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데이터가 존재하지 않습니다.
이호진, 안동규, 송재국, 김진석, 강은구
2017 / International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
데이터가 존재하지 않습니다.
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본 연구는 S사에서 2006년부터 2016년까지 10년간 트리즈 방법론을 활용한 2,500건 이상의 사례를 분석하여 현장 문제 해결에 사용된 트리즈 도구를 파악하고자 한다. 분석 결과, 40가지 발명 원리가 가장 많이 사용되었으며, 분리 원리, 표준 해법 등이 뒤를 이었다.
창의성의 또다른 이름 트리즈
생각의 씨앗 : 창의적 사고의 틀 : Idea·Mindmap·Triz·IP R&D
(통찰모형) 스핑클 : 세상이 아직 발견하지 못한 비즈니스 기회를 선점하는 법
비즈니스 트리즈 =
발명 특허의 과학
(창의와 혁신의 시크릿) 트리즈 : Training how to think inventively
창조적 습관 =
창의적 공학설계 =
발명 특허의 정석
트리즈 케이스 스터디 : 실습중심 사례집 =
엔지니어처럼 생각하라
Trimming, miniaturization and ideality via convolution technique of TRIZ : a guide to lean and high-level inventive design
(알트슐러의) 40가지 발명 원리
회사를 살리는 아이디어 42가지
(TRIZ로 배우는)창의적 설계 =
혁신을 넘어 창조를 꿈꾸다 : 한국주택금융공사가 걸어 온 10년의 꿈
Soft computing for reservoir characterization and modeling
TRIZ level : 창의적 문제해결 이론과 사례.
(그림으로 보는 발명문제 해결 이론)40가지 원리 : 기술 혁신을 위한 비법 트리즈
Engineering of creativity : introduction to TRIZ methodology of inventive problem solving
공학교육연구
임요왕품질경영학회지
김태영, 김중현, 박영택공학교육연구
김중현, 박영택黑河学院学报 / heihe xueyuan xuebao
杨得成; 曹福全; Yang Decheng; Cao FuquanProcedia CIRP
Chechurin, Leonid대한공업교육학회지
최완식, 남승권Procedia CIRP
Spreafico, Christian; Russo, Davide한국산학기술학회논문지
박명철, 신상훈실천공학교육논문지
김은경산업디자인학연구
현대웅, 최명식Procedia Engineering
Beckmann, HartmutJournal of Physics: Conference Series
Liu, C.; Xue, B.; Wu, F.; Shi, F.; Dong, J.; Yang, X.电子科技大学学报(社会科学版) / Journal of University of Electronic Science and Technology of China (Social Sciences Edition)
邵云飞; 王思梦; 詹坤; SHAO Yun-fei; WANG Si-meng; ZHAN KunProcedia Engineering
Sire, Pascal; Haeffelé, Gilles; Dubois, Sebastien실과교육연구
이정균, 최유현공학교육연구
한지영Procedia Engineering
Borgianni, Yuri; Cascini, Gaetano; Rotini, Federico공학교육연구
나흥열, 송명원, 박영택科技创业月刊 / Pioneering With Science & Technology Monthly
严淑; 许白云신뢰성 응용연구
박일우; 최성훈전선 / 대학원
본 교과목은 식품 비즈니스 분야의 대학원에서의 아카데믹 연구를 위한 기본적인 지식을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 본 교과목은 연구 설계, 문헌 연구, 변수 설정, 가설 개발, 자료 수집, 설문 개발, 샘플링, 자료 분석 등의 아카데믹 연구 분야의 다양한 주제들을 다룬다. 본 수업을 ㅛ성공적으로 수강한 학생은 국제 학술 대회 수준의 연구를 수행할 수 있도록 한다.교양 / 학사
난해하고 복합적인 문제들이 등장하는 동시대 상황은 영역에 대한 전문화 접근 체계의 한계를 드러낸다. 본 수업으로 디자인적 사고(Designerly Thinking)를 추론의 한 형태로 인식 및 체화하여 자신의 전공 분야와 접목, 확장, 실천할 수 있는 태도를 함양하고자 한다.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.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전필 / 대학원
협동과정 기술경영경제정책전공은 기술혁신의 이론을 바탕으로 기술 경영, 기술 경제, 기술 정책의 세부 분야가 유기적으로 결합되어 있는 학문 분야를 탐구한다. 본 교과목을 통해 본 전공에 입학하는 학생들이 세부 분야의 발전과정을 이해하고, 향후 중요한 학문적 토픽을 탐색하는 기회를 갖게 된다. 본 교과목의 주요 구성 내용은 다음과 같다. - 기술혁신의 이론 - 기술 경제학의 핵심 개념과 연구토픽 - 기술 경영학의 핵심 개념과 연구토픽 - 기술 정책학의 핵심 개념과 연구토픽 본 교과목은 교수의 강의와 학생들의 관심 토픽에 대한 발표를 병행하며, 수강 후 수강생들이 자신들만의 고유한 연구토픽을 발굴할 수 있을 것으로 기대된다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.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
재료 및 기하학적 비선형특성을 갖는 구조물의 이론, 모델링, 해석법과 비선형 특성의 원인 및 정적, 동적 하중에 대한 해석방법을 강의한다. 비탄성 재료와 부재의 모델링, P-◁효과, 대변형, 안정성, 실무에의 응용등에 대해 강의한다.전선 / 대학원
치과 영역에서의 조직재생을 포함, 재생치료 전반적인 영역에서의 바이오 의료기술의 특허동향, 특허 분석 에 대해서 학습하고 연구성과를 지적재산권으로 확보하기 위한 사례분석, 특허작성 등의 실무과정을 통해 학생들이 기초연구단계에서부터 특허에 대한 개념을 확립하고, 성과를 제고할 수 있도록 함.전선 / 대학원
본 과목은 도시환경설계 연구의 이론적 틀과 기초 방법론을 이해하는 세미나 수업이다. 본 과목의 목표는 도시공간·환경을 시각적이고 사회과학적으로 탐구하는 방법론을 습득하여 연구 수행을 위한 기본적인 능력을 기르고 독립적으로 연구를 수행할 수 있는 연구자를 양성하는 데 있다. 이를 위해“연구 설계의 이해”와 “기초 연구 방법론” 두 가지 주제를 다룬다. 연구 설계의 이해 부분에서는 도시공간 연구의 발상, 선행연구 분석, 개념의 정의와 조작화, 연구 질문 설정, 가설 검정 등의 내용을 다루며, 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 연구 계획서 작성 훈련을 한다. “기초 연구 방법론”에서는 정량적 도시환경설계 연구 방법론을 중심으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석을 수행할 것이다.전선 / 대학원
이 교과목은 정보시스템분야에 대한 개념적/연구중심적 소개가 목적이다. 구체적으로 정보시스템 분야에 대한 정의, 정보시스템분야의 고전 및 현재 연구에 대한 소개, 분야를 이해하기 위한 사고의 틀 제공이 목적이다.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
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 / 학사
문제를 해결하기 위해 알고리즘을 구성하고 이를 분석하는 방법에 대해 강의한다. 알고리즘의 효율성 분석 도구(점근적 복잡도, 점화식), 정렬 및 선택 알고리즘, 자료의 저장과 검색(검색 트리, 해시 테이블), 집합의 처리, 동적 프로그래밍, 그래프 알고리즘, 문자열 매칭, 계산의 한계(NP-completeness), 상태공간 트리의 탐색 등을 다룬다.전필 / 학사
이 교과목은 학교, 기업, 기타 산업인력개발기관에서 교육훈련을 담당하는 전문가가 갖추어야 할 교수-학습능력을 개발하는 데 목적이 있다. 특히 산업인력개발에 많이 사용되는 문제해결, 문제중심학습(PBL), 액션러닝, 성과중심교육(PBI), 역량중심교수(CBT), 도제제도, 직무상훈련(OJT), 모듈교수, 학습공동체 등 다양한 교수방법의 이론과 실제를 다룬다. 이 교과를 통해 평생학습의 중요성과 다양한 계층의 학습자 특성을 이해하고, 여러 교수방법을 습득함으로써 다양한 인력개발 상황에 적합한 교수방법을 활용할 수 있는 역량을 개발할 수 있도록 한다.전필 / 학사
디지털환경으로의 변화를 이해하고 그 산업적 가능성을 모색함에 있어서 무엇보다 우선 요구되는 것은 새로운 디지털기술과 인간간의 상호작용을 이해하는 일이다. 또한 디지털매체를 매개로 새롭게 등장하는 인간 대 인간의 만남, 상호작용, 커뮤니케이션, 대인관계의 발전을 이해하는 일도 새로운 기술발전의 사회적 함의를 이해하는 가장 기본적인 출발점이 된다. 본 과목은 휴먼/컴퓨터 인터페이스 및 컴퓨터매개 커뮤니케이션과 관련된 주요이론 및 연구성과 등을 살펴본다.전선 / 대학원
인간-컴퓨터 상호작용 (HCI: Human-Computer Interaction) 은 컴퓨터 과학, 공학, 심리학, 사회과학, 디자인 등 다양한 분야의 전문가들이 중요한 역할을 수행하는 융합 학문이다. 현대 사회에서 사람들은 컴퓨터를 일상생활의 중요한 도구로 사용하면서 다양한 문제점들에 직면하곤 하는 데, HCI는 시스템의 디자인과 컴퓨터 기술이 실제로 사용되는 과정에서 발생하는 문제점을 해결하는 방법론을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 이 수업에서는 HCI와 관련한 핵심 이론과 방법론의 학습을 통해 현재 HCI 분야에서 이루어지고 있는 리서치 경향을 이해하고 다학제 간 협업 리서치 프로젝트를 통해 실제 HCI 기반의 리서치를 경험한다. 본 수업은 세미나와 프로젝트 기반의 수업으로 학생들은 먼저 HCI분야의 주요 연구 논문의 탐색을 통해 HCI 이론을 학습하고, 프로젝트를 통해 사용자 중심 설계 방법을 수행한다. 이 과정에서 학생들은 인터랙션 디자인, 프로토타이핑, 사용자 조사 방법론 등 다양한 주제를 학습하고 이를 실제 리서치 프로젝트에 적용한다.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.