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본 연구는 1970년부터 2019년까지 SIAM Journal on Applied Mathematics에 게재된 논문들을 텍스트 마이닝 및 토픽모델링(LDA 알고리즘)을 통해 분석하여 산업수학 분야의 연구 동향을 파악하였다. 분석 결과, 해석학, 대수학을 중심으로 다양한 수학 분야에서 산업수학 관련 연구가 진행되었으며, 수리생물학, 비선형편미분방정식, 이산수학 등이 상승하는 연구 주제로 나타났다.
Mathematics for industry : challenges and frontiers : a process view: practice and theory
Analysis of longitudinal data
Quantitative methods : an active learning approach
Recent advances in numerical methods for partial differential equations and applications : proceedings of the 2001 John H. Barrett memorial lectures, trends in mathematical physics, the University of Tennessee, Knoxville, TN, May 10-12, 2001
Principles of data mining and knowledge discovery : Second European Symposium, PKDD '98, Nantes, France, September 1998 : proceedings
Computational optimization, methods and algorithms
Mexican Mathematicians in the World : Trends and Recent Contributions.
Applications of regression models in public health
Applications on advanced architecture computers
Handbook of probabilistic models
Fluid flow and transport in porous media : mathematical and numerical treatment : proceedings of an AMS-IMS-SIAM Joint Summer Research Conference on Fluid Flow and Transport in Porous Media, Mathematical and Numerical Treatment, June 17-21, 2001, Mount Holyoke College, South Hadley, Massachusetts
Quantitative psychology research : the 78th annual meeting of the Psychometric Society
Bifurcations, instabilities, degradation in geomechanics
Modelling geomorphological systems
Current advances in mechanical design and production VI : proceedings of the Sixth Cairo University International MDP Conference, Cairo, 2-4 January 1996
Numerical analysis 1997 : Proceedings of the 17th Dundee Biennial Conference, June 24-27, 1997
Introduction to robotics
Data mining techniques : for marketing, sales, and customer relationship management
Nonlinear modeling and forecasting : proceedings of the Workshop on Nonlinear Modeling and Forecasting held September, 1990, in Sante Fe, New Mexico
한국콘텐츠학회 논문지
김성연중등교육연구
김성연한국경영공학회지
김상겸, 장성용한국산학기술학회논문지
김성연인문사회 21
이재은, 오세경컴퓨터교육학회 논문지
민정원, 심재권Journal of Industrial Integration and Management
Kim, J.H.; Chen, W.Brain, Digital, & Learning
김세화, 최숙기체육과학연구
최미화, 권형일, 백주해, 편도영지질공학
김태용; 이혜림; 양민준한국사회학
설동훈, 고재훈, 유승환대한지역사회작업치료학회지
조은주; 한승협; 노동희수학교육
손태권; 이광호Computers and Chemical Engineering
Zhang T.,Sahinidis N.V.,Rosé C.P.,Amaran S.,Shuang B.Journal of The Korean Data Analysis Society
최성철, 박한우Journal of The Korean Data Analysis Society
강창완, 김규곤, 최승배한국초등수학교육학회지
손태권, 황성환영미어문학
김소정한국컴퓨터정보학회논문지
허성민, 양지연컴퓨터교육학회 논문지
김수진; 문지훈; 김용성전선 / 대학원
산업공학의 새로운 기법들을 소개하고 이의 응용실태를 알아본다.전선 / 대학원
정보시스템 연구에 있어 경제학을 주요 참고 연구 도메인으로 하는 접근법은 경영정보 분야에서 상대적으로 늦게 등장하였지만, 많은 우수한 연구자들의 급속한 성장과 함께 주요 연구방법론으로 자리잡게 되었다. 광범위한 분야, 토픽에 걸친 수리경제, 계량 경제학적 접근은 새로운 분석과 시각을 경영정보 산업, 경영정보 시스템의 이해에 도움을 주고 있다. 본 강의에서는 수리경제, 계량 경제학적 연구 방법론을 교육하고, 가장 대표적인 논문들을 토픽별로 발췌하여 연구방법의 적용 사례들을 분석해보고자 한다.전필 / 학사
본 수업에서는 경제학 기본이론, 통계학, 경제수학 등을 이수한 학생들을 대상으로 농업경제 현상에 관련된 경제변수들의 관계를 측정하기 위한 기본이론을 다룬다. 모델설정, 추정, 예측 및 정책분석을 궁극적 목표로 하며 이를 위해서 필요한 회귀분석, 중회귀분석, 시계열 분석 등을 학습한다. 또한 이론만이 아니라 이를 실증적으로 적용할 수 있도록 컴퓨터 실습시간을 가진다.전선 / 학사
산업공학과 경영과학에 필요한 수리적 이론과 과학계산 기법을 제공하는 것을 목적으로 하며 구체적인 내용은 행렬계산, 미분방정식, 푸리에 변환, MCMC 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 수학적, 계산적 문제들을 MATLAB 또는 R 프로그래밍을 사용하여 분석하는 능력의 배양에 초점을 맞춘다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
이 교과목은 현대 계산수학 이론을 중점적으로 다루며 확률론적, 비확률론적 계산 방법을 학습함을 목표로 한다. Fundamental Arithmetics, Euclidean Algorithm, Modular Algorithms, Fast Multiplication, Topological Data Analysis, Principles of Monte Carlo, Markov Chain Monte Carlo, Variance Reduction Techniques, Importance Sampling 등의 주제를 다룬다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.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
본 강의에서는 특정한 거래나 사건에 대하여 단순히 회계처리방법을 나열하는 데 그치지 않고 그와 같이 회계처리를 하는 근본적인 이유가 무엇인가를 자세히 설명하여 내용을 체계적으로 이해할 수 있게 한다. 또 특정한 거래나 사건에 대한 분개를 함에 있어서는 분개시에 설정되는 계정과목의 성격을 면밀히 분석한다. 이론뿐만 아니라 우리나라 기업회계기준도 아울러 소개하여 이론과 기업회계기준을 비교해 볼 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 코스에서는 선형, 비선형, 정수, 동적, 확률적인 최적화 기법에 대해 강의한다. 각 기법에서 어떻게 바람직한 측면을 최대화 하고 부적적인 측면을 최소화 할 수 있는가를 보여 줄 수 있는 예제들을 제시하게 될 것이다. 특히 산업 뿐 아니라 컴퓨터 프로그램에서 선형, 비선형 문제를 풀기위한 응용문제를 강조하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목에서는 과학, 공학, 의학, 산업, 국방 등에서 제기되는 중요한 실제적인 문제들의 효율적인 최신 과학계산모델링의 기법 및 응용, 시뮬레이션에 대한 선택적 주제를 배우도록 한다. 또한 선택된 주제들에 대하여 수학적, 수치해석적, 공학적 분석을 강의한다. 학생들에게 적절한 문제들을 배당하고 모델링, 분석, 수치해법, 시뮬레이션을 단계적으로 하게 한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 과학, 공학, 의학, 산업, 국방 등에서 제기되는 중요한 실제적인 문제들의 효율적인 최신 과학계산모델링의 기법 및 응용, 시뮬레이션에 대한 선택적 주제를 배우도록 한다. 또한 선택된 주제들에 대하여 수학적, 수치해석적, 공학적 분석을 강의한다. 학생들에게 적절한 문제들을 배당하고 모델링, 분석, 수치해법, 시뮬레이션을 단계적으로 하게 한다.전선 / 대학원
다른 과목에서 배운 계량적 분석방법을 현실 농업문제에 응용한다. 비교정학(comparative statics)에 의한 모형분석, 칼만 필터(Kalman filter), 뉴럴 네트워크(neural network), 유전자 알고리즘(genetic algorithm), 부트 스트랩핑(boot strapping), 커널 추정(kernel estimation) 등을 다룬다.전선 / 학사
최적화 방법 및 이의 계산은 과학, 공학, 산업에서 매우 중요하게 사용되고 있다. 변수 최적화 또는 역문제들은 근본적인 불안정성으로 인하여 실제계산에서 목적과는 다른 해를 찾게 되는 경우가 비일비재하다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 특별히 수학적인 엄밀한 이론을 습득해야할 필요가 있다. 이를 바탕으로 수렴성 및 안정성에 대한 엄밀한 수학적 분석을 기초로 한 수치계산법을 본 과목에서 강의하고자 한다.전선 / 학사
학부과정의 물리학에서 많이 사용되는 수학을 공부한다. 물리현상의 기술에서 수학적 어려움을 극복할 수 있도록 하여 물리 문제를 다룰 수 있는 교육에의 적용 능력을 키우는 것을 목적으로 한다. 주요내용은 벡터해석, 일반좌표계, 행렬, 군론, 급수전개, 복소변수론 등이다.전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.전선 / 대학원
미리 정해진 부제와 관련된 내용을 학습한다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법을 바탕으로 해서 실제 임상 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 1) 전통적인 통계학 내용에 대한 간략한 소개 2) 임상시험 전반과 그 디자인에 대한 내용 3) 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론 이 그 3개의 주제이다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 계량경제분석기법(Econometrics)을 사용하여 기술 및 재료의 선택과 인력 및 자본의 배분 등 산업의 경제활동과 의사결정과정의 분석 및 예측기법을 학습하는 과목이다. 다양한 생산함수모형(flexible function form)을 사용하여 요소간 대체관계(substitution)를 분석하며 시계열분석 및 동적최적화(dynamic optimization)기법을 사용하여 외부변화에 대한 산업 및 기업의 대응방법에 대하여 분석한다. 또한 TSP, GAUSS 등 계량경제 프로그램을 사용한 실증분석을 병행한다.