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한덕현, 정항철, 김보람, 김대원
2020 / 한국수처리학회지
Angeles-Hernandez, Juan C.; Gomez-de Anda, Fabian R.; Reyes-Rodriguez, Nydia E.; Vega-Sanchez, Vicente; Garcia-Reyna, Patricia B.; Campos-Montiel, Rafael G.; Calderon-Apodaca, Norma L.; Salgado-Miranda, Celene; Zepeda-Velazquez, Andrea P.
2020 / ANIMALS
Soungsill Park, 윤효석, 박세호
2019 / KSII Transactions on Internet and Information Systems
이지은, 천세은, 전민결, 신용진, 임정태, 신선호
2022 / 대한한방내과학회지
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본 연구는 세계여자핸드볼선수권대회 경기에서 승패를 결정하는 요인을 의사결정나무분석을 통해 탐색하였다. 예선, 본/결선, 전체 경기에 따라 승리 팀으로 분류될 확률을 높이는 공격 및 수비 관련 변인들을 확인하였다. 연구 결과는 핸드볼 경기 분석 및 승패 예측 연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.
Combinatorial games : tic-tac-toe theory
Repeated games
Curve ball : baseball, statistics, and the role of chance in the game
야구장으로 간 수학자
Statistics in sport
Statistics in action
Women sport fans : identification, participation, representation
Mathletics : 수학으로 풀어보는 스포츠
(성공을 위한 단계별 학습)핸드볼
The best of teams, the worst of teams : a major league baseball statistical reference, 1903-1994
나이가 들었다는 착각
전략과 정보의 경제학 =
NBA로 가는 길
꿈의 기업 메이저리그 : 그들은 어떻게 최고의 비즈니스가 되었는가 =
Slap shot science : a curious fan's guide to hockey
Game sense : pedagogy for performance, participation and enjoyment
Two-person bargaining experiments with incomplete information
(Must Have) 데싸노트의 실전에서 통하는 머신러닝 : 실무와 캐글에서 통하는 TOP 10 알고리즘으로 시작하라
일본직설 : 일본의 오늘에서 한국의 내일을 읽다
스포츠사이언스
이승훈, 박재현, 조은혜한국스포츠학회
강용구; 최형준; 조은혜한국체육측정평가학회지
예원진; 이성노한국체육과학회지
예원진, 이성노IJASS(International Journal of Applied Sports Sciences)
박종철, 안지환, 김지응, 장경로, 이승훈BIOLOGY OF SPORT
Oliva-Lozano, Jose M.; Yousefian, Farzad; Chmura, Pawel; Gabbett, Tim J.; Cost, Rick安徽体育科技 / Journal of Anhui Sports Science
袁帅; 于露; 张光吉; Yuan Shuai; Yu Lu; Zhang Guangji福建体育科技 / Fujian Sports Science and Technology
李师祁; LI Shi-qi한국체육과학회지
서경원; 김혜진한국특수체육학회지
김민창, 최창환, 한민수, 김정호, 김태호PLoS ONE
De Jong L.M.S.,Gastin P.B.,Angelova M.,Bruce L.,Dwyer D.B.디지털융복합연구
김현철한국융합학회논문지
강용구, 김현태, 곽한병한국웰니스학회지
최형준, 송송이Data in brief
Montoliu R; Urbón-Bayes P; Daza G; Batalla-Gavalda A四川体育科学 / Sichuan Sports Science
耿建华; 高杰; GENG Jianhua; GAO JieInternational Journal of Performance Analysis in Sport
Kubayi A.,Larkin P.Apunts. Educacion Fisica y Deportes
Iván-Baragaño ,Maneiro R.,Losada J.L.,Ardá A.체육과학연구
김세형유통과학연구
전선 / 대학원
체육측정평가연구는 체육과 스포츠 현장에서 양적 분석과 관련된 검사도구나 측정치의 평가와 관련된 제반 이론이다. 신뢰도, 타당도, 타당도일반화, 고전검사이론, 문항반응이론 등에 대한 내용을 강의한다.전선 / 대학원
의약품 작용 기전을 수용체, 효소, DNA 등의 분자 수준에서 설명하고, 약물의 화학구조와 약리활성간의 상관성을 이해하기 위해 약리작용단, 생동등체, 정량구조활성관계, 분자모델링 등의 이론을 강의한다. 강의내용은 신약개발 방법 및 과정, 수용체 작용 약물, 효소저해제 기전 약물, DNA 작용 약물, 약물대사, 전구약물 및 약물전달시스템을 포함한다전선 / 대학원
본 과목은 스포츠 산업의 실무에서 적용 가능한 스포츠마케팅 이론의 개념, 스포츠 스폰서에 대한 이해를 높이고 비판적 사고를 함양하며 커뮤니케이션 능력을 얻는데 그 목적이 있다. 본 교과목을 통하여 다음과 같은 능력을 함양할 수 있을 것이다. - 주요 스포츠마케팅 이론과 개념에 대한 논의 (특히 스포츠 상품이 가지고 있는 특성, 스포츠 소비자 행동, 스포츠에서의 브랜드 매니지먼트, 스포츠 관계 마케팅, 스포츠 스폰서십, 스포츠 상품 판매 및 촉진과 관련된 이론) - 스포츠 산업의 여러 분야와 다양한 상황에 대한 스포츠마케팅 이론의 실제 적용 - 전략적 마케팅 활용을 위한 스포츠 조직 분석 - 시장진입을 위한 마케팅 전략의 개발전선 / 학사
과학연구와 산업응용에서의 과정개선, 비용절감 및 복잡한 시스템에 대한 이해를 위한 효과적인 데이터 수집과 분석의 방법을 배운다. 하나의 요인에 대한 완전확률화법, 라틴방격법, 요인배치법, 블록계획, 일부실시법, 반응표면분석 등의 이론을 소개하고 각 계획법에 따라 수집된 자료의 분석 방법을 배운다. 선수과목으로서는 <회귀분석 및 실습>이 요구된다.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
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
이 강의는 사회체육의 제현상을 설명하는 데 필요한 정의, 개념 그리고 사회체육의 본질적 정체를 밝히는 관련 사실이나 지식을 통하여 사회체육의 이해를 돕는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 사회체육의 본질, 유사개념, 참가요인 및 사회체육과 노동의 관계를 고찰하고, 사회체육의 주요 영역인 지역사회, 상업체육에 대하여 살펴본다. 그리고 사회체육의 핵심 구성 요소인 시설, 지도자, 행정 조직 및 정책에 대하여 살펴본 다음, 미래사회에서의 사회체육의 역할 및 기능을 조망해 본다.전선 / 학사
본 교과목은 단체 경기인 핸드볼의 기초를 가르치는데 초점을 두고 있다. 본 교과에서는 학생들에게 핸드볼에 관련된 지식과 기술들을 소개한다. 여기에는 기초기술(패스, 캐치, 슛, 드리블 등), 응용기술(페인트, 블로킹 등)과 전술기술(공격범, 수비법 등) 및 경기방법, 규칙등을 포함한다.전선 / 학사
이 교과목은 학사과정의 세 가지 프로젝트가 지향하는 인성, 지성, 심성 중에서 지성을 주요 목표로 하는 두 번째 과정으로서 학생들이 자신의 삶과 자신이 속한 공동체에 대하여 주인의식을 가지고 문제를 제기하고 이를 해결하기 위한 시도를 하는 교과목이다. 인간이 인간인 이래로 변치 않는, 다른 존재와 구별되는 특성은 이성적 존재라는 것이다. 이성적 존재인 인간은 행위를 통하여 문제를 합리적으로 처리할 수 있는 가능성을 지니고 있다. ‘비판적 사고’란 합리성이라는 판단의 근거를 토대로 왜? 라는 질문으로부터 시작하여 사물의 본질은 탐색해내는 과정이다. 본 강의에서는 학생들이 스스로 제기한 문제에 대하여 비판적 사고를 논리적, 구조적으로 하는 과정을 학습하고, 창의성을 발휘하여 우리 사회에 공헌할 수 있는 대안을 제시하는 과정을 연습해본다.전선 / 학사
정규곡선, 관리도, 샘플링 검사(sampling inspection), 확률이론, 속성에 따른 표본 채택여부, 측정단위 표본추출(single sampling of measurement)작업에 응용되는 통계적 방법 등 품질관리 이론과 이에 필요한 통계이론을 다룬다. 선수과목으로는 <통계학 및 실습>, <수리통계1·2>, <표본설계 및 조사실습> 등이 요구된다.전선 / 대학원
본 교과목은 학생들에게 단위동물 사료내 이용가능한 영양소 함량을 정확하게 평가할 수 있도록 도와 준다. 최근 여러 가지 사료가치 평가 분야에서 이루어진 기술혁신을 소개하고 이 가운데는 in-vitro소화율, 아미노산 생체이용률, 내생아미노산 손실 등의 측정방법을 소개하고 있다. 또한 경제동물, 특히 단위동물에게 이용 가능한 원료사료 내 에너지함량을 정확하게 측정하여 사료배합비 작성에 적용하도록 돕고 있다.전선 / 대학원
본 과목은 점점 더 복잡해지는 기술, 조직, 경쟁 환경에 대한 이해를 바탕으로, 기업전략과 관련된 중요한 신개념과 분석기법을 이해하고, 이를 바탕으로 학생들의 전략적 사고를 유도하는 데 그 목적을 두고 있다.전필 / 학사
교육의 개념과 목적에 관한 사상과 이론을 검토하고, 제도교육의 실상에 관한 구체적이고도 체계적인 안목을 제공한다.전선 / 학사
현대의 과학, 공학, 그리고 경영의 응용시스템은 데이터에 점점 더 많이 의존하게 되었지만 전통적인 데이터 분석 기술들은 복잡한 빅 데이터 시대에 맞도록 설계되어 있지 않는 실정이다. 데이터를 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 지식을 추출하는 빅 데이터 분석은 새로운 과제들을 탐구하는 흥미 있고 빠르게 발전하는 하나의 학문으로 등장하였다. 본 강의에서는 프로그래밍 경험이 많지 않는 학생들을 대상으로 데이터의 수집 및 분석뿐만 아니라 데이터 프로그래밍 언어의 사용에도 초점을 맞춰 이를 바탕으로 빅 데이터 분석의 토대를 마련하는 것을 목표로 한다.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.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전필 / 학사
본 강좌는 경험적 자료를 수집, 기술, 분석하는 방법을 주로 소개한다. 특히 사회조사에서 얻어진 정보를 통계적 분석의 주요 방법들을 강조한다.전필 / 대학원
현재의 축산업이 미래 지속가능한 산업으로 발전하기 위해서는 생산성과 자연환경의 보존이 조화를 이루는 친환경축산의 실현에 대한 구체적인 방안 수립이 필수적이다. 본 교과는 경제동물과학 전공 교수의 공동강의 형태로 진행되며 환경보존의 중요성, 친환경축산의 구체적인 정의, 친환경축산 실현을 위한 기술개발 과제, 정책 및 제도적 방안, 국제적인 친환경축산 사례 등에 대한 총론적 접근을 통해 미래지향적 축산업 발전을 견인할 인재 양성의 기반을 마련한다.전선 / 대학원
본 강좌는 리서치가 어떻게 스포츠마케터의 의사결정을 도울 수 있는지를 가르쳐 준다. 학생들은 스포츠마케팅 연구에 적용할 수 있는 양적, 질적 연구 방법론을 학습한다. 아울러, 학생들은 스포츠 마케팅 연구의 기획, 실행, 결과분석, 해석까지의 전 과정을 수행할 수 있는 지식과 경험을 쌓게 된다. 궁극적으로 학생들은 본 강좌에서 습득한 지식을 이용해 향후 스포츠경영 분야에 종사하며 합리적이고 이성적인 결정을 내리는데 도움을 준다.