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블록체인 기술과 혁신적 서비스 개발 활용 : 비트코인, 이더리움 기술 그리고 ICO, 암호화폐, 헬스케어, 오픈 사이언스까지
The cryptocurrency revolution : finance in the age of Bitcoin, blockchains and tokens
Web Information Systems Engineering – WISE 2019 : 20th International Conference, Hong Kong, China, January 19–22, 2020, Proceedings
Blockchain in a volatile-uncertain-complex-ambiguous world
Economics and math of token engineering and DeFi
Bitcoin & Blockchain: China, United States and South Korea’s current status and future opportunities
금융업의 블록체인 활용과 정책과제
Blockchain and the public sector : theories, reforms, and case studies
다시 보는 블록체인 : 블록체인 비즈니스와 데이터 전략
새로운 신뢰 아키텍처를 위한 블록체인
Business Transformation through Blockchain : Volume I
Data money : inside cryptocurrencies, their communities, markets, and blockchains
블록체인 트렌드 2022-2023 = 기초 개념부터 투자 힌트까지 쉽게 쓰인 블록체인 교과서
블록체인 산업 현황과 활용 확산을 위한 정책 방향
블록체인 기술 활용
(2018) 디지털 비지니스 플랫폼으로 진화하는 미래 전략 기술, 블록체인 기술, 시장 실태와 전망 : 금융, 물류 및 유통, IoT, 의료, 공공서비스, 보안 등 활용사례와 동향 분석
Blockchain, IoT and AI technologies for supply chain management
IC-BCT 2019 : Proceedings of the International Conference on Blockchain Technology
인공지능과 블록체인
마성현, 이한준 · 2025
한국컴퓨터정보학회논문지
안정국, 김소담, 김희웅 · 2016
경영정보학연구
양성주, 권헌영 · 2025
한국전자거래학회지
Segal, Gad; Martsiano, Yonatan; Markinzon, Alina; Mayer, Amit; Halperin, Avner; Zimlichman, Eyal · 2023
Digital Health
姜自莹; 刘雪凤; JIANG Zi-ying; LIU Xue-feng · 2022
科技与管理 / Science-Technology and Management
杨望; 彭珮; 徐慧琳 · 2020
东北财经大学学报 / Journal of Dongbei University of Finance and Economics
苏震; 吕捷; 赵文彦 · 2024
西南民族大学学报(人文社会科学版) / Journal of Southwest University for Nationalities
김성애, 전수진 · 2020
산업융합연구
Bai C.,Sarkis J. · 2022
International Journal of Production Economics
Truong Van Nguyen; Hiep Cong Pham; Minh Nhat Nguyen; Li Zhou; Mohammadreza Akbari · 2023
International Journal of Production Research
Gan Q.Q.,Lau R.Y.K.,Hong J. · 2021
Technology Analysis and Strategic Management
Lei C.F.,Ngai E.W.T. · 2023
Information and Management
Tandon A.,Kaur P.,Mäntymäki M.,Dhir A. · 2021
Technological Forecasting and Social Change
Yen J.C.,Wang T. · 2021
International Journal of Accounting Information Systems
정우진, 오찬희, 주영준 · 2021
한국문헌정보학회지
이가영, 소효정, 이초희, 장혜지, 김예인 · 2022
교육정보미디어연구
Sun Y.,Jiang S.,Jia W.,Wang Y. · 2022
Telecommunications Policy
Kim, Suhyeon; Park, Haecheong; Lee, Junghye · 2020
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
이정호, 조항정, Tom Steinberger · 2023
ETRI Journal
Yitong Chen; Dejian Yu · 2020
Informatica
전선 / 대학원
본 과목에서는 현재의 E-Business 산업과 하이테크산업에서 중요시 되는 핵심 기술들에 대해 알아보고, 이러한 기술들이 창출해 내는 기업 경쟁력과 새로운 사업기회에 대해 연구한다. 이를 위해서 본 과목에서는 우선 각각의 핵심 기술에 대하여 기술 선도 기업들을 선정하여 그들이 해당 기술을 어떻게 경쟁우위요소로 이용하고 있는지를 실제 사례를 가지고 분석한다. 본 과목의 수강생은 각각의 핵심기술에 대한 추세 및 미래 발전방향을 예측함으로써 기업의 지속적인 경쟁우위확보를 위한 전략 및 새로운 사업기회에 대한 전략적 선택 등을 할 수 있게 될 것이다. 주로 BPM, BPR, 변화관리 등의 내용을 논하게 된다.전선 / 대학원
본 과목은 블록체인 등 분산원장(DL) 기술의 다양한 활용과 관련한 기존 법체계의 적용, 법령 정비의 추이, 향후의 정책적 방향성을 논의한다. 구체적 논의 대상은 가상자산, 가상자산공모(ICO), 증권형토큰공모(STO), 중앙은행디지털화폐(CBDC), 스마트계약, 대체불가능토큰(NFT), 분산금융(DeFi), 탈중앙화자율조직(DAO), 블록체인 기반 공급사슬·플랫폼·지역화폐·분산에너지자원(DER)·투표시스템·스마트도시 등에 대한 다양한 법령들의 적용을 포괄한다.전선 / 대학원
컴퓨터네트워크연구는 인터넷 프로토콜, 통신 아키텍쳐, 네트워크 보안, 블록체인, 암호화폐, 온라인 프라이버시, 소셜네트워크, 데이터센터 네트워킹, 초고속 네트워킹, 멀티미디어 네트워킹, 이동/무선 네트워킹, 망 운영 및 관리, IoT, 인터넷 트래픽 분석 등 다양한 인터넷 분야의 최신 논문들을 발표하고 토의하는 강의이다. 수강 학생들은 컴퓨터 네트워크 분야 국제학술논문지와 국제학술발표지에서 최근에 발표된 중요한 논문들을 선택하여 요약발표하는 기회를 가진다. 또한 새로운 연구주제가 개발되는 경우 프로젝트를 수행할 수도 있다.전선 / 대학원
본 강의는 채권시장을 구성하는 주요 상품들을 소개하고 이들의 가격 결정과 위험 관리에 관한 내용을 광범위하게 공부하는 것을 그 목적으로 한다. 일반 채권 계약의 가치 평가를 시작으로 듀레이션, 컨벡서티와 같은 채권위험 척도에 대한 개념을 숙지하고 이를 바탕으로 금융기관의 자산-부채 관리와 채권 포트폴리오 운영법에 대한 지식을 추가적으로 공부하게 된다. 강의 후반부에서는 이자율 위험 관리에 주로 활용되는 채권 선물, 이자율 스왑, 선도금리계약과 같은 이자율 파생 상품을 함께 공부함으로써 이자율 위험 관리에 대한 포괄적 이해를 유도하게 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.전선 / 학사
이 과목에서는 블록체인의 개념, 역사, 특징, 사례 등 전반적인 내용을 다룸으로써 수강생들의 블록체인 활용 능력을 배양시킨다. 그리고 이러한 능력을 바탕으로 이 과목에서는 빅데이터의 활용이 필수적인 인지컴퓨팅의 분야에서 블록체인이 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보고자 한다. .전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.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 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 블록체인 지식을 활용한 실습강좌이다. 사이버 보안과 블록체인 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 3학년 이상 학생들을 대상으로 블록체인의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 블록체인 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 블록체인 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야 (active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 3~4학년 교과목으로 공과대학 전 분야의 학부생을 대상으로 한다. 실습이나 과제가 일부 포함되지만, 기본적으로 Flipped Learning 방식의 강의 위주의 기초 개념 학습 중심의 과목이다. 4차 산업혁명 시대에 대규모의 민감한 정보를 다루는 컴퓨터 시스템의 안전한 데이터 처리, 보관, 보호 등에 필요한 정보 보안 및 프라이버시 보존 기술의 기초 개념 습득을 목표로 한다. 주요 내용은 (1) 컴퓨터 시스템 보안의 기본 이론, (2) 암호학의 기본개념 및 기초 암호 기술과 이를 활용한 데이터 프라이버시 보존 기술, (3) 블록체인 개념과 주요 합의 알고리즘 및 관련 암호 기법 및 실습과 (4) 데이터의 안전한 처리를 위한 데이터 보안 및 보호 기술 등을 포함한다. 선수과목: 기초수학, 컴퓨터의 개념 및 실습전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.논문 / 대학원
이 과목은 전공 대학원생들을 대상으로 자신의 논문작업을 집중적으로 준비하고 보다 심층적인 세부전공에 대한 학습을 지도하는 것을 목표로 한다.논문 / 대학원
이 과목은 석사 및 박사 학위 과정에 있는 학생들이 인공지능의 각 분야의 연구 경험을 쌓을 기회를 제공하는 것이다. 학생들은 이 과목을 통하여 인공 지능의 이론과 응용에 대해 공부하고, 각자의 연구 방향과 주제를 설정하며, 최종적으로는 연구 성과를 달성하는 것을 목표로 한다.전선 / 학사
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 블록체인 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. 블록체인의 실무응용 1을 수강하였고, 블록체인의 실무응용 1에서 블록체인의 실무응용 2 수강 승인을 받은 학부생들을 대상으로 블록체인의 지식을 활용한 고난이도 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 블록체인 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 동시에 해당 분야 최고 권위자로 구성된 패널 평가를 받는다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다. 선수과목 : 블록체인의 실무응용 1전선 / 대학원
이 과목은 국제무역론 분야 최신의 연구 방법 및 연구 주제에 대해 다룬다. 국제무역과 불평등, 국제무역의 노동시장에의 함의, 무역과 기업의 혁신, 무역과 기업의 생산성, 다국적기업과 수직적 분화, 환경문제와 국제무역, 무역 정책, 공간경제학 등 국제무역 분야의 폭넓은 최신 주제를 다룰 예정이다. 수강생들은 이 과목에서 이론 모형을 실증 데이터와 연결하는 실증분석 및 수량분석 방법을 배우고, 본인의 논문 주제를 구체화시키는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 고급데이터마이닝 방법론(326.637) 과목에 이어 심층학습모형에 중점을 둔다. 교육 목표는 심층학습(deep learning)의 방법들을 공부하고 관련된 통계적 문제를 찾아내는 것이다. 다루는 내용은 다음과 같다. 심층학습 이전의 특징 추출 및 판별 분석 기법, 기계학습에서 사용되는 이론적인 도구들, 인공신경망의 기초, 다층 퍼셉트론, 역전파, 합성곱 신경망, 최적화와 정칙화, 가시화, 파이톤과 심층학습 프레임워크, 순환 신경망, 변분적 추론, 적대적 생성 네트워크, 영상 분할 및 검출, 자연어 처리 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC (AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 인공지능/머신러닝(A) 분야의 심화 강좌이다. 본 교과목은 데이터사이언스 전공자를 위한 머신러닝 (machine learning)과 딥러닝 (deep learning)의 심화된 내용을 다룬다. 머신러닝 토픽으로는 clustering, dimension reduction 등의 비지도학습, Bayesian networks, Markov Random Field 등의 Graphical models, 강화학습의 기초 등을 다루며, 딥러닝 토픽으로는 시퀀스 데이터를 다루는 RNN, Attention model, Transformer 모델을 이미지, 비디오, 텍스트 등 다양한 형태로 수집되는 데이터를 대상으로 다룬다. 또한 Variational Autoencoder, GAN 등의 생성 모델의 기초를 학습한다.전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.