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본 연구는 소셜 네트워크 서비스에서 생성되는 단문 텍스트 분류를 위해 SNS 메시지 특징을 고려한 특징 가중치 부여 방법을 제안합니다. 마르코프 논리 네트워크를 사용하여 카테고리 추론을 수행하고, 기존 빈도 기반 분류 방법과의 비교를 통해 제안 방법의 성능을 검증합니다.
Social Network Analysis - Community Detection and Evolution
Fashion Recommender Systems
Formal concept analysis of social networks
R을 이용한 텍스트 마이닝 =
Social media mining : an introduction
Topic detection and classification in social networks : the Twitter case
소셜 미디어 연구
네트워크 분석 : 소셜 미디어에서 신경망까지
Subjective well-being and social media
Understanding dark networks : a strategic framework for the use of social network analysis
Intelligent text categorization and clustering
Networks
Soft Computing and Signal Processing : Proceedings of ICSCSP 2018, Volume 1
Web-Age Information Management : 16th International Conference, WAIM 2015, Qingdao, China, June 8-10, 2015. Proceedings
Qualitative networks : mixing methods in social research
소셜 네트워크의 세계와 빅데이터 활용 : 사람(人) 사이(間)를 보는 힘
Social networking : mining, visualization, and security
Deriving ontologies from folksonomies : an integrated approach for turning folksonomies into ontologies
한국정보기술학회논문지
나성희; 김정인; 이은지; 김판구한국정보기술학회논문지
나성희, 김정인, 이은지, 김판구International Journal of Web Information Systems
Alsmadi, I.; Gan, K.H.Sensors (Basel, Switzerland)
Xia T.,Chen X.,Wang J.,Qiu F.Artificial Intelligence Review
Tommasel, A.; Godoy, D.Neural Computing and Applications
Alsmadi I.,Hoon G.K.International Journal of Software Engineering and Its Applications
Yang-Ha ChunIEEE Access
Sulaimani S.A.,Starkey A.New Generation Computing
Pinto, Alexandre; Gonçalo Oliveira, Hugo; Figueira, Álvaro; Alves, Ana OliveiraProcedia Computer Science
Huang, Liang; Lee, Benedict; Loong Ng, Daniel Hui; Xia, KelinFuture Internet
Abonizio H.Q.,de Morais J.I.,Tavares G.M.,Junior S.B.Journal of Intelligent Systems
Kumar, H. M. Keerthi; Harish, B. S.한국지식정보기술학회 논문지
정기주, 서효영, 조성도Neurocomputing
Xia T.,Chen X.2020 31ST IRISH SIGNALS AND SYSTEMS CONFERENCE (ISSC)
Vashisth, Pradeep; Meehan, KevinWeb Intelligence
Huang, W.; Li, Z.; Zhang, L.; Li, Y.SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING
de Souza, Joao Victor; Gomes Jr., Jorao; de Souza Filho, Fernando Marques; de Oliveira Julio, Alessandreia Marta; de Souza, Jairo FranciscoResearch Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology
SriVidhya, M.; Irfan Ahmed, M.S.IEEE Transactions on Computational Social Systems
Nathan Johnson; Benjamin Turnbull; Martin Reisslein; Nour MoustafaIEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Knowl. Data Eng.
Chen, H.; Ku, W.; Wang, H.; Tang, L.; Sun, M.전선 / 대학원
본 수업은 실제 운용되고 있는 SNS상에서 사용할 수 있는 도구들의 제작과 이를 통해 얻은 자료를 분석하는 기법을 익히는 것을 목표로 한다. SNS의 사용이 크게 증가함에 따라, 사용자들이 방대한 양의 자료를 웹상에서 제작, 공유하고 있다. 이러한 자료를 분석하면 기존의 방법으로는 알기 힘들었던 사용자의 취향이나 성향을 비교적 쉽게 파악할 수 있다는 연구 결과가 나오고 있다. 하지만 자료의 양이 방대할 뿐만아니라 자료의 형태도 다양해 여러가지 제한점이 있는 것도 사실이다. 본 강의는 SNS 상의 자료를 사용하여 어떻게 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 지에 대해서 알아보고자 한다. 학생들은 Python을 이용하여 여러가지 SNS의 자료를 수집하고 분석하는 것을 배울 것이다. 단순한 수집뿐만아니라 수학적인 분석 기법에 대해서도 자세하게 다룰 예정이다.전선 / 대학원
본 수업은 실제 운용되고 있는 SNS상에서 사용할 수 있는 도구들의 제작과 이를 통해 얻은 자료를 분석하는 기법을 익히는 것을 목표로 한다. SNS의 사용이 크게 증가함에 따라, 사용자들이 방대한 양의 자료를 웹상에서 제작, 공유하고 있다. 이러한 자료를 분석하면 기존의 방법으로는 알기 힘들었던 사용자의 취향이나 성향을 비교적 쉽게 파악할 수 있다는 연구 결과가 나오고 있다. 하지만 자료의 양이 방대할 뿐만아니라 자료의 형태도 다양해 여러가지 제한점이 있는 것도 사실이다. 본 강의는 SNS 상의 자료를 사용하여 어떻게 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있는 지에 대해서 알아보고자 한다. 학생들은 Python을 이용하여 여러가지 SNS의 자료를 수집하고 분석하는 것을 배울 것이다. 단순한 수집뿐만아니라 수학적인 분석 기법에 대해서도 자세하게 다룰 예정이다.전선 / 대학원
이 수업은 디지털 미디어의 사회침투 (mediatization; 미디어화)에 따라 네트워크가 하나의 범사회적인 구성원리로 부상하는 현상을 주로 인간관계의 형성과 유지에 관한 논의에 초점을 두고 학습합니다. 미디어가 우리의 일상과 어떻게 결합하는지, 즉 우리가 주변사람들 혹은 공동체와 맺는 관계를 중심에 두고 그 관계 위에서 공유되는 정보와 감정, 개인과 공동체와의 관계 등이 미디어화와 더불어 어떤 변화를 겪는지를 보고자 합니다. 기존 연구에 대한 학습과 동시에 실제 우리 일상에 대해 비판적으로 ‘관찰’하고 책 바깥으로 나와 생각하는 연습을 통해 다시 미디어의 본질에 관한 통찰력을 키워보고자 합니다. 미디어화에 따른 인간관계망의 변화, 개인과 집단의 미디어 이용, 공동체의 형성, 협력관계의 발생 등의 이슈를 다룹니다.전선 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.교양 / 학사
「베리타스 강좌 2: 베리타스 강좌 2: 수학과 데이터 사이언스로 보는 사회와 경영」는 자연과학적 모델과 사회과학적 이해를 융합하여 복잡한 사회 현상을 탐구하는 교과목이다. 물리학, 생물학에서 발전한 다양한 모델(네트워크 모델, 정보이론, 카오스이론, 스케일링 이론, 전염병모델 등)을 소개하고, 이들이 사회·경영·정치·도시학 등 인문사회 분야와 어떻게 연결되는지를 학습한다. 본 강좌의 차별성은 이과와 문과 학생이 협력하는 팀 기반 학습에 있으며, 데이터와 간단한 시뮬레이션을 활용한 실습을 통해 이론을 실제 사회현상에 적용한다. 학생들은 그룹 토론, 프로젝트를 통해 비판적 사고, 협업 능력, 창의적 문제 해결 역량을 배양하며, 나아가 데이터 기반 분석과 복합적 가치 창출 능력을 기르게 된다.전선 / 학사
디지털 테크놀로지가 일상생활 면면에 침투하고 인간경험을 구성하는 필수적인 요소가 되면서, 테크놀로지 사용자인 인간, 컴퓨터, 기계의 만남의 양상 및 사회, 문화적인 맥락에 대한 탐구의 필요성이 커지고 있다. 에쓰노그래피는 인간과 컴퓨터의 접점을 디지털 테크놀로지 사용의 맥락과 사용자의 경험을 중심적으로 접근하는 질적 접근법이다. 이 수업에서는 디지털 테크놀로지 사용에 대한 다양한 에쓰노그래피 사례 검토 및 실습 교육을 통해, 사용자 경험에 대한 질적인 접근의 특징과 유용성을 파악하고, 실제 에쓰노그래피를 수행할 수 있는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 계량적 접근이 포착하지 못하는 UX에 대한 심층적인 이해를 도모하고 새로운 HCI 디자인을 개발, 모색할 수 있도록 한다.전필 / 학사
본 강좌는 커뮤니케이션 과학의 기초가 되는 데이터 분석 방법을 소개하고 이를 통해 학생들의 데이터 리터러시를 함양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 과학적 설명과 예측의 기본 원리를 이해하고, 데이터 분석 방법을 PPDAC 문제 해결 과정(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion)의 틀 내에서 학습하게 될 것이다. 이 수업을 통해 학생들은 설득, 확산, 여론, 대인관계, 공공 캠페인 등 다양한 커뮤니케이션 현상을 데이터를 바탕으로 설명하고 예측할 수 있게 될 것이다.전선 / 대학원
협동과정 인지과학 소속 학생들이 속한 다양한 분야들간의 융합연구가 진행될 수 있도록 하기 위해 소속 학생들이 연구하는 분야에 대한 박사과정생들의 연구 소개 및 토론을 통해 서로간의 연구에 대해 이해하고 인지과학이 가지는 다학제적 성격이 부각되는 연구 주제 및 방법론의 공유를 목표로 한다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
불완전한 정보로 인한 시장문제와 소비자 문제를 바탕으로 소비자들의 정보탐색활동을 평가하고, 매체로부터의 정보를 분석함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 제시한다.전선 / 대학원
의류학을 과학적으로 연구하기 위하여 필요한 연구설계 및 자료분석방법을 학습한다. 연구설계의 내용으로는 연구의 개념, 연구의 절차, 변수와 측정, 척도 자료수집방법, 실험설계 등이 포함되며, 자료분석의 내용으로는 일원적 기술통계, 상관관계, 회귀분석, 경로분석 인자분석, 분산분석 등이 포함된다. 이로써 자신의 연구를 스스로 설계하고 자료를 통계적으로 분석할 수 있는 능력을 기른다.전선 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 정보기술과 정보사업, 그리고 인터넷 개발에 있어서의 사회 연결망의 영향을 다룬다. 특히, 서비스 연결망과 공급자 연결망의 구조를 분석하는데 초점을 맞춘다. 또한 인터넷 기반 시스템이 어떻게 사회연결망을 유지시키는지에 대해 검토한다.전선 / 대학원
특수아동을 위한 교육과정을 이해하고, 장애영역별 교육과정의 수정 및 적용에 대해 논의한다. 특수학교 중심의 교육과정은 어떤 것이 있으며, 개별화교육계획의 이해와 적용, 교과교재개발, 교과교수법을 연구한다. 각 장애영역별 특수교육과정 및 개별화교육계획에 대한 강의를 하고 실제적인 사례와 적용예는 수강생이 조사연구 발표를 중심으로 진행한다.전선 / 대학원
영화, 음악, 미술, 대중문화, 정보문화 등 문화현상의 각 영역별로, 여성주의 비평과 연구의 실제를 탐구한다. 2군교과목으로 지정하여, 매 학기 마다 특정한 문화영역을 선택하여 개설하도록 한다.전선 / 대학원
이 과목은 매스컴 연구에서 필요한 질적 연구방법을 가르치는데 주목적이 있다. 질적 연구방법은 사회현상을 통제하거나 예측하는데 있지 않고 그것의 참 의미를 이해하는 방법이다. 질적 연구방법에는 구체적으로 연구주제의 생성 처리, 구술사 또는 문헌 조사, 민속지학적 연구, 그리고 특정 아카이브의 분석기법 등이 있다. 그 밖에 이 과목에서는 참여관찰방법, 심층 인터뷰 기법, 역사적 연구방법 등도 취급할 예정이다.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.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.