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인터넷 생태계 진단
Citation Analysis and Dynamics of Citation Networks
Theoretical studies of ecosystems : the network perspective
한국의 인터넷 생태계 구조에 대한 연구 : 정보통신학술연구과제
River networks as ecological corridors : species, populations, pathogens
IT산업의 혁신생태계 여건 조성과 과제
사회 네트워크 통계 모형 : 이론, 방법론, 활용
네트워크 효과의 사회문화적 함의 : 온라인에서의 문화적 장의 구조 변동 연구
Political networks : the structural perspective
Social networks, learning, and flexibility : sourcing scientific knowledge in new biotechnology firms
From information to smart society : environment, politics and economics
한국방송정책에서의 비공식 네트워크 구조 연구
검색의 중립성이 인터넷 생태계에 미치는 영향
지혜-공감-소통 연구 네트워크 개발
도시생태네트워크 구축을 위한 토지이용계획 연구
Dynamics on and of complex networks : applications to biology, computer science, and the social sciences
생태학 : 분포와 수도의 실험 분석
Ecosystem ecology : a new synthesis
Governance, nonprofit organizations and strategy : the network philanthropy model
국가 번역시스템 구축을 위한 기초연구 : 공공분야 번역을 중심으로
한국사회와 행정연구
박치성Ecosystem Services
Kubiszewski I.,Concollato L.,Costanza R.,Stern D.I.한국IT서비스학회지
김인재; 최재원; 김기환; 민금영한국사회와 행정연구
이민호International Journal of Social Research Methodology
Cowhitt, T; Butler, T; Wilson, ESociety and Natural Resources
Qin H.,Prasetyo Y.,Bass M.,Sanders C.,Prentice E.,Nguyen Q.무역학회지
강동준; 이길남사회과학연구
김은진, 이성숙한국행정학보
이민호Scientometrics
Yuret T.Scientometrics: An International Journal for all Quantitative Aspects of the Science of Science, Communication in Science and Science Policy
Qiu, Jun-Ping; Dong, Ke; Yu, Hou-QiangJournal of Business Research
Theodoraki C.,Dana L.P.,Caputo A.한국시스템다이내믹스연구
김선덕; 신철; 정형기; 이만형한국도서관·정보학회지
이수상Public Relations Review
Morehouse J.,Saffer A.J.Journal of Educational Technology
배현주 ( Hyun Ju Bae ); 송영수 ( Young Soo Song ); 정승환 ( Seung Hwan Jung )Scientometrics
McGuigan G.S.,Morçöl G.,Grosser T.교육행정학연구
윤혜원전략경영연구
홍재범, 전수진International Review for Spatial Planning and Sustainable Development
Feng, Yang; Han, Yiwen; Fan, Qing; Zhang, Xinping; Liu, Jianjun전선 / 대학원
본 교과목은 개인이나 집단의 식행동 변화를 통한 영양상태 개선, 건강 증진에 목표를 두고 있다. 구체적으로 식행동을 이해하는데 필요한 행동설명이론을 익히고 영양교육과 상담에 필수적인 의사소통, 상담기법, 행동수정 방법, 교육방법에 대해 학습한다. 그리고 영양교육과 상담에 활용되는 도구와 매체에 대해 학습한다. 이외에 병원 등 현장에서 수행되는 영양교육과 상담의 실제를 살펴보고, 영양상담과 교육 프로그램 계획, 효과적인 교육과 상담을 수행하는 능력을 배양하고자 한다.전필 / 대학원
본 과목은 학위논문을 준비하는 대학원생을 대상으로 하며, 개인의 연구분야에 대한 특정 주제에 대해서 교수의 지도 아래 연구하고 토의하는 강좌이다. 2개 학기에 걸쳐 수강을 할 수 있으며, 졸업학점으로 인정된다.공통 / 대학원
인문학 연구를 위해 관련 데이터를 처리하는 능력을 기른다. 데이터 구축, 탐색적 데이터 분석, 추론적 데이터 분석 등의 방법론을 두루 다루며, 이러한 방법론을 실제 인문 데이터에 적용하는 데 초점을 맞춘다.논문 / 대학원
논문 / 대학원
전선 / 대학원
본 강좌는 대학원생을 위한 생명과학통계자료분석론 교과목으로 생명과학 연구 과정에서 접하는 통계자료의 분석 원리를 학습하고 실제 데이터로 실습해 보는 것을 목표로 한다. 세부적으로는 1) 기술통계, 2) 통계 검정 및 추정의 원리, 3) t-검정과 카이제곱 검정, 4) 회귀분석과 분산분석, 5) 일반화 선형모형, 6) 비모수통계 등을 다루며, 생명과학 연구에의 응용 사례를 수강생들의 연구 경험을 바탕으로 논의하는 활동을 병행한다. 이를 통해 생명과학을 전공하는 대학원생들이 자신들의 연구 자료에 대한 적절한 통계 분석을 실시할 수 있는 능력을 배양하고자 한다.논문 / 대학원
본 과정은 논문을 준비하는 대학원생을 대상으로 하며, 개인의 연구분야에 대한 특정 주제에 대해서 지도교수의 지도아래 연구하고 토의하는 강좌이다.전선 / 대학원
‘임상역학 방법론 및 데이터 처리’ 과정은 의학 연구, 특히 임상역학 연구에서 필요한 역학적 방법론과 통계 분석 기법을 다루는 강의임. 이 과정에서는 데이터 유형의 이해, 데이터 요약 및 시각화, p값과 신뢰 구간 해석 등 통계적 결과 해석을 중점적으로 다루며, 데이터 처리 및 분석 과정에서 발생할 수 있는 제한점에 대해서도 심도 있게 논의함. 과정의 목표는 다음과 같음: 1) 다양한 연구 설계에 따라 적절한 연구 방법론과 통계 분석 방법을 선택할 수 있는 능력을 기름. 2) 데이터 처리 및 정제, 기술 통계와 추론 통계를 직접 수행할 수 있도록 훈련함. 3) 통계 분석 결과를 정확하게 해석하고 효과적으로 전달하는 역량을 배양함. 본 과정은 학생들이 데이터의 특성을 이해하고, 이에 맞는 통계 분석 방법을 선택할 수 있도록 도울 수 있으며 다양한 역학 연구 설계가 데이터 분석 과정에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 구성되었음. 강의에서는 실제 다양한 유형의 데이터를 활용하여, 이론과 실습을 함께 경험할 수 있도록 구성되어 있음. 수업은 다음과 같이 진행함: 1) 이론 강의와 병행하여 실제 데이터를 활용한 실습 과제를 제공함. 2) 학생들은 다양한 통계 검정을 직접 수행하고, 연구 질문과 데이터 유형에 맞는 분석 방법을 선택해 적용하는 실습 훈련을 하게 됨. 3) 실습 시간에는 제공된 데이터 세트를 분석하고, 결과를 도출하는 과정을 통해 실전 경험을 쌓음. 참고로, 학생들은 원활한 실습을 위해 개인 노트북(랩탑)을 반드시 준비해야 함.논문 / 대학원
이 교과목은 대학원생들이 학위논문을 준비하고 수행하는데 있어 논문의 주제 선택과 연구 목표 및 연구 내용을 설계하고 관련 문헌을 통하여 연구 방법을 구체화 하는 것을 목표로 한다.논문 / 대학원
이 교과목은 대학원생들이 학위논문을 준비하고 수행하는데 있어 논문의 주제 선택과 연구 목표 및 연구 내용을 설계하고 관련 문헌을 통하여 연구 방법을 구체화 하는 것을 목표로 한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 대학원
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.논문 / 대학원
석박사과정 학생들이 구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 교과목이다. 전체적인 개요를 잡기 위한 준비과정과 심도있는 세부내용에 대한 해결책을 모색하는 심화과정으로 구분되며, 학생들의 논문 진척정도에 따라 다르게 진행된다.전선 / 대학원
유전체 관련 자료들을 다루기 위한 통계 기법들을 다룬다. 특히 유전체 자료의 양이 방대하고 복잡하기 때문에 기초적인 통계 모형이외에도 유전체 자료들의 특징을 잘 고려한 통계 분석 방법들을 학습하게 될 것이며 컴퓨터를 이용한 다양한 분석알고리즘을 다룬다.전선 / 대학원
이 수업은 과학적 글쓰기의 기초를 이해하고 실습을 통해 저널원고 작성의 전 단계를 학습하는 것을 목표로 한다. 스토리텔링의 중요성이 매주 수업에서 강조되며, 문단 구성, 문장 구성, 단어 선택 등의 각론들을 다룬다. 교과서를 이용한 강의가 진행되며, 예시 자료들과 학생들이 작성한 글들을 이용해서 실습을 진행한다. 저널에 투고할 원고를 마무리하는 것을 최종 목표로 한다.전선 / 대학원
응용언어학과 관련되어 있는 사회언어학, 화용론, 담화/기능적 문법, 사전학, 제2언어평가, 제2언어습득과 같은 제 분야에서 논의되고 있는 이론적이고 실험적인 최근 연구들을 검토하는 것에 초점을 둔다. 특히 이러한 이론과 연구들이 어떻게 영어학습자들의 교육에 활용될 수 있는 것인지를 다룬다.전선 / 대학원
환경의 시대를 맞아 도시·지역·조경 계획가들 역시 생태(학)적인 시점과 접근방법이 필수적으로 요구된다. 특히 자연환경을 어떻게 보전하고 관리할 것인가에 대한 현안들을 해결하기 위해, 관련 생태학 이론에 대한 정확하고 구체적인 이해가 필요하다. 본 수업에서는 생태계 관리와 관련된 생태학, 경관생태학, 보전생물학의 중요 이론들을 스터디하고 이에 기반한 자신의 견해와 문제의식을 전문가 및 동료들과 공유하며, 논의된 것들을 논리적으로 정리하여 과제로 완결시킴으로써, 생태계획 전반에 대한 이해를 심화시키는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
전지구적 생물다양성 위기에 따라 생물다양성 보전의 중요성이 지역적 차원에서도 날로 커지고 있다. 따라서 신규 개발사업은 물론 기존의 환경관리과정에서도 어떻게 그 지역의 생물다양성을 평가할 수 있으며 어떠한 보전·복원방안을 제시할 수 있는지가 매우 중요하다. 이 과정에서는 보전 대상인 복잡한 생태계를 생물서식지(habitat)의 개념으로 명료하게 치환하여 접근할 필요가 있으며, 이를 위해서는 서식지의 질과 공간특성, 관리계획에 대한 분석적 사고가 요구된다. 본 수업에서는 서식지 생태영향평가 방법론(HEP; Habitat Evaluation Procedure)을 활용하여 대상지의 생물다양성 보전계획을 정량적, 과학적 논거에 기초하여 스스로 생각해보고, 이를 어떻게 합리적으로 설득시킬 수 있을지를 토론하게 된다.전선 / 대학원
구강 및 악안면 영역을 보철물로 수복시 고려할 사항과 임상과정을 각 단계별로 고찰하고 이를 임상에 응용할 수 있도록 한다. 임상에서 발생되는 다양한 증례와 문제를 살펴보고 이를 해결하기 위한 방법을 논의한다. 수복재료에 대한 전반적인 고찰과 함께 측두하악장애 등의 문제를 가진 환자의 보철수복, 고난도 증례의 치료방법, 타과와의 협진을 통한 치료등 총괄적인 접근을 통해 해결할 수 있도록 한다.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.