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빅 데이터, 세상을 이해하는 새로운 방법
빅데이터 인간을 해석하다 : 우리는 어떻게 연결되고, 분열하고, 만들어지는가 =
노드엑셀을 이용한 소셜미디어 네트워크 분석
AI, 빅테크, 저널리즘 : 기술이 바꿀 뉴미디어의 미래
빅데이터 분석 R 유 레디
Digital social research
히트의 탄생 : 대한민국 브랜드 100년 분투기
네트워크 분석 : 소셜 미디어에서 신경망까지
빅데이터, 사람을 읽다 : 소비로 보는 사람, 시간 그리고 공간
소셜네트워크분석 =
소셜 빅데이터 마이닝을 활용한 미디어 분석 방법
뉴아트행동주의 : 포스트미디어, 횡단하는 문화실천 =
Fashion Recommender Systems
뉴미디어 트렌드 2023 : 새로운 시장을 폭발시킬 숨겨진 대중의 니즈를 읽어내라
Urban analytics with social media data : foundations, applications and platforms
소셜네트워크 분석 =
Text as data : a new framework for machine learning and the social sciences
노 필터 : 위기에도 10,000% 성장 인스타그램 시작과 성공
No filter : the inside story of Instagram
SNS 시대의 패션 콘텐츠
한국의류학회지
최영현; 이규혜한국모델콘텐츠학회지
양혜란Journal of The Korean Data Analysis Society
한건희, 진서훈한국의상디자인학회지
성광숙한국의상디자인학회지
백경자, 김정미한국의류학회지
안효선, 이인성한국패션디자인학회지
민서연; 이지선; 전재훈IEEE Transactions on Big Data
Dash Wu, D.; Olson, D.L.Journal of the Korean Society of Costume
Yu-Rim Kang; Mun-Young KimIEEE MultiMedia, MultiMedia, IEEE
Zhu, Wenwu; Cui, Peng; Wang, Zhi; Hua, GangBig Data & Society
Anatoliy Gruzd한국디자인문화학회지
강성중Public Services Quarterly
Sonja StreuberSocial Science Research
Macanovic A.한국디자인문화학회지
김윤정Big Data & Society
Felt, Mylynn한국패션디자인학회지
장남경Journal of Web Librarianship
John Rodzvilla여가학연구
김보경, 한상일한국의류산업학회지
송은영전선 / 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.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.전선 / 대학원
의류학을 과학적으로 연구하기 위하여 필요한 연구설계 및 자료분석방법을 학습한다. 연구설계의 내용으로는 연구의 개념, 연구의 절차, 변수와 측정, 척도 자료수집방법, 실험설계 등이 포함되며, 자료분석의 내용으로는 일원적 기술통계, 상관관계, 회귀분석, 경로분석 인자분석, 분산분석 등이 포함된다. 이로써 자신의 연구를 스스로 설계하고 자료를 통계적으로 분석할 수 있는 능력을 기른다.전선 / 대학원
본 강좌는 인간커뮤니케이션과 사회 전반적인 변화의 원동력이 되고 있는 뉴미디어의 기술적 개요와 특성을 섭렵하고 이들이 인간 문명에 미칠 영향과 함의를 고찰하고자 한다. 이를 위해 뉴미디어의 직접적 동인이 되는 디지털 혁명, 커뮤니케이션 채널, 네트워크, 전송방식의 변화, 다양한 개별 뉴미디어들을 개괄하고 이런 뉴미디어들이 가져올 인간커뮤니케이션의 변화와 사회적 함의를 살펴본다.전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.전선 / 대학원
전선 / 학사
이 교과목은 크게 두 부분으로 나뉜다. 전반부에는 아동 및 가족과 관련된 산업계의 트렌드를 살펴보고, 이러한 동향이 개인(아동), 가족, 사회가 경험하는 변화와 어떻게 연결되어 있는지 이해한다. 후반부에는 전반부에 학습한 트렌드를 빅데이터를 활용하여 분석하는 과정과 구체적인 방법을 학습한다. 이러한 교과목을 통하여 도메인 지식으로서 아동가족학적 관점의 유용성을 이해하고, 빅데이터를 활용하여 아동·가족 관련 산업 및 사회 동향을 직접 분석하고 문제를 해결하는 능력을 함양한다.전선 / 학사
재킷 패턴 설계와 제작 과정을 다루는 과목으로 재킷의 의복구성법을 이해하고 인체치수와 체형에 따른 재킷 설계 방법과 보정 방법을 배움으로써 체형에 적합한 재킷 패턴설계 능력을 향상시킨다. 또한 3차원 가상 착의 시스템을 활용하여 재킷의 디자인 변형, 색채, 소재를 다양하게 적용해 봄으로써 창의적 디자인 능력을 기를 수 있도록 한다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 경영 ≪ 교수요목 ≫ 최근 전력에너지공학 분야에서 다루는 여러 문제들에 대해, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법의 적용을 통해 해결하려는 추세에 있다. 전력에너지공학 분야에서 해결해야하는 문제들은 무엇이며, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통해 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 강의를 진행한다. 강의는 전력에너지공학의 문제들에 대한 기본 개념, 빅데이터 기반의 머신러닝 기법(일부) 소개, 이것에 대한 간단한 예제와 실습으로 구성된다. ※ 본 강의는 실습 위주의 강의로서, 수강생들은 필요한 GPU자원을 갖춘 학생만 수강하도록 강력히 권장합니다. ≪ 과목개요 ≫ - 전력시스템공학 개요 - 전력시스템의 산업계 현안 개요 - 간단한 머신러닝 기법 소개 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법을 통한 전력시스템의 문제 해결 ≪ 학습목표 ≫ - 전력시스템공학에 대한 개론적 이해 - 전력시스템의 산업계 필요 인재 양성 - 빅데이터 기반의 머신러닝 기법에 대한 실습 능력 향상전선 / 학사
소비자트렌드분석은 시장조사의 가장 중요한 수단으로 학생들로 하여금 소비자의 소비트렌드를 예측하고 분석할 수 있는 능력을 개발할 수 있게 하는 교과목이다. 소비트렌드 분석에 필요한 다양한 양적 질적 방법들을 학습하고 실제로 소비트렌드를 분석하게 될 것이다. 이 과정에서 소비트렌드 읽기의 기본자세와 정보수집 기술을 습득하게 된다.전선 / 대학원
전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 학사
전선 / 학사
본 교과목은 빅데이터와 인공지능의 예술적 가능성에 관심이 있는 수강생들을 위해 기술과 예술이 만나는 접점에서 제기될 수 있는 다양한 주제의 논의들을 소개한다. 오늘날의 예술은 빅데이터와 인공지능을 예술 창작을 위한 매체로 적극 활용하고 있을 뿐만 아니라 인공지능 자체도 기존의 문학작품, 회화 작품, 음악 작품과 유사한 것을 만들 수 있게 되었다. 그러한 사례들과 그들의 성취, 한계 등을 살펴볼 필요가 있다. 이는 예술적 논의이다. 그러한 사실로부터 출발하여, 근대 이래 합리적 이성의 대척점에서 인간의 감성 능력을 대변하는 것으로 간주되어 왔던 예술이 과연 인공지능에 의해서도 창작될 수 있는지를 예술의 개념과 예술철학의 논의와 연계하여 살펴본다. 이것이 예술 철학적 논의이다. 여기에는 ‘예술,’ ‘창의성,’ ‘상상’과 같은 개념들이 철학적으로 어떻게 이해되고 필요하다면 어떻게 재정의될 수 있는지, 그리고 궁극적으로 이 모든 것은 ‘인간’에 대한 어떤 성찰을 가져오는지에 대한 논의도 포함된다. 음악, 미술, 허구적 이야기 등 전통적인 장르뿐 아니라 새로운 매체로서의 게임과 가상현실도 다루면서 결국 예술이란 무엇이고 빅데이터 인공지능은 ‘예술’을 ‘창작’할 수 있는지를 생각해 보는 시간을 갖도록 한다.전선 / 대학원
오늘날 공공영역에 존재하는 디자인 현상은 많은 관심과 논란을 야기하고 있다. 이 강좌는 공공미학에 대한 학술적 연구와 함께 비평적 분석을 통해 대안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 공공영역과 공공성에 대한 개념과 이론에 대해 논의하고, 디자인 현안 중심으로 공공미학의 본질과 존재양식의 주요 쟁점들을 다룬다. 이 강좌는 단순히 조형적 차원을 넘어서 디자인이 공공영역에서 어떻게 삶의 공공성을 사회복지 차원에서 담지해야 하는지 등의 제반 문제에 대해 현장 중심의 사례연구들을 제공한다.전선 / 대학원
이 과목은 화폐금융론 분야의 학위논문을 쓰려고 하는 대학원생들이 자신의 연구주제를 발표하고 토론함으로써 논문 작성에 도움을 얻게 하려는 목적이 있다. 따라서 과목의 주제는 화폐이론, 은행제도, 금융정책 등 화폐금융론의 다양한 분야를 다룰 수 있다.전선 / 학사
이 과목에서는 역사정보 빅데이터의 특성과 현황을 이해하고 역사적 지식을 산출하는 기초적인 과정을 습득한다. 습득 과정은 크게 세 단계로 진행된다. 첫째, 한국 근대의 대표적인 언론 자료를 선정하여 역사적 맥락과 자료의 특성 및 유의미한 관찰 지점 등을 파악한다. 둘째, 해당 자료의 코퍼스를 구축하고, 파이썬 언어를 활용한 토픽모델링을 통해 그 자료의 핵심 주제를 발견한다. 셋째, 네트워크 분석 방법을 활용하여 핵심 주제의 상호 연결 관계를 살펴보고, 이를 통해 해당 자료의 논조가 시기별로 어떻게 변화하는가를 관찰한다.논문 / 대학원
본 과목은 학위논문을 준비하는 학생들이 논문주제에 관한 심도있는 독서를 통해 지도 교수와의 토론을 활성화하도록 하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.논문 / 대학원
이 강좌는 학위논문을 준비하는 대학원생들을 대상으로 하는 과목이다. 학생들이 지도교수와의 계속적인 면담과 토론을 통해 논문의 주제 및 구체적 방향을 결정하고, 국내외의 자료들을 수집, 연구와 집필을 해 나갈 수 있도록 돕는다. 이 과정에서 학생들은 전체 노문학의 구도 속에서 자신의 연구방향을 결정할 수 있고, 깊이있는 접근을 통해 논문을 완성할 수 있을 것이다.