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Kim, Tae-Joon; Kirn, Chunjoong; Son, Dongyeon; Choi, Myungsuk; Park, Byungwoo
2007 / Journal of Power Sources
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Managing metadata in web-scale discovery systems
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Quality information and knowledge
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Data provenance and data management in eScience
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의료정보 관리 시스템 : 사례, 전략 그리고 해법
Data mining for service
한국콘텐츠학회 논문지
최명석, 이상환GLOBAL KNOWLEDGE MEMORY AND COMMUNICATION
Ashiq, Murtaza; Usmani, Muhammad Haroon; Naeem, Muhammad한국문헌정보학회지
김주섭, 김선태, 최상기한국비블리아학회지
김지현Journal of Electronic Resources Librarianship
M. Barbara Pope정보관리학회지
신은자it - Information Technology
Armel Lefebvre; Baharak Bakhtiari; Marco SpruitEDUCATION FOR INFORMATION
Tzanova, Stefka한국문헌정보학회지
연영광IFLA Journal
Witt, M.; Horstmann, W.한국비블리아학회지
김주섭, 김선태, 한연중, 유원재Digital Library Perspectives
Joo S.,Schmidt G.M.JOURNAL OF THE MEDICAL LIBRARY ASSOCIATION
Read, Kevin B.; Koos, Jessica; Miller, Rebekah S.; Miller, Cathryn F.; Phillips, Gesina A.; Scheinfeld, Laurel; Surkis, AlisaJournal of Electronic Resources Librarianship
Shawn W. Nicholson; Terrence B. BennettGlobal Knowledge, Memory and Communication
Sinha, Priyanka; Subaveerapandiyan, A.; Sinha, Manoj KumarInternational Journal of Knowledge Content Development & Technology
김선태Journal of Academic Librarianship
Singh R.K.,Bharti S.,Madalli D.P.한국비블리아학회지
박형정, 김지현Journal of Library Administration
Keil, D.E.한국문헌정보학회지
김주섭, 김선태, 전예린전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스를 위한 데이터 관리의 원리를 가르친다. 이 수업에서 다루는 주제는 다음과 같다. - 데이터 관리의 이론적 배경: 데이터 종류, 1차 논리, 2차 논리, 관계 논리와 관계 대수, 스키마, 정규화 - 관계데이터베이스: 개체-관계 모델, 트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구, SQL, OLTP, 쿼리 최적화 - 분산형 및 연합형 데이터베이스 시스템 - 데이터 애널리틱스: OLAP, 컬럼 스토어, ETL, 작업 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 인메모리 데이터베이스 - 데이터베이스의 물리적 디자인: Postgres 또는 MySQL을 이용한 B-tree 구현 등 - 데이터 처리: 파이썬의 NumPy, Pandas 등을 활용 이를 바탕으로 적용분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.전선 / 학사
최근 세계경제의 서비스화가 빠른 속도로 진행되고 있고 국내 산업구조 역시 제조 중심에서 서비스 산업 중심으로 크게 변화하고 있어, 서비스에 대한 이해와 생산성의 향상이 주요 관심사로 대두되고 있다. 서비스 시스템은 고객의 요구사항을 만족시키는 서비스를 생산ㆍ전달하기 위해 설계되는 기술과 조직적 네트워크의 복합체인 바, 본 교과목에서는 과학적ㆍ공학적 시각에서 서비스 시스템을 분석하고, 새로운 서비스 시스템을 설계ㆍ운영ㆍ혁신하기 위한 다양한 방법론을 학습한다.논문 / 대학원
본 과정은 학생들의 논문집필 주제 발굴을 돕고 다양한 세미나를 통하여 논문작성에 도움을 준다.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
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 대학원
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터사이언스를 전공하는 학생들의 다양한 관련 분야 경험을 위해 학교 내에서 강의를 통해 습득한 지식이 어떻게 응용되는지를 배우는 것을 목표로 한다. 기본강의를 통하여 문제의 접근, 분석, 결과를 정리하고 실습을 통해 데이터사이언스 지식의 적용현황을 체험하며 이를 발전시킬 수 있는 새로운 방법론을 모색한다. 이 과목은 데이터사이언스 대학원 전공 학생으로 하계 인턴 프로그램에 참가한 학생에 한한다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.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.전선 / 대학원
이 과정은 프로젝트 중심 수업으로 학생들은 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터 사이언스 어플리케이션 개발 수명 주기, 어플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있다. 이 수업에서는 소프트웨어 개발의 기초와 소프트웨어 2.0의 개념을 다루며, 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행할 예정이다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 어플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 어플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 빅데이터(B) 분야 첫번째 강좌이다. 이 강좌에서는 데이터사이언스와 관련 분야를 위한 데이터 관리의 원론을 가르친다. 이 수업에서 다루는 주제는 다음과 같다. - 데이터 관리의 이론적 배경: 데이터 종류, 1차 논리, 2차 논리, 관계 논리와 관계 대수, 스키마, 정규화 - 관계데이터베이스: 개체-관계 모델, 트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구, SQL, OLTP, 쿼리 최적화 - 분산형 및 연합형 데이터베이스 시스템 - 데이터 애널리틱스: OLAP, 컬럼 스토어, ETL, 작업 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 인메모리 데이터베이스 - 데이터베이스의 물리적 디자인: Postgres 또는 MySQL을 이용한 B-tree 구현 등 - 데이터 처리: 파이썬의 NumPy, Pandas 등을 활용전선 / 학사
전선 / 대학원
본 교과목은 프로젝트 중심 수업으로서 학생들이 end-to-end 프로젝트를 통해 데이터사이언스 애플리케이션 개발 수명 주기, 애플리케이션 아키텍처 설계와 구성 요소의 선택, 시스템 인프라 유지보수 및 모니터링과 MLOps 등을 공부하고 실질적인 경험을 쌓을 수 있도록 한다. 학생들은 실습 세션을 통해 업계에서 활용되는 최신의(state-of-art) 소프트웨어 구성 요소들을 다루고 대규모 상업 시스템들에 대해서 사례 연구를 진행한다. 학생들은 수업을 통해 프로젝트 아이디어를 제안하고, 아키텍처와 애플리케이션 기능을 디자인하며, 인프라를 애플리케이션 수명 주기에 따라 모니터링하고 유지 보수할 수 있어야 한다.전선 / 대학원
데이터 분석은 기술 예측 및 기술 전략과 같은 기술 경영 분야와 IT, 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서의 프로세스를 개선하거나 의사 결정을 지원하기 위한 필수적인 도구로서 자리매김하고 있다. 이 강의에서는 높은 수준의 데이터 분석을 위하여 필요한 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 머신러닝, 딥러닝 분야의 여러 기법들에 대해 심도 있게 배우고, 이를 통해 산업과 경영의 문제를 해결한 사례들을 살펴본다. 강의를 통해 배운 내용을 바탕으로 학생들은 관심 분야에서의 문제 해결 및 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석을 수행하며 데이터 분석을 기반으로 한 문제 해결 능력과 비즈니스 통찰력을 기른다.전선 / 대학원
자료구조 및 알고리듬을 학습한 학부 학생들이 대량의 데이터를 메모리 및 디스크에서 효율적으로 관리하는 시스템 소프트웨어의 모델에 대한 학습과 실제 시스템의 구현을 할 수 있도록 한다. 구체적으로 관계형 모델, 객체지향형 모델, SQL 질의 언어, 파일 시스템 구조, B+tree 및 해쉬 인덱스 구조, 질의처리 및 최적화, 트랜잭션처리, 동시성 제어, 그리고 회복 방법 알고리듬을 학습하고 프로그래밍 프로젝트를 통하여 강의에서 배운 여러 가지 자료 구조와 알고리즘을 구현하도록 한다.전선 / 대학원
과학과 공학 분야에서 촉발된 데이터 중심의 연구 방법론 전환은 이제 과학과 공학을 넘어 인문 사회 경제 문화 등 사회의 모든 분야로 확산되고 있다. 이에 따라 데이터베이스 시스템의 역할 또한 기존의 데이터 관리 및 처리의 수준에 머물지 않고 보다 포괄적이고 심화된 분석과 예측 기능의 범주를 포함하도록 확대되고 있다. 이와 같이 새롭고 다양한 요구에 대처할 수 있도록, 데이터베이스 시스템의 고급 대학원 과정으로서의 본 강좌는 매 학기 선정되는 연구개발 프로젝트를 중심으로 진행된다. 이를 통하여 수강 학생들은 데이터베이스 시스템의 최신 연구 주제에 대한 심화 학습의 기회를 갖게 될 것으로 기대된다. 본 강좌는 교수의 강의, 논문 토의 그리고 Term Project 발표로 구성된다.전선 / 대학원
환경오염과 인체건강에 관련된 실험이나 관찰연구를 기획하고 통계분석 및 자료해석은 보건통계학개론의 수강만으로 충분하지 못한 경우가 많다. 본 과목은 통계학적 원리를 활용한 문제해결 능력의 증진에 목적을 두고 있다. 학생들은 다양한 선형통계 분석기법과 원리를 실전에서 적용하는 방법론을 배우고 실제 데이터와 통계 패키지를 활용하여 수업 중 실습한다. 강의 후반에는 반복측정 자료분석을 통한 위해성평가(risk assessment)의 기법도 배운다.전선 / 대학원
본 과목에서는 데이터 분석 알고리즘, 시스템, 응용 등 다양한 분야의 문제들을 이해하고 기존 기술의 제약점을 해결하는 캡스톤 프로젝트를 진행한다. 이를 통해, 여러 과목에서 학습한 이론을 실제 문제에 적용할 수 있는 응용 능력 및 문제 해결 능력 향상을 기대한다. ▪데이터 분석 기법 개발 프로젝트 ▪데이터 기반 응용 프로젝트 ▪빅데이터 응용 프로젝트 ▪기계학습 응용 프로젝트 ▪빅데이터 시스템 개발 프로젝트전선 / 대학원
본 수업은 경영대학 생산·서비스 운영 전공 대학원생 (MS/PhD 과정)을 대상으로 하는 이론수업으로, 생산서비스운영(Operations Management)의 기초 개념과 이를 수리적으로 모델링하는 방법론을 다룬다. 프로세스 관리, 생산시스템, 서비스 운영, 물류 및 공급망 관리 등의 다양한 응용분야에서 최적의 의사결정을 도출하기 위해 경제학 모형(Economic modeling), 대기행렬 이론(Queuing Theory), 시뮬레이션, 최적화 기법(Optimization Models) 등을 활용한 이론을 응용해 본다. 또한, 다양한 모형과 분석을 바탕으로 경영학적 시사점을 도출하고, 경영자들의 실제 운영문제를 해결하는 데 있어 수리적 접근이 어떻게 활용될 수 있는지 탐구한다.전선 / 대학원
본 과목의 목표는 영구보존기록물의 기록정보서비스와 이와 관련된 공개에 대한 이해를 학생들에게 제공하는 것이다. 즉, 세부적으로 첫째, 기록물의 접근성과 관련한 기본 원칙과 개념들을 살펴보고 둘째, 영구보존기록물의 사용자들과 그 이용을 이해하며 셋째, 기록정보의 참고봉사 서비스 제공의 이해, 마지막으로 영구보존기록물의 접근성과 이해 및 사용을 촉진시키기 위한 실질적인 방법들을 살펴 보고자 한다.