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박종섭, 박수정, 윤지영, 최경규
2015 / 대한작업치료학회지
Jeong, JW; Bae, MK; Ahn, MY; Kim, SH; Sohn, TK; Bae, MH; Yoo, MA; Song, EJ; Lee, KJ; Kim, KW
2002 / CELL
Chen Zhou ZH; Ayala Calvo G; Martínez Chamorro E; Ibáñez Sanz L; Sanz de Lucas R; Borruel Nacenta S
2023 / Emergency radiology
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본 연구는 2019년 가계금융·생활실태조사 데이터를 활용하여 중년층 가계의 연체 가능성이 높은 가구를 탐지하는 것을 목표로 한다. 의사결정 트리 모델과 같은 분류기의 성능을 평가하고, 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 ROSE 기법을 적용하여 분류 정확도를 향상시켰다. 부채-자산 비율, 금융기관 종류, 대출 목적 등이 연체 가능성에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 확인되었다.
The psychology of financial consumer behavior
R 예제로 배우는 머신 러닝
Borrowing constraints and the tenure choice of young households
Dynamics of poverty in rural Bangladesh
Regaining the dream : how to renew the promise of homeownership for America's working families
우리나라 주택담보대출의 동적특성 : 그룹별 대출 및 연체 추세에 대한 미시분석
가계부채의 결정요인 분석
경제학의 관점에서 본 한국의 저출산 고령화 문제
(5천만 경제 호구를 위한) 선대인의 대한민국 경제학
다크 데이터 : 보이지 않는 데이터가 세상을 지배한다
주택담보대출 리스크 관리를 위한 규제 및 대출 상품의 설계
The essentials of machine learning in finance and accounting
Debt usage and mortgage choice : sensitivity to default insurance costs
Consumer credit in Europe : risks and opportunities of a dynamic industry
Markov chains : models, algorithms and applications
알고리즘, 생각을 조종하다 : 데이터는 어떻게 우리의 심리를 설계하는가
우리나라 가계부채의 결정요인과 평가
빚으로 지은 집 : 가계 부채는 왜 위험한가
소비자학연구
유연주; 김소연; 여정성사회보장연구
박정민, 송태민소비자학연구
이종희한국콘텐츠학회 논문지
안철휘, 안현철Journal of The Korean Data Analysis Society
김재진; 전성아; 황은혜; 최정균; 최종후한국데이터정보과학회지
최재석, 한준태, 김면중, 정진아Neural Computing and Applications
Kristjanpoller W.,Astudillo N.,Olson J.E.금융소비자연구
손지연한국정책학회보
김병석, 문상호SCANDINAVIAN JOURNAL OF ECONOMICS
Almenberg, Johan; Lusardi, Annamaria; Save-Soderbergh, Jenny; Vestman, Roine금융연구
이동걸, 전성인, 정재욱, 변동준가족자원경영과 정책
이종희금융안정연구
신관호, 한치록Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
My B.T.T.,Ta B.Q.금융연구
이동걸; 전성인; 정재욱; 변동준Studies in Higher Education
Aldrovandi, S.; Brown, G.D.A.; Wood, A.M.; Maltby, J.Journal of Modelling in Management
Khemakhem, S.; Boujelbene, Y.; Ben Said, F.Digital Finance
Antar, M.; Tayachi, T.부동산분석
조재현Journal of The Korean Data Analysis Society
김재진, 전성아, 황은혜, 최정균, 최종후전선 / 대학원
소비자가 경제적인 의사결정을 하는데 필요한 다양한 주제를 다루며 주제별 그리고 소비자유형별로 소비자문제 대처방안과 교육프로그램을 개발하도록 한다. 특히 아동소비자, 청소년소비자, 노인소비자, 저소득층 소비자, 여성소비자, 기타 불리한 여건의 소비자에 대하여 행태를 분석하여 교육적, 정책적 방안을 연구한다.전선 / 대학원
가계의 경제구조적 측면에서, 가계의 소득구조와 소비구조를 분석하고 생활표준의 설정과 생계비의 연구를 통해 가족의 삶의 질을 논의한다. 또한 가계의 자원관리적 측면에서, 재산관리, 소비관리 및 가계생산에 대하여 연구한다.전선 / 대학원
세계화의 진행으로 국제금융시장에 대한 이해와 필요성이 증대되고 있다. 본 교과목은 다국적 기업의 재무최고관리자(CFO)로서 익혀야 할 기본적인 재무이론과 개념을 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 다루는 주제는 화폐의 시간가치, 현금할인기법, 위험과 기대수익률의 관계, 자본비용, 자본예산분석, 자본구조 등을 포함한다.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.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
이 과목의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 재무 연구에 활용하도록 하는 데 있다. 세부적으로는 의사결정나무, 인공신경망 등의 여러 기계학습 개념을 이해하는 것으로 시작하여 재무 연구의 실제 활용 사례들을 살펴본다.전선 / 학사
이 과목의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 재무 연구에 활용하도록 하는 데 있다. 세부적으로는 의사결정나무, 인공신경망 등의 여러 기계학습 개념을 이해하는 것으로 시작하여 재무 연구의 실제 활용 사례들을 살펴본다.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.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
급속히 변화하는 사회에서 삶의 질 향상을 바탕으로 가정 및 구성원의 복지 추구를 위해 가계복지에 영향을 미치는 소득분배, 빈곤문제, 가계복지의 측정문제, 각종 정책 및 제도의 효율성 문제 등의 현대경제문제를 연구하고 사회적 보장체계 및 기타 사회복지 서비스 등을 분석,검토한다. 특히 한국사회에서 불리한 위치에 있는 저소득노동자, 여성취업자, 노인의 경제적 복지문제를 연구한다.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
보건의료 현상을 사회관계의 측면에서 파악하고자 하는 것이 이 강좌의 목표이다. 건강에 부여하는 가치나 물질적 자원은 사회마다 다르다. 또 집단이나 계층에 따라 건강수준이 다르고 건강문제에 대한 대처방식도 다르다. 보건사회학은 건강행동, 질병에 대한 대응방식, 치료법의 선택, 의사와 환자관계, 병원조직, 의료제도 등 건강과 질병 및 의료문제를 사회구조적 특성이나 집단간 사회관계의 측면에서 고찰하고 분석하는데 관심을 갖고 있다.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.전선 / 대학원
이 수업의 목표는 사회학적 관점을 익히고 그것을 보건정책 및 보건 의료 문제를 분석하는데 활용해 보는 것이다. 이를 위해 이 수업은 크게 세 가지 초점을 가진다. 첫째, 사회학의 기본적 사고방식을 익힌다. 둘째, 사회구조를 포착하고 설명하는 다양한 스타일을 검토한다. 사회구조를 연구하는 방법은 여러 가지다. 이 수업은 ‘사회구조’에 접근하고 그것을 설명하는 스타일을 (A) <파라미터 분포로서 사회구조를 포착하고 설명하기>, (B) <심층 구조로서 사회구조에 주목하고 설명하기>, (C) <사회구조가 계속 변화하는 구성 과정에 주목하기>로 분류한 후, 각 세 가지 스타일로 사회구조를 연구했을 때의 장점과 단점을 검토한다. 셋째, 보건 의료 분야의 몇 가지 중요한 주제를 이런 세 가지 스타일로 접근/연구한 논문들을 살펴본다.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.전선 / 대학원
교육연구에 관심을 가지고 있는 대학원생을 위한 교육학과 대학원 공통교과 양적 연구방법론 과목으로서, <교육연구와 위계선형모형 1>이나 <교육연구와 구조방정식모형 1> 교과목 이전에 수강하기를 권고한다. 이 교과목에서는 중다회귀분석의 기본 개념 및 원리, 기본 가정에 대한 확인, 회귀분석모형에 대한 모형진단 등에 대하여 소개한다. 또한 연속변수에서 범주변수 등으로 종속변수의 확장에 따른 다양한 회귀분석 모형과 더불어, 기본 가정 위배에 따른 회귀분석의 확장 등 교육연구에서의 회귀분석 적용에 대하여 다룬다.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 / 학사
통계학적 기초의 원리 및 실제를 다룸으로써 주로 사회과학에서 쓰이는 연구방법 중 사회조사에 의해 얻어진 수량적 자료를 분석하는데 필요한 기본지식을 학습한다.전선 / 대학원
가계의 경제적 의사결정인 소비행동 및 소비패턴, 소비획득 및 시간자원의 배분, 가계생산, 가족형성 및 역할분담 그리고 인적자본의 형성 등을 다룬다.전선 / 대학원
데이터와 컴퓨팅 역량의 폭발적인 증가로 인해, 비즈니스 의사결정에서 데이터 분석과 정량적 모델링의 활용은 필수적인 요소가 되었다. 이 과목은 데이터 과학과 고급 경영과학을 결합하여, 다양한 비즈니스 환경에서 데이터의 활용을 통한 효율적 의사결정 시스템을 구축하기 위한 기술과 도구들을 다룬다. 전통적인 데이터 처리 및 분석을 넘어, 데이터를 스마트하고 해석 가능하며 실행 가능한 비즈니스 의사결정으로 변환하는 '처방적 분석' 방법론에 중점을 둔다. 구체적으로는 머신러닝 알고리즘, 고급 의사결정 모델링, 최적화와 같은 기술을 결합하여 자원 배분, 공급망 관리, 불확실성 대응, 경제성 분석 등 다양한 문제들을 데이터와 정량적 근거에 기반하여 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 고급 엑셀 기능과 기본적이고 쉽게 이용 가능한 파이썬 모델링 기법 등 실무적인 도구들을 익히며, 코딩 기술이 요구되지 않는 상황에서도 이 도구들의 메커니즘을 이해하고 활용할 수 있는 매니저로서의 역량을 기르게 될 것이다. 이 과목은 처방적 분석 방법론의 실무적 유용성에 초점을 맞추어, 다양한 분야에서 해석 가능하고 실행 가능한 의사결정 시스템을 구축하려는 경영 매니저들에게 유용할 것이다.