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JeannetteAngela
2018 / 외국어로서의 독일어
이진희, 김남조
2019 / 관광연구논총
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호스피털리티 산업의 직업구조 특성과 인적자원개발 전략
민간기업의 인문학 전공자 고용증대 방안 : 관광업체를 중심으로 =
(서비스 산업을 위한)호스피탈리티 코칭 =
Human resource management for the hospitality and tourism industries
관광분야 빅데이터 활용사례 분석
민간직업능력개발시장 실태 분석 및 경쟁력 제고 방안.
R을 활용한 보건의료 빅데이터 분석과 머신러닝
숙박공유 확산이 기존 숙박산업에 미치는 영향과 시사점
여행업 및 관광숙박업 인력수요 전망 : 2011-2016
관광산업의 고용변화와 인력수요 전망
민간고용서비스시장변화와 인증제의 정책과제
민간자격 관리체제의 구축방안 연구
일자리 관련 관광정책 확대 방안 연구
The hostess : hospitality, femininity, and the expropriation of identity
민간자격 정보
(제9차 HRD정책포럼) 민간 부문의 인적자원개발 활성화
관광서비스경영론
관광산업 민간투자유치 확대방안 =
민간고용서비스 활성화 방안 연구
신호텔관광 인적자원관리론
考试周刊 / Kaoshi Zhoukan
刘学艺Journal of Hospitality and Tourism Education
Mensah C.,Azila-Gbettor E.M.,Wireko-Gyebi S.教育科学论坛 / Education Science Forum
佘白连; 张丽萍International Journal of Hospitality Management
António N.,Rita P.경영교육연구
윤영일, 하동현商业经济 / Business Economy
罗明凡; 胡汀호텔리조트연구
한장헌旅游纵览 / tourism overview
丹增卓拉호텔리조트연구
임은정호텔경영학연구
김지선, 이형룡International Journal of Information Management
Jimenez-Marquez J.L.,Gonzalez-Carrasco I.,Lopez-Cuadrado J.L.,Ruiz-Mezcua B.Tourism Research
최우성Journal of Hospitality and Tourism Research
Köseoglu M.,Okumus F.,Putra E.,Yildiz M.,Dogan I.Tourism Management Perspectives
Kim S.,Lee W.S.관광레저연구
박준석, 김창식, 곽기영Anatolia
Jaime SerraInternational Hospitality Review
Shum, Cass; Garlington, Jaimi; Ghosh, Ankita; Baloglu, Seyhmus인문사회과학연구
강현产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
万明傲; 刘艳芳; 左军관광학연구
김정헌, 고동완전선 / 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
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 학사
현대의 과학, 공학, 그리고 경영의 응용시스템은 데이터에 점점 더 많이 의존하게 되었지만 전통적인 데이터 분석 기술들은 복잡한 빅 데이터 시대에 맞도록 설계되어 있지 않는 실정이다. 데이터를 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 지식을 추출하는 빅 데이터 분석은 새로운 과제들을 탐구하는 흥미 있고 빠르게 발전하는 하나의 학문으로 등장하였다. 본 강의에서는 프로그래밍 경험이 많지 않는 학생들을 대상으로 데이터의 수집 및 분석뿐만 아니라 데이터 프로그래밍 언어의 사용에도 초점을 맞춰 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.공통 / 대학원
인문학 연구를 위해 관련 데이터를 처리하는 능력을 기른다. 데이터 구축, 탐색적 데이터 분석, 추론적 데이터 분석 등의 방법론을 두루 다루며, 이러한 방법론을 실제 인문 데이터에 적용하는 데 초점을 맞춘다.전선 / 대학원
본 교과목은 질적자료 분석에 초점을 맞추고 있다. 학생들은 참여관찰과 면담 등을 통하여 수집한 자료를 민속학적 방법, 현상학적 방법, 근거이론방법 등의 원리에 따라 분석을 실제로 수행하여 각 분석의 특성과 절차를 익히도록 한다. 구체적인 분석에서는 케이스내 분석, 케이스간 분석과 검증 등에 관한 내용들이 포함될 것이다. 또한 체계적인 질적자료 관리를 위하여 NUDIST 등과 같은 소프트웨어를 도입하고자 한다. 본 교과목을 통하여 학생들은 실제 질적연구 수행을 위해 필요한 다양한 기술과 절차와 지식을 함양할 것이다.전선 / 대학원
문집, 일기, 족보, 간찰 외 기타 민간기록류의 상황을 종류별로 파악하고 그 내용을 강독함으로써 민간기록류에 대해 체계적으로 이해한다. 또한 민간기록류의 수집, 정리, 보존 현황을 파악하고 내용정보를 연구하며, 보존관리 체계의 구축 방안을 강구하는 것을 목적으로 한다. 나아가서 규장각 및 기타 기관과 개인 소장 자료에 대한 실물조사를 수행할 수 있는 연구 수행 능력을 함양하는 데 의의를 둔다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
인간의 생리적, 심리적, 역학적 구조로 인하여 인간은 활동 수행 시 다양한 특징과 능력의 범위를 가지게 되며, 활동 내용을 인간성능의 측면에서 객관적으로 평가할 수 있다. 본 교과목에서는 인간의 활동 수행 시 나타나는 인간성능 요소와 이에 관련된 제반 이론들을 학습하고, 인간기능의 capacity와 limitation을 파악하며, 인간성능을 향상시키기 위한 방법론을 연구한다. 강의 과정에서는 이러한 제반 이론과 방법론의 응용능력을 향상하기 위하여, 생활환경의 변화와 인간의 잠재적 욕구를 파악하여 새로운 제품개발 대상을 선정하고, 인간성능의 제반 이론들을 적용한 새로운 제품(non-existing product)을 개발한다.전선 / 대학원
유전체 관련 자료들을 다루기 위한 통계 기법들을 다룬다. 특히 유전체 자료의 양이 방대하고 복잡하기 때문에 기초적인 통계 모형이외에도 유전체 자료들의 특징을 잘 고려한 통계 분석 방법들을 학습하게 될 것이며 컴퓨터를 이용한 다양한 분석알고리즘을 다룬다.대학원 / 대학원
연구 수행에서 문헌고찰은 가장 기초가 되는 탐색행위이다. 문헌고찰의 여러 방법 중 근거 통합의 가장 상위단계인 체계적 문헌고찰 방법과 정량적 결과를 통합하는 메타분석에 대해 배우고 이를 실제 적용하여 한 학기 동안 논문으로 완성해 볼 수 있는 시간을 갖도록 한다. 이 수업을 통해 학생들은 가장 최신의 체계적 문헌고찰 방법론을 배우고 나아가 상황에 따라 메타분석이 필요할 경우 시행해 볼 수 있을 것이다. 덧붙여 최신 AI 기술을 활용한 문헌의 검색·정리·인용을 통해 더 쉽고 빠르고 정확하게 체계적 문헌고찰을 수행할 수 있는 방법을 배울 수 있다.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.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 / 대학원
본 강좌는 자연어처리 기술의 기초 이론을 다루며, 이를 바탕으로 의료정보처리 방법을 배우는 강좌이다. 자연어처리의 기초이론과 간단한 실습, 의료용어체계, 의료데이터의 종류 및 특성에 대해서 배우고, 이를 사용하여 의료문서로부터 정보를 추출 및 분석하는 방법론에 대해서 학습한다. 이후 소규모 프로젝트를 통하여 학생들이 직접 데이터를 보고 자연어처리를 진행하는 경험을 쌓도록 한다.전선 / 대학원
대화분석은 다양한 맥락에서 발생하는 대화적 상호작용을 체계적으로 분석하는데 널리 사용되는 이론 및 방법론적 접근이다. 본 교과목은 대화분석의 기본 개념과 방법론적 기법을 다루고 해당 분야의 고전적 연구들과 최신 연구 경향을 소개함으로써 학생들이 일상적 혹은 제도적 대화 상호작용의 세부사항 속에서 질서정연함을 식별해낼 수 있는 능력을 개발하고자 한다.전필 / 학사
데이터과학은 디지털 사회에서 점차 중요해지는 데이터의 역할을 이해하고 분석하여 데이터의 의미를 찾고자 하는 학문이다. 본 과목에서는 그동안 여러 교과목을 통해 학습한 데이터 과학의 방법론을 실제 프로젝트에 적용하여 실무에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 과목에서는 데이터 과학의 실제 적용 사례의 조사를 통해 데이터 과학의 가능성을 확인하고, 프로젝트의 수행을 통해 데이터 과학에 대한 포괄적 경험을 구축하고자 한다.전선 / 대학원
간호학 자료의 양적 분석 및 연구에 있어서 통계의 중요성이 나날이 커져가고 있다. 본 강좌는 간호학 자료의 연구를 수행하고 있는 간호학과 대학원생들을 대상으로 한다. 본 강좌에서는 간호학에서 많이 쓰이고 있는 통계적 방법들을 간략히 살펴보고, 각자가 수행하고 있는 연구들을 발표하여 개선점 등을 논의하고, 이들을 실제로 적용하여 간호자료 분석의 개선을 꾀하고자 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
온라인 교육 활동이 활발해지면서 교육 분야의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 온라인 교육이 쏟아내는 빅 데이터의 추출과 분석은 오프라인 데이터의 분석과 함께 과학교육의 현황을 파악하고 미래를 위한 과학교육의 방향을 결정하는데 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 과목에서는 학생들이 빅 데이터 분석의 원리와 방법을 이해하고, 학습 결과를 온라인과 오프라인 과학교육과 사회현상의 분석에 응용하는 능력을 기르는 것을 목표로 하며, 데이터 마이닝을 위한 확률 개념을 바탕으로 수집된 데이터에서 최대의 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 특히, 대표적 분류 모형인 퍼셉트론, 합성곱 신경망, 순환 신경망, 생성 모형으로 오토 인코더, 적대적 생성 신경망, 볼츠만 머신, 딥 빌리프 네트워크 등을 깊이 다룰 예정이다. 학생들은 이 주제들에서 학습한 내용을 교육 데이터 마이닝의 실습, 무크와 같은 대규모 학습의 분석에 응용하는 연습을 한다. 이 과목은 교육 통계와 좋은 보완이 될 수 있다. 그러나 강의를 이해하는데 필요한 통계 수학과 컴퓨터 프로그램 지식을 선행 지식으로 요구하지는 않는다.전필 / 대학원
간호학문의 지식 체계 구성을 이해하고 여러 이론 평가기준에 의해 현대간호이론을 분석하여 분류, 평가한다. 또한 주요 배경 이론이 되고 있는 체계 이론, 상호작용이론, 에너지장이론, 발달이론, 적응 이론 등을 이해하고 현대 간호이론에 접목된 부분을 설명하고 평가ㆍ고찰한다.