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Kim, Tae-Joon; Kirn, Chunjoong; Son, Dongyeon; Choi, Myungsuk; Park, Byungwoo
2007 / Journal of Power Sources
Yuan D.,Hao Z.,You J.,Zhang P.,Yin B.,Li Q.,Xu Z.
2023 / Water (Switzerland)
임승주, 원경아, 김대겸, 김영, 박지혁
2021 / 재활치료과학
N. Ahmad, S. T. Hussain, B. Muhammad, N. Ali, S. M. Abbas, Y. Khan
2013 / Bulletin of the Korean Chemical Society
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이 연구는 남자 프로농구팀의 승률과 배당률 관계를 분석하여 이상 배팅 징후를 탐지하는 것을 목표로 한다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 실제 경기 자료와 모의 자료의 순위 간 유의미한 정적 상관관계를 확인했으며, 이는 승부조작 관련 연구 및 교육에 기초 자료로 활용될 수 있다.
통계와 확률의 원리 : 기본원리와 응용 사례 30
Financial models using simulation and optimization II : investment valuation, options pricing, real options & product pricing models
경기 평가원칙의 새로운 표준
메이저리그 야구 통계학 : 빅데이터 분석의 시작 R
세상물정의 물리학 : 복잡한 세상을 꿰뚫어 보는 통계물리학의 아름다움
메이저리그 야구 통계학 : 2e : 빅데이터 분석과 머신러닝의 시작 R
친절한 R with 스포츠 데이터
(비전공자도 이해할 수 있는) AI 지식
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Monte-Carlo simulation-based statistical modeling
(세상에서 가장 재미있는) 81가지 심리실험 : 적게 일하고, 많이 쉬고, 크게 얻는 효과적인 방법.
Analyzing Wimbledon : the power of statistics
Odds-on basketball coaching : crafting high-percentage strategies for game situations
승부조작의 진실
150 most frequently asked questions on Quant interviews
Bayesian smoothing and regression for longitudinal, spatial and event history data
Implementing models in quantitative finance : methods and cases
Mathletics : 수학으로 풀어보는 스포츠
Curve ball : baseball, statistics, and the role of chance in the game
한국체육측정평가학회지
윤효준; 박재현한국체육측정평가학회지
박재현, 윤효준, 최창환한국체육측정평가학회지
박재현; 윤효준; 최창환한국체육과학회지
허종관, 정철규Journal of Sports Analytics
Richard Demsyn-JonesJournal of Sports Analytics
Bowman, R. Alan; Harmon, Oskar; Ashman, ThomasJournal of Quantitative Analysis in Sports
Gupta, A.A.Statistical Modelling
Corain, Livio; Arboretti, Rosa; Ceccato, Riccardo; Ronchi, Fabrizio; Salmaso, LuigiJournal of The Korean Data Analysis Society
곽미숙; 윤상후한국체육측정평가학회지
윤효준, 박재현한국체육측정평가학회지
이기봉; 황수웅Journal of Sports Economics
Lahvicka, JiriSIAM Review
Getty, Daniel; Li, Hao; Yano, Masayuki; Gao, Charles; Hosoi, A. E.The Korean Data Analysis Society
Sanghoo Yoon; Misook Kwak한국사회체육학회지
이현; 김지태; 서은철Quarterly Review of Economics and Finance
Bernardo G.,Ruberti M.,Verona R.한국사회체육학회지
이현, 김지태, 서은철한국체육측정평가학회지
전민수; 박재현; 최창환스포츠사이언스
윤효준, 이상용, 윤지운, 박재현Cultura, Ciencia y Deporte
Izquierdo Velasco J.M.,Pedauga L.E.,Pardo-Fanjul A.,Redondo J.C.전선 / 대학원
(1) 통계적 변동성을 표현하는 확률 함수의 결정 인자들을 이해하고, (2) 통계적 변동성을 따르는 사건들에 대한 사실적 모사의 반복 작업을 통해 최종 현상을 유추하는 Monte Carlo 방법의 기본 운용 기술을 익힘. 또한, (3) 방사선의 발생과 물질과의 반응에서 나타나는 확률적 선택 현상을 전산 추적하는 scheme을 구성하고 programming 작업을 수행하며, (4) 최종 평가 자료의 분산 범위를 최소화하는 시뮬레이션 최적화 기술을 익힘.전선 / 학사
정규곡선, 관리도, 샘플링 검사(sampling inspection), 확률이론, 속성에 따른 표본 채택여부, 측정단위 표본추출(single sampling of measurement)작업에 응용되는 통계적 방법 등 품질관리 이론과 이에 필요한 통계이론을 다룬다. 선수과목으로는 <통계학 및 실습>, <수리통계1·2>, <표본설계 및 조사실습> 등이 요구된다.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 규명한다전선 / 학사
최근 수십 년간의 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 통계분석가는 이전에는 상상할 수 없었던 복잡한 통계모형들을 사용할 수 있게 되었다. 따라서 현대의 복잡하고 다양한 통계모형들을 분석하기 위해서는 컴퓨터를 이용한 여러 가지 통계계산 방법들을 습득하는 것이 필수 불가결한 과제가 되었다. 이 과목에서는 모수론적 통계와 베이지안 통계에 필요한 통계계산 방법들을 배우고 이를 실제 컴퓨터로 구현해 보는 것을 목표로 한다. 모수론적 통계 분석을 위해서는 우도함수를 최적화 할 때 쓰는 뉴튼 랩슨 방법을 비롯한 각종 최적화 방법들을 배운다. 베이지안 통계분석을 위해서는 깁스 표본추출, 메트로폴리스 알고리듬 등 마코프 사슬 몬테 카를로 기법을 다룬다. 이외에도 통계계산에 필요한 자료구조와 행렬계산 등 다양한 계산 알고리즘들을 다룬다.전선 / 대학원
이 과목의 목적은 포트폴리오관리에 관한 기초지식을 습득하는 것이다. 이 과목은 특정한 기법을 강조하기 보다는 포트폴리오관리와 관련되는 다양한 문헌들을 다룸으로써 포트폴리오관리의 기초가 되는 이론적, 실증적 주제에 초점을 맞춘다. 자산가격결정모형들과 지금까지 보고된 이례현상에 대한 점검으로부터 시작한다. 이 과목은 파마-프렌치 3-요인모형과 그 실무적 응용, 거래비용, 기타 현재 새로이 부각되는 포트폴리오관리 주제를 다룬다. 투자론과 기초 통계학과목이 선수과목이다.전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.전선 / 대학원
체육측정평가연구는 체육과 스포츠 현장에서 양적 분석과 관련된 검사도구나 측정치의 평가와 관련된 제반 이론이다. 신뢰도, 타당도, 타당도일반화, 고전검사이론, 문항반응이론 등에 대한 내용을 강의한다.전선 / 대학원
계통, 부품 및 시설전반의 신뢰도를 분석하고 다중심층원리를 적용시켜 계통의 안전도를 증가시키는데 목적을 둔다. 확률 및 신뢰도의 기본 개념, 계통의 Logic diagram 등과 부품간 상호작용 및 기본 확률 분포 및 고장모델, fault tree 구성 및 분석, 신뢰도 자료수집 그리고 Monte-Carlo법의 신뢰도 분석에의 응용을 공부한다.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
본 과목은 스포츠 산업의 실무에서 적용 가능한 스포츠마케팅 이론의 개념, 스포츠 스폰서에 대한 이해를 높이고 비판적 사고를 함양하며 커뮤니케이션 능력을 얻는데 그 목적이 있다. 본 교과목을 통하여 다음과 같은 능력을 함양할 수 있을 것이다. - 주요 스포츠마케팅 이론과 개념에 대한 논의 (특히 스포츠 상품이 가지고 있는 특성, 스포츠 소비자 행동, 스포츠에서의 브랜드 매니지먼트, 스포츠 관계 마케팅, 스포츠 스폰서십, 스포츠 상품 판매 및 촉진과 관련된 이론) - 스포츠 산업의 여러 분야와 다양한 상황에 대한 스포츠마케팅 이론의 실제 적용 - 전략적 마케팅 활용을 위한 스포츠 조직 분석 - 시장진입을 위한 마케팅 전략의 개발전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
이 강의는 사회체육의 제현상을 설명하는 데 필요한 정의, 개념 그리고 사회체육의 본질적 정체를 밝히는 관련 사실이나 지식을 통하여 사회체육의 이해를 돕는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 사회체육의 본질, 유사개념, 참가요인 및 사회체육과 노동의 관계를 고찰하고, 사회체육의 주요 영역인 지역사회, 상업체육에 대하여 살펴본다. 그리고 사회체육의 핵심 구성 요소인 시설, 지도자, 행정 조직 및 정책에 대하여 살펴본 다음, 미래사회에서의 사회체육의 역할 및 기능을 조망해 본다.교양 / 학사
본 강좌는 AI와 머신러닝의 기초 개념을 이해하고, 이를 실제 데이터에 적용하여 예측 및 분류 문제를 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 기초적인 데이터 처리 방법부터 머신러닝과 딥러닝 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, Pandas, Scikit-learn, PyTorch 등의 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하고 모델을 구현한다. 또한, TV 광고 데이터를 활용한 매출 예측, 신용카드 연체 예측 등 실생활 문제를 다루어 AI 기술이 실질적으로 활용되는 사례를 제공하며, 학생들이 데이터를 통해 실제로 문제를 해결하는 과정에서 얻는 성취감을 높이고자 한다.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. 모듈화된 본 강의는 중급 강의로 R의 기본을 익힌 학생들을 대상으로 본격적인 자료분석에 필요한 기술들을 학습할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.전선 / 대학원
본 과목은 산업 현장에서 발생하는 다양한 확률적 문제를 이해할 수 있는 통계적 지식을 소개하고, 소프트웨어를 활용하여 사례를 분석하는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 이를 위해 학기의 전반부에는 확률 변수 및 분포(이산분포, 뿌와송분포, 정규분포, 감마분포 등등), 통계적 추론·추정에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 제품 생산과 품질관리 등에 어떻게 활용할 수 있는지 배운다. 또한 산업 현장과 밀접하게 연계되어 있는 다수의 예제를 학습하고, R 프로그램을 이용한 실습을 수행한다. 학기 후반부는 공학도로서 사례 중심의 문제 해결 능력을 배양하기 위한 강의가 제공된다. 제시된 사례를 바탕으로, 학생들은 스스로 문제 정의 – 변수 정의 – 가설 수립 – 통계 모형 설정 – 모형 분석 – 결과 해석의 과정을 거치게 되고, 이를 통해 산업 현장에서 발생하는 유사한 문제에 대한 해결 능력을 키울 수 있다. 이론 학습 위주의 기존 통계 강의와 대비했을 때, 공학자를 위한 통계는 제품의 품질관리, 신뢰도 향상 등과 관련된 다양한 사례를 직접 해결해 봄으로써 통계학을 이용한 공학적 문제 해결 능력을 실질적으로 높일 수 있다는 면에서 차별성이 있다.전선 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
멘델 무작위배정분석 (MR)은 유전체 변이를 도구변수로 활용하여 해당 유전변이가 작용하는 위험요인과 건강-질병현상과의 관련성의 인과성을 평가하고자 하는 분석방법이다. 멘델 무작위배정분석은 유전자의 생물학적 선행성과 자연법칙에 의한 무작위배정의 장점을 활용하여, 무작위배정 임상효과와 같은 인과적 추론이 가능한 장점을 가지고 있다. 최근 멘델무작위 배정분석은 다중오믹스를 활용하여 보다 풍부한 기능적 도구변수를 활용한 분석으로 발전하고 있으며 (다중오믹스 MR), 약물표적의 기능 확인 연구 (약물표적 MR), 등으로 확장되고 있다. 본 과목은 MR 분석에 필요한 다양한 역학적 가정과 해석에서 문제가 될 수 있는 유전적다면발현의 평가방안과 분석에서의 실제 방안등을 포괄한다. - MR의 기본 원리와 주의점: 도구변수의 자격; DAG 상의 분석원리 이해; MR의 기본가정 - MR의 기본분석: 1 sample MR; 2-sample MR; 자료원과 도구변수 확보 및 개발 - MR 결과의 평가와 민감도 분석 방법 - MR의 응용: 다중오믹스 MR 및 약물 표적 MR 역학원론, 유전체역학 1&2, 생물정보학 1-3, 고급통계학 등 과목 선수강 필수전선 / 대학원
본 과목은 도시설계 및 조경학 분야에 특화된 정량적 도시환경 실증연구 방법론 세미나 수업이다. 본 과목은 정량적 연구방법론의 이해와 활용능력 습득을 통해 독립적으로 정량적 분석 연구를 수행할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이를 위해 “물리적 도시환경의 측정”,“정량적 분석의 기초”, “기초 통계 모형”의 세 가지 주제를 다룬다. 물리적 도시환경의 측정에서는 도시환경의 개념과 지표 도출 과정을 배운다. 정량적 분석의 기초에서는 데이터 및 변수의 이해, 개념의 조작화와 가설 검정 등 정량적 분석의 기초를 다룬다. 기초 통계 모형 부분에서는 종속 변수의 특성에 따라 적절히 적용해야 하는 가장 기본적인 통계 모형(OLS models, Logistic Models, Count Models)을 다룬다. 학생들은 세미나 내용을 바탕으로 실제 데이터를 활용하여 가설 검정과 분석 결과 해석 실습을 수행할 것이다.전선 / 학사
비모수통계의 이론과 응용을 다룬다. 위치모수 및 척도모수를 추론하기 위한 순서통계량 및 순위통계량의 분포, 순열검정 방법과 비모수적 신뢰구간 및 점추정 방법을 모수적 방법과 비교하며, 붓스트랩 절차에 대해 학습한다. 또한, 다중선형회귀, 밀도함수추정 및 비모수회귀 등에서의 비모수 방법론을 다룬다. 선수과목으로서는 <통계학>, <통계학실험>, <회귀분석 및 실습>이 요구된다.