최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
이여명, 이시은, 이주희, Seongwoo Choi, 김상윤
2020 / 한국토양비료학회지(Korean Journal of Soil Science and Fertilizer)
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 기계공학 분야 연구자들의 연구데이터 생산 및 관리에 대한 인식과 경험을 심층 면담을 통해 분석하고, 효과적인 연구데이터 관리 및 서비스 방안을 제시한다. 연구 결과, 명시적 메타데이터 및 맥락정보 수집, 데이터 논문 인정, 클라우드 기반 시스템 구축, 그리고 조직적 차원의 역할 분담이 중요함을 확인했다.
Ensuring the integrity, accessibility, and stewardship of research data in the digital age
Ensuring research integrity and the ethical management of data /
Environmental information management and analysis : ecosystem to global scales
Proceedings of the Thirteenth International Conference on Management Science and Engineering Management : Volume 2
Sharing data and models in software engineering
Proceedings of the seventh International Conference on Management Science and Engineering Management : focused on electrical and information technology.
Design science research : a method for science and technology advancement
Data science : theory, analysis, and applications
Architecting a knowledge-based platform for design engineering 4.0
Research data management : practical strategies for information professionals
Data management for researchers : organize, maintain and share your data for research success
Teaching research data management
Knowledge machines : digital transformations of the sciences and humanities
Managing big data in cloud computing environments
Practical guide to clinical data management
Practical guide to clinical data management
Exploring research data management
Advances in data mining : theoretical aspects and applications : 7th industrial conference, ICDM 2007, Leipzig, Germany, July 14-18, 2007 : proceedings
Current advances in mechanical design and production VI : proceedings of the Sixth Cairo University International MDP Conference, Cairo, 2-4 January 1996
Aslib Journal of Information Management
Palsdottir A.Aslib Journal of Information Management
Agusta PalsdottirScience & Technology Libraries
Christie WileyGLOBAL KNOWLEDGE MEMORY AND COMMUNICATION
Ashiq, Murtaza; Usmani, Muhammad Haroon; Naeem, MuhammadJournal of Documentation
Thoegersen J.L.,Borlund P.한국도서관·정보학회지
김지현Scientific and Technical Information Processing
N. S. RedkinaJournal of the Association for Information Science and Technology
Reichmann S.,Klebel T.,Hasani-Mavriqi I.,Ross-Hellauer T.ACM Computing Surveys
Singh, H.J.; Bawa, S.Journal of Medical Internet Research
Kinast B.,Ulrich H.,Bergh B.,Schreiweis B.TQM Journal
Brunetti F.,Bonfanti A.,Chiarini A.,Vannucci V.PLoS Computational Biology
Miksa T.,Simms S.,Mietchen D.,Jones S.Earth Science Informatics
Finkel, M.; Baur, A.; Weber, T.K.D.; Osenbrück, K.; Rügner, H.; Leven, C.; Schwientek, M.; Schlögl, J.; Hahn, U.; Streck, T.; Cirpka, O.A.; Walter, T.; Grathwohl, P.PROGRESS IN POLYMER SCIENCE
Lu, Shizhao; Jayaraman, Arthi한국문헌정보학회지
김지현Global Knowledge, Memory and Communication
Sinha, Priyanka; Subaveerapandiyan, A.; Sinha, Manoj KumarJournal of Librarianship and Information Science
Joo S.,Peters C.Information Development
Yuan, Y.; Noorhidawati, A.; Yanti Idaya, A.M.K.Journal of Decision Systems
Birkbeck G.,Nagle T.,Sammon D.Electronic Library
Guerrero-Sosa J.D.T.,Menéndez-Domínguez V.H.,Castellanos-Bolaños M.E.논문 / 대학원
전선 / 대학원
해당과목은 공학분야에서 중요한 통계적 데이터 처리, 통계적 공학해석, 통계기반 공학설계 이슈들을 다룬다. 통계적 데이터 처리에서는 공학통계, 통계적 데이터 처리의 정성적, 정량적 접근법과 베이지안 통계학을 배운다. 통계적 공학해석은 신뢰성함수, 위험도함수, 가속수명시험, 불확실성 해석, 신뢰성해석, 건전성 진단 및 예지기술을 배운다. 통계기반 설계에서는 통계기반 민감도 해석, 반응함수법, 신뢰성기반 최적설계를 다룬다. 끝으로 공학시스템의 건전성 모니터링기술을 간단히 다룬다.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
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할수 있는 컴퓨터 프로그램 개발에 많은 연구가 계속되어 오고 있다. 이러한 연구의 핵심 분야인 기계 학습(Machine Learning)에 관한 강의로써 현재까지 발표된 대표적인 연구 논문들을 중심으로 이론및 알고리즘, 응용 분야등을 설명한다.전필 / 학사
본 과목에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데에 필요한 제반 이론 및 기법을 배운다. 구체적으로, 본 과목의 전반부에서는 데이터베이스 (DB)를 기반으로 한 정보 시스템의 설계 및 구현, 그리고 DB 마이닝과 DB 기반 추천 시스템과 관련된 모형과 기법을 다루고, 후반부에서는 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색, 문서 분류 및 군집화를 위한 주요 이론과 방법론들을 소개한다. 아울러, 본 과목은 소개된 모형 및 기법들을 구현하여 다양한 형태의 데이터에 실적용해보는 프로젝트들을 포함하는 바, 이를 통해 실제 문제에 대한 해결 능력을 기르고, 관련된 기술적 이슈들을 경험해보는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 조직에서의 정보시스템 개발 및 활용과 관련된 사회적, 문화적 이슈들을 연구한다. 구체적으로 본 강좌에서는 조직에서의 정보시스템 모델링, 조직 구조에서의 정보기술과 변화, 정보 프라이버시 등을 다룬다.논문 / 대학원
구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이 있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 심도 있는 세부내용에 대한 해결책을 모색하는 심화과정으로 학생들의 논문 진척정도에 따라 다르게 진행된다.전선 / 학사
기계산업 분야에서 경영하고 있는 산업체 전문가, 기계산업 분야의 연구와 행정을 하고 있는 관계, 연구소, 학계의 전문가를 초빙하여 경영에 관심 있는 엔지니어가 갖추어야 할 지식, 자세, 접근방식을 공부한다.논문 / 대학원
구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이 있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 교과목으로 전체적인 개요를 잡기 위한 준비과정으로 학생들의 논문 진척정도에 따라 다르게 진행된다.전선 / 대학원
이 강의는 양적연구방법을 활용하여 교육학 및 사회과학 분야 논문을 작성하고자 하는 연구자들에게 유용한 실제적 지식과 경험을 제공하는 것을 그 목표로 한다. 최신 소프트웨어를 활용한 데이터 관리 및 분석, 효과적인 연구결과 제시를 위한 그래픽 기능의 활용 등과 같은 양적연구 수행 및 논문 작성과 관련된 실용적인 지식을 주 내용으로 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 과학 또는 공학문제와 연관된 지배방정식을 풀기 위한 제반 수치해석 방법을 소개한다. 특히, 보간, 수치미분, 수치적분, 미분방정식의 수치해, 이산변형법 등을 가르친다.전선 / 학사
본 과정에서는 머신러닝의 기초를 수업한다. 수업 초반에는 머신러닝의 기초가 되는 확률, 선형대수, 최적화, 신호처리를 간단히 리뷰한다. 중반부에서는 대표적인 머신러닝 문제인 Classification, regression, clustering을 소개하고 예시를 통하여 개념을 학습한다. 후반부에서는 스마트 제조를 위한 센싱, 공간정보구축, 로보틱스 적용의 실습을 조별로 진행한다. 독립전원으로 구동가능한 미니PC 상에 리눅스를 운용하고, ROS SLAM 등 로보틱스와 공간지능 관련 소프트웨어를 배운다. 마지막으로는 실제 센서를 함께 구동하고 직접 데이터를 취득한 후, 수업에서 학습한 머신러닝 알고리즘을 적용해보기 위한 실습을 수행한다.전선 / 대학원
본 수업은 경영대학 생산·서비스 운영 전공 대학원생 (MS/PhD 과정)을 대상으로 하는 이론수업으로, 생산서비스운영(Operations Management)의 기초 개념과 이를 수리적으로 모델링하는 방법론을 다룬다. 프로세스 관리, 생산시스템, 서비스 운영, 물류 및 공급망 관리 등의 다양한 응용분야에서 최적의 의사결정을 도출하기 위해 경제학 모형(Economic modeling), 대기행렬 이론(Queuing Theory), 시뮬레이션, 최적화 기법(Optimization Models) 등을 활용한 이론을 응용해 본다. 또한, 다양한 모형과 분석을 바탕으로 경영학적 시사점을 도출하고, 경영자들의 실제 운영문제를 해결하는 데 있어 수리적 접근이 어떻게 활용될 수 있는지 탐구한다.논문 / 대학원
전문적인 학술지를 중심으로 논문연구를 수행한다.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
대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.전선 / 대학원
인체는 여러 가지의 활동적인 작업을 수행하기 위한 구조를 갖추고 있다. 인체의 작업수행이 영향을 받는 산업 환경의 요소들에 대하여 분석, 평가함으로써, 인간의 작업능력을 유지할 수 있는 작업환경에 관한 개념을 개발한다. 작업조건을 개선하기 위해 생체 각 부분의 국소 및 포괄적인 기능의 발생기전, 의의와 조절기전 등을 이해한다.전선 / 대학원
센서 정보를 통하여 공간 정보를 획득하고 구성하는 기술은 스마트 팩토리나 생산 설계에 있어 중요한 요소 기술이다. 이 강의는 동시적 위치 추정 및 지도 작성법으로 알려진, 센서 기반 위치 정보 추정과 공간 정보 구성에 대한 내용을 다룬다. 특히 센서가 탑재된 대상이 고정적이지 않은 무인이동체의 센싱을 학습하여, 위치 추정과 공간 정보 추정의 연결성을 배우고, 이를 통하여 스마트 팩토리나 자율 주행에 관심이 있는 학생들에게 관련 기초 지식과 활용 사례를 제공한다.전선 / 대학원
조직문화의 의미, 유형, 측정, 변화 관리를 다룬다. 조직문화 변화관리의 제 유형에 따라 그 측정, 관리방안을 다루는데, 이론적 연구와 실무적 방안을 심층적으로 다루면서 박사과정학생으로 하여금 학술적 가치가 있는 논문을 작성케 한다.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.