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There is no data.
Xiangde Lin, 박소현, 최다희, 허지웅, 홍진기
2019 / Journal of Industrial and Engineering Chemistry
There is no data.
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This study confirms the possibility of applying the concepts of ‘Faithfulness(忠)’ and ‘Forgiveness(恕)’ from the Analects to machine learning and big data to verify their accuracy. The process of the human inner world responding to external objects, selecting the best results with minimal energy, is explained through the ‘principle of least action’ in physics, exploring scientific principles applicable to human practical life.
A minimal metaphysics for scientific practice
Rules for reasoning
원인과 결과의 경제학 : 넘치는 데이터 속에서 진짜 의미를 찾아내는 법
자신의 존재에 대해 사과하지 말 것: 삶, 사랑, 관계에 닿기 위한 자폐인 과학자의 인간 탐구기
An expedition to continuum theory
The emergence of artificial cognition : an introduction to collective learning
Nonlinear wave dynamics : complexity and simplicity
New perspectives on affect and learning technologies
Sparse and redundant representations : from theory to applications in signal and image processing
Ecological rationality : intelligence in the world
Evidence, decision, and causality
Essays on explanation and understanding : studies in the foundations of humanities and social sciences
Human interests, or, Ethics for physicalists
Variational principles in physics
The elm and the expert : mentalese and its semantics
Comparative approaches to cognitive science
Cognitive neuroscience of human systems : work and everyday life
Individual choice behavior : a theoretical analysis
머니랩 : 돈이 벌리는 경제 실험실
Applied methods of structural reliability
Entropy
Milburn G.J.,Shrapnel S.,Evans P.W.Entropy
Riek R.,Chatterjee A.Cognition
Sosa F.A.,Ullman T.,Tenenbaum J.B.,Gershman S.J.,Gerstenberg T.Foundations of Science
Tho T.Journal for General Philosophy of Science
Luc J.PROCEEDINGS OF THE 2022 CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS (CHI' 22)
Oulasvirta, Antti; Jokinen, Jussi P. P.; Howes, AndrewTheoria (Spain)
Casacuberta D.,Estany A.Grazer Philosophische Studien
Tugby M.동양철학연구
정규훈BioSystems
Nakajima T.Open Philosophy
Meer R.Perspectives on Behavior Science
Burgos J.E.,Killeen P.R.Logic Journal of the IGPL
Federico L G Faroldi교육문제연구
이유정Synthese
de Souza Filho S.F.논리연구
이좌용Machine Learning
Baert, M.; Mazzaglia, P.; Leroux, S.; Simoens, P.D’Alessandro, S.
Scientific Reports
Kim, Soon Ho; Kim, Jong Won; Chung, Hyun Chae; Choi, MooYoungTopoi
Yates D.교양 / 학사
인간의 행동을 이해하는데 사용되는 심리학적 지식과 방법론을 소개함으로써 수강생들로 하여금 인간행동에 대한 깊은 이해를 갖도록 한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 대학원
인과 관계를 이해하는 것은 일상생활 뿐 아니라 과학적 진보를 이루는 데 큰 역할을 해왔다. 특히, 인과 관계를 상관관계로부터 구분하는 것이나 비실험 데이터로부터 인과 중재의 효과를 측정하는 것은 의사 결정이나 다양한 분야의 정책을 개발하는데 중요해지고 있다. 이 과목은 인과 추론 방법에 대해 데이터사이언스와 인공 지능의 관점에서 고찰 한다.교양 / 학사
본 강의는 기초 과학, 인문학, 공학의 핵심 개념을 융합하여 인간의 마음과 기계 간 양방향 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 뇌와 인지 과학의 기본 개념을 바탕으로 인간의 마음이 생물학적 적응으로서 효율적인 정보 처리를 위해 어떻게 진화했는지, 다양한 방법과 기술을 통해 신경계의 활동을 어떻게 측정, 모델링, 조작할 수 있는지를 학습한다. 이러한 신경과학적 틀을 바탕으로 인공지능의 기본 개념을 소개하며, 기계가 뇌를 모방하고 상호작용할 수 있도록 설계되는 원리를 탐구한다. 강의, 토론, 실습 시연의 활동을 통해 뇌와 인지 과학, 인간-컴퓨터 상호작용, 뇌-기계 인터페이스 분야의 핵심 개념을 통합적으로 다룬다. 이를 통해 학생들이 뇌-인지 기능과 적응적 행동의 생물학적 기전을 이해하고, 뇌 신호를 다루는 방법론과 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 가능성과 제약에 대한 폭넓은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
이 과목은 형이상학의 고전적 텍스트들을 토대로 형이상학의 주요 주제를 선택하여, 학생들의 발표와 토론을 통해 형이상학에 대한 이해를 심화시킴을 목표로 한다. 교재로 사용될 수 있는 텍스트는 Parmenides, Herakleitos, Platon, Aristoteles, Plotinos, Augustinus, Thomas Aquinas, Descartes, Spinoza, Leibniz, Kant, Hegel, Schelling, Nietzsche, Bergson, Heidegger, Whitehead 등의 형이상학 관련 저작들이다.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.전선 / 학사
과학적으로 스포츠를 이해하고 공학적으로 인체 움직임을 설명하기 위해 필요한 기초 중 하나는 인간의 움직임을 정량적으로 평가하고 예측하는 것이다. 본 강의에서는 인간 운동을 이해하기 위해 사용되는 공학적인 접근 방법들을 소개하고 각종 스포츠와 일상생활에서의 인간의 움직임을 정량적으로 이해하는 데에 필요한 기초적인 물리학적 수학적 이론들을 설명한다. 또한 소개된 이론과 단순한 모델을 통해 힘과 움직임이 어떻게 연관되는지 학습한다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 내용을 주요 강의 내용으로 구성한다.전선 / 학사
생명체는 현대 기계 및 전기 시스템에서 관찰되는 시간적 및 공간적 정밀도에 필적하거나 종종 능가하는 고도로 복잡하지만 조화로운 역학을 보인다. 이 강좌에서는 생물학적 현상에 적용되는 모델링과 제어 이론의 기본 원리를 탐구한다. 학생들은 수학적 모델, 실험 데이터 및 전산 시뮬레이션을 통합하여 생물학적 시스템의 제어 전략을 식별, 분석 및 설계하는 방법을 배우게 된다. 피드백 제어, 시스템 식별, 확률론적 모델링 및 생체 계측과 같은 주제를 다룰 예정이며, 기계 공학 원리를 사용하여 생명체의 복잡한 역학을 효과적으로 탐색하는데 필요한 지식과 기술을 학생들에게 제시한다.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
두 학기 역학 강의의 전반부로서 직선 및 공간상의 입자역학을 바탕으로 입자계와 강체의 역학 및 중력과 운동 좌표계의 문제를 다룬다. 특히 역학현상의 수치적 해석과 벡터, 미분방정식을 중심으로 한 수학적 처리 및 그 결과의 물리적 고찰에 주안점을 두고 모든 물리 분야의 학습에 기초가 되게 한다. 또한 중등학교의 역학에 대한 효과적인 교육방법을 개발하고 논의한다.전선 / 대학원
궁극적인 사회적 행위자로서의 개인으로부터 출발하는 방법론적 개인주의와, 기본 가정에서 결론을 논리적으로 추론하는 연역법을 체계적으로 구사하여 거시적 사회현상의 미시적 기초를 탐구한다. 개인이 절차적 합리성에 따라 사회 및 집단내에서 행동할 것이라는 기본 가정 하에, 민주주의의 기본원칙 및 결정행위에 대한 재고찰, 공공재 분석과 개인 효용의 집계를 다루는 사회후생함수 문제, 선거, 투표 등의 정치참여활동 분석, 집단행위의 문제 등을 다룬다.전선 / 대학원
어떤 조직구조가 주어진 전략의 보다 효과적인 실행을 돕는가? 본 수업은 경영전문대학원 학생들을 대상으로 해당 질문을 이론과 실습을 통해 학습한다. 강의는 실행 프로세스로서의 전략이라는 관점에 기반하여 조직 내 보고체계, 최고경영진의 구성 등과 같은 공식조직과, 조직의 비전, 가치체계, 루틴/습관을 포함하는 비공식조직을 알아본 후 전략적 목적하에 이를 변화시키는 조직혁신에 대해서 학습한다. 기업 내, 기업 간 네트워크 분석에 기반하여 네트워크와 플랫폼, 조직 인지다양성, 혁신을 위한 조직 등도 함께 학습한다. 수업은 기업사례 분석 및 토론, 네트워크 분석 소프트웨어 (R/Gephi) 학습, 사회심리학 실험 등의 다양한 학습방법을 통해 이루어진다.교양 / 학사
인류는 과학기술이 발전하면서 지속적으로 자신이 마주하는 불확실성을 좀 더 잘 이해하기 위해 많은 노력을 기울였다. 이러한 노력의 성과로 인류가 이 불확실성을 대하는 관점 역시 점차 발전하였다. 처음에 불확실성에 수동적으로 대응하기에도 벅차던 수준을 떠나 이제는 불확실성을 통제하고 더 나아가 불확실성을 활용하기에 이른 것이다. 본 강의에서는 이처럼 인류가 불확실성을 받아들이는 관점을 발달시켜온 역사에 대해 살펴본다. 이를 위해 불확실성을 계량화한 확률 등 관련개념들에 대한 수학적 이해와 해석이 어떤 역할을 했는지 중점적으로 살펴본다. 본 강의는 확률 등에 대한 사전지식을 요구하지 않는다. 수학적 계산과 증명을 최소화하는 대신 원리탐구 및 활용의 이해를 학습하는데 집중한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 대학원
이 수업에서는 인간이 어떻게 시간의 흐름을 추정하고, 예상하고, 처리하고, 일반화 하는지에 대한 행동학적, 그리고 신경학적 메커니즘에 대한 이해를 제공합니다. 따라서 고전적인 실험심리학 논문은 물론, 최신의 뇌인지과학적 뇌영상 방법(특히 functional MRI)을 통한 연구들을 중점적으로 살펴보고 인간이 어떻게 다양한 환경에서 자신에게 주어진 시간의 흐름을 판단하고 이용하는지에 대한 실험 데이터와 이론을 함께 공부하게 됩니다.전선 / 학사
머신러닝과 인공지능 분야가 보여주고 있는 놀라운 발전의 근간에는 자연 현상을 수학 문제로 기술한 뒤 수많은 현대 수학의 도구를 이용해서 풀어낸 수학의 틀이 존재한다. 따라서 이같은 수학의 핵심 원리를 모른 채 이미 라이브러리화된 것을 단순하게 사용하여 학습하는 것으로는 한계에 봉착할 수 있다. 본 강의의 목적은 수강생이 머신러닝을 이해하는데 있어 필요한 수학을 프로그래밍과 연계하여 학습하는데 있다. 이를 위해 본 강의는, 수학의 단위 주제 강의 후 즉시 프로그래밍 실습을 통해 익히는 마이크로러닝 방식으로 운영한다. 머신러닝 알고리즘을 직접 다루지 않으나, 대수학, 미적분학, 선형대수, 기하학과 같이 머신러닝 학습 및 강좌에 필수적으로 요구되는 내용을 다루며, 수업에서 사용하는 프로그래밍 언어는 파이썬이다. 본 강의는 이공계 고교 수학 이상의 지식을 갖추고 있으나 프로그래밍 지식을 갖추고 있지 않은 학생을 주 대상으로 한다.일선 / 학사
고전이 던지고 답하고 있는 질문들은 시대를 뛰어넘는 보편성을 지니고 있기에 현대를 사는 우리에게 고전 텍스트는 인간과 세계에 대한 통찰과 상상의 풍요로운 원천이며, 인생을 살아가는 지혜의 기반이 되기도 한다. 이 강의는 제임스의『심리학 원리』, 아들러의 『인간 본성의 이해』, 할로우의 『사랑의 근원』, 카네만의 『빠르게 생각하기와 느리게 생각하기』, 프로이드의 『꿈의 해석』, 파블로프의 『조건반사』, 피아제의 『아이의 언어와 생각』 등 심리학 고전 중 한 권을 선정해 강독함으로써 인간 본성과 심리 기제를 이해하려는 인류의 지적 탐험을 고찰한다. 이를 통해 사회과학의 다양한 분야를 전공하고자 하는 학생들에게 기초 지식과 아울러 통찰, 상상, 탐구의 힘을 키울 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 강의는 인공지능의 작동 원리를 정확히 이해하고, 이를 통해 인공지능에 대한 막연한 두려움이나 맹신을 피하며 바람직한 미래 시민으로 성장하는 것을 첫 번째 목표로 합니다. 또한, 인공지능의 발전이 사회와 문화와 교육에 미치는 영향에 대한 인문학적인 통찰을 키움으로써 미래를 예측하고 대비하는 데 도움을 주며, 기계학습을 자신의 전문 분야에 응용하여 문제를 해결하고 혁신적인 해결책을 제안할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 합니다. 특히, 지식의 공유와 문제해결형 프로젝트를 통해 함께 협업하는 능력을 강화하여 다양한 배경과 전문성을 가진 동료들과 협력하여 현실적이고 창의적인 해결책을 찾을 수 있도록 합니다.