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양지선, 이경숙
2018 / 한국가정과교육학회지
오석태
2022 / Culinary Science & Hospitality Research
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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
민간자격 관리체제의 구축방안 연구
일자리 관련 관광정책 확대 방안 연구
민간고용서비스시장변화와 인증제의 정책과제
The hostess : hospitality, femininity, and the expropriation of identity
민간자격 정보
(제9차 HRD정책포럼) 민간 부문의 인적자원개발 활성화
관광산업 민간투자유치 확대방안 =
민간고용서비스 활성화 방안 연구
관광서비스경영론
신호텔관광 인적자원관리론
刘学艺 · 2018
考试周刊 / Kaoshi Zhoukan
Mensah C.,Azila-Gbettor E.M.,Wireko-Gyebi S. · 2023
Journal of Hospitality and Tourism Education
佘白连; 张丽萍 · 2023
教育科学论坛 / Education Science Forum
António N.,Rita P. · 2023
International Journal of Hospitality Management
윤영일, 하동현 · 2017
경영교육연구
罗明凡; 胡汀 · 2024
商业经济 / Business Economy
한장헌 · 2022
호텔리조트연구
丹增卓拉 · 2024
旅游纵览 / tourism overview
임은정 · 2019
호텔리조트연구
Ye, Q.; Li, T.; Law, R. · 2013
Journal of Hospitality and Tourism Research
김지선, 이형룡 · 2022
호텔경영학연구
Jimenez-Marquez J.L.,Gonzalez-Carrasco I.,Lopez-Cuadrado J.L.,Ruiz-Mezcua B. · 2019
International Journal of Information Management
최우성 · 2020
Tourism Research
Köseoglu M.,Okumus F.,Putra E.,Yildiz M.,Dogan I. · 2019
Journal of Hospitality and Tourism Research
Kim S.,Lee W.S. · 2019
Tourism Management Perspectives
박준석, 김창식, 곽기영 · 2016
관광레저연구
Jaime Serra · 2019
Anatolia
Shum, Cass; Garlington, Jaimi; Ghosh, Ankita; Baloglu, Seyhmus · 2023
International Hospitality Review
강현 · 2025
인문사회과학연구
万明傲; 刘艳芳; 左军 · 2022
产业与科技论坛 / Industrial & Science Tribune
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
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.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 / 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.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
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.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
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.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 / 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 / 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.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.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 학사
본 강의는 AI를 이용해 다양한 형태의 데이터 분석을 학습하는 것을 목적으로 한다. 기초적인 계량 통계분석 방법들에 대한 이론적 이해와 실제 분석을 통해 그 결과를 보고하는 방법을 배운다. 강의의 주요 학습 내용은 수집된 자료를 요약하는 기술통계와 추론통계에 필요한 확률 및 가설검정 이론을 학습하고, 이후 카이제곱 검정, t 검정, 변량분석 및 단순 회귀분석에 대해 학습한다.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 / 학사
본 강좌는 문학 교육에 활용되는 다양한 시대와 장르의 문학 자료를 수집 및 분석하고 이를 효과적으로 활용하는 방법을 탐색한다. 역대 문학 교과서에 수록된 문학 작품 및 관련 자료를 읽고 수록 맥락을 살펴 문학교육 제재로서의 가치를 비판적으로 검토한다. 나아가 교육 제재로 주목받지 못했던 문학 자료를 새로이 발굴하여 해당 자료의 교육적 가치를 논의하고 문학교육적 활용 방안을 모색한다. 수강생들이 접하는 자료는 교과서에 수록된 작품 외에 작품의 원전, 비평, 디지털 아카이브, 파생 콘텐츠 등 다양하므로, 각 자료의 출처와 맥락을 비판적으로 검토하여 적절한 교육 자료를 선별하는 능력을 기를 수 있다. 수강생들은 교육 자료 선별과 활용의 주체가 되는 경험을 통해 문학교육에 대한 자신의 가치관을 확인하고 이를 구체적으로 실천하는 방법을 익힐 수 있다. 자료를 중심으로 기존 문학 교육에 대해 비판적·창의적으로 접근하는 경험은 수강생들이 미래 국어교육 종사자로서 가져야 할 논리적 사고력과 실증적 자료 탐구 능력을 신장시키는 데 기여할 것이다.