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본 연구는 텍스트 데이터를 활용한 회계학 연구 현황을 점검하고, 정보 이용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 과제를 제안합니다. Open DART 서비스 개방 범위 확대 및 접속 제한 해제와 같은 정책적 개선, 다른 분야와의 공동연구, 다양한 자료 활용을 통해 텍스트 연구 활성화를 위한 방안을 제시합니다.
Exploring textual data
Financial statement analysis
Data analytics for business : foundations and industry applications
현대경영통계 = 엑셀활용
Reading statistics and research.
Essentials of business research methods
(자본시장에서의) 회계정보 유용성 : 분석·평가·활용
빅데이터와 텍스트네트워크 분석 =
(R로 배우는) 텍스트 마이닝 : tidytext 라이브러리를 활용하는 방법
(연구모형을 활용한) 회계학연구의 이해
Financial accounting
Text mining in practice with R
Statistical methods of model building
Data analysis using SAS
State taxation of business : issues and policy options
Text as data : a new framework for machine learning and the social sciences
Financial reporting and statement analysis : a strategic perspective
(R을 이용한) 공공데이터 분석 =
윤소라 · 2023
재무와 회계정보저널
김남규; 이동훈; 최호창; WILLIAMWONGXIUSHUN · 2017
한국통신학회논문지
김형준, 박종원, 이재원 · 2015
회계저널
김성근; 조혁준; 강주영 · 2016
정보화연구
서한결, 황희주 · 2026
회계와 정책연구
전선 / 대학원
본 과목은 회계학, 재무관리, 통계학, 경제학 등 경영학 및 경제학에 대한 기본지식을 갖춘 학생들을 대상으로, 1) 정형 회계정보, 비정형 회계정보, 그리고 비회계자료들을 이용한 분석 툴을 학습하고, 2) 이를 이용하여 실무적 통찰력을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 학생들은 자료를 수집하고 조직하여 분석하는 과정에서 분석 툴의 유용성과 한계를 학습하고, 이를 응용하여 기업과 시장의 여러 의사결정의 타당성을 평가해 볼 기회를 갖는다.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 / 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
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
본 강의의 목적은 학생들에게 1) 외부 재무보고에 관해 자본 시장에 기초한 현행 연구 주제들과 2) 이러한 주제들을 제시하기 위해 사용한 연구방법들을 소개하는 것이다. 본 강의는 회계수치 산출에 사용되는 기술적인 규칙과 절차보다는 외부정보이용자들의 경제적 의사결정을 위한 재무회계정보의 생산, 분배, 사용과 관련된 이슈들에 중점을 두고자 한다. 본 강의에서 다루는 논문은 주요 저널과 관련문헌에서 선택한 실증연구가 대부분이다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 강의에서는 특정한 거래나 사건에 대하여 단순히 회계처리방법을 나열하는 데 그치지 않고 그와 같이 회계처리를 하는 근본적인 이유가 무엇인가를 자세히 설명하여 내용을 체계적으로 이해할 수 있게 한다. 또 특정한 거래나 사건에 대한 분개를 함에 있어서는 분개시에 설정되는 계정과목의 성격을 면밀히 분석한다. 이론뿐만 아니라 우리나라 기업회계기준도 아울러 소개하여 이론과 기업회계기준을 비교해 볼 수 있도록 한다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.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.교양 / 학사
현대 사회에서는 데이터를 올바르게 분석하고 해석하는 능력, 그리고 이를 통해 유의미한 정보를 도출하는 방법이 매우 중요해지고 있다. 본 교과목을 수강하는 학생들은 인문사회과학 분야에서 실제로 사용되는 다양한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하기 위한 형태로 데이터를 가공하고 분석하는 방법을 배우게 된다. 주요 내용으로는 설문조사, 실험연구, 데이터 전처리 및 시각화, 선형회귀, 인과효과 분석, 통계적 추론 등이 있으며, 실제 연구에서 어떻게 적용되는지 다양한 예제를 통해 통계 이론의 적용 과정을 이해한다. 또한, 사회적 문제와 인간 행동 양식에 관한 문제를 분석하고 해결하는 데 필요한 ‘인과관계’와 ‘표본조사’에 대한 이해를 높이는 기회를 제공한다. 실습 과정도 포함되어 있어서 실제 연구 데이터를 R 프로그램을 이용하여 분석할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
‘데이터’는 현 시대의 새로운 자원으로 평가받고 있다. 기업, 정부 등 시장 참여자들은 소비자를 이해하고 소비자문제를 도출하여 그 해결방안을 마련하기 위해 다양한 데이터를 분석하고 그 결과를 의사결정의 근거로 활용한다. 본 과목에서는 소비자의 시장환경에서 활용되는 다양한 데이터기반 의사결정을 이해하고, 이론, 사례 및 방법론 등을 학습한다. 이를 통해 시장참여자의 소비자지향적인 의사결정을 위한 데이터 활용방안을 모색하고 필요한 역량을 습득할 수 있다.전선 / 학사
이 강의에서는 실질적 문제해결을 위한 다양한 자료 분석 방법론의 이해와 적용을 경험한다. 해결하고자 하는 문제의 구체화를 포함하여, 데이터의 수집 및 정리, 탐색적 데이터분석, 시각화, 통계적 추론 및 예측 그리고 의사결정의 핵심 원리를 배운다. 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터(텍스트 데이터, 공간 데이터, 네트워크 데이터) 분석 방법도 다루며, 이러한 데이터에 적합한 시각화 및 분석 기법을 학습한다. 학생들은 다양한 데이터의 구조를 이해하고 적절한 자료 분석 방법을 선택하며, 실습을 통해 배운 내용을 실제 문제에 적용하여 해결하는 전 과정을 경험한다. 이를 통해 문제해결 능력과 실무에서 활용 가능한 분석 역량을 효과적으로 향상시킨다.전선 / 대학원
정보시스템 연구에 있어 경제학을 주요 참고 연구 도메인으로 하는 접근법은 경영정보 분야에서 상대적으로 늦게 등장하였지만, 많은 우수한 연구자들의 급속한 성장과 함께 주요 연구방법론으로 자리잡게 되었다. 광범위한 분야, 토픽에 걸친 수리경제, 계량 경제학적 접근은 새로운 분석과 시각을 경영정보 산업, 경영정보 시스템의 이해에 도움을 주고 있다. 본 강의에서는 수리경제, 계량 경제학적 연구 방법론을 교육하고, 가장 대표적인 논문들을 토픽별로 발췌하여 연구방법의 적용 사례들을 분석해보고자 한다.전필 / 대학원
현대 기업들은 투자자, 채권자, 중개인, 종업원, 고객, 그리고 규제기관과 같은 다양한 외부 이해관계자들과의 관계 속에서 경영활동을 하고 있다. 이 같은 이해관계자들은 최적의 의사결정을 내리기 위해 그들이 관계하는 기업실체에 대한 정보를 필요로 한다. 각 이해관계자마다 원하는 정보의 형식과 내용이 다르지만, 기업가치와 신용도를 평가하는 데에 필수적인 회계정보는 가장 중요한 정보 중의 하나이다. 본 과정은 회계학 분야의 강좌를 수강한 적이 없는 1년차 MBA 학생들을 위한 과정으로서, 재무회계에서 다루어지는 주요 개념들과 이슈들을 소개한다. 특히, 자본시장에서 활동하는 투자자와 채권자들의 정보수요와 연계하여 재무제표를 작성하는 방법과 재무제표정보를 해석하는 기법에 대해 논의한다.전선 / 학사
본 과목은 다양한 마케팅 자료를 이용하여 기업의 최적 마케팅 프로그램을 설계하고 진행하는데 필요한 분석적 접근 방법을 학습하는 것을 목표로 한다. 기존의 설문 조사 중심의 전통적 마케팅 조사의 접근 방법으로는 매일 빠른 속도로 생성되는 다양하고 방대한 마케팅 자료를 충분히 활용하는데 한계가 존재하는데, 이 과목에서는 이러한 개별 기업의 독자적인 거래 내역 자료 및 소비자의 구매와 미디어 소비에 관련된 외부 자료등 다양한 마케팅 관련 자료를 활용하여 제품, 가격, 촉진, 유통 등의 마케팅 의사 결정의 개선을 돕는 새로운 분석적 기법을 학습한다.전선 / 대학원
기업의 의사결정에서 조세가 차지하는 비중은 매우 크다. 따라서 많은 국가에서는 조세를 재정수입의 목적뿐만 아니라 각종 정책의 목적을 달성하기 위하여 사용하기도 한다. 본 과목에서는 논문을 중심으로 세무회계관련 연구에 대한 흐름을 파악한다. 본 과목을 수강하기 위해서는 세법에 대한 기초지식이 있어야 한다.전선 / 대학원
정보시스템 연구에 있어 2차 필드 데이터를 이용한 계량경제학적 분석 방법 및 논문은 매우 자주 활용되는 방법론이며 논문 카테고리이다. 본 강의를 통하여 학생들은 최근 연구에서 활용되고 있는 고급 수준 데이터 분석 방법론들을 리뷰해보고, 기초 수업과 연구에서 생성된 연구아이디어를 학기 중 계속된 세미나에서의 피드백을 통하여 학술대회 제출 및 프로시딩 게재가 가능한 수준의 논문으로 발전시키는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 수업에서는 재무제표 등 회계정보를 기반으로 하여, 기업 또는 정보이용자들이 이를 해석하고 의사결정에 활용하는 방안에 대해 살펴본다. 재무제표의 작성이 아니라 활용에 중점을 둔 강의로서, 실제로 발생했던 다양한 사례들을 통해 회게정보가 기업 활동에 어떻게 사용되는지를 알아보는 과목이다. 재무제표 분석에 대한 기초 지식과 회계정보를 활용한 투자 및 미래 예측, 독자적으로 회계정보를 분석할 수 있는 연구방법에 대한 기초를 학습한다.전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 대학원
본 강의의 목적은 대학원에서 회계학을 전공하고자 하는 학생들이 회계학연구를 수행하는데 필요한 조사연구방법에 관한 기본지식을 습득하고, 통계기법을 활용할 수 있는 능력을 갖추고, 회계학의 다양한 연구분야의 연구흐름을 이해하도록 하며, 회계학 연구논문들을 비판적으로 읽을 수 있는 능력을 갖도록 함으로써, 대학원에서 과학적인 방법으로 연구를 수행하고 석사논문을 체계적이고 효과적으로 작성할 수 있도록 하는데 있다.