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본 연구는 네이버 뉴스데이터를 활용하여 Z세대 관련 의미구조를 분석하였다. 2010년부터 2019년까지 수집된 뉴스데이터를 분석한 결과, Z세대는 밀레니얼, 브랜드, 디지털, 소비와 밀접하게 연결되어 있으며, 전반적 특성, 기업과의 관계, 청소년, 소통 플랫폼 등 4개의 그룹으로 구분되는 의미연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났다.
(밀레니얼-Z세대) 트렌드 2020 : 국내 유일 20대 전문 연구소의 요즘 세대 본격 관찰기
트렌드 MZ 2019 : 밀레니얼-Z세대 5대 마케팅 트렌드 =
(2020) 트렌드 모니터 : 대중을 읽고 기획하는 힘
요즘 애들에게 팝니다 : 90년생의 마음을 흔드는 마케팅 코드 13
This Generation
GEN Z : 디지털 네이티브의 등장
(최강소비권력) Z세대가 온다
(Gen) Z세대의 라이프스타일 : hip eat play buy work
Z세대는 그런 게 아니고
(밀레니얼-Z세대) 트렌드 2021 : 국내 유일 20대 전문 연구소의 코로나19 이후 MZ세대 관찰기
핫트렌드 2010
Z세대 트렌드 2023 : 하이퍼 퍼스낼리티, 더 선명하고 입체적인 나
팬시, 취향을 삽니다 : MZ세대 프리미엄 소비 인사이트 =
(2025) Z세대 트렌드와 한국교회 : 한국교회, Gen Z에게 달려 있다
(밀레니얼-Z세대) 트렌드 2022 : 하나로 정의할 수 없는 MZ세대와 새로운 법칙을 만들어가는 Z세대
Generation Z : a century in the making
Z세대 트렌드 2025 : 포지티브 모멘텀, 불안의 시대를 지나는 Z세대의 생존법
비정형 민원 데이터를 활용한 청소년 정책의제 도출
Gen Z, explained : the art of living in a digital age
미디어 리터러시 수업: Z세대를 위한 미디어 교육 길잡이
한국융합과학회지
김경미; 김정민한국의상디자인학회지
성광숙문화산업연구
엄혜미; 김민선디지털콘텐츠학회논문지
임정민, 전우정한국디자인포럼
추진기JOURNAL OF EDUCATION CULTURE AND SOCIETY
Lenghart, Patrik; Leskova, Andrea콘텐츠와산업
정예지, 진우준조직과 인사관리연구
박지성, 양지윤, 전상길산업융합연구
박주연, 정도헌FIIB BUSINESS REVIEW
Dastane, Omkar; Haba, Herman Fassou커뮤니케이션학 연구
김기연국제문화연구
채영란, 유승우아시안뷰티화장품학술지
송만석, 조윤재, 임미주방송통신연구
전상현, 이종혁커뮤니케이션디자인학연구
손정희, 김찬석, 이현선미래청소년학회지
강주연, 이광호, 송민경열린유아교육연구
유구종; 유지성문화와융합
노선희MARKETING AND MEDIA IDENTITY: AI-THE FUTURE OF TODAY, 2023
Drabik, Peter; Korcokova, Marina; Ozvoldova, Katarina; Skerlikova, Dominika; Kuchta, Martin한국체육과학회지
권재윤, 오윤선, 최경근전선 / 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
속칭 ‘디지털 네이티브’들의 성향이나 행동방식의 차이 들이 강조되면서 한 편으로는 이것이 세대 차이를 만들어내는 부정적이 측면이 한 편으로는 이들의 이타적이고 관계적인 행동들이 부각되면서 희망적 측면이 부각되기도 한다. 이들을 이해한다는 것은 이들이 어떻게 길러지는지를 이해하는 것이고 더 넓게는 성장기 (Childhood) 개념이 미디어화하면서 어떻게 변화하고 있는가에 대한 고찰을 요구한다. 이 세미나 수업은 크게 가족 커뮤니케이션, 미디어와 사회화, 정체성 형성과 네트워크 커뮤니케이션, 디지털 미디어와 학습, 디지털 리터러시 개념과 효과 등의 주제를 다룬다.전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
가족 및 친밀성의 맥락에서 청년과 청년기(emerging and young adulthood)에 대해 살펴본다. 학제적 접근을 취하는 이 수업에서는 (1) 성인진입기 및 성인이행기 관련 이론, (2) 청년의 세대관계(예: 지원, 독립, 분가/동거, 관계역동), (3) 청년의 친밀성(예: 사랑, 연애, 결혼, 비혼, 비혼동거) 등의 주제를 다룬다. 지역, 계층, 젠더를 관통하는 다양한 관점과 주제를 논의함으로써, 청년시기 가족 및 친밀성의 다층적 속성을 이해할 수 있을 것이다.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.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 / 대학원
마케팅 애널리틱스는 마케팅 매니저들이 데이터에 기반한 최적의 의사결정을 내리는데 핵심이 되는 방법론들을 학습하고, 사례를 기반으로 분석 실습을 수행하여 방법론들을 체득하는 데 그 목적을 두는 과목이다. 마케팅 애널리틱스에서 다룰 큰 주제는 1)신상품 애널리틱스, 2)디지털 애널리틱스, 3)수요 애널리틱스 및 마케팅믹스 모형, 4)고객 애널리틱스로 구성된다. 구체적인 방법론으로는 기초통계분석, 선형회귀분석, 의사결정나무, 컨조인트분석, 기여도모형, Bass 신상품 확산모형, 고객생애가치모형 등이 있고, 이를 실제 사례기반 실습을 통하여 배운다. 수강생들은 데이터와 마케팅 애널리틱스에 기반한 의사결정과 마케팅 관리를 광범위하게 이해하여, 이를 실제에 적용하는 능력을 체득하게 될 것이다. 또한, 빠르게 변화하는 디지털, 퍼포먼스, 데이터 기반의 마케팅 환경에 대한 통찰력을 얻게 될 것이다.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.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 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
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
학부에서 학습한 사회문제의 기초적인 이론을 바탕으로 하여 정신병, 알콜중독, 청소년문제, 범죄, 불평등, 가치갈등, 빈곤, 직업의식과 직업관, 남녀의 성문제 등 여러 사회문제 중에서 특정한 주제를 정하여 깊이 있게 연구해 가는 대학원의 교과목이다. 학부의 사회문제연습을 선수과목으로 하며, 사회과교육과의 적절한 관련을 위하여 시민교육이라는 관점에서 이 문제를 취급하고 가급적 청소년문제, 가치갈등, 불평등 등의 문제에 집중하도록 권장한다. 사회문제에 관한 사회과학자들의 과학적인 연구결과를 검토하고 한국사회를 대상으로 하는 사회조사에 중점을 둔다.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
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
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
이 과목에서는 컴퓨터 언어학/자연언어처리의 최신 동향과 이론에 대해 살펴 본다. 구문분석, 의미분석, 온톨로지 등의 이론에서부터 정보검색, 기계번역, 지식기반 시스템 등에 이르기까지 최신 연구를 주제별로 다루도록 한다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 학사
이 교과목은 가족의 맥락에서 청년을 살펴보며, 특히 가족다양성에 관심을 둔다. 청년 관련 주요 이론과 개념을 학습하고, 한국 사회의 청년 이슈를 논의한다. 청년과 부모의 관계는 세대 간 상호작용을 비롯해 독립, 부모의 지원과 개입, 돌봄 등 다양한 측면에서 살펴본다. 이어 가족다양성의 개념과 관련 이론을 소개하며, 다양한 가족구조와 친밀성의 형태를 알아본다. 청년의 가족다양성과 관련된 주제로는 사랑과 연애, 결혼과 그 대안, 부모됨과 무자녀 등 폭넓은 주제를 다룬다. 이 교과목을 통해 인공지능 시대의 청년과 가족을 다양성 관점에서 포용적으로 이해하게 될 것이다.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.