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This study improved text mining techniques for complaint data analysis to accurately derive citizen requirements and proposed a hierarchical association analysis method. Based on the principle of the Co-Occurrences Structure Map, the analysis was structured around core subject words and first- and second-order related words, utilizing Busan City complaint data to overcome the limitations of existing association analysis and more accurately identify citizen requirements.
서울시 교통민원 리포트 작성방안 =
스마트 거버넌스 : 정책과정의 혁신
Public transportation quality of service : factors, models, and applications
골목지리학의 탄생 : 자치·협력·혁신이 살아 숨 쉬는 공간, 골목을 읽는다!
비정형 민원 데이터를 활용한 청소년 정책의제 도출
Current essays and reports in information retrieval and data mining : an annotated bibliography of shorter monographs
Social and political implications of data mining : knowledge management in e-government
실전 금융산업 빅데이터 분석 : 실무 담당자를 위한 금융 빅데이터 활용 비법
Survey of text mining : clustering, classification, and retrieval
데이터 시대의 사회과학 : 한국 사회 해법 찾기
Survey of text mining II : clustering, classification, and retrieval
Code + clay ... data + dirt : five thousand years of urban media
Data mining for design and manufacturing : methods and applications
문화다양성 시대의 문화콘텐츠
스마트 거버넌스 : 디지털 발자국, 시민참여의 혁신 =
서울시 전자정부 행정서비스 시민활용성 제고 방안 연구 =
민법개정안 연구=
Data mining for service
이준호, 김청택 · 2021
도시연구
Lee E.,Lee S.,Kim K.S.,Pham V.H.,Sul J. · 2019
Sustainability (Switzerland)
신동윤 · 2023
KIBIM Magazine
유승의, 홍순구, 이태헌, 김나랑 · 2018
전산회계연구
정하영, 이태헌, 홍순구 · 2017
지방정부연구
박주섭, 이새미 · 2020
정보화정책
김나랑 · 2024
한국산업정보학회논문지
Park, Eun Hyung; Kim, Dongwook · 2019
Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems
이정승 · 2019
지능정보연구
박진수, 이동우, 홍재주, 장지선, 김신종 · 2025
한국지리정보학회지
조성배, 하성호 · 2020
정보화연구
Taeyeon Chang; Seokho Chi; Seok-Been Im · 2022
Journal of Construction Engineering and Management
김찬우 · 2019
예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
Chang, Taeyeon; Chi, Seokho; Im, Seok-Been · 2022
Journal of Construction Engineering and Management - ASCE
Hendrickx I.,Voets T.,van Dyk P.,Kool R.B. · 2021
Journal of Medical Internet Research
박진홍; 강민규 · 2024
국토계획
Kano, Eiji; Fujita, Yoshikatsu; Tsuda, Kazuhiko · 2019
Procedia Computer Science
송기성; 변병설 · 2018
도시행정학보
성정한, 이경진 · 2022
휴양및경관연구
이석민 · 2026
융합사회와 공공정책
전선 / 대학원
불완전한 정보로 인한 시장문제와 소비자 문제를 바탕으로 소비자들의 정보탐색활동을 평가하고, 매체로부터의 정보를 분석함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 제시한다.전필 / 학사
본 과목에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데에 필요한 제반 이론 및 기법을 배운다. 구체적으로, 본 과목의 전반부에서는 데이터베이스 (DB)를 기반으로 한 정보 시스템의 설계 및 구현, 그리고 DB 마이닝과 DB 기반 추천 시스템과 관련된 모형과 기법을 다루고, 후반부에서는 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색, 문서 분류 및 군집화를 위한 주요 이론과 방법론들을 소개한다. 아울러, 본 과목은 소개된 모형 및 기법들을 구현하여 다양한 형태의 데이터에 실적용해보는 프로젝트들을 포함하는 바, 이를 통해 실제 문제에 대한 해결 능력을 기르고, 관련된 기술적 이슈들을 경험해보는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.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
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
이 강의는 스마트 시티 계획과정 및 도시에서 발생하는 문제와 현상을 이해하기 위해 정량화할 수 있는 데이터를 수집하고 통계적 또는 수학적 기법을 통하여 문제의 원인을 체계적이며 논리적으로 분석하고 탐구하는 방법을 훈련하는 것을 목표로 한다. 특히, 학생들은 가설 설정 및 검증법을 선정하고, 다양한 종류의 데이터를 수집 및 코딩하며(e.g. 설문, 관찰, 샘플링 등), 기술 및 추론 통계(e.g, 회귀, 공간회귀, 머신러닝 등) 방법론을 학습하여 실제 데이터를 활용하여 연구 문제 및 가설에 적합한 계량적 분석 기법을 선택하여 도시 연구를 위한 논문을 작성하는 능력을 키울 수 있다. 또한, 이를 기반으로 기 출판된 양적 논문을 해석하고 이해하여 올바른 지식 소비자로서의 소양을 갖추는 것을 목표로 한다.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
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 / 대학원
본 과목은 디지털 정부의 도래로 제기되는 공공의사결정에서의 변화를 이해하고 이에 대응할 수 있는 다양한 지식과 기술을 습득하여 보다 합리적이고 바람직한 의사결정 역량을 배양하는 데 목적이 있다. 특히 공공의사결정에서 요구되는 근거의 개념과 활용법, 합리성과 윤리성의 충돌, 정보화 기술의 활용과 제약 등을 공공데이터 어낼릭틱스(public data analytics) 차원에서 학습하고, 이를 실제 정책문제에 적용해 증거기반 의사결정 보고서(Critically Appraised Topic report)를 작성하면서 디지털 정부가 지향하고 담당해야 할 공공의사결정의 의미에 대한 이해를 제고하고자 한다.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
소비자복지와 관련한 정보부족 등 시장실패, 반독점활동, 정보제공요구, 광고규제, 규제기관과 관련한 문제와 정책의 연구들이 특정이익 혹은 공익을 보호할 수 있는 차원에서 고찰된다.전선 / 학사
소비자와 환경과의 상호작용을 중심으로 한 소비자의 형태 및 소비자시장을 중심으로 하여 조사이론과 실제를 겸한다. 현장조사를 통한 자료의 수집 및 분석과 해석방법을 체득하며 소집단별로 논문을 완성하고 토의, 평가한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 학사
소비자 불만의 발생, 분석, 처방, 관리와 보호에 대해 조사하고, 상담 원칙과 기술을 이용하여 소비자 불만을 해결하는 방법을 결정하는 등, 소비자 상담에 대해 학문적인 접근을 시도한다.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.교양 / 학사
현대 사회에서는 데이터를 올바르게 분석하고 해석하는 능력, 그리고 이를 통해 유의미한 정보를 도출하는 방법이 매우 중요해지고 있다. 본 교과목을 수강하는 학생들은 인문사회과학 분야에서 실제로 사용되는 다양한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 형태로 데이터를 가공하고 분석하는 방법을 배우게 된다. 주요 내용으로는 설문조사, 실험연구, 데이터 전처리 및 시각화, 선형회귀, 인과효과 분석, 통계적 추론 등이 있으며, 실제 연구에서 어떻게 적용되는지 다양한 예제를 통해 통계 이론의 적용 과정을 이해한다. 또한, 사회적 문제와 인간 행동 양식에 관한 문제를 분석하고 해결하는 데 필요한 ‘인과관계’와 ‘표본조사’에 대한 이해를 높이는 기회를 제공한다. 실습 과정도 포함되어 있어서 실제 연구 데이터를 R 프로그램을 이용하여 분석할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
Urban Computing은 도시 공간상의 객체(objects), 활동(activities), 특성(characteristics) 등을 컴퓨터 테크놀로지를 이용하여 분석하는 수업이다. 도시에 대한 이해와 도시를 분석하는 능력을 키우는 것이 본 강의의 목적이다. 도시에 대한 이해를 머릿속에 한정시키지 않고 이를 실질적으로 컴퓨터를 포함한 미디어 매체와 결합하여 표현함으로써, 아이디어를 보다 구체화시키는 것이 본 강의의 또 다른 핵심이다. 수업은 크게 장소와 공간에 대한 이해와 컴퓨터 테크놀로지에 대한 이해, 컴퓨터 테크놀로지를 도시에 적용하여 결과물을 만들어내는 세 부분으로 나뉜다. 컴퓨터 테크놀리지 부분은 Advanced GIS와 Database, Programming으로 나뉘며, Advanced GIS에서는 공간분석기법과 통계를, Database 수업에서는 Database 설계와 SQL 사용법을 강의한다. Programming 수업에서는 HTML, JavaScript, XML, Google Maps 프로그래밍에 대한 강의를 진행한다.전선 / 대학원
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.전선 / 학사
소비자학 전반에 관련되는 문헌조사를 하여 학문연구의 이론적 바탕을 체득하고, 사회 진출한 소비자학 전공자들의 경험담을 통해 실질적인 적용에 대해서 이해한다. 논문의 평가, 연구문제의 설정 및 연구방안을 설계할 수 있는 능력을 향상시킨다.