, 인터뷰 기법, 자료 조사 방법을 익힌다. 또한 통계기법을 배워서 디자인에 관련된 데이터를 기초통계법을 배우며, 통계를 활용하여 선호도 조사나 만족도 조사 등이 가능하도록 한다.전선 / 대학원
유전체 관련 자료들을 다루기 위한 통계 기법들을 다룬다. 특히 유전체 자료의 양이 방대하고 복잡하기 때문에 기초적인 통계 모형이외에도 유전체 자료들의 특징을 잘 고려한 통계 분석 방법들을 학습하게 될 것이며 컴퓨터를 이용한 다양한 분석알고리즘을 다룬다.전선 / 학사
빅데이터는 실세계에서 일어나는 복잡한 문제를 해결하기 위한 통찰력을 제공한다. 이 과목은 빅데이터를 소개하며, 데이터 가공, 분석 및 시각화를 위한 프로그래밍 언어 (Python), 데이터 분석을 위한 통계 및 머신러닝 방법 등을 가르친다. 실습 및 프로젝트를 통해서 학생들이 실제 데이터를 분석할 수 있는 능력을 배양한다. 데이터 중심의 컴퓨팅, 정량적 사고와 추론, 탐색적 데이터 분석에 대한 강조를 통해 이 과목에서는 데이터 과학의 핵심 원리와 기술을 다룰 것이다.전선 / 학사
조직심리학은 공식적인 조직 장면에서 타인과 함께 일하는 개인의 마음과 행동을 과학적으로 연구합니다. 이 수업에서는 조직심리학의 역사, 주요 주제, 이론적 접근 및 연구 방법론, 최신 연구 동향 등을 다룹니다. 수강생의 수업 내 발표와 참여가 장려되는 동시에, 다양한 수업 활동(예: 연구 논문의 건설적 평가, 집단 토론, 개인 및 팀 연구과제)을 통해 자기주도적, 협력적인 방식으로 조직심리학 주제에 대해 심도 있는 탐구를 하게 됩니다.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.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.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
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
정신병리학의 개념과 주요 정신병리에 대한 경험적 연구 및 이론들을 개관한다. 정신분열병, 정동 장애, 불안 장애, 성격 장애, 섭식 장애 등의 원인론과 병리 과정을 심리학적 및 생물학적 접근법을 통하여 연구한 논문들을 중심으로 살펴보고 주요 쟁점들을 토의한다.전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
보건학, 환경보건학 전공자들이 의학 보건학의 관점에서 지리정보체계(GIS)의 기본적인 개념과 간단한 분석 기술을 습득한다. 본 과정은 공간 정보 접근을 위한 최신 기술과 GIS 내에서 정보를 통합하는 방법에 초점을 맞춘다. 지역 사회와 국가 단위에서 의학-보건학적 정보의 지리공간 분석에 활용하여 연구자들과 실무자들이 습득한 정보를 효과적으로 처리할 수 있도록 한다. (1) 공중보건연구 및 실습 활용에 적절한 공간 데이터 확인 (2) 공중보건연구 및 실습 활용을 위한 공간 데이터 수집, 작성을 위한 지침 설계 (3) 최신 기술 데이터를 GIS에 통합하여 공간 분석 수행전필 / 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
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 베이즈 통계학의 이론에 대해서 공부한다. 다루는 내용은 비모수 베이즈 통계학, 베이즈 점근적 이론, 베이즈 계산의 이론, 무정보 사전분포 등을 다룬다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.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 / 학사
비모수통계의 이론과 응용을 다룬다. 위치모수 및 척도모수를 추론하기 위한 순서통계량 및 순위통계량의 분포, 순열검정 방법과 비모수적 신뢰구간 및 점추정 방법을 모수적 방법과 비교하며, 붓스트랩 절차에 대해 학습한다. 또한, 다중선형회귀, 밀도함수추정 및 비모수회귀 등에서의 비모수 방법론을 다룬다. 선수과목으로서는 <통계학>, <통계학실험>, <회귀분석 및 실습>이 요구된다.