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문소희, 이막순, 정선윤, 강보리, 김석영, 박선영, 손혜연, 김종태, 조영희, 김인환, 김영순, 김양하
2017 / Journal of Medicinal Food
이창무, 류강민, 최기주, 김진유
2018 / 도시과학국제저널
박진원
2014 / Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHAK)
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본 연구는 데이터 리터러시 관점에서 비대면 교육 활성화 방안을 모색하기 위해 CONCOR 빅데이터 분석을 시도하였다. 2020년 Naver, Google, Youtube 등에서 수집한 데이터를 UCINET을 활용하여 분석한 결과, ‘플랫폼 구현’, ‘온택트 시장’, ‘온라인 콘텐츠’, ‘채널 다양성’, ‘디지털화’의 5가지 주요 그룹이 도출되었다.
Selecting the right analyses for your data : quantitative, qualitative, and mixed methods
Handbook of research on social software and developing community ontologies
The knowledge web : learning and collaborating on the net
R로 배우는 코딩 : 빅데이터 분석의 첫걸음
Innovations for Community Services : 19th International Conference, I4CS 2019, Wolfsburg, Germany, June 24-26, 2019, Proceedings
Ubiquitous and mobile learning in the digital age
R로 배우는 코딩 : 빅데이터 분석의 첫걸음
Interactions with search systems
Learning and Collaboration Technologies. Human and Technology Ecosystems : 7th International Conference, LCT 2020, Held as Part of the 22nd HCI International Conference, HCII 2020, Copenhagen, Denmark, July 19–24, 2020, Proceedings, Part II
Artificial intelligence in education : building learning systems that care : from knowledge representation to affective modelling
(4차산업혁명의 시대 ) 2018 IT 트렌드를 읽다 : I-Korea 4.0 무엇을 준비할 것인가?
Modeling the Internet and the Web : probabilistic methods and algorithms
유튜브 트렌드 2021 : 연결역량이 중요한 시대!
데이터 기반 디지털 경제 미래예측 방법론 연구
Words onscreen : the fate of reading in a digital world
Big crisis data : social media in disasters and time-critical situations
Real-time search for learning autonomous agents
Institutional repositories : content and culture in an open access environment
The next generation of distance education : unconstrained learning
한국영유아보육학
김정은; 김근혜학습자중심교과교육연구
김근혜, 서보준교육문화연구
김태진산업융합연구
이영석교육방법연구
김소영, 홍후조BMC Medical Education
Saqr M.,Nouri J.,Vartiainen H.,Malmberg J.Computer Applications in Engineering Education
O'Riordan T.,Millard D.E.,Schulz J.IEEE Transactions on Engineering Management
Mishra R.,Singh R.K.,Papadopoulos T.Smart Learning Environments
Hadyaoui A.,Cheniti-Belcadhi L.융합정보논문지
정수정, 임홍남, 박홍재Culinary Science & Hospitality Research
Daysi Gelen Jesús Cardenas, Dil Maya Gurung, Da예술교육연구
김근혜Journal of Computer Assisted Learning
Ye D.,Pennisi S.한국체육교육학회지
정주혁; 이승만Computers and Education
Li S.,Du J.,Yu S.비서·사무경영연구
강혜원, 박윤희, 이지연Culinary Science & Hospitality Research
김예지, 김현성, 김학선현장수업연구
문지영, 아마르자갈, 김학선상담심리교육복지
김소형; 오창성; 이상희Computers and Education
Hilliard J.,Kear K.,Donelan H.,Heaney C.전선 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 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
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 학사
본 강의에서는 다양한 산업에서 발생하는 텍스트 데이터에 대한 이해와 함께, 이에 대한 분석 기법들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 크게 텍스트 데이터의 이해, 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화, 언어 모델의 구조 이해, 그리고 텍스트 데이터의 응용 과업 등의 네 가지 파트로 구성하여 강의를 진행한다. 텍스트 데이터의 이해 파트에서는 제조업, 마케팅, 금융 등의 비즈니스에서 발생하는 텍스트 데이터의 특징과 이에 대한 활용 사례를 주로 다룬다. 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화 파트에서는 전통적인 bag-of-words 방식을 포함하여, word2vec, GloVe, Fasttext와 같은 신경망 기반의 텍스트 표상화 방법을 강의한다. 언어모델의 구조 이해 파트에서는 Seqence-to-sequence Learning과 Transformer 구조에 대한 이해를 바탕으로 BERT 및 GPT 등의 대표적인 언어모델 구조를 강의한다. 마지막으로 텍스트 데이터의 응용 과업 파트에서는 감성 분석, 문서 요약, 질의 응답 등의 실제 비즈니스에서 자주 사용되는 텍스트 데이터 분석 과업을 소개하고 이를 해결하기 위한 적절한 방법론을 강의한다.전선 / 대학원
상품유통에 대한 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고 의류상품에서 특별하게 나타나는 유통상의 특성을 집중적으로 학습한다. 특히 리테일링의 다양한 형태, 전망, 형태별 전략 등을 이해하고, 우리나라 패션산업에서 유통부분의 발전을 위한 구체적인 방안을 모색한다.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 과목은 학생들에게 디지털 마케팅에 관한 포괄적인 개요를 제공함과 동시에 디지털 마케팅의 주요 수단인 온라인 배너광고, 검색 광고, 사회 연결망 광고, 모바일 마케팅 및 디지털 마케팅의 미래에 관하여 이론 및 실용적인 관점에서 논의한다. 이 과목의 팀프로젝트로 학생들은 소규모 회사를 리크루트하여 실제로 검색 광고나 사회연결망 광고를 한 후 이를 바탕으로 최종 보고서를 제출한다.전선 / 학사
본 과목은 대용량의 정보를 취합, 규격화하여 정보간의 관계성을 쉽게 파악할 수 있도록 이를 구조화하는 기법을 다룬다. 이와 관련한 각종 개념(semantic web, XML, RDF, SPARQL, OWL 등)을 설명하며, 관련된 최신 연구 동향을 소개한다.전선 / 학사
사물인터넷(IoT)을 비롯한 스마트 환경과 소셜네트워크 서비스의 보편화로 인해 다양하고 방대한 데이터가 발생하고 있다. 이와 함께 막대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있는 컴퓨팅 환경의 발달과 창의적인 시각으로 데이터를 분석하고 연결하는 인공지능의 개발로 빅데이터는 여러 분야의 혁신적인 패러다임으로 등장하고 있다. 빅데이터는 데이터 그 자체의 효용성보다는 다양한 방법의 가공을 통한 데이터 간의 연결 및 창의적인 분석을 통해 혁신적인 가치를 창출하고 있으며, 빅데이터의 분석과 활용은 산업과 국가 경쟁력의 척도가 되고 있다. 빅데이터의 분석을 통해 새로운 가치를 창출하기 위해서는 다학제적 융합연구가 필요하다. 이 강의에서는 빅데이터 기업, 연구소 및 학계 전문가들을 초빙하여 최신 빅데이터 기술 경향에 대하여 알아본다. 또한 실제 업무에서 사용되는 툴을 활용하여 다양한 분석 기법을 공부하게 된다. 빅데이터 분야에 관심있는 학생들에게 진로 및 전공 선택에 대한 전망을 제시하게 될 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.전선 / 학사
본 강좌는 정보문화학의 두 축 중 하나인 문화기술에 대한 기초과정이다. 대중문화와 문화산업에 대한 소개와, 이를 통해 유통되는 다양한 문화컨텐츠를 분류하고 이의 속성을 살펴본다. 또한 문화컨텐츠를 미디어기술, 미디어표현, 미디어문화의 측면에서 고찰해 본다.전선 / 대학원
본 과목은 마케팅에 있어서 새롭게 등장하는 주제나 이슈들에 대한 학습에 그 목적이 있다. 그러므로 논의될 주제와 과목구조는 강의담당자와 학생들의 관심에 따라 달라진다.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전선 / 대학원
기술의 혁신, 진화, 융합의 결과로 전 산업에 걸친 구조적 변화가 가시화되고 있다. 이러한 구조적 변화를 선도하고 새로운 가치창조를 하기 위해서는 다양한 기술에 대한 이해를 바탕으로 한 신규 비즈니스 모델에 대한 통찰력이 필수이다. 이를 위해 본 과목에서는 미래 비즈니스 모델에 대한 통찰력을 학습하고 대표적인 미래기술 분야들에 적용하여 선도적인 가치창출에 필요한 소양 구축을 목표로 한다. 미래기술 분야들의 경우 실제 창업 아이템들을 선정하여 비즈니스 모델의 검증 및 개선을 실습한다. 초기창업, 벤처투자, 액셀러레이션 등 연관된 이슈들도 함께 다루도록 하며 유관단체 전문가 초빙 강의를 포함한다.전선 / 학사
기술의 발달로 새로운 시장 환경이 만들어지고 있는 상황에서 패션의 생산, 마케팅, 소비 등 전체 가치 사슬에 대한 IT 적용 문제를 다룬다. 특히 대량맞춤(mass-customized) 패션제품 및 서비스 구현, 3D 가상 패션 리테일링(3D visual retailing), 모바일 패션 커뮤니케이션(mobile communication)을 중심 주제로 패션산업현장에서 창의적으로 응용 가능한 기술을 습득한다.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.전선 / 학사
학부과정을 총정리하는 의미에서 지금까지 학습한 철학, 정책, 실천 등을 우리나라의 실제 분야에 적용해 보기 위한 기반을 구축하려는 목적을 지니는 과목이다. 소득구조, 근로조건, 주택, 의료 등의 문제들을 검토하고, 학생들의 공통적인 관심사도 연구과제로 삼게 된다.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 / 학사
"빅데이터", "인공지능", "스마트헬스케어", "유비쿼터스 컴퓨팅", "가상공간" 등의 기술적 유행어가 넘쳐나는 오늘날, 정보과학의 관점에서 몸과 마음의 문제를 조망하고자 한다. 이 수업을 통해 학생들은 몸과 마음을 어떻게 데이터로 표현할 수 있는가에 대해 배우게 될 것이다. 의학, 생물학, 심리학, 신경과학 등 몸과 마음의 문제를 다루는 학문들이 데이터과학과 결합되는 융합의 지점에 있는 최신의 연구 동향에 대해 살펴볼 것이다. 오늘날 학문은 한편으로는 세분화되어 가지만 또 한편으로는 다양한 관점에서 복잡한 문제를 푸는 거대과학을 지향하고 있다. 몸과 마음의 문제에 있어서 어떻게 다양한 관점의 융합 연구가 가능한지에 대해 탐구를 하게 될 것이다. 같은 주제에 대해 인문학적 관점에서 바라본 질문들에 대해 현대공학과 과학은 어떻게 답을 줄 수 있으며, 어떻게 인문학과 공학 및 과학이 함께 연구할 수 있는가에 대해서도 창의적으로 생각하는 시간을 가질 것이다. 학생들은 "몸, 마음, 데이터"와 관련된 소 연구주제들을 자발적으로 찾아서 연구하고 창의적인 방법으로 프로젝트를 만들어 진행하게 될 것이다.