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본 연구는 대용량 뉴스 데이터를 활용하여 뉴스 감성 점수에 따른 지역 산업생태계의 위기 예측 가능성을 확인하고자 한다. Google 감성분석 API를 사용하여 뉴스 감성 분석을 월별로 수행하고, 실제 이벤트와의 연관관계를 분석하였다. 이는 지역 산업생태계의 위기를 조기에 파악하고 선제적으로 대응하는 데 기여할 수 있다.
Multi-regional dynamic general equilibrium modeling of the U.S. economy : USAGE-TERM development and applications
KIET 산업·거시경제 단기 계량전망모형 개발 연구
(키워드로 보는) 기후변화와 생태계
2030 인재의 대이동
마켓 인텔리전스 : 글로벌 마켓을 이해하고 경쟁하고 성장하라
스마트 모바일이 미래를 바꾼다
코로나 디바이드 시대가 온다 : 팬데믹 이후, 한국사회의 지역·디지털·기업을 양극단으로 가르는 K자형 곡선의 경고
(2020년 위기와 기회의 미래) 유엔미래보고서.
위기, 관리와 예방
처음 읽는 인공위성 원격탐사 이야기 : 경기 예측에서 기후변화 대응까지, 뉴 스페이스 시대의 인공위성 활용법
한국에서 박사하기
한국경제의 이해
지역경제의 희망, '지역거버넌스' : 아일랜드·덴마크·미국·영국에서 배우는 노사민정 파트너십
서울 부동산 경험치 못한 위기가 온다 : 큰 판을 읽으면 기회가 보인다
경계의 종말 : 딜로이트가 내다본 2020 산업의 새로운 지평
애프터 넷플릭스 = 한국 콘텐츠 비즈니스의 글로벌 생존 해법
실직 도시 : 기업과 공장이 사라진 도시는 어떻게 되는가
Land use scenarios : environmental consequences of development
기업 해체와 인터넷 혁명
한국혁신학회지
오승환, 정효정, 임채윤한국콘텐츠학회 논문지
황지나, 서주환한국지역경제연구
김영순, 양인선, 송부용Regional Studies, Regional Science
Cho M.,Kim Y.L.한국창업학회지
박경보, 차정화한국산학기술학회논문지
김성진, 홍종의, 김한국정책분석평가학회보
이원빈; 오승환한국혁신학회지
강윤희, 오승환Industry and Innovation
Cruz-Castro, Laura국토연구
김원배; 신혜원Environmental Research Letters
Erin F Smith; Scott N Lieske; Noni Keys; Timothy F Smith정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
박진주; 윤태환; 권이남; 전홍우; 박강희; 신현정IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Tamara Klebanova; Lidiya Guryanova; Olha Rudachenko; Vitalii Gvozdytsky; Oksana Panasenko경상논총
이아름언론과학연구
이종영, 김동윤Sustainability (Switzerland)
Li Q.,Wei H.,Laufer D.지역사회연구
조은주; 서연미; 강민규JOURNAL OF ECONOMIC DYNAMICS & CONTROL
Nyman, Rickard; Kapadia, Sujit; Tuckett, David한국생산관리학회지
송응석, 김대수, 박명섭, 정의범IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
Rasmi Patnaik전선 / 대학원
급변하는 농식품산업 분야 경제 이슈를 실증적으로 다루기 위해 동태분석방법을 학습한다. 농식품산업은 해외시장 개방, 기후변화, 소비 트렌드 변화, 전·후방 산업과의 융·복합 등으로 시장 상황이 시시각각 변화하고 있다. 이에 기존 정태분석을 넘어 동태분석에 대한 이해와 응용이 필수적으로 요구된다. 본 과목은 다음과 같이 구성된다. 첫째, 농식품산업의 동태적 특성을 파악하기 위해 전통적 시계열 모형과 동태계획법을 적용한다. 둘째, 칼만 필터링(Kalman filterting), 베이지언 (Bayesian) 추론, 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 등 예측 관련 최신 방법론을 학습한다. 셋째, 농식품산업 분야 정형 및 비정형 빅데이터를 활용한 데이터 마이닝, 신경망(neural network) 등 머신러닝(machine learning) 기법을 도입하여 동태분석의 틀을 확장한다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
본 과목은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 데이터 사이언스를 활용하여 지역산업의 구조와 특성을 체계적으로 분석하고 이해하는 것을 목표로 한다. 학생들은 산업집적, 산업입지, 지역경제 등 지역산업을 구성하는 다양한 요소들을 데이터 기반으로 접근하는 방법을 학습하게 된다. 수업에서는 공간 데이터 분석 기법을 활용하여 산업단지의 입지 특성과 경제성을 평가하고, 지역별 산업 생태계의 현황을 정량적으로 분석하는 실무 역량을 배양한다. 특히 통계 자료와 공간정보를 결합한 분석을 통해 지역산업의 경쟁력과 발전 가능성을 진단하고, 이를 바탕으로 전략적 의사결정을 지원할 수 있는 능력을 기른다. 학생들은 실제 지역산업 데이터를 직접 수집하고 가공하여 분석하는 프로젝트를 수행하며, 산업단지 개발의 경제성 평가, 산업입지 최적화 분석, 지역 산업 클러스터 전략 수립 등 실무에 바로 적용 가능한 분석 기법을 습득하게 된다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정 능력과 지역산업에 대한 통합적 이해를 갖춘 전문가로 성장할 수 있는 토대를 마련한다.전선 / 대학원
조경계획 및 설계는 대상지의 자연환경 및 사회경제적 특성과 관련된 각종 자료의 수집 및 분석을 필요로 한다. 근래의 대규모 신도시, 산업단지, 사회간접자본시설 개발사업은 경관생태학적 분석기법을 필요로 한다. 따라서 본 과목은 현지조사와 원격탐사를 이용하여 자연환경 자료를 수집하고, GIS를 이용하여 합리적인 의사결정에 도달하는 데 필요한 공간정보를 분석기법을 연구하는 것이다. 본 과목의 전반부는 원격탐사를 이용하여 자연환경 정보를 수집하는 방법을 연구하며, 후반부에는 GIS를 이용한 공간정보 분석기법을 연구한다.전선 / 대학원
도시·지역경제학의 이론과 방법을 심화시켜 탐구하는 과목이다. 단핵도심모형, 다핵도심모형을 비롯한 도시공간구조, 도시노동시장, 토지·주택시장, 지방정부론(지방정부의 의사결정, 재정, 지방세제), 토지이용규제와 성장관리, 도시의 삶의 질과 환경, 지역경제의 구성, 지역과학방법론(산업연관분석, 사회계정행렬, 연산가능일반균형모형), 지역경제의 생산성과 성장에 관한 논의를 다룬다. 도시·지역경제학 연구에 필요한 통계모형과 응용도 함께 다룬다.전선 / 대학원
패션마케팅에 관련된 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고, 우리나라 패션산업의 현황을 국내외적으로 파악한다. 패션산업의 발전을 위하여 해결하여야 하는 문제점을 통찰력을 가지고 관찰하여, 패션마케팅이론에 근거한 해결방안을 모색한다. 특히 상품기획과정에서 패션정보와 소비자정보의 수집, 분석 및 상품화 과정의 문제에 중점을 둔다.전선 / 학사
패션산업은 변화하는 환경과 시장, 소비자에 대한 이해로부터 시작된다. 본 수업에서는 패션기업의 의사결정에 기초가 되는 거시적, 미시적 환경을 이해하고 관련 정보를 수집하는 방법, 수집된 자료를 분석하고 그 결과를 해석하는 방법, 얻어진 지식을 의사결정에 활용하는 방법 등 패션시장조사의 전과정에 대해 학습한다. SPSS 통계 패키지 프로그램을 활용한 자료 분석실습이 포함된다.전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전선 / 대학원
트렌드는 경제변동 중 장기간에 걸쳐 나타나는 성장, 정체, 후퇴 등의 움직임으로 변화하는 시장환경과 더불어 여러 분야에서 빠르게 변화하고 있다. 이에 본 과목을 통하여 시장환경과 다양한 소비문화에 대한 지식을 바탕으로 소비트렌드의 특징과 변화양상을 분석하며 이를 통해 새로운 시장기회를 개발하는 능력을 양성한다.전선 / 대학원
지역 산업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 강화를 위한 기술경영 이론과 데이터 기반 전략 수립 방법론을 함께 학습하는 것을 목적으로 한다. 특히 지역 농식품 중소기업이 직면한 디지털 전환, 기술혁신 역량의 제약, 기술 인력 부족 등의 현실적인 문제를 진단하고, 이를 해결하기 위한 전략적 사고와 실행 역량을 기른다. 수업은 기술경영의 핵심 개념(기술 수명주기, 기술 포트폴리오, 기술로드맵 등)과 함께, 실제 산업 데이터를 수집·분석·시각화하고 이를 토대로 R&D 전략, 기술사업화 전략, 기술협력 네트워크 분석 등을 수행하는 프로젝트 기반 학습으로 구성된다. 또한 공공정책과 연계한 기술지원 시스템, 지역혁신기관, 스마트특구 등의 사례를 통해 정책과 실무의 연계성을 고찰한다. 학생들은 본 과목을 통해 지역 산업의 기술혁신 생태계를 이해하고, 데이터 기반의 문제 해결 능력을 갖춘 기술경영 전문가로 성장할 수 있는 기반을 마련하게 된다. 수업은 이론, 사례분석, 실습, 현장 연계 프로젝트를 병행하여 실질적인 정책 제언 및 전략 수립까지 확장되는 통합형 역량 배양을 지향한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 최적화 이론과 시스템 신뢰성 이론을 학습하고, 수자원시스템 설계 및 운영 그리고 수자원 관리 방안과 관련한 다양한 상황들에 적용한다. 또한, 21세기 범지구적 도전 과제인 기후 위기와 도시화 가속 현상이 새로운 시스템 건설 및 현존하는 시스템 운영 그리고 수자원 위기에 미치는 영향 등 인간 생활 유지와 관련한 실제 문제들을 심도 있게 논의한다. 해당 문제들에 대해 실현할 수 있는 해법을 모색하기 위해 다양한 시나리오 기반의 모델링 연구를 수행한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
ICT, 빅데이터 등 디지털 혁신 기술의 도입은 농식품산업의 디지털 전환(digital transformation)을 가속화하고 있다. 스마트팜, 푸드테크, 그린바이오 등 농식품산업 관련 신흥기술 이슈를 분석하기 위해서는 기존 정태 및 동태분석법을 넘어 정형 및 비정형 대용량 데이터 분석에 적합한 새로운 방법론을 학습할 필요가 있다. 이에 본 과목은 데이터마이닝, 기계학습, 프로세스 알고리즘 등을 포함한 최신 데이터사이언스 기법을 학습한다. 강의는 다음과 같이 구성된다. 첫째, 디지털 농식품산업의 동태적 변화를 실증적으로 파악하기 위해 선형 및 비선형 시계열 모형을 학습한다. 둘째, 베이지언(Bayesian) 통계에 기반한 칼만 필터링(Kalman filterting) 및 마르코프 체인 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 시뮬레이션 등 최신 예측 방법론을 학습한다. 셋째, 빅데이터 마이닝, 머신러닝(machine learning), 인공신경망(artificial neural network) 관련 기초 이론을 학습하고 디지털 농식품산업 분야 경제 이슈에 적용한다.전필 / 학사
지역기후시스템공학은 지역의 기후·기상 환경과 농업생산 사이의 상호작용을 이해하고, 이를 토대로 농업시스템의 생산성과 안정성을 높일 수 있는 공학적 해법을 모색하는 교과목이다. 구체적으로 복사, 온도, 강수, 바람 등 기후·기상 요인이 작물의 광합성, 호흡, 증산, 생장, 발육에 미치는 영향을 학습하고, 이를 기반으로 다양한 환경 조건에서의 작물 생육을 모의하는 기법을 습득한다. 나아가 습득한 지식과 기법을 생물환경조절공학 및 관개배수공학 등의 분야에 응용하는 방법을 배움으로써 기후위기에 효과적으로 대응할 수 있는 농업시스템을 설계하는 역량을 기른다.전선 / 학사
기후변화로 인한 재난(홍수, 폭염 등)을 그린인프라를 활용하여 저감하는 기초이론 및 설계기법을 학습한다. 도시홍소와 관련된 수문학적 개념을 이해하고, SWMM(Storm Water Management Model)을 이용한 근거기반의 그린인프라계획 및 설계법을 학습한다. 또한 도시열섬의 개념과 대응 방안을 학습하고, 전산유체역학을 활용한 그린인프라와 그레이인프라의 상호작용 분석 및 도시에 최적화된 인프라설계를 실습한다.전선 / 대학원
직업환경역학은 최근 시계열연구, 패널연구 및 전향적 코호트 연구 등의 연구기법과 분자생물학적인 생체지표자료가 사용되면서 획기적인 발전을 이루어왔으며, 특히 민감인구집단에서 저농도 환경의 영향 평가가 가능하게 되었다. 이 강좌에서는 직업환경역학에 대한 최신 논문 리뷰를 통하여 방법론을 익히고 실제 자료를 이용한 분석을 수행한다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 대학원
본 과목은 기후변화와 관련된 적응계획의 이론과 실제사례를 다룬다. 이론적 차원에서는 기후변화 시나리오(SRES, RCP)에 대한 정보, 취약성 평가 방법론, 기후변화 적응계획 수립에 대한 내용을 포함한다. 특히 최근 이슈화되고 있는 중점사항들을 정리함으로써 기후변화 적응계획에 대한 이해를 돕는다. 실제사례 연구에서는 국내외의 취약성 평가 및 기후변화 적응계획 수립의 사례를 분석하고, 사례에 대한 심층적인 평가 및 토의를 실시한다.전선 / 대학원
특정 산업 내의 기업 활동은 에너지의 생산, 분배, 소비를 동반하며 에너지 사용 과정을 통해 다양한 환경오염 물질도 배출된다. 즉 에너지와 환경문제는 서로 밀접한 관련을 가지고 있다. 본 교과목에서는 구체적인 산업 활동에서의 에너지 생산 소비와 그에 따른 환경문제를 식별하고 기업의 대응전략을 분석한다. 첫째, 주요 산업기술 별 에너지 생산 및 소비구조 및 환경부하 (오염배출) 시스템을 정량적으로 분석한다. 둘째, 에너지 비용, 에너지 공급안정성, 탄소배출 등 기업 경영 관련 이슈를 정리한다. 셋째, 에너지 효율 향상, 에너지 공급안정성 증진, 온실가스 저감 및 (환경문제 관련) 기업의 사회적 책임을 달성하기 위한 다양한 기업 전략을 식별한다. 마지막으로 관련 규제 및 정부 정책에 대한 적절한 기업의 대응전략도 찾아보고자 한다. 분석을 위한 방법론으로는 위험분석, 에너지환경시스템 최적화, 전과정평가 (LCA), 에너지 기술 평가 등을 포함한다.전선 / 대학원
"오늘날과 같이 기술간제품간 융합이 활발히 이루어지고, 소비자들의 신제품에 대한 수요가 다양해지는 환경에서, 신기술 혹은 신제품의 성패는 기술적인 요인에 의해서 결정되어 진다기보다는 시장에서의 성공에 좌우된다고 할 수 있다. 따라서, 신기술 및 신제품에 대한 수요분석 및 예측은 기업전략은 물론 국가의 연구개발정책에 있어서도 그 중요성이 더욱더 커진다고 할 수 있다. 본 교과는 이와 같은 신 기술경제 패러다임(New Techno-Economics Paradigm) 하에서 빠른 기술혁신과 불확실한 시장으로 정의될 수 있는 신기술 및 신제품의 수요를 분석하는데 필요한 기초적인 지식을 교육한다. 교과내용은 크게 2가지로 나누어지는데, 첫번째는 신기술의 개별속성에 대한 소비자의 선호구조를 분석하는데 필요한 다양한 이산선택모형(discrete choice model)과 이를 추정하는데 필요한 여러 가지 시뮬레이션 기법 및 베이지안적 접근에 의한 추정법이 포함되고, 두번째는 위험함수(hazard function)의 정의에 기반한 광범위한 형태의 확산모형(diffusion model)을 이용한 수요예측모형이 포함된다."