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This study focuses on developing a system to predict the non-conformity of imported food, aiming to improve the efficiency of import safety control by utilizing big data and machine learning techniques. In particular, the Gaussian Naïve Bayes prediction model demonstrated the best performance in detecting non-conformity food, and it is expected that this will reduce the proportion of detailed inspections and improve the speed of import clearance in the future.
식품 산업과 인공지능
Predictive microbiology in foods
Imported foods : microbiological issues and challenges
(2020) 수입식품 등 검사연보: 2019년 실적을 중심으로
Bayesian statistics and quality modelling in the agro-food production chain : proceedings of the Frontis Workshop on Bayesian Statistics and Quality Modelling in the Agro-food Production Chain, Wageningen, The Netherlands, 11-14 May 2003
Measurement and control in food processing
식품·외식산업과 ICT기술의 융복합체인,푸드테크 사업화 동향과 기술개발 전략
Predictive modeling and risk assessment
Food traceability and authenticity : analytical techniques
Governing nano foods : principles-based responsive regulation
식품위해물질 모니터링 중장기 추진 계획 수립 =
스마트농업 기술, 시장 트렌드와 농업 공정별 AIㆍ데이터분석 활용 동향과 대응 전략
Food quality management : technological and managerial principles and practices
중국 식품이 우리 몸을 망친다
Statistical methods for food science : introductory procedures for the food practitioner
Nonthermal Food Engineering Operations.
GGE biplot analysis : a graphical tool for breeders, geneticists, and agronomists
Food research and data analysis
Interdisciplinary food safety research
Advances in food diagnostics
이경수, 박예린, 신윤종, 손권상, 권오병 · 2022
지능정보연구
권상지; 이은서; 이다현; 권오병 · 2024
지능정보연구
박혜진, 최재석, 조상구 · 2023
지능정보연구
엄지성, 이경희, 조완섭 · 2023
한국빅데이터학회 학회지
허지혜, 김희라, 오해미, 오준택, 이은서, 권오병 · 2025
지능정보연구
Sang-Ji Kwon; EunSeo Lee; Da-Hyun Lee; Ohbyung Kwon · 2024
Journal of Intelligence and Information Systems
김은우, 정다은, 양성범, 이춘수 · 2025
식품유통연구
Gavai A.,Bouzembrak Y.,Mu W.,Martin F.,Kaliyaperumal R.,van Soest J.,Choudhury A.,Heringa J.,Dekker A.,Marvin H.J.P. · 2023
npj Science of Food
최원석 · 2023
식품과학과 산업
Tu WC; Tsai WL; Lee CH; Tsai CF; Wei JT; Lin KF; Wu SM; Weng YM · 2024
Journal of food and drug analysis
KHOEURN SAKSONITA; 하정성; 조완섭; 김평중 · 2023
한국컴퓨터정보학회논문지
Wu L.Y.,Weng S.S. · 2021
Sustainability (Switzerland)
Menichetti, Giulia; Ravandi, Babak; Mozaffarian, Dariush; Barabasi, Albert-Laszlo · 2023
NATURE COMMUNICATIONS
이희정 · 2017
한국식품위생안전성학회지
Kowalska A; Manning L · 2021
Critical reviews in food science and nutrition
김성찬, 송사광, 조민희, 신수현 · 2021
한국콘텐츠학회 논문지
Anqi Hu; Tongjuan Liu · 2017
Food and Nutrition Sciences
Sharma, S.; Sharma, D.D.; Sharma, A.; Manas, M. · 2025
Network: Computation in Neural Systems
Ravuvu A; Friel S; Thow AM; Snowdon W; Wate J · 2018
Health promotion international
Sujjaviriyasup, Thoranin · 2024
Neural Computing and Applications
전선 / 학사
농식품과 농식품시장은 세계 경제에서 중요한 역할을 수행하고 있으며, 글로벌 농식품산업은 수직적 통합, 시장구조의 변화를 통하여 세계화, 집중화의 방향으로 재편되고 있다. 이러한 상황에서 글로벌 농식품기업의 규모화와 식량안보, 농식품의 질적 측면, 비만도, 건강 및 영양과의 관련성이 중요한 이슈가 된다. 본 강의는 이러한 글로벌 농식품산업의 중요성을 산업구조적인 측면에서 논의하고, 글로벌 식품산업 및 시장을 경제학적 관점에서 분석함을 목적으로 한다. 특히 푸드시스템적 접근에서 본 글로벌 농식품산업, 식품산업의 글로벌화, 글로벌 농식품산업 클러스터, 글로벌 농식품산업을 구성하고 있는 주요 글로벌 식품기업에 대한 사례연구를 통한 글로벌 농식품시장의 이해 등에 강의의 초점을 맞춘다.전선 / 대학원
ICT, 빅데이터 등 디지털 혁신 기술의 도입은 농식품산업의 디지털 전환(digital transformation)을 가속화하고 있다. 스마트팜, 푸드테크, 그린바이오 등 농식품산업 관련 신흥기술 이슈를 분석하기 위해서는 기존 정태 및 동태분석법을 넘어 정형 및 비정형 대용량 데이터 분석에 적합한 새로운 방법론을 학습할 필요가 있다. 이에 본 과목은 데이터마이닝, 기계학습, 프로세스 알고리즘 등을 포함한 최신 데이터사이언스 기법을 학습한다. 강의는 다음과 같이 구성된다. 첫째, 디지털 농식품산업의 동태적 변화를 실증적으로 파악하기 위해 선형 및 비선형 시계열 모형을 학습한다. 둘째, 베이지언(Bayesian) 통계에 기반한 칼만 필터링(Kalman filterting) 및 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 등 최신 예측 방법론을 학습한다. 셋째, 빅데이터 마이닝, 머신러닝(machine learning), 인공신경망(artificial neural network) 관련 기초 이론을 학습하고 디지털 농식품산업 분야 경제 이슈에 적용한다.전선 / 대학원
급변하는 농식품산업 분야 경제 이슈를 실증적으로 다루기 위해 동태분석방법을 학습한다. 농식품산업은 해외시장 개방, 기후변화, 소비 트렌드 변화, 전·후방 산업과의 융·복합 등으로 시장 상황이 시시각각 변화하고 있다. 이에 기존 정태분석을 넘어 동태분석에 대한 이해와 응용이 필수적으로 요구된다. 본 과목은 다음과 같이 구성된다. 첫째, 농식품산업의 동태적 특성을 파악하기 위해 전통적 시계열 모형과 동태계획법을 적용한다. 둘째, 칼만 필터링(Kalman filterting), 베이지언 (Bayesian) 추론, 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 등 예측 관련 최신 방법론을 학습한다. 셋째, 농식품산업 분야 정형 및 비정형 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝, 신경망(neural network) 등 머신러닝(machine learning) 기법을 도입하여 동태분석의 틀을 확장한다.전선 / 대학원
식품비즈니스 연구방법론 I에 학습한 기본적인 지식습득에 이어, 비정상적 자료를 이용한 회귀분석, 시계열 분석, 범주형자료 분석, 의사결정나무, 베이지안 계층분석, 인공신경망, 집단분석, 케이-근접이론, 케이-평균군집등에 대한 이론적 연구와 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 수강생들의 연구방법에 대한 실질적인 능력을 함양한다. 특히 기존의 통계적 방법을 사용하던 식품비즈니스의 모든 영역에서 컴퓨터의 발달로 가능해진 새로운 학문적 방법을 제공함으로써 대학원 과정 학생들의 연구의 성과를 높이고 국제적인 학술지에 발표할 가능성을 제고하고자 한다.전선 / 대학원
신선농산물 및 가공식품 유통과 관련된 고급 이론을 학습한다. 주요 내용으로는 유통의 접근방법, 유통채널 및 조직, 유통마진, 수직적 통합, 브랜딩, 수확 후 관리, 소비의 변화와 식품안전시스템, 분석방법(S-C-P 및 소비자행위 분석방법 등), 선진국의 농식품 유통 사례 등이 있다.전선 / 대학원
식품영양분야에서 실험 및 관찰 연구에서 수집된 자료를 분석하기 위해 필요한 통계학적 원리를 소개하고, 실제 자료 분석에 적용하는 방법들을 다룬다. 특히 통계 소프트웨어를 이용한 자료 분석 실습을 통해 식품영양학 연구의 통계적 문제를 이해하고 해결하는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
식품의 가공 및 소화 등에 관련된 분자생물학 기반 식품유전체학 및 식품마이크로바이옴 기술을 심도 있게 학습할 예정이며, 식품생물정보학 분석 기술 학습을 통하여 식품의 소화 및 대사를 유전체학 및 마이크로바이옴 수준에서 이해하고자 함. 또한 최신 식품유전체 및 식품마이크로바이옴 연구결과를 공유함으로써 그 활용도 및 해석방법을 학습하여 관련 연구에 도움을 주고자 함전선 / 대학원
식품의 가공, 저장을 위한 인위적 첨가물, 환경오염에 따른 식품의 화학적 오염, 미생물 독소 등 여러 오염 물질에 대해 식품의 안전도를 측정하는 여러 과학적인 방법들을 논의하고, 동물실험에 의한 평가 자료를 인체에 적용하는 방법을 여러 가지 모델을 통해 학습한다. 아울러 과학적 실험 결과를 정책에 반영할 때 고려해야 할 면도 토의, 학습한다.전선 / 대학원
식품산업과 농업 등에서 상용화되었거나 연구되고 있는 다양한 나노, 마이크로, 매크로 인캡슐레이션 기술의 원리와 응용범위를 실례를 들어 소개하고, 인캡슐레이션 기술을 이용한 식품 기능성 소재의 안정화 및 고부가화를 통하여 새로운 형태의 건강 지향적, 소비자 맞춤형 식품을 디자인하고 즐길 수 있는 식문화를 이루어가는 전략에 대하여 토의한다.전선 / 대학원
식품의 관능 검사에 관련된 감각 기관의 구조와 역할, 검사원의 선정과 훈련 방법, 검사시 환경 조건, 분석적 관능 검사의 방법과 해석, 소비자 관능 검사의 방법, 데이터의 처리법 등을 공부한다.전선 / 대학원
"오늘날과 같이 기술간제품간 융합이 활발히 이루어지고, 소비자들의 신제품에 대한 수요가 다양해지는 환경에서, 신기술 혹은 신제품의 성패는 기술적인 요인에 의해서 결정되어 진다기보다는 시장에서의 성공에 좌우된다고 할 수 있다. 따라서, 신기술 및 신제품에 대한 수요분석 및 예측은 기업전략은 물론 국가의 연구개발정책에 있어서도 그 중요성이 더욱더 커진다고 할 수 있다. 본 교과는 이와 같은 신 기술경제 패러다임(New Techno-Economics Paradigm) 하에서 빠른 기술혁신과 불확실한 시장으로 정의될 수 있는 신기술 및 신제품의 수요를 분석하는데 필요한 기초적인 지식을 교육한다. 교과내용은 크게 2가지로 나누어지는데, 첫번째는 신기술의 개별속성에 대한 소비자의 선호구조를 분석하는데 필요한 다양한 이산선택모형(discrete choice model)과 이를 추정하는데 필요한 여러 가지 시뮬레이션 기법 및 베이지안적 접근에 의한 추정법이 포함되고, 두번째는 위험함수(hazard function)의 정의에 기반한 광범위한 형태의 확산모형(diffusion model)을 이용한 수요예측모형이 포함된다."전선 / 학사
한국 농식품산업이 직면하고 있는 과제와 그 대응 정책을 이해하고, 농식품정책 분석방법론을 탐구한다. 이를 위해 먼저 국민경제의 성장에 따른 농식품 정책의 변천과정과 시장실패를 보완하는 효율지향적 정책을 학습하고, 국내외적으로 많이 사용되고 있는 농식품 분야의 가격지지정책, 소득정책, 무역정책, R&D정책, 식생활소비정책 등을 학습한다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 과목은 식품안전 및 위생과 관련된 병원성미생물의 특성을 이해하고, 이들의 진단법과 분자역학 연구에 필요한 최신 유전자 지문 분석법을 학습한다. 전 세계 식품 중 동물성식품이 가장 많이 차지하고 있으며 최근 기후 온난화에 따른 인수공통전염병의 증가로 동물성 식품의 안전성 확보가 대두되고 있다. 본 강좌는 궁극적으로 동물성식품의 안전성 확보를 위해 도축검사, 식육위생, 우유위생, 어패류위생 등 원료 생산에서 소비까지 오염될 수 있는 식품안전성/위생미생물을 진단하고 그 오염원을 신속히 예측하고 추적함으로써 병원체의 전파를 사전에 예방함을 목적으로 한다.전선 / 학사
이 과목은 비교우위이론을 중심으로 하는 전통적 무역이론과 불완전경쟁을 주된 배경으로 하는 신무역이론에 대한 기초개념을 강의하고 이를 기초로 하여 농산물 무역분석에 있어서의 함의를 찾아낸다. 그리고 주요 농산물 무역정책을 후생효과 중심으로 살펴본다. 강의의 대부분이 부분균형 분석에 의존하고 학생들의 현실문제 분석력을 향상시키는데 중점을 둔다.전선 / 학사
식품산업과 농업생산재산업, 농산물가공 및 유통산업 등 식품 및 농업관련산업의 정의, 시장 구조, 국민경제와의 관계, 분석방법 등을 푸드시스템적 접근법으로 논의한다. 또한 미시적으로는 식품 및 농기업의 실증 산업조직론적 분석기법과 농업 및 식품기업의 경영 및 유통계획, 시장분석방법, 상품 및 가격전략 이론 등을 학습한다.전필 / 학사
안전한 식품의 생산을 보장하기 위하여 생물학적인, 화학적인, 그리고 물리적인 위해인자 들을 진단하고 제어하는 공정에 대한 기본지식을 제공한다. 강의 주제들은 우리나라와 세계 각국 국가기관의 식품위해 기준 및 식품위생 정책, 그리고 국내외 식품연구소 및 대학에서 식품유래 질병을 줄이기 위하여 현재 개발 중인 최신의 식품 위해인자 진단 및 제어 기술과 원리들을 포함한다. 또한 이러한 기술과 원리들을 응용하여 이루어지고 있는 HACCP, GMP 등의 안전 식품생산 및 품질관리 공정의 개선 방향을 소개한다.전선 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.전선 / 학사
농식품소비는 일상생활의 가장 중요한 소비행위 중의 하나로써, 정부에서도 정책적인 중요도가 점점 커지고 있다. 이 과목에서는 농식품소비 행태와 특징을 경제적 관점에서 해석하고 분석할 수 있는 틀을 교육시키고자 한다. 본 코스는 크게 두 파트로 구성하고자 하는데, 첫 번째 파트에서는 소비자들의 농식품에 대한 소비자 선택과 관련된 경제이론을 다룰 것이며, 두 번째 파트에서는 농식품소비를 둘러싼 중요 이슈들을 분석하는 이론적 실증적 방법론을 다룰 것이다. 본 코스에서는 특히 다음과 같은 경제 이론을 다룰 것이다. - 수요 이론 - 세계 식품시장의 특성 - 효용극대화 관점에서 소비자 선택이론 - 식품소비와 관련된 이슈: 정보의 비대칭성과 식품소비, 식품안전, 식품표시제, 저소득층 식품지원정책 - 식품소비 분석 방법론: 가계생산함수, 헤도닉 가격 모형