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특허분석과 기술예측 =
기술적 표장 및 사용에 의한 식별력에 관한 비교법적 연구
특허의 이해
Automated Taxonomy Discovery and Exploration
특허자료를 이용한 기술융합측정 및 확산 트렌드 분석
Deep learning through sparse and low-rank modeling
Deep learning and linguistic representation
국내 AI 기술 경쟁력 분석과 정책적 시사점 : AI 특허를 중심으로
Intellectual property : Keyed to courses using
인공지능과 지식재산권
마스터링 분산 추적 : 마이크로서비스 기반 아키텍처의 성능 분석과 관리를 위한 분산 트레이싱
제4차 산업혁명과 특허전략
Deep learning in science
Applying language technology in humanities research : design, application, and the underlying logic
특허 인용 관계를 이용한 지역별 지식 흐름의 측정과 시사점
知识产权资本化研究 = On the capitalization of intellectual property
Lu, Yonghe; Chen, Lehua; Tong, Xinyu; Peng, Yongxin; Zhu, Hou · 2024
Scientometrics: An International Journal for all Quantitative Aspects of the Science of Science, Communication in Science and Science Policy
김성원; 유동희; 이수원 · 2024
지식재산연구
전필 / 대학원
이 과목은 최근 증가하고 있는 특허관련 소송 등의 법률적 분쟁에 효과적으로 대응하는 한편, 특허의 활용가치를 극대화시키는 전략에 대해 연구, 학습하는 강의이다. 최근 특허 괴물 등의 논쟁이 활발해지고 있는데, 정부로서 이러한 현상에 대해 어떻게 대응하여야 하는지, 기업으로서는 어떠한 특허 관리 전략을 구축하여야 하는지 등의 이슈를 다루게 된다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
" 본 강좌는 발명의 진보성과 같은 개별 쟁점을 분석하는 방법으로, 전통적으로 지적재산권 법역에서 가장 중요한 2대 분야 중 하나인 특허법 전반을 개관하는데 있다. "전선 / 대학원
" IT 시대를 맞이하여 기술의 중요성이 강조되고 있는 현 시점에서, 산업재산권의 기본에 해당하는 특허권을 둘러싼 쟁점에 관하여 최근 국내외의 분쟁사례를 통해 학습하고, 발명의 보호와 이용의 활성화를 통한 기술의 발달 및 국가경제의 발전이라는 특허법의 목적을 어떠한 방법론을 통해 이룩할 수 있을 것인지에 대하여 고민하고 토론하는 과목이다. "전선 / 대학원
지적 창조물에 관한 권리 및 영업상 신용, 산업질서유지를 위한 표지에 관한 권리인 지적재산권 일반에 대해 연구하고, 최근 법적으로 이슈되고 있는 사항들을 중심으로 특허권, 실용신안권, 의장권, 상표권 및 저작권 분야전반을 통하여 연구 검토한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
이 과목은 지식재산을 보유한 정부, 기업 등이 그 가치 및 이윤의 극대화를 위하여 기술 등의 지식재산을 어떠한 방식으로 활용, 관리할 것인지에 관하여 경영적 차원에서 접근하는 강의이다.전선 / 대학원
본 과목은 스마트시티와 연관된 기술창업 역량 배양을 위해 학생들의 도전적 기업가정신을 함양하고, 창업과 산업현장에서 필요한 창의적 문제해결 능력향상 등의 기회를 제공하는 교육과정을 제공한다. 스마트시티의 혁신생태계 조성의 핵심인 기술창업에 필요한 기본 이론을 소개하고, 스마트시티 비즈니스 모델에 대한 사업계획 역량을 함양한다. 비즈니스 모델과 연관된 기업가정신, 기술전략, 조직혁신, 혁신생태계, 리더십 등에 대한 다양한 이론과 사례들을 소개하고, 팀 프로젝트를 통해 아이디어 창출, 비즈니스모델 및 조직구성 등을 포함한 사업계획을 세우고 투자자들을 설득하는 기회를 통해 창업가정신의 경험의 기회를 갖는다. 본 과목은 팀 프로젝트로서, 시민 수요기반의 스마트시티에 적용할 수 있는 스타트업 비즈니스 모델의 가치창출, 시장탐색, 기술사업화, 기술이전 등 다양한 역량과 지식을 종합적으로 경험할 수 있는 기회를 제공한다. 창업의 전 주기과정에 대한 교육과 함께 스마트시티 프로젝트에서 발전된 연구성과의 지적재산권화 과정을 경험해볼 수 있도록 특허법인과 연계하여, 특허 및 지식재산권에 대해 강의 및 프로젝트 산출물이 특허로 이어질 수 있도록 지원한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.전필 / 학사
기업체 전문가, 해당분야 연구실 교수가 강의하며, 인공지능의 코어 기술과 응용의 최신 연구, 개발 트렌드를 소개한다. 각 분야별로 현재 및 미래의 중요한 인공지능 문제들을 소개하고, 이를 접근하기 위한 가용 학습데이터, 그리고 이를 이용한 최신 인공지능 설계기술 및 응용현황을 소개한다. 구체적으로는, 비전/음성/텍스트의 전통적인 문제, 학습데이터와 솔루션 뿐 아니라 인공지능 기반 시스템의 형평성, 개인데이터 기반 학습결과의 저작권, 공공데이터의 활용 방안 등 인공지능의 응용분야가 넓어지며 만나게 되는 새로운 이슈들에 대한 소개와 토의를 진행한다.전선 / 대학원
" 본 강좌는 저작권, 특허권, 상표권뿐만 아니라 영업비밀, 디자인권 등 무형의 지적재산 전반에 관한 개론적 고찰을 목표로 한다. "전선 / 대학원
IT 시대를 맞이하여 기술의 중요성이 강조되고 있는 현 시점에서, 산업재산권의 기본에 해당하는 특허권을 둘러싼 쟁점에 관하여 최근 국내외의 분쟁사례를 통해 학습하고, 발명의 보호와 이용의 활성화를 통한 기술의 발달 및 국가경제의 발전이라는 특허법의 목적을 어떠한 방법론을 통해 이룩할 수 있을 것인지에 대하여 고민하고 토론하는 과목이다.전선 / 대학원
최근 논의되는 지적 소유권 보호를 위한 쟁점 중 특정 분야를 정하여 집중적으로 논의한다.전선 / 대학원
의약품 특허는 타 기술 특허와 달리 특허 종류에 따라 명세서 기재요건이 상이하고, 의약품 종류에 따라 개발 시기별로 접근하는 전략도 다르다. 따라서 신약개발과정에서 특허 제도를 제대로 이해하고 활용하는 것은 신약 개발의 성공 여부를 결정할 수 있다. 이 과목에서, 학생들은 저분자 신약, 항체치료제, ADC, 유전자, 세포치료제 등 신약 개발 과정에서 연구자가 알아야 할 기초적인 의약품 특허 제도에 관한 지식을 학습하고, 향후 특허 침해 분쟁이 생겼을 때 적절히 대응하는데 필요한 특허법 및 발명진흥법 규정, 그리고 의약품 관련 주요 법원 판례에 관한 지식을 학습한다. 또한, 이 과목을 통해서 특허 소송 체계를 이해하고, 발생할 수 있는 IP 관련 이슈를 미리 예상하여, 글로벌 신약 개발에 도움이 되는 기초 지식을 습득한다.논문 / 대학원
이 과목은 석사 및 박사 학위 과정에 있는 학생들이 인공지능의 각 분야의 연구 경험을 쌓을 기회를 제공하는 것이다. 학생들은 이 과목을 통하여 인공 지능의 이론과 응용에 대해 공부하고, 각자의 연구 방향과 주제를 설정하며, 최종적으로는 연구 성과를 달성하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.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.전필 / 학사
인턴 참여기업에서 실제 AI 응용 문제를 정의하고 이를 해결하는 프로젝트를 수행한다. 선택적으로 기업체 인턴을 대신해서 AI 이론 심화 연구 또는 응용 연구를 위해 대학 연구실 내 인턴을 통한 프로젝트를 수행할 수 있다. 기간은 해당 학기 또는 해당 학기 이전의 방학을 이용할 수 있다. 기업체/연구실/학생 수요조사를 통해 인턴 참여기업/연구실을 선정하고, 기업체/연구실-학생 간 미팅으로 인턴 프로젝트를 결정한다. 학기 초/중/말에 인턴 계획서/진행 및 결과 보고서를 제출한다. 학기말 연합전공 워크숍을 통해 인턴수행결과를 발표한다.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
이 과목은 본과에서 배우는 전공과목의 내용을 이해하는데 도움을 준다. 해부, 생리, 미생물, 임상 등에서 사용되는 전문용어를 익힌다. 또한 수의학 관련 서적을 읽고 이해하는데 필요한 전문용어 및 관용구를 습득한다. 전공과정의 해부학을 비롯한 전공과목의 수강을 원활하게 하는데 필요한 용어를 강의하는데 있어 실제 적용 예를 들어가면서 설명한다.