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본 연구는 텍스트마이닝을 활용하여 발레공연 관람에 대한 대중의 인식을 조사하고, 네이버와 다음의 데이터를 분석하여 주요 키워드를 추출했다. 분석 결과, ‘호두까기인형’, ‘공연’, ‘발레공연’ 등이 주요어로 나타났으며, ‘시즌기획 발레콘텐츠’, ‘공연예술기관 홍보활동’ 등의 그룹이 형성되었다.
Discourse analysis beyond the speech event
Oral history for the qualitative researcher : choreographing the story
Analyse des données textuelles
Selecting the right analyses for your data : quantitative, qualitative, and mixed methods
(데이터분석을 위한) 기계학습
(개념 잡는) 데이터 분석 with 머신러닝 =
(만들면서 배우는) 파이토치 딥러닝 : 12가지 모델로 알아보는 딥러닝 응용법
Cultural analytics
콘텐츠 분야 소비트렌드 분석 : 이용시간 분석을 중심으로
Exploring textual data
Discursive self in microblogging : speech acts, stories and self-praise
Analyzing social media networks with NodeXL : insights from a connected world
Mapping multimodal performance studies
R로 배우는 코딩 : 빅데이터 분석의 첫걸음
(R과 RStudio를 이용한) 빅데이터 분석 입문
Corpus and context : investigating pragmatic functions in spoken discourse
Working with words and images : new steps in an old dance
Survey of text mining II : clustering, classification, and retrieval
노드엑셀을 이용한 소셜미디어 네트워크 분석
Beyond words : movement observation and analysis
한국스포츠학회
이용건, 주형철The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
이진호, 김애숙, 황치곤, 류기환한국체육과학회지
이용건, 주형철한국체육과학회지
이정학, 이재문, 이은정한국체육과학회지
이지혜, 이정학, 이재문한국체육과학회지
이정학, 임승재, 김성용한국스포츠산업경영학회지
이정학; 이재문; 장용석The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
전세원, 최연희, 문석재, 유경미, 류기환탐라문화
정순여, 김대훈, 양인하한국무용학회지
조혜원; 김형남한국여가레크리에이션학회지
김효림, 전익기한국체육과학회지
정권혁; 전익기Korean Journal of Sports Science
Jeon Ik Ki; Jeong, Kwon-Hyuk한국융합과학회지
현보람Korean Journal of Sport Management
Jeoung-Hak Lee; Jae-Moon Lee; Yong-Seok Jang한국체육학회지
이재문, 이정학, 김민준무예연구
이선희; 석류체육과학연구
이정학; 이재문; 김욱기; 김형근한국체육과학회지
권재윤, 이소미, 최경근국기원 태권도연구
유인애; 김나혜; 박성언전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 학사
본 강의에서는 다양한 산업에서 발생하는 텍스트 데이터에 대한 이해와 함께, 이에 대한 분석 기법들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 크게 텍스트 데이터의 이해, 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화, 언어 모델의 구조 이해, 그리고 텍스트 데이터의 응용 과업 등의 네 가지 파트로 구성하여 강의를 진행한다. 텍스트 데이터의 이해 파트에서는 제조업, 마케팅, 금융 등의 비즈니스에서 발생하는 텍스트 데이터의 특징과 이에 대한 활용 사례를 주로 다룬다. 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화 파트에서는 전통적인 bag-of-words 방식을 포함하여, word2vec, GloVe, Fasttext와 같은 신경망 기반의 텍스트 표상화 방법을 강의한다. 언어모델의 구조 이해 파트에서는 Seqence-to-sequence Learning과 Transformer 구조에 대한 이해를 바탕으로 BERT 및 GPT 등의 대표적인 언어모델 구조를 강의한다. 마지막으로 텍스트 데이터의 응용 과업 파트에서는 감성 분석, 문서 요약, 질의 응답 등의 실제 비즈니스에서 자주 사용되는 텍스트 데이터 분석 과업을 소개하고 이를 해결하기 위한 적절한 방법론을 강의한다.전선 / 학사
본 교과목은 디지털 인문학의 방법론을 활용하여 러시아 문학을 연구하는 새로운 접근법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 꼼꼼히 읽기와 같은 전통적인 문학 연구에 디지털 기술과 데이터 분석을 결합함으로써, 학생들은 러시아 문학에 대한 심층적이고 다각적인 이해를 도모한다. 학생들은 디지털 인문학의 핵심 개념과 다양한 디지털 텍스트 분석 방법을 학습하고, 이를 분석 및 시각화 소프트웨어와 AI 프로그램을 활용하여 러시아 문학 텍스트에 직접 적용한다. 학기 전반에 걸친 그룹 프로젝트를 통해 작품 선정부터 텍스트 전처리, 분석, 해석, 시각화, 발표에 이르는 전 과정을 협업으로 수행하며, 디지털 인문학 연구의 실제적 역량과 디지털 환경에서의 협업 능력을 함께 배양한다.교양 / 학사
본 강의에서는 문학 작품과, 그것을 토대로 창작된 다양한 공연예술 작품에 대한 비판적 분석 및 이해를 도모하고자 한다. 문학 텍스트에 대한 분석을 토대로 오페라, 발레극, 뮤지컬 등 각 공연예술 장르의 특성에 따라 어떤 변용과 창작이 행해지는지를 살펴봄으로써 문학과 공연예술의 관계에 대한 총체적 이해, 문학 작품을 토대로 한 다양한 공연예술 창작의 가능성까지를 탐구해보고자 한다.전선 / 대학원
산업공학의 새로운 기법들을 소개하고 이의 응용실태를 알아본다.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 대학원
이 과목은 대학원 박사과정 학생들을 대상으로 사회학방법론과 관련된 주요 내용과 영역을 습득하고 이를 실제 연구에 활용할 수 있는 능력을 함양시키는 것을 목적으로 하며, 매 학기마다 (1)질적방법론, (2) 고급통계, (3)사회학이론구성, (4)비교사회연구방법론 등을 주제로 번갈아 개설된다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
영어의 통사구조, 음운구조, 의미구조, 기타 영어학분야의 주제ㅐ를 선택하여 이를 집중적으로 연구한다.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
이 강의는 사회학의 주요 개념과 이론을 기초로 하여 스포츠의 이해를 돕고, 스포츠와 사회체계의 상호관련성을 규명함으로써 스포츠에 대한 사회학적 시각 및 관점을 높이며, 특히, 오늘날 여러 사회제도에 대하여 증대되는 스포츠의 영향력과 그에 수반되는 제반 문제점을 고찰함으로써 스포츠의 사회학적 사고력을 제고시키는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 스포츠 사회학의 정의와 학문체계 및 연구목적, 그리고 스포츠의 사회학적 이론을 고찰하고 정치, 경제, 대중매체, 성, 일탈행동, 사회계층, 사회화, 교육적 측면에서 스포츠를 접근함으로써 급변하는 현대사회의 인간생활 및 사회체계 내에서 스포츠가 공헌하는 바를 규명한다전필 / 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
18세기 이후에 이루어진 미학 및 예술학의 성과들에 비추어 공연예술의 특성을 규명하고자 한다. 아리스토텔레스의 연극이론에 대한 근대 내지 현대 미학의 비판적 도전이 중심을 이룰 것인바, 철학적 미학의 여러 가지들과 아울러 예술과학적 시도들의 대강과 함께 분석철학, 비판이론 등 특정 관점에 대한 조명 등과 아울러 비교예술학적 검토가 시도될 것이다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
마케팅 애널리틱스는 마케팅 매니저들이 데이터에 기반한 최적의 의사결정을 내리는데 핵심이 되는 방법론들을 학습하고, 사례를 기반으로 분석 실습을 수행하여 방법론들을 체득하는 데 그 목적을 두는 과목이다. 마케팅 애널리틱스에서 다룰 큰 주제는 1)신상품 애널리틱스, 2)디지털 애널리틱스, 3)수요 애널리틱스 및 마케팅믹스 모형, 4)고객 애널리틱스로 구성된다. 구체적인 방법론으로는 기초통계분석, 선형회귀분석, 의사결정나무, 컨조인트분석, 기여도모형, Bass 신상품 확산모형, 고객생애가치모형 등이 있고, 이를 실제 사례기반 실습을 통하여 배운다. 수강생들은 데이터와 마케팅 애널리틱스에 기반한 의사결정과 마케팅 관리를 광범위하게 이해하여, 이를 실제에 적용하는 능력을 체득하게 될 것이다. 또한, 빠르게 변화하는 디지털, 퍼포먼스, 데이터 기반의 마케팅 환경에 대한 통찰력을 얻게 될 것이다.전선 / 학사
무용은 인체의 움직임에 의해서 미적 형상을 창조하는 예술로서 다른 장르와 구별되는 독자적 본질과 예술적 특성이 존재한다. 본 과목은 이러한 특성을 중심으로 무용의 음악적, 문예적, 조형적, 연기적 성질을 발생적, 역사적, 사회적 관점에서 살펴보고, 무용의 정신적, 물리적 구조, 미적 기능과 효과, 철학적 의의 등을 탐구한다.전선 / 대학원
경험적 교육연구를 위해 연구자는 다양한 형태의 자료를 다루게 된다. 자료분석의 효율성을 위해서 다양한 통계분석 소프트웨어를 다루는 기술이 필요하다. 이 강의는 교육학과 인접학문 분야 대학원생을 위해 R을 활용한 프로그래밍 기술에 대해 다룬다. 모듈화 된 본 강의는 기초 강의로 R을 접해보지 못한 학생들을 대상으로 R의 기본 문법과 구조를 학습할 수 있는 기회를 제공한다.교양 / 학사
본 과목은 데이터를 처음 접하는 학생들에게 데이터 문해력의 기초를 제공한다. 인문학, 사회과학, 예체능 등을 포함한 다양한 전공의 학생들이 데이터의 종류와 특성에 따라 적절한 요약 및 시각화 방법을 학습하고 이를 해석하는 능력을 키우도록 돕는다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 주제를 찾아내고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목을 이수한 학생들은 인공지능 시대에 필수적인 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것으로 기대한다.전필 / 학사
단계적 학습을 통해 높은 수준의 독보력 및 청음 기보력, 더 나아가 음악적 인지력을 계발한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.