최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
최문희, Min Young Lee, 양승화, 신현재, 전영진
2021 / Biotechnology and Bioprocess Engineering
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 사전에 정의된 계층 구조를 갖는 범주에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교했습니다. 수자원 분야 기후변화 적응기술 관련 논문과 20NewsGroup 데이터셋을 사용하여 실험한 결과, 기존 연구와 달리 계층적 분류 방법이 항상 우수한 성능을 보이지 않음을 확인했습니다. 특히, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 낮을 때 계층적 분류 방법의 성능이 개선되는 경향을 보였습니다.
Mixture model-based classification
Integrable geodesic flows on two-dimensional surfaces
Adaptive high-order methods in computational fluid dynamics
Comparative analyses of ecosystems : patterns, mechanisms, and theories
Psychology : brief edition
Statistical analysis techniques in particle physics : fits, density estimation and supervised learning
한·중 소설 대비의 지평
Nonlinear physical oceanography : a dynamical systems approach to the large scale ocean circulation and El Niño
Pattern classification : a unified view of statistical and neural approaches
An introduction to multilevel modeling techniques : MLM and SEM approaches using Mplus
Bayesian hierarchical models : with applications using R
Remote sensing of wetlands : applications and advances
정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법
Advances in data analysis : proceedings of the 30th Annual Conference of The Gesellschaft für Klassifikation e.V., Freie Universität Berlin, March 8-10, 2006
Statistics for censored environmental data using Minitab and R
Next generation systematics
Hierarchical modeling and inference in ecology : the analysis of data from populations, metapopulations and communities
Applied Bayesian modelling
Machine Vision and Applications
Hoyoux, T.; Rodríguez-Sánchez, A.J.; Piater, J.H.International Journal of Artificial Intelligence in Education
Balyan R.,McCarthy K.S.,McNamara D.S.Knowledge-Based Systems
Kong J.,Wang J.,Zhang X.International Journal of Intelligent Systems
Zhao W.,Fang D.,Zhang J.,Zhao Y.,Xu X.,Jiang X.,Hu X.,He T.Expert Systems with Applications
Lee Y.H.,Hu P.J.H.,Tsao W.J.,Li L.Journal of Physics: Conference Series
Lv Tang; Qing Zhang; Jianping XuanIEEE Access
Duan S.,Li Y.,Wan Y.,Wang P.,Wang Z.,Li N.Data Mining and Knowledge Discovery
Kosmopoulos, Aris; Partalas, Ioannis; Gaussier, Eric; Paliouras, Georgios; Androutsopoulos, IonData Mining and Knowledge Discovery
Kosmopoulos, Aris; Partalas, Ioannis; Gaussier, Eric; Paliouras, Georgios; Androutsopoulos, Ion지능정보연구
김윤하, 김남규Artificial Intelligence Review
Melo A.,Paulheim H.Computers and Geosciences
de Bruijn J.A.,de Moel H.,Weerts A.H.,de Ruiter M.C.,Basar E.,Eilander D.,Aerts J.C.J.H.IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
Yanyun Qu; Li Lin; Fumin Shen; Chang Lu; Yang Wu; Yuan Xie; Dacheng TaoInformation Sciences
Shi J.,Li Z.,Zhao H.Quantitative Science Studies
Sıle L.,Guns R.,Vandermoere F.,Sivertsen G.,Engels T.C.E.Expert Systems with Applications
Fogli D.,Guida G.,Redolfi M.,Tonoli R.Cognitive Computation
Zheng J.,Cai F.,Chen W.,Feng C.,Chen H.Knowledge-Based Systems
Vuttipittayamongkol P.,Elyan E.,Petrovski A.Knowledge-Based Systems
Zhang J.,Li Y.,Shen F.,Xia C.,Tan H.,He Y.Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Chaki J.,Parekh R.,Bhattacharya S.전선 / 대학원
교육연구에서 사용되는 데이터의 구조가 대부분 학생이 교사나 학교에 내재되어 있는 위계적인 구조를 가지는 경우가 많다는 점에서, 다층모형은 양적 연구 방법론을 익히고자 하는 교육 연구자에게 매우 필요한 방법론이라고 할 수 있다. 이 교과목에서는 다층모형을 이해하는 데 필요한 통계적 기초를 포함하여 다층모형의 기본적 개념 및 이론적 기초를 다루며, 이를 토대로 하여 2수준과 3수준 다층모형에서 시작하여 종속변수가 연속변수가 아닌 이분변수나 다분변수일 때 적용가능한 다층모형과 다시점 데이터에 적용가능한 변화에 대한 다층성장모형까지 교육연구에서 가장 자주 사용되는 기본적 모형들을 소개하고자 한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
이 과목은 도시계획 분야의 연구방법론의 입문 과정이다. 학생들은 연구방법론의 기본 개념과 사회 과학 연구에서 직면하게 되는 자료의 유형, 측적, 샘플링, 확률, 설문 설계 등의 문제들에 대해서 배우게 된다. 사회현상을 이해·분석·해석하기 위해 이에 필요한 경험적 자료의 수집과 통계적 분석방법을 연습한다. 또한 과학에 있어서의 이론과 이론을 구축하게 되는 개념과 가설의 설정과 검증방법을 검토하여, 논문작성의 방법을 수련한다. 이 과정은 연구의 이론과 방법론의 중요성 및 그 한계뿐 만 아니라, 심화된 연구, 정책 분석, 연구 윤리 등에 대해서도 강조할 것이다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 감정, 인지, 행동의 생물학적 기작의 이해가 목표인 생물심리학의 최신 연구와 방법론에 대해 학습한다. 이를 위해 최신 생물심리학 연구의 동향을 연구 및 리뷰 논문을 읽고, 발표하고, 토론하면서 학습한다. 특히 인간 생물심리학에서 널리 사용되는 뇌이미징 연구 방법에 대해 학습하며, 계산 과학, 데이터 과학, 네트워크 과학, 인지과학, 유전학과 같은 다학제적, 통합적 접근의 생물심리학 연구에 대해 학습한다. *선이수 과목 : 학부-생물심리학, (신경)생물학, 학습과 기억, 통계학.전선 / 대학원
분지해석은 퇴적분지의 거시적 지배요인을 규명하는 학문분야로서, 현생 및 고기의 퇴적분지 형성에 관한 모형을 만드는데 중점을 둔다. 현생 퇴적분지의 퇴적작용, 예를 들면 동해의 울릉분지, 서해의 서해분지 또한 고기의 태백산분지, 경상분지 등 발생에서 변형에 이르기까지의 지각의 활동, 지구조적 요인, 그리고 퇴적속성작용 등 지각의 자연현상을 이해하는 분야이다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 대학원
본 강좌는 수강생에게 행정학과 정책학에 필요한 다중회귀분석에 대한 심층적 이해를 제공하는데 있다. 수강생은 일반회귀분석에 대한 집중분석과 더불어 프로빗 및 로짓 회귀분석에 대한 학습도 할 것이다. 회귀분석의 주제는 누락변수편의, 측정오류, 다중공선성 문제를 포함한다. 인과관계나 내생성 문제도 도구변수와 이중차이분석기법과 함께 논의될 것이다. 나아가 본 강좌는 다중선택 및 다중순서형 로짓모형과 프롯빗 모형, 토빗모형에 대한 간략한 소개도 할 것이다. 본 강좌는 다양한 통계프로그램을 활용하여 행정 및 정책 쟁점들과 관련된 실제 자료에 대한 분석을 강조하고자 한다.전선 / 대학원
석유 및 가스, 지하수 등 지하유체자원의 평가와 이를 통한 효율적 생산 및 운영에 관한 고급이론을 다루는 과목으로 균열저류층이나 수평저류층 등 해석이 난해한 지역에서의 평가기법을 강의하며 실제로 주어진 지하유체환경을 평가, 분석할 수 있도록 다양한 현장문제의 해석 예를 강의한다.전필 / 학사
조직의 경쟁우위 창출요인으로서 인적자원은 전략적 중요성을 지니고 있다. 즉, 경영전략의 효과적 달성을 위해 인사전략이 수립/수행 되어야 할 뿐 아니라, 나아가 인적자원의 경쟁우위를 기반으로 조직의 경쟁우위를 제고하기 위해 경영전략이 수립/수행 될 수 있다는 관점에서 인사관리의 중요성이 재조명되고 있다. 이러한 관점에서 본 과목에서는 인사관리의 세부분야(선발, 개발, 평가, 보상, 승진, 퇴직 등)에 관한 기초이론과 제도를 다루며 사례연구를 통하여 인사관리에 관한 실용적이고 심도있는 사고능력을 개발하고자 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 / 대학원
치과치료에 대한 불안 공포는 치과 치료도중 가장 문제가 되고 있는 부분이며 치과 치료의 가장 큰 걸림돌이 되고 있는 부분이다. 특히 지적 능력이 떨어져 있는 장애인 환자들과 소아환자들의 경우 치과치료는 치과의사들에게 있어 매우 어려운 것이 사실이다. 치과치료에 매우 비협조적인 소아환자, 장애인 환자를 치료하기 위해 환자의 불안감과 공포를 최소화하기 위해 진정법을 많은 환자에게 시행하고 있다. 본 강좌에서는 진정법에 관한 세부적인 지식을 습득하고 실습하며 소아, 장애인환자에서 진정법 시행시 다른 환자군과 비교하여 주의해야 할 사항 등에 대해 보다 심화된 지식을 다루고자 한다.전필 / 학사
농촌과 농경지에서의 수문순환과 물질순환의 기초이론을 이해하고, 유출과 함께 발생하는 토립자와 비점오염물질의 운송과정을 학습한다. 농지에서의 토양유실량의 추정기술을 배우고, 토양과 수분의 보전을 위한 영농법과 테라스계획과 시공 및 관리방법, 농지배수조절방법 등에 대한 공학적 원리와 이론을 학습한다. 농지로부터 비료 및 농약 등 농업화학물질 부하량과 배출량의 추정법을 학습한다. 비점오염의 관리를 위한 영농법, 공학적 방법, 그리고 최적관리기법의 특징과 효과, 계획방법 등을 학습한다. 또한, 농업기반조성사업에서 다루어지고 있는 논, 밭의 공학적 기술에 대하여 살펴본다. 본 강좌에서는 강의--토론과 과제 중심의 실습이 이루어지며, 실습과제의 해결을 통해 공학적인 비점오염 관리방법에 대하여 학습한다.전선 / 대학원
평생교육학의 이론적 지평 확산을 위해 학습생애와 학습문화에 대한 경험 연구를 담당 교수의 지도로 수행한다. 수강생들은 선행연구 분석, 자료 수집과 분석, 논문 작성과 학술지 투고에 이르는 연구의 전 과정을 이 강좌를 통해 실습할 수 있다. 이 강좌는 고급 수준의 경험 연구에 관한 담당 교수의 강의와 함께 실제 연구 진행 과정에서 발생하는 난점에 대한 수강생들의 보고와 토론을 중심으로 진행된다. 수강을 위해서는 연구방법론 관련 강좌를 반드시 사전에 이수해야 한다.전선 / 대학원
수면은 인간의 전반적인 건강에 필수적인 요소이며, 특히 수면 장애는 다양한 만성질환의 발생 위험을 높이고 만성질환자의 예후 및 삶의 질을 악화시키는 주요 요인으로 작용한다. 이에 따라, 본 과목에서는 주요 만성질환별 수면 장애의 특징과 수면이 만성질환 관리에 미치는 영향, 만성질환자의 수면 중재 방법 및 그 효과를 다룬 연구 문헌을 분석하고 탐구하여, 만성질환자의 수면 관리를 위한 간호 교육, 실무, 연구의 방향을 모색할 것이다. 이를 통해 학생들은 근거 기반의 수면 평가 및 중재를 위한 핵심 요소를 이해하고, 만성질환자의 수면 건강 연구에서 다루어야 할 주요 주제를 파악함으로써 연구 수행을 위한 기본적인 지식을 습득할 것이다.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목은 여러 형태의 비교분석을 행할 수 있도록 마련되었다. 양적방법론 및 질적방법론과 함께 중요한 연구방법론의 하나인 이 <비교방법론>을 통해서 학생들은 전혀 상이한 조건에서도 동일한 결과가 나타나는지, 또는 거의 비슷한 조건 가운데에서도 상이한 결과가 나타나는 경우들을 비교 분석할 수 있는 능력을 키울 수 있다. 비교방법론은 전통시대 및 현대시대에도 모두 적용가능하며 분석의 단위가 개인, 사회, 사건, 제도 등 모든 영역을 단위로 이루어진다.전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전선 / 대학원
수집된 기록들을 보관하기 위해 이를 어떻게 정리하여 배열할 것인가, 혹은 파일과 폴더의 제목은 어떻게 붙일 것인가. 또한 이용을 위해 자료를 어떻게 분류하고 색인화하며, 어떻게 목록화하여 이용자에게 편의를 제공할 것인가를 다룬다. 기록들의 목록, 분류, 색인 등 이용을 위한 기록물 조직방법의 이론과 실습을 통해 기록전문가로서의 자질을 기른다. 또한 기록물 메타데이터의 개념과 구조를 이해시킨다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.