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오세호, 이태형, 박태현, 안준영, 박진수, 최진수, 박규태, 배민석
2017 / 한국대기환경학회지
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본 연구는 TOE 프레임워크와 가치기반수용모형을 활용하여 인공지능 신약개발 시스템의 수용 의도에 영향을 미치는 기술적, 조직적, 환경적 요인을 분석하고, 전략적 가치 인식이 이러한 관계를 매개하는지 확인하고자 한다. 실증 분석 결과, 유용성, 기술성, 혁신성이 인공지능 신약개발 시스템에 대한 가치 인식에 유의미한 영향을 미치며, 사회적 영향 및 기술 지원 인프라 또한 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Computer aided pharmaceutics and drug delivery : an application guide for students and researchers of pharmaceutical sciences
Managing innovation adoption : from innovation to implementation
Drug discovery toxicology : from target assessment to translational biomarkers
Translational ADMET for drug therapy : principles, methods, and pharmaceutical applications
ADME-enabling technologies in drug design and development
In silico dreams : how artificial intelligence and biotechnology will create the medicines of the future
Computational drug discovery : methods and applications
Handbook of personalized medicine : advances in nanotechnology, drug delivery, and therapy
한국해로연구회 30년사
The frontlines of artificial intelligence ethics : human-centric perspectives on technology's advance
The value of innovation : impact on health, life quality, safety and regulatory research
Real-world evidence in drug development and evaluation
Adverse events of biomedicines: prevention through understanding
Handbook of research on agent-based societies : social and cultural interactions
Data science, AI, and machine learning in drug development
The prospect of a humanitarian artificial intelligence : agency and value alignment
Attrition in the pharmaceutical industry : reasons, implications, and pathways forward
Ethical assessments of emerging technologies : appraising the moral plausibility of technological visions
Leading pharmaceutical innovation : trends and drivers for growth in the pharmaceutical industry
Insight and industry : on the dynamics of technological change in medicine
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
김영대, 김지영, 정원경, 신용태European Journal of Innovation Management
Anett Erdmann; Luis Toro-DupouyMANAGEMENT DECISION
Khanfar, Ahmad A.; Kiani Mavi, Reza; Iranmanesh, Mohammad; Gengatharen, DeniseJournal of Science and Technology Policy Management
Gupta D.,Bhattacharyya S.S.,Krishnamoorthy B.Technology Analysis and Strategic Management
Chalutz-Ben Gal, H.; Margherita, A.GOVERNMENT INFORMATION QUARTERLY
Madan, Rohit; Ashok, MonaEuropean Journal of Innovation Management
Song C.,Jeong H.,Shin K.MANAGEMENT DECISION
AL-Khatib, Ayman WaelInternational Journal of Quality and Service Sciences
Das P.,K. U.,K. H.Benchmarking
Pillai R.,Sivathanu B.Asia Pacific Journal of Information Systems
가회광, 김진수Engineering, Construction and Architectural Management
Xue H.,Zhang S.,Wu Z.,Zhang L.International Journal of Human Resource Management
Pan Y.,Froese F.,Liu N.,Hu Y.,Ye M.Journal of Chemical Information and Modeling
Bhatia A.S.,Saggi M.K.,Kais S.DRUG DEVELOPMENT RESEARCH
Tiwari, Prafulla C.; Pal, Rishi; Chaudhary, Manju J.; Nath, RajendraComputers in Human Behavior
Yoon C.,Lim D.,Park C.Information and Management
Prakash A.V.,Das S.Current Medicinal Chemistry
Musella S.,Verna G.,Fasano A.,Di Micco S.Information Development
Horani O.M.,Al-Adwan A.S.,Yaseen H.,Hmoud H.,Al-Rahmi W.M.,Alkhalifah A.INTERNET OF THINGS
Al Hadwer, Ali; Tavana, Madjid; Gillis, Dan; Rezania, Davar전선 / 대학원
신약개발은 시간이 많이 걸리고 막대한 투자가 필요하며 성공 확률이 낮다. 그럼에도 불구하고 효과적이며 안전한 신약을 개발하는 일은 건강 증진에 꼭 필요하고, 잘 개발된 신약의 경제적 가치는 매우 크다. 신약개발의 효율성을 제고하기 위해 최근 기계학습에 기반을 둔 인공지능 기술을 신약개발의 제 과정에 활용하려는 시도가 활발하다. 뿐만 아니라 임상 환경에서 의약품의 적정 사용을 위해 인공지능을 활용할 수 있는 가능성도 크다. 이 강좌에서는 인공지능(기계학습)의 기본 개념과 기술을 소개하고, 이를 후보물질의 탐색부터 전임상, 임상 단계에 이르는 신약개발, 그리고 허가 이후에 의사와 임상약사의 의약품 적정 사용에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴본다. 각 단계에 실제로 기계학습을 적용하는 간단한 실습도 실시한다.전선 / 대학원
사회체계와 규범의 변화, 수요패턴의 다양화, 시장구조의 변화등의 시장요인과 기술개발투자의 규모와 위험도의 증가 등 제품요인을 동시에 고려하여 첨단기술제품의 개발아이디어 발굴, 개발과 마케팅의 연계, 시장개척과 확대, Global 마케팅전략 등에 관한 이론과 실제의 이해를 모색한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.전선 / 대학원
"다양화, 신속화, 복잡화되는 시장구조와 제품개발과정을 효과적으로 관리할 수 있는 현대적 기법들을 종합적으로 이해하고 case와 실습을 통해 신제품개발과 개발기술의 상업화에 대한 이론 및 실무지식을 배양한다. "전선 / 대학원
사회체계와 규범의 변화, 수요패턴의 다양화, 시장구조의 변화등의 시장요인과 기술개발투자의 규모와 위험도의 증가 등 제품요인을 동시에 고려하여 첨단기술제품의 개발아이디어 발굴, 개발과 마케팅의 연계, 시장개척과 확대, Global 마케팅전략 등에 관한 이론과 실제의 이해를 모색한다.전선 / 학사
AI는 인간의 의사결정 방식과 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있으며, 이에 따라 조직의 형태와 작동 방식 또한 재편되고 혁신되고 있다. 이러한 변화 속에서 AI를 전략적으로 도입하고 효과적으로 활용하는 능력은 기업이 지속 가능한 경쟁우위를 확보하는 핵심 원천이 되고 있다. 본 과목은 AI와 전략경영의 접점을 체계적으로 탐구한다. AI가 무엇이며(또 무엇이 아닌지), 인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지, AI가 직무·직업·노동시장을 어떻게 변화시키는지, 그리고 이러한 변화가 조직 전환을 어떻게 촉발하는지를 다룬다. 더 나아가 AI가 기술 혁신과 창의성에 미치는 영향, 그리고 경영자와 정책결정자가 AI를 어떻게 이해하고 대응해야 하는지도 살펴본다. AI가 전례 없이 빠른 속도로 발전하고 그 영향이 맥락에 따라 다르게 나타나는 환경에서, 학생들은 최신 연구 논문과 실제 사례를 분석·토론함으로써 개인, 팀, 조직 수준에서 AI를 전략적으로 도입하고 활용하는 방법을 학습한다. 이를 통해 AI가 가져올 일과 조직의 대전환을 깊이 이해하고, 이를 능동적으로 설계함으로써 AI 시대 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
AI 신약개발 사례 세미나는 인공지능(AI)을 활용한 신약개발의 최신 사례를 분석하고 논의하는 세미나 수업 형태의 과목이다. 본 과목에서는 AI 기반 신약개발의 기본 개념과 응용 분야를 학습하고, 실제 연구 및 산업에서 활용된 사례를 중심으로 AI 기술이 신약개발 과정에서 어떻게 적용되는지를 탐구한다. 또한, AI를 활용한 후보물질 발굴, 약물 최적화, 임상시험 설계 등 다양한 응용 사례를 다루며, 산업적 도전과 규제 이슈에 대해서도 논의한다. 1) AI신약개발의 개념과 응용 분야를 이해하고, 2) AI 기술을 활용한 신약개발 사례를 학습하며, 3) AI 기반 신약개발의 장점과 한계를 분석하고, 4) AI 신약개발의 최신 연구 동향과 산업 적용 가능성을 탐구한다.전선 / 대학원
표적 식별에서 마케팅 승인을 위해 전임상 및 임상 데이터를 규제 당국에 제출하는 것에 이르기까지 약물 발견 및 개발 단계에 대한 평가법를 개발하는 것을 목표로 합니다. 약물 개발 과정에 대한 입문 강의에 이어 소규모 팀에서 일하는 학생들은 새로운 약물 또는 약물 후보 중 하나가 발견 / 개발 환경을 어떻게 통과했는지 분석합니다. 각각의 경우에, 후원 제약 회사 또는 중추적 임상 시험 책임자 (Pivotal Clinical Principal Researcher)의 외부 전문가가 팀의 프레젠테이션을 지도하고 비평합니다.전선 / 대학원
신뢰성(trustworthiness)은 AI 시스템 개발과 산업적 활용 및 사회적 수용에 이르는 전 과정에서 확보되어야 할 전제 조건이며, 영향평가는 AI 윤리 영역에서의 신뢰성을 구축하는데 중요한 역할을 담당한다. 이 수업은 "신뢰할 수 있는(trustworthy)” AI 원칙을 중심으로 AI 윤리에 관한 다양한 논의를 학습하고, 나아가 AI 윤리의 주요 세부원칙들이 실제 사례에서 어떻게 적용되는지 이해 · 평가하고자 한다. 이 과정에서 AI 시스템을 개발하고, 사용 및 운영하는 것은 기술적 행위일 뿐만 아니라 윤리적 함의를 가진 정치·경제·사회·문화적 행위 역시 될 수 있음을 확인하고, 이와 같은 가치관의 토대 위에 공학도로서, 개발자로서 또는 AI 시대를 살아가는 우리 공동체 구성원의 하나로서 나아가길 목표한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전선 / 대학원
이 교과목은 정보시스템분야에 대한 개념적/연구중심적 소개가 목적이다. 구체적으로 정보시스템 분야에 대한 정의, 정보시스템분야의 고전 및 현재 연구에 대한 소개, 분야를 이해하기 위한 사고의 틀 제공이 목적이다.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
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.전선 / 대학원
"오늘날과 같이 기술간제품간 융합이 활발히 이루어지고, 소비자들의 신제품에 대한 수요가 다양해지는 환경에서, 신기술 혹은 신제품의 성패는 기술적인 요인에 의해서 결정되어 진다기보다는 시장에서의 성공에 좌우된다고 할 수 있다. 따라서, 신기술 및 신제품에 대한 수요분석 및 예측은 기업전략은 물론 국가의 연구개발정책에 있어서도 그 중요성이 더욱더 커진다고 할 수 있다. 본 교과는 이와 같은 신 기술경제 패러다임(New Techno-Economics Paradigm) 하에서 빠른 기술혁신과 불확실한 시장으로 정의될 수 있는 신기술 및 신제품의 수요를 분석하는데 필요한 기초적인 지식을 교육한다. 교과내용은 크게 2가지로 나누어지는데, 첫번째는 신기술의 개별속성에 대한 소비자의 선호구조를 분석하는데 필요한 다양한 이산선택모형(discrete choice model)과 이를 추정하는데 필요한 여러 가지 시뮬레이션 기법 및 베이지안적 접근에 의한 추정법이 포함되고, 두번째는 위험함수(hazard function)의 정의에 기반한 광범위한 형태의 확산모형(diffusion model)을 이용한 수요예측모형이 포함된다."전선 / 대학원
기계학습 알고리즘의 하나로서 인공 지능 기술의 발전 과정과 최근의 딥러닝 알고리즘의 원리와 특징을 이해한다. 인공지능 알고리즘에 기반한 의료기기 개발 동향과 특히 소프트웨어 의료기기(Software as medical device, SaMD)에 대한 이해를 증진한다. 우수한 성능의 인공지능 기반 모델을 개발하기 위해서 필수로 요구되는 양질의 빅데이터 확보 방안과 바른 주석(well annotated)을 포함하는 빅데이터의 중요성을 이해한다. 인공지능 모델 개발 과정에서 필요한 구체적인 실기 능력 향상을 위해서 Python language의 기초적인 사용법을 습득하고 대표적인 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 이용한 의료영상처리 및 생체신호 처리 실습을 통해 현장 전문가로서의 인공지능 기술 적용 역량을 강화한다.전선 / 대학원
신약개발과 관련된 제도적인 측면 및 규정을 이해하고, 신약개발 중 의약품 평가, 시판승인, 시판후 관리 제도에 대하여 임상약리학적인 측면에서 통합하여 연구한다. 구체적으로는 전임상시험 결과 검토 등 IND 과정, 임상시험 결과 검토 등 NDA 승인 과정, 그리고 PMS 제도, 약물유해반응 모니터링 제도 등에 대하여 다루게 된다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 지식을 습득한다.