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박인성
2021 / 비교한국학 Comparative Korean Studies
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Procurement 4.0 and the fourth industrial revolution : the opportunities and challenges of a digital world
디지털 혁신과 차세대 리더십 : 4차 산업혁명 시대의 생존을 위한 미래 리더 개발
산업혁명과 융합
4차 산업혁명과 한국사 연구
블록체인 혁명 : 4차 산업혁명 시대를 이끄는 혁신적인 패러다임
(4차 산업혁명의 핵심기술인) AI, 빅데이터 사업화 동향과 기술개발 전략
블록체인 혁명 : 4차 산업혁명 시대를 이끄는 혁신적인 패러다임
(4차 산업혁명시대의) 경영정보시스템
4차산업혁명과 서비스업의 발전방향 : 빅데이터를 중심으로
다가온 미래 : 포스트 코로나 시대를 구원할 파괴적 기술 25
4차 산업혁명에 대한 지역의 수용력 연구 : 관련 산업을 중심으로
MOT 기술경영 : 4차 산업혁명 중소기업 기술혁신 전략
(클라우스 슈밥의) 제4차 산업혁명
디지털 전환과 ICT 융합기술
더 넥스트 : 클라우스 슈밥의 제4차 산업혁명 =
The future of digital data, heritage and curation : in a more-than-human world
빅데이터 경영 4.0 =
4차 산업혁명 Why? : Industry 4.0
제4차 산업혁명 : 급변하는 디지털경제, 불확실한 미래사회
The 4th Industrial Revolution : responding to the impact of artificial intelligence on business
기록학연구
"비전임"_공대기록학연구
주현미; 임진희기록과 정보·문화 연구
노명환기록과 정보·문화 연구
우지원한국기록관리학회지
주현미, 임진희기록과 정보·문화 연구
조민지한국문헌정보학회지
박옥남기록학연구
이진룡, 주현미, 임진희디지털콘텐츠학회논문지
장병열한국기록관리학회지
김인택, 안대진, 이해영Procedia Computer Science
Viswanathan, Radhakrishnan; Telukdarie, ArneshIEEE Transactions on Engineering Management
Shashi ,Ertz M.,Centobelli P.,Cerchione R.AI and Society
Sheridan J.,Foster C.PRISMA SOCIAL
Munoz Sastre, Daniel; Sebastian Morillas, Ana; Nunez Cansado, Marian디지털융복합연구
김규태기록과 정보·문화 연구
박춘원International Journal of Production Research
Luz Tortorella G.,Cauchick-Miguel P.A.,Li W.,Staines J.,McFarlane D.IP & Data 法
백경희13TH INTERNATIONAL DAYS OF STATISTICS AND ECONOMICS
Sekerin, Vladimir D.; Gorokhova, Anna E.Systems Research and Behavioral Science
Oliveira B.G.,Liboni L.B.,Cezarino L.O.,Stefanelli N.O.,Miura I.K.전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대에 접어들면서 기술과 산업의 융복합이 활발하게 일어나고 있다. 이로 인해 비즈니스 전반에 걸쳐 새로운 기능의 추가 및 기존 조직의 개선에 대한 Needs가 늘어나고 있다. 4차 산업시대에 단순히 새로운 기술을 받아들이는 것뿐만 아니라 어떻게 하면 새롭게 등장하는 기술을 효율적으로 적용하고, 경영으로 흡수할 것인지가 무엇보다 중요하다. 본 수업은 이러한 측면에서 4차 산업혁명 시대의 다양한 기술 혁신사례를 소개할 뿐만 아니라 기업이 새로운 기술을 효과적으로 도입할 수 있는 혁신적인 비즈니스 모델에 대해 논의하게 될 것이다.전선 / 대학원
4차 산업 혁명의 시대로 다양한 기술들의 개발 및 발전으로 인해 의료 분야에서도 인공지능, 딥 러닝, 로봇, AR, VR, 3D 프린팅 등의 다양한 기술이 적용되고 있는 상황입니다. 이러한 기술을 바탕으로 상당한 교육과 숙련이 필요한 신경외과 뇌종양 수술 분야에 수술의 정확성과 편의성을 높이고 수련의 교육 및 환자 이해도 증가를 위하여 이러한 신기술이 다양하게 적용되고 있는 상황입니다. 더불어, 흔히 뇌암으로 불리는 교모세포종의 경우 지난 10년 간 각종 새로운 치료법을 적용하여 치료를 시도하여 왔으나 총 생존기간의 뚜렷한 증가를 보이는 치료법을 확립하지 못하였고 지속적으로 새로운 치료법이 시도되고 있습니다. 본 강의에서는 신경외과 뇌종양치료에 도입이 가능한 4차 산업혁명의 기술과 뇌암(교모세포종)과 다른 뇌종양치료를 위해 시도할 수 있는 새로운 치료법에 대하여 강의하고자 합니다.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.전선 / 대학원
데이터 기반의 파괴적 디지털 혁신은 지능 소프트웨어 서비스를 기반으로 한 신산업의 출현과 이에 대항해 생존을 추구하는 기존 산업의 탈바꿈으로 이어지고 있다. 또한 혁신의 사이클이 빨라지면서 전통적 산학연 협력이 퇴색하고 캠퍼스 벤처 창업과 대기업의 벤처 기업 인수가 빈번해지고 있다. 이 과목은 데이터 기반의 과학 기술, 비즈니스 혁신 아키텍처와 창업의 요건 및 성장 전략을 가르치며 시험 외에도 비즈니스 플랜 발표를 하게 된다. ▪기술생명주기, 파괴적 및 점진적 혁신, 혁신가의 딜레마, Chasm과 벤처 기업 성공 기회 ▪빅데이터, 인공지능, 디지털 서비스 선순환 아키텍처와 B2B, B2C 성공 사례 ▪실리콘 밸리 혁신 에코 시스템과 중국, 독일의 디지털 혁신 시스템 비교 ▪데이터 기반 혁신 기업 비즈니스 플랜 만들기, 벤처 캐피털과 창업 기업의 가치 산정 ▪창업 기업 성장과 변화하는 창업가의 역할 ▪성공 창업가와 벤처 캐피털리스트와의 대화전선 / 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 교과목은 4차 산업혁명과 기후 위기가 농산업에 미치는 영향을 이해하고 애그테크(agtech)를 이용한 새로운 산업적 기회를 탐색하는 것을 목표로 한다. 4차 산업혁명과 관련된 애그테크와 사업모델을 이해하기 위해 농산업분야에서 필요한 마케팅 기초를 학습하고 조별활동을 통해 국내외 주요 농산업 스타트업 회사의 사례를 분석하여 체계화할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
본 교과목은 4차 산업혁명의 다양한 애그테크(agtech)를 이용하여 사업 모델 구축을 실습하는 것을 목표로 한다. 농산업의 가치사슬 전반에 걸친 다양한 사업모델을 이해하고 사례연구와 전문가 특강을 통해 사업 모델 구축에 필요한 제반지식을 습득한다.전선 / 대학원
메타데이터를 통한 전자기록 정보의 구조화 전반에 대해 다룬다. 메타데이터를 단순히 정보기술의 이론적 관점에서만 학습하는 것이 아니라, 역사기록물이나 인류문화유산 정보를 효과적으로 아카이브하기 위한 융합학문의 관점에서 살펴본다. 이를 위해 Semantic Web과 Linked Data 기술에 대한 이해와 첨단 정보기술을 활용한 디지털 인문학에 대해서도 함께 조망할 것이다. 더불어 선진국의 문화유산 아카이브를 위한 여러 모델들을 살펴보고 우리나라에서의 적용과 활용에 대해 고민해 본다.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
가치 있는 다양한 기록들의 장기적인 보존을 위해 보존과학이론의 기본적인 지식을 습득한다. 대상 기록들이 무엇으로(재질), 어떻게(기법) 만들어졌는지, 현재 어떤 상태인지를 규명하고 이를 보존시키기 위하여 이에 합당한 보존처리를 하여 기록들의 수명을 연장시키고, 이를 위한 보존 환경의 조건에 대해서 연구한다.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
다양한 분야의 데이터사이언스 전문가를 초빙하여 최근 동향과 전문기술에 대한 정보를 습득하고 토론할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 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 / 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
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
본 강좌는 통계모형을 이용한 고급 자료 분석의 전 단계로 자료에 대한 충분한 이해와 인사이트를 발견하는데 필요한 탐색적 자료 분석 방법들과 이에 도움을 주는 효과적인 시각화 방법에 대한 이론과 응용을 배운다. ▪ 요약통계 ▪ 그래프 문법 원리 ▪ 데이터 랭글링 ▪ 상관성 그래프 요약 (상관관계, 시계열, 인과관계) ▪ 다변량 자료의 시각화 ▪ 시계열 동적 자료의 시각화 ▪ 비정형 자료 시각화 ▪ 인터랙티브 그래프의 이론과 응용(shiny)전선 / 대학원
이 강좌의 목적은 혁신의과학 연구 자료 분석을 위해 실제적인 경험을 하게끔 하는 것이다. 이를 위해 다양한 분석 방법을 공부하고, 각자의 연구 가설에 따라 어떤 방법을 이용할 지를 결정할 수 있으며, 혁신의과학 융합 연구에 대한 적용을 통해 결과를 해석할 수 있도록 강좌를 구성한다. 학생들은 혁신의과학 융합 연구 중 몇 가지 예제 자료를 받을 것이며 이 자료를 직접 분석함으로써 문제 해결을 할 수 있는 능력을 키운다.전선 / 대학원
세계 각국의 정부들은 급변하는 환경에 적응하고 새로운 행정서비스 수요에 적극적으로 대응하기 위해 끊임없는 조직혁신을 추구함으로써 정부의 비효율성을 제거하고 국가경쟁력을 강화시키고자 노력하고 있다. 본 강의에서는 정보사회의 도래로 인한 사회의 모든 분야의 변화를 능동적으로 끌고 갈 수 있는 정보정책과 전자정부에 관련한 이론적 논의와 추진 현황에 대해 소개한다.전선 / 대학원
기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 막상 실제 데이터에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 문제에 적용할 때에 중요한 데이터 전처리, 피쳐 추출, 차원 축소, 클래스 불균형, 모델 앙상블 등의 주제들을 다루고, 데이터로부터 모형과 종속성을 학습하는 원리와 기법들을 소개하는 바, 특히 확률, 통계 및 최적화 이론에 기반하여 신경망 (Neural Networks), 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines), 은닉 마르코프 모형 (Hidden Markov Models) 및 강화 학습 (Reinforcement Learning) 기법들을 공부한다. 또한, 이들 기법을 활용하여, 다양한 시계열 데이터들을 대상으로 예측 및 분류 모델을 구현하는 프로젝트들과 데이터 기반 학습의 사례 연구들이 포함된다.전선 / 대학원
기록학이론은 19세기 후반에서 20세기 초에 형성된 전통적 기록학이론(Manual for the Arrangement and Description of Archives, Hilary Jenkinson)을 출발점으로 한다. 제2차 세계대전 이후 T. R. Schellenberg의 행정 중심 실용주의 기록학, 20세기 후반 Terry Cook의 포스트모던 기록학은 기록학의 근본적 전환을 이끌었다. 이어 Frank Upward, Jeannette A. Bastian, Michelle Caswell 등이 제기한 여러 개념을 통해 기록학은 사회정의와 공동체 실천의 장으로 확장되었다. 오늘날 기록학은 이러한 논의를 바탕으로 디지털 전환, 사회적 기록학, 비판적·탈식민주의적 기록학 등 다양한 이론적 흐름을 아우르고 있다. 본 과목은 이러한 기록학이론과 패러다임의 역사적 발전과 계보를 심층적으로 탐구한다. 수강생은 기록 개념의 가치와 기능에 관한 다양한 학파의 논의를 비교·분석하여 차이와 연속성을 이해하고, 현대 사회의 문제 상황에 이론을 적용하면서 비판적 시각을 기른다. 또한 주요 원전과 최신 연구 성과를 읽고 발제·토론을 통해 학문적 탐구 역량을 심화한다. 이를 통해 기록학이론의 역사적 맥락과 동시대적 의미를 총체적으로 이해하고, 기록학이 공동체 기억, 사회 정의, 그리고 미래적 아카이빙 방향을 모색하는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 성찰한다.