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한동헌; 김남희; 고석민; 곽정민; 소종섭; 이성근; 임순연; 황지영; 이혜주; 최호준; 백지현; 김연주
2015 / 대한치과의사협회지
박혜정, 김문무, 김상민, 권현주, 이현태, 김병우, 김태훈
2014 / 생명과학회지
김정훈, 이동규
2022 / 한국행정학보
허예라, 이금호
2020 / Journal of Educational Evaluation for Health Professions
Yun J.,Oyungerel B.,Kong H.S.
2022 / Animal Bioscience
Jeong, Gyeong A.; Kim, Yang; Lee, Chang Joo
2022 / 산업식품공학
이상진
2021 / Culinary Science & Hospitality Research
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파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법
Spark로 하는 고속 빅데이터 분석과 처리 : 분산 클라우드 환경의 고속 클러스터 컴퓨팅
하이 퍼포먼스 스파크 : 클러스터 규모 확장을 위한 우수 사례와 아파치 스파크 최적화
스파크 : 빅데이터 관리자를 위한 클러스터 테크닉
스파크를 다루는 기술 : 실무에서 알아야 할 기술은 따로 있다!
러닝 스파크
빅데이터 분석을 위한 스칼라와 스파크 : 대용량 빅데이터 분석과 머신 러닝까지 활용하는
스파크 2.0으로 하는 고속 스마트 빅데이터 분석과 처리 : 표준 SQL과 진화한 데이터 표현 지원
Advanced web technologies and applications : 6th Asia-Pacific Web Conference, APWeb 2004 : Hangzhou, China, April 14-17, 2004 : proceedings
그래프 알고리즘 : 아파치 스파크와 Neo4j를 사용한 실전 예제
Data analytics with Spark using Python
스파크를 이용한 자연어 처리 : 대규모 텍스트를 다루는 가장 효율적인 딥러닝을 만나다
Advances in spatial databases : 6th International Symposium, SSD'99 : Hong Kong, China, July 20-23, 1999 : proceedings
아파치 스파크 입문 : 따라 하며 쉽게 익히는 스파크 SQL, 스트림처리, 머신러닝 =
인크루서파이 : 통합의 기술
아파치 플링크 : 분산 환경에서 스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼
Functional data structures in R : advanced statistical programming in R
Advances in database technology--EDBT '96 : 5th International Conference on Extending Database Technology, Avignon, France, March 25-29, 1996 : proceedings
실전 분산 추적 : 마이크로서비스의 계측, 분석 그리고 디버깅
Big Earth Data
Ngo T.T.T.,Pinet F.,Sarramia D.,Kang M.A.한국정보기술학회논문지
최도진; 김보성; 배인수; 곽윤식; 송석일IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.
Gounaris, A.; Kougka, G.; Tous, R.; Montes, C.T.; Torres, J.정보과학회논문지
김제민; 박영택Journal of Grid Computing
Wu J.M.T.,Zhou H.,Lin J.C.W.,Srivastava G.,Baza M.Journal of Physics: Conference Series
Youyong Chen; Lanxian Feng; Yanbin Jiao; Changchao DongSoft Computing
Chunduri R.K.,Cherukuri A.K.GigaScience
Capuccini M.,Dahlö M.,Toor S.,Spjuth O.Proceedings of the VLDB Endowment
Alekh Jindal; Hiren Patel; Ashit Gosalia; Subru Krishnan; Carlo Curino; Abhishek RoyJournal of Supercomputing
Kang M.,Lee J.G.한국산업정보학회논문지
이재환, 최준, 구동훈Journal of Big Data
Ma S.,Zhai J.Journal of Platform Technology
전승훈, 박동철차세대융합기술학회논문지
김용기2019 19TH IEEE/ACM INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CLUSTER, CLOUD AND GRID COMPUTING (CCGRID)
Papadopoulos, Apostolos N.; Sioutas, Spyros; Zacharatos, Nikolaos; Zaroliagis, Christos응용통계연구
고세윤; 원중호GeoInformatica
Yu J.,Zhang Z.,Sarwat M.정보과학회논문지
김정호; 박대동; 김상욱; 문용식; 홍성수정보과학회논문지 : 데이타베이스
배해영, 백성하, 유병섭, 조숙경Big Data Research
Fernández A.M.,Gutiérrez-Avilés D.,Troncoso A.,Martínez–Álvarez F.전선 / 학사
컴퓨터를 활용하여 문제를 해결할 시 그 활용이 필수적인 기본적인 자료 구조에 대해 가르친다. 배열, linked list, stack, queue, priority queue, search tree, hash table, balanced search tree 등의 자료구조의 구성, 활용 방법 및 효율성을 강의한다. Python 기반의 숙제를 통해 수강생이 직접 각 자료구조를 구현/활용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 학사
본 과목에서는 데이터베이스 분야의 핵심 개념(데이터 모델, SQL, 무결성 제약조건, 데이터베이스 디자인, 스토리지 구조, 트랜잭션 등)을 소개한다. 또한 프로젝트를 통해 주요 개념을 실제로 구현, 활용할 수 있도록 한다.전선 / 학사
컴퓨터 프로그램에서 효과적으로 설계된 자료구조와 알고리즘은 실행시간 및 메모리와 같은 자원을 효율적으로 사용하면서 연산을 수행하도록 해준다. 본 수업에서는 각 자료구조의 정의, 특징을 학습하고 이를 효율적으로 활용하여 컴퓨터 알고리즘을 설계하고 구현하는 실습을 병행함으로써 자료구조와 알고리즘을 이해한다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 경영혁신 및 기술 혁신 전략뿐만 아니라, 창의성을 기반으로 하는 경쟁 전략 및 성장전략을 수립하고 실행하기 위한 개념적, 분석적, 이론적 프레임워크를 이해하고 활용하는 데 그 주요한 목적이 있다. 이 과목은 경영 전략적 측면에서 글로벌 경쟁시장에서 발생하는 기회와 위협에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 전략적 사고를 학습할 뿐만 아니라 혁신과 창조를 통해 경쟁 우위를 창출하고 지속가능할 수 있는 기반을 확보하는 방안에 대한 학습에 초점을 맞춘다.전선 / 학사
◎ 구 분: 중급 – 에너지 저장/변환 ≪ 교수요목 ≫ 신재생 에너지의 품질과 사용효율을 제고할 수 있는 거대에너지 저장의 필요성을 확인하고, 다양한 방식의 거대에너지 저장 시스템에 대한 이해와 거대에너지 저장 시설의 부지조사, 설계, 시공에 대한 기술을 학습한다. ≪ 학습목표 ≫ - 거대에너지 저장의 필요성을 이해한다. - 다양한 거대에너지 저장 방법을 이해한다. - 거대에너지 저장시설의 부지조사, 설계 및 시공에 대한 특징을 파악할 수 있다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.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 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전필 / 학사
조직의 경쟁우위 창출요인으로서 인적자원은 전략적 중요성을 지니고 있다. 즉, 경영전략의 효과적 달성을 위해 인사전략이 수립/수행 되어야 할 뿐 아니라, 나아가 인적자원의 경쟁우위를 기반으로 조직의 경쟁우위를 제고하기 위해 경영전략이 수립/수행 될 수 있다는 관점에서 인사관리의 중요성이 재조명되고 있다. 이러한 관점에서 본 과목에서는 인사관리의 세부분야(선발, 개발, 평가, 보상, 승진, 퇴직 등)에 관한 기초이론과 제도를 다루며 사례연구를 통하여 인사관리에 관한 실용적이고 심도있는 사고능력을 개발하고자 한다.전선 / 학사
전선 / 학사
전선 / 학사
이 강의의 목적은 제조 경쟁력 향상을 위한 스마트팩토리 구축 및 운영에 필요한 일반적인 개념과 특성들을 이해하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 강의는 다음과 같이 구성된다. 1) 4차 산업혁명과 스마트팩토리의 구성 및 기능을 학습한다. 2) 공장 자동화의 일반적 개념을 이해하고 제어 시스템 및 PLC 등과 같은 공장 자동화 기본 구성에 관해 학습한다. 3) ERP, MES, APS, PLM과 같은 기업 정보 시스템의 기능에 관해 학습한다. 4) 지능화된 공장 운영을 위해 필요한 스마트팩토리 디지털 플랫폼과 빅데이터 기반 의사결정에 대한 일반 개념을 학습한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 경영 활동에 전반적으로 활용되는 정보 기술, 시스템의 개념과 요소를 소개한다. 조직에서 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 위해 활용하는 정보 기술, 시스템의 이론과 실제를 학습할 수 있는 다양한 이슈가 다뤄질 것이다. 학생들은 정보 기술의 최근 동향을 이해하고, 조직의 성과를 향상시키기 위해 이를 활용할 수 있는 방안에 대해 토의할 것이다. 이는 정보 기술을 사용과 관련하여 주요한 관리적 이슈가 무엇인지 이해할 수 있도록 도울 것이다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 학사
전선 / 학사
각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이터베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.