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본 연구는 소셜미디어 빅데이터 분석을 통해 융합연구 동향을 분석하였다. 2009년부터 2018년까지의 데이터를 분석한 결과, 각 기간별 활발한 연구 분야는 친환경, 스마트 기술, 정보통신, 로봇, 인공지능 등으로 나타났으며, 문화, 디자인, 화학 등은 지속적으로 연구되었다. 이는 융합연구 기획에 방향성을 제시할 수 있다.
Doing research in and on the digital : research methods across fields of enquiry
Complex networks V : proceedings of the 5th Workshop on Complex Networks CompleNet 2014
Social Robotics : Third International Conference, ICSR 2011, Amsterdam, The Netherlands, November 24-25, 2011. Proceedings
Enhancing Learning Through Technology : International Conference, ICT 2011, Hong Kong, July 11-13, 2011. Proceedings
Digital methods for social science : an interdisciplinary guide to research innovation
소셜미디어
Social media intelligence
Challenges and opportunities in qualitative research : sharing young scholars' experiences
Web Information Systems Engineering – WISE 2019 : 20th International Conference, Hong Kong, China, January 19–22, 2020, Proceedings
Knowledge machines : digital transformations of the sciences and humanities
디지털 트랜스포메이션(DX) & 핵심기술(AI·빅데이터·IoTIIoT·클라우드·블록체인·5G)의 기술개발 트렌드와 향후 전망
Selecting the right analyses for your data : quantitative, qualitative, and mixed methods
The future is now : science and technology policy in America since 1950
Interdisciplinarity : reconfigurations of the social and natural sciences
Web information management : a cross disciplinary textbook
(R을 활용한) 소셜 빅데이터 연구방법론
Social data analytics in the cloud with AI
(2016) 한국을 바꾸는 10가지 ICT 트렌드
Transdisciplinary research and sustainability : collaboration, innovation and transformation
Advances in interdisciplinary applied discrete mathematics
한국콘텐츠학회 논문지
이택균IEEE Access
Haq M.I.U.,Li Q.,Hassan S.한국콘텐츠학회 논문지
이중만, 최민석인문사회 21
노영희, 박종희The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
허용석Journal of Information Science
Kukreja D.,Gupta S.,Patel D.,Rai J.N.정보교육학회논문지
박선주European Journal of Radiology
Castelló Cogollos L.,Perez-Girbes A.,Aleixandre-Benavent R.,Valderrama-Zurián J.C.,Martí-Bonmatí L.14TH INTERNATIONAL TECHNOLOGY, EDUCATION AND DEVELOPMENT CONFERENCE (INTED2020)
Milosz, M.; Charytanowicz, M.; Skublewska-Paszkowska, M.Open Journal of Applied Sciences
Xinyue Zhang; Wei SongAdvances in Civil Engineering
Haidar Hosamo Hosamo; Mohsen Hosamo HosamoFUTURE INTERNET
Lampropoulos, GeorgiosEducational Technology Research and Development
Dennen V.P.,Choi H.,Word K.FIIB Business Review
Kumar, Love; Sharma, Rajiv KumarScientometrics
Bai Y.,Li H.,Liu Y.Online Learning Journal
Park H.,Shea P.교육혁신연구
김영환JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY
Huvila, Isto; Gorichanaz, TimFeminist Media Studies
Korn, Jenny Ungbha; Kneese, Tamara디지털융복합연구
김준환, 문형진, 이항전선 / 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
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.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.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
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.전선 / 대학원
음악교육 연구의 다양한 주제 및 연구 방법을 조사하고 토론한다. 자신의 논문 주제를 구체적으로 선정하고 탐구하는 방법을 성찰하는 동시에 음악교육 연구의 전체적인 동향과 다양한 이론들이 현장에 적용되는 방식들을 조망한다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
현재 국내의 기술발전 상황과 기술혁신 상황을 거시적 차원에서 또는 각 산업별로 사례를 중심으로 강의한다. 거시적인 차원에서는 현재 국가적 차원에서의 기술발전과 기술혁신 성과를 측정하고 평가할 수 있는 평가방법(measure)을 어떻게 설정할 것인가에 대한 여러논쟁을 정리하고 각 평가 방법으로 기술발전 및 혁신정도를 평가해 본다. 그리고 향후 국가기술발전 전략이라는 차원에서 어떠한 국가 기술발전 및 혁신전략을 세울것인가에 대한 각계의 의견을 종합 비교 분석한다. 각 산업적 측면에서는 매년 주요산업을 선정하여 각 주교 산업에서의 국내 기술수준과 현황을 파악하고 현재와 같은 기술수준의 원인을 규명하여 향후 기술발전 전략과 각 기업의 기술개발투자상황을 분석한다. 본 강의에서는 이러한 사례중심의 교육을 통해 보다 현실감 있고 구체적인 정책을 도출할수 있는 인재를 양성하고자 한다.전선 / 대학원
본 스튜디오는 인공지능(AI)을 조경의 핵심 설계 도구로 활용하는 것을 목표로 하는 실습 중심의 스튜디오이다. 지난 2년간 진행한 세미나 주제인「조경과 AI」에서 다루었던 이론적 논의를 확장하여, 실제 설계 프로세스 속에서 AI의 잠재력과 한계를 탐구한다. 본 수업은 인간이 직관적으로 해결하기 어려웠던 형태적·공간적 문제를 인공지능을 통해 분석하고 생성하는 과정을 실험하며, 프롬프트 설계(Prompt Design)와 룰 베이스 설계(Rule-Based Design)와 같은 개념을 핵심 학습 주제로 다룬다. 수강생들은 2차원 이미지로부터 3차원 형상을 추출하고, 형태의 특징을 기반으로 기능과 프로그램을 부여하는 과정에서 다양한 AI 도구를 활용한다. 이를 통해 인공지능을 단순한 도구가 아닌 공동 설계자(co-designer)로 이해하며, 디지털 생성 기술을 통해 새로운 형태, 패턴, 그리고 공간 경험을 제안한다. 최종적으로 AI를 활용한 설계 프로토타입 혹은 실험적 디자인 아틀라스를 제작하여, 미래 조경·도시설계의 가능성을 탐구한다.전선 / 학사
디지털 테크놀로지가 일상생활 면면에 침투하고 인간경험을 구성하는 필수적인 요소가 되면서, 테크놀로지 사용자인 인간, 컴퓨터, 기계의 만남의 양상 및 사회, 문화적인 맥락에 대한 탐구의 필요성이 커지고 있다. 에쓰노그래피는 인간과 컴퓨터의 접점을 디지털 테크놀로지 사용의 맥락과 사용자의 경험을 중심적으로 접근하는 질적 접근법이다. 이 수업에서는 디지털 테크놀로지 사용에 대한 다양한 에쓰노그래피 사례 검토 및 실습 교육을 통해, 사용자 경험에 대한 질적인 접근의 특징과 유용성을 파악하고, 실제 에쓰노그래피를 수행할 수 있는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 계량적 접근이 포착하지 못하는 UX에 대한 심층적인 이해를 도모하고 새로운 HCI 디자인을 개발, 모색할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.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.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전필 / 대학원
수학, 컴퓨터학, 법학, 사회학 등 디지털 포렌식 관련 학문에 대한 이해를 위해 내부 교원 및 외부 전문가 등을 초청하여 최신 학문 동향을 파악하고, 이를 통해 앞으로 변화할 미래에 대한 예측해본다.