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본 연구는 한국 내 산학협력 관련 학술 논문 531편을 텍스트 마이닝 분석을 통해 동향을 분석하였다. 분석 결과, 산학협력 및 LINC 사업 관련 논문의 주요 키워드는 '대학', '협력', '산업계', '교육', '창업', '고용' 등으로 나타났으며, 특히 LINC 사업 관련 논문은 '창업'에 집중되어 논의되었음을 확인하였다.
University entrepreneurship and technology transfer : process, design, and intellectual property
Industry and university : new forms of co-operation and communication
Networks, alliances, and partnerships in the innovation process
Capitalizing knowledge : new intersections of industry and academia
Survey of text mining II : clustering, classification, and retrieval
산학협력에 답있다 : 10년간 발로 뛰어쓴 "산업협력"이야기
Management of technology : new directions in technology management : selected papers from the Thirteenth International Conference on Management of Technology
Advances in data mining : theoretical aspects and applications : 7th industrial conference, ICDM 2007, Leipzig, Germany, July 14-18, 2007 : proceedings
Survey of text mining : clustering, classification, and retrieval
최근의 인력양성체제 변화와 지역대학의 역할
Measuring academic research : how to undertake a bibliometric study
Joint-use libraries : libraries for the future
Assessing the impact of organizational practices on the productivity of university technology transfer offices : an exploratory study
Conceptual modeling : ER 2006 : 25th International Conference on Conceptual Modeling, Tucson, AZ, USA, November 6-9, 2006 : proceedings
Entrepreneurship and knowledge exchange
Cooperative strategies
Research and development in knowledge discovery and data mining : Second Pacific-Asia Conference, PAKDD-98, Melbourne, Australia, April 15-17, 1998 : proceedings
학습자중심교과교육연구
권선희한국산학기술학회논문지
권선희학습자중심교과교육연구
권선희Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
Sun-Hee Kwon한국지역지리학회지
이종호, 허선영, 장후은디지털융복합연구
권선희한국산학기술학회논문지
김영부International Journal of Services, Technology and Management
Park, Sang Young; Kim, Su Sung; Lee, SungjooGRI연구논총
김창호, 이승철정책분석평가학회보
김대중한국공공관리학보
최창원, 금재덕, 심동철Sustainability (Switzerland)
Jin S.,Lee K.Technological Forecasting and Social Change
Chen H.,Jin Q.,Wang X.,Xiong F.한국지역지리학회지
허선영, 장후은, 이종호INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND NETWORK SECURITY
Naim, Syeda Wajiha; Ali, Syed Asif; Hussain, Sumaira; Qureshi, Basit Hassan직업과 자격 연구
양정승Journal of Korea Technology Innovation Society
Byounghoon Seo; Keuntae Cho농업교육과 인적자원개발
노윤신, 이영수한국전자거래학회지
이지형; 김종우기술혁신학회지
서병훈; 조근태전선 / 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 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.전필 / 학사
새롭게 등장하는 기술들은 급변하는 창업 환경에 있어서 사업의 성패를 결정하는 매우 중요한 요소이다. 신기술을 효과적으로 활용하기 위하여 이들의 동향을 파악하고 이에 따른 새로운 사업기회를 모색하는 능력은 창업에 매우 중요한 능력이다. 이러한 능력을 배양하기 위하여 본 과목에서는 최근 기술 동향들을 리뷰해 보고, 신기술을 조직에 흡수, 취득하고 관리하는 방법론을 다룬다. 또한 사례연구 및 실전적 응용을 통하여 실제 사업에 바로 활용가능한 지식을 습득하는 것을 목표로 한다.전필 / 학사
첨단융합학부 신입생들의 전공탐색을 위한 공통필수과목으로서, 차세대지능형반도체, 융합데이터과학, 지속가능기술, 디지털헬스케어, 혁신신약 등 첨단융합학부의 다양한 전공 분야를 소개한다. 각 분야에서 개발되고 있는 첨단융합기술의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하고, 각 분야에서 활약하고 있는 리더 특강을 통해 학생들이 졸업 후의 미래를 구체적으로 살펴볼 수 있도록 지도한다. 또한 융합의 의미와 필요성을 소개하고, 기술창업/연구/정책리더십 등 첨단융합전공의 미래 진로를 소개한다. 특히, 기업가 정신 및 도전의식(기술창업), 첨단융합 연구 기초(창의연구), 첨단융합기술의 사회적 가치(정책리더십) 등 각 교과인증과정으로 진출하는 데 필요한 핵심적 가치에 대해 교육한다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.논문 / 대학원
석·박사과정 학생들이 구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 교과목이다. 전체적인 개요를 잡기 위한 준비과정과 심도있는 세부내용에 대한 해결책을 모색하는 심화과정으로논문 / 대학원
석·박사과정 학생들이 구체적인 논문의 방향을 잡아가고 그 과정에서 부딪히는 문제점에 대해 의견을 나눔으로써 보다 깊이있는 논문을 쓸 수 있도록 하기 위한 교과목이다. 전체적인 개요를 잡기 위한 준비과정과 심도있는 세부내용에 대한 해결책을 모색하는 심화과정이다.전선 / 대학원
이 과목은 농업분야 분석에 많이 적용되는 거시모형 수립을 위한 기초이론을 공부한다. 우선 일반균형이론에 대한 미시 경제학적 기초를 공부하고 그 이후 세대교차모형 및 여타 응용거시모형들에 대한 기초를 공부하게 된다.전선 / 대학원
세포 내 단백질 등 구성물질과 각종 소기관의 분해는 각각의 세포 내 기능과 세포의 생리적 상태에 따라 다이나믹하게 조절된다. 선택적 단백질 분해는 주로 유비퀴틴-프로테아좀 시스템과 오토파지-라이소좀 시스템에 의하여 이루어지는데, 이들 기전의 문제는 암, 대사질환, 면역질환, 퇴행성뇌질환과 같은 다양한 인간 질병의 발병과 진행에 밀접하게 관계되어 있다. 이 강의는 1) 지난 30년 간의 단백질 분해 연구의 핵심적 성과들을 되짚어보고, 2) 분자적 수준 단백질 분해 기전의 최신지견을 이해하고, 3) 이들을 조절하는 방법론을 고찰하고자 한다. 2학기에 연계되는 “세포분해생물학 II-질병” 강좌를 통하여, 관련 분해신호 기작이 다양한 인간질병의 병인으로서 기능하며, 예방과 치료의 타겟으로서의 가능성을 제시하고자 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.일선 / 학사
학생들은 교육 문제 또는 교육 수요와 관련하여 스스로의 주제를 선택한 다음, 팀 중심의 협업의 과정을 통해 창의적인 교육 문제 해결 방안을 고안하거나 교육이 필요한 영역을 탐색한다. 팀별 협업의 결과를 발표하고 경청하는 과정을 통해 학생들은 교육과 관련한 다양한 문제의식을 공유하고 이해의 폭을 넓히며 새로운 교육의 수요를 발굴한다. 이를 위해 본 강좌는 사범대 신입생들을 전공 구분 없이 30명씩으로 분반하여 강좌를 운영하며, 각 분반의 학생들은 3~5명 정도의 팀을 구성하여 팀 활동을 한 학기 동안 수행한다. 학생들은 스스로 선택한 문제를 협업을 통해 해결하는 과정을 통해서 문제해결역량, 의사소통역량, 협업역량과 같은 다양한 역량을 증진할 수 있을 것이다.전선 / 학사
데이터 마이닝은 대용량 데이터에서 유용한 패턴을 찾기 위한 이론과 기법을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 마이닝을 위한 주요 알고리즘 및 이론(유사 아이템 검색, 빈발 패턴 검색, 링크 분석, 데이터 스트림 마이닝, 클러스터링, 그래프 마이닝 등)을 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 / 학사
논문 / 대학원
전문적인 학술지를 중심으로 논문연구를 수행한다.전선 / 대학원
이 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 대학원
이하의 형사실체법의 주요분야에서 주제를 택하여 집중적으로 이론탐구와 판례분석을 전개한다. (1) 구성요건론, (2) 위법성론, (3) 책임론, (4) 미수론, (5) 공범론, (6) 부작위범론, (7) 과실범론, (8) 죄수론 등.전필 / 학사
사회 전반에 걸친 나타나는 다학제적 경향은 여러 문화, 산업, 기술의 융합, 통합으로 나타난다. 경영, 디자인, 기계공학의 전문지식을 통합하여 상호 지식 및 정보를 공유하고 다양한 산업적 요구와 문제점을 전공의 교류를 통해 논의하고 의견을 제시하도록 한다. 다양한 전공생들의 팀 작업을 통해 전공별 다양한 관점과 지식을 서로 공유하고 교류한다.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.논문 / 대학원
이 과목은 전공 대학원생들을 대상으로 자신의 논문작업을 집중적으로 준비하고 보다 심층적인 세부전공에 대한 학습을 지도하는 것을 목표로 한다.