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세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터 : 삶을 바꾸고 미래를 혁신하는 빅데이터의 모든 것
빅데이터 분석대로 미래는 이루어진다 : 국내 유일 트럼프 당선을 정확히 예측한 우종필 교수의 구글 빅데이터 기법 공개!
반응과 태도 : 빅데이터로 읽는 왕민과 네티즌의 시네마
데이터 천재들은 어떻게 기획하고 분석할까? : 직관을 넘어 핵심을 꿰뚫는 데이터 분석의 절대 법칙
돈이 보이는 빅데이터 : 새로운 기회와 수익을 만드는 빅데이터 사용법
빅데이터 분석 : 기획
빅데이터 분석 R 유 레디
인공지능과 영화, 기술, 관객
관심의 시장 : 디지털 시대 수용자의 관심은 어떻게 형성되나
인공지능과 영화, 기술, 관객
(비즈니스와 부의 판도를 뒤바꿀) 뉴미디어 트렌드 2022
새로운 트렌드가 온다 : 미래 트렌드, 예측을 뛰어넘는 행간 읽기
(드루팔) 빅데이터맵
Audience evolution : new technologies and the transformation of media audiences
빅데이터로 보는 밀레니얼 세대
Film audiences : personal journeys with film
Audience economics : media institutions and the audience marketplace
빅데이터 빅마인드 : 초지능 초연결 시대의 거대 물결에 대비하라
미래 10년, 빅테크로 미리보기
분석전문가가 말하는 빅데이터
한국빅데이터학회 학회지
이응환, 우종필Journal of the Korea Institute of Information & Communication Engineering
황영미; 박진태; 문일영; 김광선; 권오영TECHART: Journal of Arts and Imaging Science
Sangwon Ro; Ki-ung Bak; Jihyun Kim멀티미디어학회논문지
유원원, 김치용International Journal of Database Theory and Application
Jianping Chai; Xinran Wang; Yan Wang; Ziyu Liu; Xi FengThe Joural of the Korea Entertainment Industry Association
Jin-Wook Kim上海商业 / Shanghai Business
周依妍한국인터넷방송통신학회 논문지
장재영Information Fusion
Wang Z.,Zhang J.,Ji S.,Meng C.,Li T.,Zheng Y.한국전자거래학회지
정찬미; 민대기한국콘텐츠학회 논문지
이오준, 박승보, 정다울, 유은순KIISE Transactions on Computing Practices
Woo-Hyun Lee; Kyung-Bin Lim; Hyoung-Joo Kim; Hee-Gook Jun; Geun-Soo HyunJournal of Cultural Economics
Behrens R.,Foutz N.Z.,Franklin M.,Funk J.,Gutierrez-Navratil F.,Hofmann J.,Leibfried U.The Journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication
Jae-Young Chang한국데이터정보과학회지
이상훈; 조장식; 강창완; 최승배한국엔터테인먼트산업학회논문지
김진욱정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
전희국, 현근수, 임경빈, 이우현, 김형주정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
전희국; 현근수; 임경빈; 이우현; 김형주정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
전희국; 현근수; 임경빈; 이우현; 김형주Journal of the Korean Data and Information Science Society
Seung-Bae Choi; Jang-Sik Cho; Chang-Wan Kang; Sanghun Lee전선 / 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 / 학사
오늘 날의 네트워크 커뮤니케이션 미디어 시스템은 방송과 인터넷을 양대 축으로 다양한 방송형, 통신형 미디어 서비스들이 상호 연계된 컨버전스형 시스템이다. 그 안에서 방송은 여전히 미디어 환경의 중심에 있지만 그 작동원리나 콘텐츠의 생산이나 소비체계, 영향력 등이 이제는 전체 네트워크 커뮤니케이션 체제 안에서 살펴져야 한다. 이 과목은 이러한 맥락에서 방송계 영상미디어의 특성, 발달과정, 기술적, 산업적 운영체계 그리고 방송 콘텐츠의 생산과 소비, 이와 수반된 사회적 영향력 등에 관해 논의한다. 특히 방송미디어가 전체 미디어 시스템 안에서 어떤 작동을 하는지 방송 콘텐츠가 실제적으로 개인이나 사회 전체에 미치는 영향은 어떠한지에 대해서도 알아볼 것이다.전선 / 학사
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.전선 / 학사
본 강좌는 정보문화학의 두 축 중 하나인 문화기술에 대한 기초과정이다. 대중문화와 문화산업에 대한 소개와, 이를 통해 유통되는 다양한 문화컨텐츠를 분류하고 이의 속성을 살펴본다. 또한 문화컨텐츠를 미디어기술, 미디어표현, 미디어문화의 측면에서 고찰해 본다.전선 / 학사
전선 / 대학원
이 과목은 매스컴 연구에서 필요한 질적 연구방법을 가르치는데 주목적이 있다. 질적 연구방법은 사회현상을 통제하거나 예측하는데 있지 않고 그것의 참 의미를 이해하는 방법이다. 질적 연구방법에는 구체적으로 연구주제의 생성 처리, 구술사 또는 문헌 조사, 민속지학적 연구, 그리고 특정 아카이브의 분석기법 등이 있다. 그 밖에 이 과목에서는 참여관찰방법, 심층 인터뷰 기법, 역사적 연구방법 등도 취급할 예정이다.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
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
본 강좌는 어떻게 인간 집단이 다양한 사회적 현상 혹은 문화들과 연계되는지 그 과정을 기술하고 설명하는 것을 목표로 한다. 중점적으로 다루어지는 내용은 주요 인구현상인 출생, 인구이동, 사망, 그리고 도시생태학과 관련된 인구학 이론을 탐구하고 이들이 지니는 사회적 의미를 다양한 역사 및 국가들 간의 비교를 통해 고찰하는 것이다.전선 / 대학원
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.전선 / 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
평균 제곱 추정(mean square estimation), 최대 가능성 추정(max likelihood estimation), 그리고, Wiener 필터링과 같은 고전적인 추정 이론에 대해 소개한다. 이산 시간 또는 연속 시간 Kalman 필터, shaping filter, 최적 평활, Kalman 필터 디자인과 성능 분석, 제곱근 필터링, 확장 Kalman 필터를 포함한 비선형 필터링에 대해서도 알아본다.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 / 학사
ICT환경의 변화는 소비자의 행태와 삶에 다양한 영향을 미친다. 본 과목은 ICT환경의 변화에 대해 알아보고, ICT환경의 변화로 인해 야기되는 소비자문제를 살펴보고, 이러한 소비자문제를 해결할 수 있는 다양한 접근을 모색하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
빅 데이터 분석을 위해 익혀야 할 기본적인 확률/통계 개념을 강의한다. 확률의 정의, 조건부 확률, 확률변수와 표본분포, 통계적 추론, 분포에 관한 추론, 이산자료의 분석, 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등의 개념을 다룬다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 학사
소비자트렌드분석은 시장조사의 가장 중요한 수단으로 학생들로 하여금 소비자의 소비트렌드를 예측하고 분석할 수 있는 능력을 개발할 수 있게 하는 교과목이다. 소비트렌드 분석에 필요한 다양한 양적 질적 방법들을 학습하고 실제로 소비트렌드를 분석하게 될 것이다. 이 과정에서 소비트렌드 읽기의 기본자세와 정보수집 기술을 습득하게 된다.전선 / 학사
본 강좌는 예비영어교사들에게 <컴퓨터를 활용한 언어학습 (CALL)>의 원리를 중등학교 영어교육방법의 실제에 활용하는 기회를 제공한다. 학생들은 영어교육 공학기법을 탐구하여, 영어교육방법의 기본적 바탕을 익힌다.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
확률 그래프 모델은 확률 변수들 간의 조건 의존성을 그래프 형태로 나타낼 수 있는 통계 방법론으로, 대용량 변수들의 복잡한 상호관계도 조밀하게 표현할 수 있다. 근래 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇공학, 컴퓨터 시스템, 계산 생물학 등 인공지능과 연관된 다양한 실제 문제들에 성공적으로 활용되고 있다. 본 과목에서는 확률 그래프 모델에 필요한 이론, 원리, 알고리즘 등을 폭넓게 배우며, 특히 주요 주제로는, 베이지안 그래프와 마코프 랜덤 필드의 표현, 합-곱 알고리즘과 신뢰 전파 알고리즘 등을 통한 그래프 모델의 학습과 추론, 변분 분석과 표본화를 통한 근사 방법, 최대 마진 방법과 깊은 신경망 등의 최신 기계 학습 기법 등과 그들의 실제 적용 방법과 예시 등을 다룬다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 한다.