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Xiao, Hai-Yan; Chai, Jong-Yil; Fang, Yue-Yi; Lai, Ying-Si
2023 / The Lancet Regional Health - Western Pacific
이재민, 홍수미, 안국기, 윤형완
2020 / 한국화재소방학회 논문지
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본 연구는 연관성 규칙 평가 시 향상도의 한계를 극복하기 위해 조정된 순수 교차 엔트로피를 제안한다. 제안된 지표는 부호를 가지므로 연관성의 방향을 파악할 수 있으며, 기존의 수정된 교차 엔트로피보다 변동 폭이 크다는 것을 확인했다.
Measures of association for cross classifications
Rare association rule mining and knowledge discovery : technologies for infrequent and critical event detection
Maximum entropy econometrics : robust estimation with limited data
Probability and information : an integrated approach
Entropy theory and its application in environmental and water engineering
Optimal spatial interaction and the gravity model
Biosignal and Medical Image Processing
ICDT '88 : 2nd International Conference on Database Theory, Bruges, Belgium, August 31-September 2, 1988 : proceedings
Data mining algorithms
Sharing data and models in software engineering
Introduction to research methods and data analysis in the health sciences
Metric methods for analyzing partially ranked data
Discrete multivariate analysis : theory and practice
Principles of data mining and knowledge discovery : Second European Symposium, PKDD '98, Nantes, France, September 1998 : proceedings
Statistical quality control methods
Advances in knowledge discovery and data mining : 6th Pacific-Asia conference, PAKDD 2002, Taipei, Taiwan, May 6-8, 2002 : proceedings
Discovery science : second international conference, DS'99, Tokyo, Japan, December 6-8, 1999, proceedings
Practical methods of optimization
Statistical methods for rates and proportions
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창한국데이터정보과학회지
박희창전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
본 세미나는 경영전략 연구에 관심 있는 대학원생들을 대상으로 연구방법론의 이론과 실제를 학습하는 것을 목표로 한다. 세미나에서는 research design, construct measurement, causality establishment 등 연구방법론의 주요 주제를 수강생 자신의 프로젝트를 바탕으로 1) archival research , 2) survey research . 3) field research 등의 다양한 방법론을 통해 익히도록 한다. Quasi-experiment, panel construction, content analysis 등의 세부 주제 역시 다루어질 것이다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.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.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 기업 이익과 가장 직결된 경영의사결정 사항인 가격 결정을 과학적으로 접근하는 틀을 공부하는 데 있다. 이를 위해 마케팅의 3C인 비용(cost), 고객(customer), 그리고 경쟁자(competitors)를 중심으로 가격을 바라보고자 한다. 또한 이 세 가지 기초이론을 바탕으로 비선형가격(nonlinear pricing), 단수가격(odd pricing) 등 보다 구체적인 가격전략을 공부한다전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.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
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.교양 / 학사
「베리타스 강좌 2: 베리타스 강좌 2: 수학과 데이터 사이언스로 보는 사회와 경영」는 자연과학적 모델과 사회과학적 이해를 융합하여 복잡한 사회 현상을 탐구하는 교과목이다. 물리학, 생물학에서 발전한 다양한 모델(네트워크 모델, 정보이론, 카오스이론, 스케일링 이론, 전염병모델 등)을 소개하고, 이들이 사회·경영·정치·도시학 등 인문사회 분야와 어떻게 연결되는지를 학습한다. 본 강좌의 차별성은 이과와 문과 학생이 협력하는 팀 기반 학습에 있으며, 데이터와 간단한 시뮬레이션을 활용한 실습을 통해 이론을 실제 사회현상에 적용한다. 학생들은 그룹 토론, 프로젝트를 통해 비판적 사고, 협업 능력, 창의적 문제 해결 역량을 배양하며, 나아가 데이터 기반 분석과 복합적 가치 창출 능력을 기르게 된다.전필 / 대학원
측도론(measure theory)의 기본, 확률변수, 독립성, 확률변수의 여러 가지 수렴성, 확률급수의 수렴, 대수의 법칙(law of large numbers), 반복대수의 법칙, 분포수렴, 특성함수 (characteristic functions), 중심극한정리를 다룬다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학술연구를 위해 필요한 연구절차, 연구디자인, 분석 및 추론과 관련된 주요 통계이론 및 기법을 학습한다. 논의 될 주제의 예는 관계의 추론, 인과관계, 실험설계, 가설 설정 및 검증, 다변량분석기법 등이다.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
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.