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김상태, 김영훈, 조용범
2008 / Culinary Science & Hospitality Research
Kang N.,Heo S.Y.,Kim E.A.,Cha S.H.,Ryu B.,Heo S.J.
2023 / Algae
Hossain Rajib, Kim Kyung
2022 / Biomolecules & Therapeutics
Kim Seung
2021 / Journal of the Korean Physical Society
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본 연구는 정보시스템 구축 시 중요한 프로세스인 데이터 이관의 중요성을 강조하며, 전략적 관점에서 데이터 품질 개선의 기회로 활용해야 함을 제시한다. 데이터 이관 과정을 통해 불필요한 데이터를 제거하고 사용자 요구사항을 반영하여 정보 서비스 속도를 향상시키고, 궁극적으로 비즈니스 결과를 개선할 수 있다. 향후 단계별 체크리스트 정의를 통해 데이터 이관의 표준 방법론으로 발전할 가능성을 제시한다.
Relational management and display of site environmental data
Migrating library data : a practical manual
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Data lifecycles : managing data for strategic advantage
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Information management strategies for gaining a competitive advantage with data
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Journey to data quality
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Foundations of data organization and algorithms : 3rd international conference, FODO 1989, Paris, France, June 21-23, 1989 :proceedings
Information-statistical data mining : warehouse integration with examples of Oracle basics
Executing data quality projects : ten steps to quality data and trusted information
Practical guide to clinical data management
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Strategic data warehousing : achieving alignment with business
Design and strategy for distributed data processing
Client data caching : a foundation of high performance object database systems
융복합지식학회논문지
구흥서Sustainability (Switzerland)
Netinant P.,Saengsuwan N.,Rukhiran M.,Pukdesree S.International journal of computer assisted radiology and surgery
van Ooijen PM; Aryanto KY; Broekema A; Horii SLanguage Resources and Evaluation
Trippel T.,Zinn C.The International Journal of Advanced Smart Convergence
김희완IOP Conference Series: Materials Science and Engineering
A. Fahmi; Y. H. Putra软件导刊 / Software Guide
李珏峰Procedia Computer Science
González-Velázquez, Roberto; Fernández, Izaskun; Ferreira, Rubén; Carballo, Carlos; García, Álvaro; Santamaría, Bruno; González, DiegoBig Data and Cognitive Computing
Azeroual O.,Jha M.디지털융복합연구
송민구, 김선배Technical Services Quarterly
Sever Bordeianu; Laura KohlDistributed and Parallel Databases: An International Journal of Data Science, Engineering, and Management
Hillenbrand, Andrea; Störl, Uta; Nabiyev, Shamil; Klettke, MeikeBusiness Information Review
Alivia Yulfitri; Dana Indra Sensuse; Deden Sumirat Hidayat; Ryan Randy Suryono; null Kautsarina; Erisva Hakiki Purwaningsih; Anton Satria PrabuwonoComputational intelligence and neuroscience
Xiang J; Tong L; Zhou SProcedia Computer Science
Iqbal, Arif; Colomo-Palacios, Ricardo软件导刊 / Software Guide
许山山; 史涯晴; 韩敬利; 简开宇; XU Shanshan; SHI Yaqing; HAN Jingli; JIAN Kaiyu한국산학기술학회논문지
심호섭; 박만춘e-비즈니스연구
조현, 이석기The Journal of Supercomputing
Afef Walha; Faiza Ghozzi; Faiez GargouriJournal of Physics: Conference Series
Amrozi, Y.; Usman, I.; Ali Ramdhani, M.전선 / 대학원
이 과정은 임상 질문을 데이터 분석 및 해석을 위한 연구 설계 및 방법론으로 파싱하는 단계를 포함하며, 분석을 수행하기 전에 필요한 데이터 큐레이션 프로세스에 중점을 둡니다. 데이터베이스의 사례 연구 검토 및 공동 연구 프로젝트가 포함됩니다.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
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
과학과 공학 분야에서 촉발된 데이터 중심의 연구 방법론 전환은 이제 과학과 공학을 넘어 인문 사회 경제 문화 등 사회의 모든 분야로 확산되고 있다. 이에 따라 데이터베이스 시스템의 역할 또한 기존의 데이터 관리 및 처리의 수준에 머물지 않고 보다 포괄적이고 심화된 분석과 예측 기능의 범주를 포함하도록 확대되고 있다. 이와 같이 새롭고 다양한 요구에 대처할 수 있도록, 데이터베이스 시스템의 고급 대학원 과정으로서의 본 강좌는 매 학기 선정되는 연구개발 프로젝트를 중심으로 진행된다. 이를 통하여 수강 학생들은 데이터베이스 시스템의 최신 연구 주제에 대한 심화 학습의 기회를 갖게 될 것으로 기대된다. 본 강좌는 교수의 강의, 논문 토의 그리고 Term Project 발표로 구성된다.전선 / 대학원
의료정보시스템은 일반적인 정보시스템에 비교하여 매우 복잡한 데이터의 흐름을 관리하여야 한다. 또한 데이터의 용량이 많을 뿐만 아니라 전체시스템은 빠른 응답속도를 유지해야 하는 조건을 만족시킬 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 병원에서 발생되는 업무의 흐름을 분석하고 이를 객체 관계형 모델 (entity relationship diagram)로 표현하는 기법을 배운다. 또한 객체관계모델을 토대로 관계형 데이터베이스를 설계하는 과정을 배우게 되며, 관계형 데이터베이스 설계에 사용되는 제약조건들의 의미와 구현방법들을 배운다. 또한 구축된 toy system을 이용하여 대용량 데이터베이스 평가 및 시스템의 성능 평가를 위한 평가모델의 설계 및 구현방법을 배운다.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.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.전선 / 대학원
국내외에서 널리 알려진 전자기록시스템의 구축 사례를 탐구하고 기반이 되는 정보 기술에 대해 배운다. 기록물의 형식(텍스트, 이미지, DB 등)과 수집되는 경로(sns, 웹, 고문서 등)에 따라 적용될 수 있는 정보 기술의 종류를 이해하고, 데이터의 관점에서 기록물이 효율적으로 관리되기 위한 데이터 표현 방법과 빅데이터 기반의 기록물 분석 방법 등에 대해 학습한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
의공학 및 의료정보기술의 발전에 따라서 의료기관에서 활용되고 있는 정보시스템은 다양하게 발전하고 있으며, 진료의 편리성 제공 및 기능적인 도움을 줄뿐만 아니라, 임상 및 연구에서 활용되고 있는 범위가 점차 확대되고 있다. 본 교과목에서는 데이터메이스의 이해, 정보시스템의 분석방법론, 개체관계형 모델, 의학용어체계 등 다양한 의료정보 시스템의 기본적인 원리와 함께, 설계 방법론에 대하여 공부한다. 또한 개발된 정보시스템을 향 후 연구 및 지능형 정보시스템에서 활요하기 위하여 임상진료와 연구의 목적에 부합하게 처리 분석하는 XML, data clustering 등 다양한 의료정보 처리 방법에 대하여 임상에 적용된 사례 및 최근의 연구 동향을 포함하여 폭 넓게 공부한다.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 / 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
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
현대 데이터사이언스 이론과 기술의 발전은 기반이 되는 컴퓨팅 시스템의 기본 구조와 동작 방식에 대한 이해를 필요로 한다. 이 과목에서는 데이터사이언스 전 주기에 걸쳐 활용되는 컴퓨팅 시스템에 대한 기본 개념과 요소들을 배우고, 실습을 통해 시스템을 폭넓게 활용하고 성능을 개선하는 방법론을 학습한다. 먼저 프로세서 파이프라인, 메모리 계층 구조, 가상 메모리, 프로세스/스레드, 파일 시스템, I/O, 병렬 실행과 동기화, 에러 처리와 같은 시스템 구성 요소와 개념들에 대해 배우고, 자원관리 도구 및 네트워크 라이브러리들을 활용하고 시스템 프로그래밍을 통해 기능 구현과 성능 개선을 실습하는 랩을 병행하여 진행한다.전선 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 다룬다.전선 / 학사
최근의 의학은 이전의 bio(분자생물학, 줄기세포, 재생의학 등 실제 실험실에서의 실험 연구 등) 중심에서 data science 중심으로 급격히 변화가 일어나고 있는 것은 누구나 다 인지하고 있는 사실이다. 소위 제4차 산업혁명이라고 불리어지는 영역이기도 하다. 이에 의학 및 실제 임상에서 이러한 분야의 발전과 변화가 어떤 영향을 미치고 있는지, 어떻게 활용하여야 하는지에 대한 관심은 매우 높다고 할 수 있다. 의학도로 막 입문한 의예과 학생들이 이러한 디지털 데이터 의학이라는 학문에 조기에 접하고 경험함으로써, 더욱 발전적인 미래를 기대할 수 있을 것이다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전필 / 학사
본 강좌는 정보통신기술을 기업경영에 효과적으로 활용하는 것에 초점을 두고 있다. 이러한 학습목표를 달성하기 위해 본 강좌에서는 정보시스템을 위한 기초 언어를 이해하고, 정보시스템의 설계와 구현에 대한 전반적 내용에 대해 학습하며, 정보기술을 활용하여 전략적 우위를 달성하는 방안에 대해 살펴본다.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.