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2020 / Industrial Engineering & Management Systems
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본 연구는 베트남의 보편적 건강 보장(UHC) 관련 지표 예측을 위해 회색 시스템 이론(GM(1,1), Grey Verhulst 모델, DGM(1,1), DGM(2,1))을 활용하였다. 2009년부터 2017년까지의 데이터를 분석한 결과, GM(1,1), Verhulst, DGM(1,1) 모델이 높은 예측 정확도를 보였다.
Gas chromatography : analytical chemistry by open learning
Durability and life prediction in biocomposites, fibre-reinforced composites and hybrid composites
International Handbook of Health Expectancies
Evaluating climate change impacts
Remote sensing for food security
Dynamic models of infectious diseases
Predictability and nonlinear modelling in natural sciences and economics
World health systems
The statistical analysis of recurrent events
Time series modelling with unobserved components
Replacing GDP by 2030 : towards a common language for the well-being and sustainability community
Environment and sustainability for ESG and SDGs : measured by data envelopment analysis in time horizon
Energy policy and forecasting : economic, financial, and technological dimensions
Health financing in the developing world : supporting countries' search for viable systems
Computer and information science
Probabilistic graphical models : principles and applications
Modern epidemiology
Computable general equilibrium approaches in urban and regional policy studies
Complex systems in biomedicine
Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology
Zhang, W.; Li, H.Social science & medicine (1982)
Chang AY; Ogbuoji O; Atun R; Verguet S平顶山学院学报 / Journal of Pingdingshan University
王安; 杨雨; WANG An; YANG YuCommunications in Statistics: Simulation and Computation
Ouyang, Z.-Y.; Wang, M.; Zhang, T.Grey Systems
Yuan, C.; Zhu, Y.; Chen, D.; Fang, Z.; Liu, S.Journal of Cleaner Production
Ye J.,Dang Y.,Ding S.,Yang Y.Grey Systems
Jia, L.; Pang, M.Journal of Health Economics
Ochalek J.,Manthalu G.,Smith P.C.Inquiry : a journal of medical care organization, provision and financing
Eze P; Idemili CJ; Lawani LOBMJ Global Health
Ahmat A.,Asamani J.A.,Abdou Illou M.M.,Millogo J.J.S.,Okoroafor S.C.,Nabyonga-Orem J.,Karamagi H.C.,Nyoni J.Grey Systems
Lixia, Z.; Hong, T.; Miao, H.Total Quality Management and Business Excellence
Ikram M.,Zhang Q.,Sroufe R.JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
Wang Yuhong; Lu JieGrey Systems: Theory and Application
Camelia Delcea; Ioana Bradea; Virginia Maracine; Emil Scarlat; Liviu-Adrian CotfasIndustrial Engineering & Management Systems
NhuGrey Systems
Gao, H.; Yao, T.; Kang, X.商情 / Shangqing
王军; 陈高林; 李静; 樊敏Grey Systems
Xie N.ENERGY
Li, Cheng; Qi, QiSustainable Production and Consumption
Javed S.A.,Cudjoe D.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.전필 / 대학원
거시경제학연구 1은 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 첫 번째 과목이다. 현대 거시경제학 연구를 위한 입문 과목으로서 기초 이론과 방법을 소개하고, 나아가 주요 거시경제 현상을 분석하기 위한 기본적인 모형에 대해 강의한다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 과목은 국내를 포함하여 글로벌 수준에서 진행되고 있는 감염병 팬데믹에 대한 대비, 예방, 대응과 관련된 이론, 국제 규범, 전략, 접근법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 본 수업에서는 강의, 세미나, 사례연구를 통해 팬데믹의 역사적 맥락, 관련 법제도, 위기관리 거버넌스, 유행 감시체계, 유행 대응 수단, 위기소통, 연구개발, 국제협력 등의 영역을 포괄적으로 소개하고자 한다. 또한 팬데믹의 사회경제적 영향, 의제 선정의 정치화 과정, 형평성과 윤리적 이슈, 중ㆍ저소득국의 시각 등을 균형 있게 논의하고자 한다. 본 과목을 통하여 학생들은 팬데믹과 관련된 기초 지식과 기술을 습득할 수 있고, 비판적으로 팬데믹 이슈를 해석하여 연구 및 업무에 적용할 수 있는 역량을 갖출 수 있다.전선 / 대학원
글로벌의학에서 건강을 결정하는 개인의 사회경제적 수준, 집단 내 사회적 관계, 지역 특성, 문화, 정책 등의 다층적이고 다각적인 요인들을 각각 심층 탐색하고 이해한다. 수업을 통해 중저개발국 상황에서 인구집단의 건강을 결정짓는 근본적인 원인으로서의 사회적 맥락과 조건을 배운다. 인류학, 경제학, 사회학, 정치학, 정책학, 국제관계학 등에서 이론과 방법론을 활용하여 글로벌의학 배경에서 건강의 결정 요인들을 살펴보고, 건강문제를 해결할 수 있는 전략과 정책, 사업 등을 토의한다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
국민생활과 산업발전에 없어서는 안될 전력에 대해 공학적·경제학적 통합분석을 수행한다. 주로 project evaluation, optimal plant mix, DSM(Demand Side Management), Forecasting Methods, IRP(Integrated Resource Planning), marginal cost pricing, peak-load pricing, time-of-use pricing, rate of return regulation, price cap regulation, econimies of scale, economies of scope, subadditivity, efficiency, privitization, emission control, environmental damage cost, environmental control cost, shadow price, internalization of social cost 등을 다룬다.전필 / 대학원
‘정책사례연습’은 현장의 정책사례를 과학적 방법론의 시각에서 분석·토론하고 이를 보고서 실적물의 형태로 산출하는 것을 기본과제로 하며, 이를 통해 경험적 연구 역량의 함양과 문제해결 역량을 배양하는 데 그 목적이 있다. 이는 기존의 이론 중심의 교육에서 탈피하여 현장 밀착형, 사례 위주의 교육으로 전환하고, 이를 통해 세부 정책분야(공공관리·도시교통환경·국제·보건·융합과학기술·그 외 분야에서 정책 처방의 타당성과 실현 가능성을 제고하려는 취지이다. 따라서 정책분야 및 사례별 전문성이 요구되므로 해당 분야의 전문연구자인 여러 교수가 공동으로 순환하며 강의하는 것을 원칙으로 한다. ‘정책사례연습 1’에서는 정책사례를 분석할 수 있는 다양한 연구방법론과 적용례를 제시함으로써 수강생들로 하여금 본인의 관심 정책분야에서 실제 사례를 발굴하여 실적물을 작성할 수 있도록 안내하고, 연구계획서의 작성을 지원한다.전필 / 대학원
거시경제학연구 2는 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 두 번째 과목이다. 거시경제의 제반현상을 분석하고 이해하는 데 유용한 이론적, 실증적 분석도구를 제시함을 목적으로 한다. 다양한 거시경제모형을 소개하고 통화 및 재정 정책과 같은 거시경제 정책에 대한 시사점을 고찰한다.전선 / 대학원
기술역학연구에 활용할 수 있는 자료원을 파악하고 사망률, 발생률, 유병률을 표준화, 경향성 분석, age-period-cohort modeling 등의 방법을 사용하여 자료를 해석하고 가설을 설정하는 과정을 학습한다. 기여위험도 및 기여위험분율 산출을 위한 관련성 지표의 메타분석 방법론을 학습한다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전선 / 대학원
디지털 건강 모니터링을 이용하여 지역사회 의료서비스를 고도화하고 국민건강을 증진시킬 수 있는 기반의 구축과 이를 바탕으로 건강형평성을 제고하고 건강수명을 연장할 수 있는 방안을 이해하고 지역사회 의료서비스 발전계획을 수립할 수 있는 역량을 구축한다.전선 / 대학원
1. 의료의 질 관리의 필요성과 개념을 이해한다. 2. 외국 의료의 질 관리 현황을 이해한다. 3. 의료의 질 관리에 대한 방법론을 숙지한다. 4. 우리나라 의료의 질 관리를 위한 전략을 모색한다.전필 / 학사
본 강의는 데이터과학의 방법을 사회 자료 통계 분석에 이용하는 능력을 갖출 수 있도록 한다. 기술 및 추론 통계의 기본 방법론을 사회학 연구 설계와 경험 분석의 관점에서 다루고, 프로그래밍 언어 습득을 통해 자료 시각화와 통계 분석을 수행할 수 있는 능력을 함양시킨다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
본 세미나는 경영전략 연구에 관심 있는 대학원생들을 대상으로 연구방법론의 이론과 실제를 학습하는 것을 목표로 한다. 세미나에서는 research design, construct measurement, causality establishment 등 연구방법론의 주요 주제를 수강생 자신의 프로젝트를 바탕으로 1) archival research , 2) survey research . 3) field research 등의 다양한 방법론을 통해 익히도록 한다. Quasi-experiment, panel construction, content analysis 등의 세부 주제 역시 다루어질 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 일차적으로 의료기술평가와 근거기반의사결정 과목을 선수강한 학생들이 보다 전문적인 주제를 이해하고 다룰 수 있도록 계획되었으며, 강의 뿐 아니라 세미나와 토론을 통해 의료기술평가의 특정 방법론으로서 임상적 근거합성 방법의 전문적인 주제를 탐구하며 실제적이고 깊이 있는 이해를 갖추는데 주안점을 두었다. 해당 과목의 구체적인 내용을 다루기 위해서는 임상연구 방법론 및 의학통계에 대한 일정 수준 이상의 이해가 필요하며, 베이지안 접근방식을 포함하여 임상적 의료의사결정 수행에 필요한 근거 창출의 맥락에서 광범위한 근거 구조에 적용될 수 있는 근거 합성에 대한 접근으로서 메타 분석, 간접 비교 및 혼합 치료 비교를 수행하는 방법에 대한 구체적인 논의를 진행하고 실용적인 가이드를 제공한다.전선 / 대학원
이 수업은 인공지능과 기계학습의 이론적 기초를 다루며, 특히 의료 데이터의 다양한 특징에 맞는 학습 및 추론 알고리즘을 디자인하기 위해 필요한 공학적 및 신호처리 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 수업에서는 전통적인 기계학습 기법부터 최신 인공지능 기법까지의 원리를 배우고, 이를 통해 수강자가 주어진 데이터를 바탕으로 알고리즘을 설계하고 공학적으로 해석할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 의료 데이터는 단백질과 분자 (그래프), 유전체/전사체 (텍스트), 혈당/뇌파 (시계열 신호), 의료 영상 (다차원 영상), 환자 메타 정보 (테이블), 대사 상호 작용 정보 (다차원 행렬) 등 매우 다양한 형태를 가지고 있다. 이러한 다양한 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 과정에서 비선형 함수의 학습이 중요한 역할을 하며, 이는 의료 인공지능의 핵심 신호처리 원리 중 하나이다. 본 수업은 일반적인 기계학습 및 인공지능의 공학적 기초 외에도, 이처럼 의료 데이터의 특성을 반영한 대표적이고 특징적인 기계학습 및 인공지능 기술을 추가적으로 학습한다. 이를 통해 수강자는 일반 데이터 전문 분석가를 넘어선 의료 데이터 전문 분석가로 성장할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
보건학 자료는 이진형, 연속형 등 다양한 유형의 자료들로 이루어져 있으며 subjects사이의 상관성으로 인하여 분석이 쉽지 않다. 이러한 보건학 자료의 분석을 위하여 선형혼합모형, 일반화선형모형, 일반화선형혼합모형 등이 주로 활용되어 왔다. 고급보건통계이론에서는 이러한 분석 방법론에 활용되고 있는 다양한 모수 추정방법론과 관련 이론을 학습할 것이다. 예를 들어, 최대가능도추정량과 제한가능도추정량의 점수함수와 모수추정 방법론을 배우고 동시에 일반화추정방정식과 관련된 다양한 이론을 학습하고 연습함으로써 보건통계자료 분석의 기본 이론을 배울 수 있는 기회가 될 것이다.