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Norbert John C. Robles, 한혜정, 박수진, 최영기
2018 / Clinical and Experimental Vaccine Research
Sreenu, G.; Durai, M. A. Saleem
2019 / JOURNAL OF BIG DATA
Lee S.,Kim J.,Kim D.,Kim K.J.,Park E.
2023 / Applied Mathematics and Computation
이수진, 임상혁, 채규정
2014 / Macromolecular Research
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본 연구는 지난 5년간 사회 빅데이터 분석을 통해 지방대학 위기에 대한 인식 변화를 분석했습니다. 지역 소멸과 신입생 감소로 인한 지방대학 위기가 심화되는 상황에서, 대학 구성원 및 일반 대중의 인식을 파악하고자 블로그와 페이스북 데이터를 활용했습니다. 분석 결과, '대학', '신입생 모집', '미충원', '등록정원' 등의 키워드가 빈번하게 나타났으며, 대학-지역, 대학-수도권 대학 간의 연관성이 높게 나타났습니다.
Selecting the right analyses for your data : quantitative, qualitative, and mixed methods
Social capital, lifelong learning and the management of place : an international perspective
대한민국 교육트렌드 2025 : 한국 교육을 움직이는 20가지 키워드
Student tracking : new techniques, new demands
비정형 민원 데이터를 활용한 청소년 정책의제 도출
대학도서관경영론
Statistical models for data analysis
"Why we drop out" : understanding and disrupting student pathways to leaving school
응답하라 독수리다방
Global rankings and the geopolitics of higher education : understanding the influence and impact of rankings on higher education, policy and society
(대안중심) 행정학 =
American higher education in the twenty-first century : social, political, and economic challenges
Leaving college : rethinking the causes and cures of student attrition
Student engagement in the digital university : sociomaterial assemblages
Addressing Global Challenges and Quality Education : 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings
Disasters and the networked economy
Big crisis data : social media in disasters and time-critical situations
한국경제 빅 이슈 : 포스트 코로나 시대의 한국경제 과제와 전망
The agile college : how institutions successfully navigate demographic changes
서울대 사용법 : 관악에서 세계로
한국비교정부학보
이상엽동아인문학
김승재; 조규락; 김병주교육행정학연구
이길재, 조성은, 김지선, 박태양지방정부연구
주상현교육발전
황욱선, 박성재학습자중심교과교육연구
김근혜, 서보준안과밖:영미문학연구
배경진지역사회연구
권오혁, 김종호, 서석흥, 이지웅학습자중심교과교육연구
오현규, 서경화, 박은진문화와융합
김주석, 이재준사회융합연구
유근환인문사회과학연구
박현진; 조원환교육행정학연구
이수정경영컨설팅연구
황선주교육행정학연구
김영지, 송경오한국시스템다이내믹스연구
장우근The International Journal of Advanced Culture Technology
김택교육행정학연구
정제영, 선미숙, 김현주지역과 커뮤니케이션
최재서; 정유미; 김정환교육행정학연구
민윤경, 김수진전선 / 대학원
아시아 연구 데이터 분석은 아시아 전역의 사회문화적 역학 연구를 위해 데이터 집약적 기법과 인문학적 해석을 연결하는 학제적 방법으로서 문화 분석을 소개한다. 이 강의는 문화 분석을 단순한 방법론적 틀이 아닌, 컴퓨터적 접근 방식과 해석적 실천을 연결하는 구체적인 방식으로 다룬다. 이를 통해 인문학과 사회과학을 특징짓는 상호텍스트성, 심층적인 역사적 맥락, 그리고 상황적 발화를 전면에 부각시킨다. 경험적으로, 이 과정은 텍스트, 시각, 청각의 세 가지 탐구 영역을 아우르며, 컴퓨터 도구를 활용하여 민족주의, 카스트와 같은 사회적 응집력, 그리고 언어, 지역, 젠더, 계급 등 사회학적 지표 전반에 걸친 다양한 변이와 같은 강력한 사상의 궤적을 추적한다.전선 / 대학원
소비자문제에 대한 정부의 역할과 중요성을 검토하고 각국 소비자행정의 역사적 발전과정 및 현재 활동상황을 비교 연구하여, 우리나라 소비자행정의 현황과 문제점을 파악하고 향후 방향을 모색한다.전선 / 학사
이 수업은 현대 사회에서 데이터화가 미치는 영향과 그에 따른 소통적 실천들의 변화에 대한 주요 쟁점들을 심도있게 고찰한다. 논의 주제로는 데이터 편향 및 윤리, 디지털 감시 기술, 미래 발전 담론, 스마트시티와 커뮤니티, 데이터 인프라와 도시 환경 문제 등이 포함되며, 이 주제들을 심층적으로 탐구하기 위해 미디어 연구, 문화 연구 및 과학기술학의 핵심 개념과 방법론들을 폭넓게 살펴본다. 이론적 학습과 참여형 실습 과제를 통해 학생들은 데이터에 관한 맥락적 이해를 높이고, 인문사회학적 접근법의 중요성을 성찰할 기회를 갖는다. 또한 실제 사례 분석과 토론을 통해 데이터 사회에 관한 총체적, 비판적 사고 능력을 배양한다.공통 / 대학원
인문학 연구를 위해 관련 데이터를 처리하는 능력을 기른다. 데이터 구축, 탐색적 데이터 분석, 추론적 데이터 분석 등의 방법론을 두루 다루며, 이러한 방법론을 실제 인문 데이터에 적용하는 데 초점을 맞춘다.전선 / 학사
이 강좌는 사회 현상의 새로운 보고(寶庫)인 ‘소셜 빅데이터(social big data)’를 수집하고 분석하는 방법을 다룬다. ‘초연결사회’가 도래하면서 사람과 사물의 사회적 행동 및 관계들 상당 부분이 디지털 빅데이터로 서버에 저장되어 분석을 기다리고 있다. 이 ‘소셜 빅데이터’는 전통적인 사회조사분석의 패턴, 즉 설문 조사, 표본 조사, 정형 데이터, 통계 분석 등의 조합과는 또 다른 조사 분석의 환경과 방법을 요구한다. 이를 위해서는 적어도 Open API 를 활용한 데이터 수집, 텍스트 내용 분석, 소셜 네트워크 분석, 기계 학습, 스크립트에 의한 분석흐름 제어 방법 등이 필요하다. 개념적인 소개와 더불어 실제 빅데이터를 직접 수집해서 다양하게 주물러 보는 체험을 해봄으로써, 수학과 프로그래밍을 전공하지 않은 보통의 문과 사회과학도라도 ‘소셜 빅데이터’를 두려움 없이 다룰 수 있는 기초 소양을 쌓도록 하는 것이 이 강좌의 목표이다.전선 / 학사
“데이터 기반의 지역사회 문제 해결”교과목은 지역사회의 문제를 데이터와 자산기반 접근법으로 탐구하고 해결하는 방법을 학습한다. 디자인 씽킹과 윤리적 데이터 사이언스를 활용하여 문제 정의부터 해결책 설계 및 실행까지의 과정을 체계적으로 경험한다. 학생들은 지역사회 자원을 활용해 파일럿 프로젝트를 수행하며 실질적인 문제 해결 역량을 키우게 된다. 또한, 문제를 발굴하고 해결 방법을 도출하는 과정에서 목표 설정, 분석 기술, 성과 관리 등 단계별 평가를 진행한다. 이를 통해 데이터 기반의 창의적이고 지속 가능한 지역사회 개발 방안을 제안할 수 있다.전선 / 대학원
이 세미나는 인구분석의 기본원리를 개념, 경험적으로 충실하게 이해하는 것을 돕는 데 초점을 두었다. 출산율, 사망률, 이동률, 인구크기와 구조 변화를 측정하고 추정하는 다양한 인구학 방법의 원리들을 이해하고 경험적 연구에 적용하고 해석하는 능력을 키우는데 주안을 둔다. 나아가 인구분석방법의 원리를 생애, 결혼, 노동, 지역이동과 같은 다양한 미시-거시적 동태분석에 적용하는 구체적인 방법을 이해하고 분석력을 키운다. 인구학적 방법으로 인구동태와 사회적 특성의 연관을 분석함으로써, 학생들은 인구, 사회구조, 사회변동의 관계에 대한 보다 깊은 이해를 발전시킬 수 있을 것으로 기대한다.공통 / 대학원
소비자 중심으로 사고하면서, 데이터를 활용한 과학적 분석능력을 기반으로 시장 문제를 해결하여 소비자의 삶의 질의 증진에 기여하고, 기업의 이윤 추구 및 사회적 가치 창출이라는 목적을 달성할 수 있는 융합적 역량이 요구된다. 본 과목에서는 리테일/서비스 및 소비자, 데이터 분석 전공 교수의 집단 교수 방법과, 기업들과의 산학협력 프로젝트를 통해, 수강생들의 데이터 분석 역량과, 소비자에 대한 이해에 기반한 데이터 해석, 인사이트 도출 및 문제 진단 역량과, 리테일/서비스 기업을 위한 개선책 도출 역량을 갖춘 융합적 인재를 양성하고자 한다.전필 / 학사
인문학은 전통적으로 질적 접근을 주 방법론으로 삼아왔으나, 최근 수량적 접근의 필요성이 크게 부각되고 있다. 이 과목은 인문데이터과학을 전공하는 학생들에게 인문학의 여러 영역의 자료를 수량적으로 분석하기 위한 기초 지식을 제공한다. 통계의 기본 개념과 추론의 원리를 익히고 통계 소프트웨어를 활용하여 실제 데이터를 분석하는 능력을 키운다. 인문계열 1학년 수준의 수학 배경 지식에 맞추어 통계적 기법을 이해할 수 있도록 이론적인 부분을 최소화하되 추후에 본격적인 통계 관련 수업을 들을 수 있는 수리적인 기초를 닦을 수 있는 기회를 제공할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
정책분석은 전망적인 시각에서 수행되나, 그 기초는 회고적인 검토에서 도출되는 것이 일반적이다. 따라서 정책사례에 대한 회고적인 검토는 양질의 정책개발을 위한 필수적인 요소로 여겨진다. 또한 특정 정책사례에 대한 검토뿐만 아니라, 정책체제(policy regime) 차원에서의 변동에 대한 검토 역시 매우 중요하다. 정책체제(policy regime)의 변동은 해당 정책이 갖는 다양한 내적 요인과 외적 요인 간의 연관성과 복잡성, 그리고 그 진화를 내포하고 있기 때문이다. 따라서 본 수업에서는 우리 정부가 수행했던 주요 정책 중 일부를 중앙정부 차원과 지방정부 차원에서 살펴보고자 하며, 이 과정에서 정책의제와 정책내용, 집행과정에서의 동학과 이해관계자의 행태, 그리고 효과성 등에 대한 재평가를 수행해 보고자 한다. 특히 정권별 정책기조, 정책의 경로의존성, 정책 간 동형화, 이해관계자의 조직화 정도 등과 같은 간접적 요인의 영향력에 대해 주목하고자 한다.전선 / 대학원
학부에서 학습한 사회문제의 기초적인 이론을 바탕으로 하여 정신병, 알콜중독, 청소년문제, 범죄, 불평등, 가치갈등, 빈곤, 직업의식과 직업관, 남녀의 성문제 등 여러 사회문제 중에서 특정한 주제를 정하여 깊이 있게 연구해 가는 대학원의 교과목이다. 학부의 사회문제연습을 선수과목으로 하며, 사회과교육과의 적절한 관련을 위하여 시민교육이라는 관점에서 이 문제를 취급하고 가급적 청소년문제, 가치갈등, 불평등 등의 문제에 집중하도록 권장한다. 사회문제에 관한 사회과학자들의 과학적인 연구결과를 검토하고 한국사회를 대상으로 하는 사회조사에 중점을 둔다.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.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
이 과목은 도시계획 분야의 연구방법론의 입문 과정이다. 학생들은 연구방법론의 기본 개념과 사회 과학 연구에서 직면하게 되는 자료의 유형, 측적, 샘플링, 확률, 설문 설계 등의 문제들에 대해서 배우게 된다. 사회현상을 이해·분석·해석하기 위해 이에 필요한 경험적 자료의 수집과 통계적 분석방법을 연습한다. 또한 과학에 있어서의 이론과 이론을 구축하게 되는 개념과 가설의 설정과 검증방법을 검토하여, 논문작성의 방법을 수련한다. 이 과정은 연구의 이론과 방법론의 중요성 및 그 한계뿐 만 아니라, 심화된 연구, 정책 분석, 연구 윤리 등에 대해서도 강조할 것이다.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.전선 / 대학원
한 지역에 대한 체계적이고 종합적인 이해는 본래 지리학이 추구해 온 목표였다. 이러한 목표를 이루기 위한 방법은 시대별, 지역별로 다소 상이한 형태를 띠며 발전해 왔다. 본 과목에서는 지역연구의 방법론이 전체 지리학의 발전과정 속에서 어떻게 변모해 왔는가를 고찰하고 각각의 방법론들이 지니는 장단점들을 파악해 봄으로써 지역연구의 새로운 방법론을 모색해 보는 데 주안점을 둔다.전선 / 학사
양적 데이터를 주로 다루는 교육연구에서 사용될 수 있는 통계 방법을 소개하는 기초과정이다. 여기서는 집중경향, 변산도와 같은 기술통계에서 상관과 회귀분석과 같이 변인간 관계를 살펴보는 데 사용되는 방법들, 그리고 t 검증과 분산분석과 같이 평균 차이를 살펴보는 데 사용되는 방법들이 주로 다루어진다.전필 / 대학원
‘정책사례연습’은 현장의 정책사례를 과학적 방법론의 시각에서 분석·토론하고 이를 보고서 실적물의 형태로 산출하는 것을 기본과제로 하며, 이를 통해 경험적 연구 역량의 함양과 문제해결 역량을 배양하는 데 그 목적이 있다. 이는 기존의 이론 중심의 교육에서 탈피하여 현장 밀착형, 사례 위주의 교육으로 전환하고, 이를 통해 세부 정책분야(공공관리·도시교통환경·국제·보건·융합과학기술·그 외 분야에서 정책 처방의 타당성과 실현 가능성을 제고하려는 취지이다. 따라서 정책분야 및 사례별 전문성이 요구되므로 해당 분야의 전문연구자인 여러 교수가 공동으로 순환하며 강의하는 것을 원칙으로 한다. ‘정책사례연습 1’에서는 정책사례를 분석할 수 있는 다양한 연구방법론과 적용례를 제시함으로써 수강생들로 하여금 본인의 관심 정책분야에서 실제 사례를 발굴하여 실적물을 작성할 수 있도록 안내하고, 연구계획서의 작성을 지원한다.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.전필 / 학사
공간의 생성, 발전, 성장 및 입지, 공간시장의 적정 규모이론, 공간 구조 및 토지이용, 집적화 및 클러스터, 주택 및 토지시장 분석, 인구 전망 와 공간경제 분석기법