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오영진, 박태일, 한옥규, 박형호, 조상균, 박종철, 최재성, 김양길, 송태화, 김경훈, 최인배, 강현중, 노재환, 김원호, 정재현, 홍기흥, 배정숙, 허재영, 장윤우, 박광근, 박기훈
2014 / 한국육종학회지
Saika A.,Tiwari P.,Nagatake T.,Node E.,Hosomi K.,Honda T.,Kabashima K.,Kunisawa J.
2023 / Frontiers in Molecular Biosciences
Kim Y.I.,Kim Y.Y.,Yoon J.L.,Won C.W.,Ha S.,Cho K.D.,Park B.R.,Bae S.,Lee E.J.,Park S.Y.,Park J.H.,Lee K.R.,Lee D.,Jeong S.L.,Kang H.S.
2019 / BMJ Open
Kwan K.K.L.,Yun H.,Dong T.T.X.,Tsim K.W.K.
2021 / Journal of Ginseng Research
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Mining text data
Deep learning-based approaches for sentiment analysis
Text mining in practice with R
Sentiment analysis : mining opinions, sentiments, and emotions
Text mining for opinion classification
Topic detection and classification in social networks : the Twitter case
Text as data : a new framework for machine learning and the social sciences
Sentiment analysis and opinion mining
Semantic sentiment analysis in social streams
기후환경 이슈 분석을 위한 텍스트 마이닝 활용방안 연구
텍스트 메커니즘
NetMiner를 활용한 소셜미디어 분석기법과 활용
Computational social networks : mining and visualization
문학 감정 읽는 AI
R 예제로 배우는 머신 러닝
(Do it!) 쉽게 배우는 R 텍스트 마이닝
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강선아; 김유신; 최상현 · 2015
한국데이터정보과학회지
이태현, 윤영주, 김희웅 · 2016
정보화정책
윤한중, 박진호, 석상기 · 2016
한국IT정책경영학회 논문지
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 / 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
디지털 미디어의 발전은 페미니스트 행동주의와 이론에 있어 특정한 변화를 가져오고 있다. 이 과목에서는 인터넷과 뉴미디어와 관련된 페미니즘 운동, 1970년대 이후의 기술과 페미니즘에 대한 이론을 다룬다. 이 과목을 통해 소셜 미디어의 페미니즘에 대한 영향력, 미디어 기술이 재현의 정치학을 변화시키는 방식 등에 대해서 논의할 수 있다. 보다 구체적으로, 정체성, 사생활, 민주화 등 관련 주제들이 인터넷 기술로 인해 어떻게 재구성되고 있는지를 다루고, 이를 통해 페미니즘 이론에 제기되는 새로운 질문들이 무엇인지를 살핀다전선 / 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 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전필 / 학사
집합과 함수, 실수계, 실직선 상의 위상, Bolzano-Weierstrass 정리, 수열의 수렴성, 연속함수의 성질, 연속함수열의 극한, 미분가능 함수열의 극한 등을 학습한다.전선 / 대학원
통계적 기계학습 방법은 데이터과학 및 인공지능 분야에서 핵심 방법론으로 사용되고 있다. 본 강의에서는 통계적 기계학습 방법론을 소개하고 기본 이론을 배운다. 주로 지도학습방법론을 위주로 다루며, 의사결정론, 고차원 선형모형, 비모수 함수추정, 의사결정나무와 앙상블, Support vector machine 그리고 딥러닝에 대한 이론 및 알고리즘을 가르친다. 그리고 지도학습 알고리즘을 관통하는 통계학적 원리인 M-추정량에 대해서 논의한다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.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
영화, 음악, 미술, 대중문화, 정보문화 등 문화현상의 각 영역별로, 여성주의 비평과 연구의 실제를 탐구한다. 2군교과목으로 지정하여, 매 학기 마다 특정한 문화영역을 선택하여 개설하도록 한다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
본 수업은 (1) 인류학에서 글쓰기가 맡아온 역할에 대해 자성해보고 (2) 인류학적 글쓰기의 장르와 형태들을 탐구하는 것이 목적이다. 본 수업의 주요 질문은 무엇이 어떤 글을 인류학적인 글로 만드는가와 우리는 그런 글을 어떻게 산출해 내는가 하는 것이다. 수업의 이론적 측면은 재현적 인류학 장르로서의 민족지와 관련될 것이다. 저자의 목소리와 관련된 문제들, 재현이 함의하는 입장성과 정치학의 문제들, 이에 더하여 민족지학자의 내러티브들 선택, 가능한 문학적 장치들 또한 논하게 될 것이다. 수업의 실제적 측면으로는, 필드노트를 민족지적 내러티브로 바꾸는 작업 그리고 강도 높은 논의를 전개하고 영어가 공용어인 인류학 공동체의 학술적 기준들을 충족시키도록 하는 작업이 요구될 것이며, 궁극에는 학생들이 국제 회의에 적합한 발표문을 작성하는 데 필요한 단계들을 거치도록 안내할 것이다. 본 수업은 이미 민족지적 조사를 수행하여 성과물을 국제 학술 회의에 발표하기를 희망하는 학생들에게 특히 도움이 될 것이다.전선 / 대학원
학부에서 학습한 사회문제의 기초적인 이론을 바탕으로 하여 정신병, 알콜중독, 청소년문제, 범죄, 불평등, 가치갈등, 빈곤, 직업의식과 직업관, 남녀의 성문제 등 여러 사회문제 중에서 특정한 주제를 정하여 깊이 있게 연구해 가는 대학원의 교과목이다. 학부의 사회문제연습을 선수과목으로 하며, 사회과교육과의 적절한 관련을 위하여 시민교육이라는 관점에서 이 문제를 취급하고 가급적 청소년문제, 가치갈등, 불평등 등의 문제에 집중하도록 권장한다. 사회문제에 관한 사회과학자들의 과학적인 연구결과를 검토하고 한국사회를 대상으로 하는 사회조사에 중점을 둔다.전선 / 대학원
본 과목은 한국어 및 외국어 교육을 담당하는 교사들을 대상으로 하여 언어교육에 기초가 되는 언어현상을 이해하고 이를 자연어처리기술을 이용하여 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 언어학과 언어처리분야에서 개발된 여러 가지의 언어 분석 소프트웨어를 이용하여 언어 현상을 이해하도록 지도한다. 이와 같이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 언어에 대한 이해는 이후 발음 및 문법 교육을 인공지능화하는 기초 연구가 될 것이다.전필 / 학사
이 과목은 통계학의 기본내용과 사고의 틀을 소개함으로써, 현실의 다양한 통계자료에 접하여 지적으로 분석하고 대처할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 실험설계, 기술통계학, 상관계수와 회귀분석, 확률론, 표본추출 및 가설검정 등을 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 / 대학원
음성언어 인터페이스는 인간과 컴퓨터의 상호작용에 가장 자연스러운 정보 교환 수단을 제공해준다. 음성언어처리는 이를 위한 음성인식, 음성합성 및 음성언어이해에 관련된 이론 및 기술을 가리키는 용어이다. 본 과목에서는 방대하며 학제적인 성격을 가지는 음성언어처리 분야를 이해하는데 필요한 기초이론을 체계적으로 제공하며, 또한 각종 소프트웨어 도구를 사용해서 실질적인 응용에 어떻게 기초이론들이 적용되는지를 보여준다.