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본 연구는 백업 파일이 없는 사무용 SW 작업 데이터를 프로세스 메모리 관점에서 분석한다. Microsoft Office와 한컴오피스를 Windows 10, 11 운영체제에서 분석한 결과, 운영체제에 따른 차이는 없었으나 소프트웨어별로 검출되는 입력 데이터 종류에 차이가 있었다.
R 통계 프로그래밍 입문 : 기초 통계부터 데이터 분석 실용 예제까지
(IT 비전공자를 위한) 파이썬 업무 자동화(RPA)
MAXQDA로 질적연구 쉽게 하기
자료구조
경영과 컴퓨터
(회사에서 바로 통하는) 엑셀 파워포인트 워드 2016 한글 NEO 윈도우 10 : 윈도우편
기억이 사라지는 시대 : 디지털 기억은 인간의 운명을 어떻게 바꾸는가
Adaptive parsing : self-extending natural language interfaces
일의 습관 : 최고의 성과를 내는 시간관리의 기술
Process mining : data science in action
Plant design and economics for chemical engineers
Business and financial statistics using Minitab 12 and Microsoft Excel 97
(데이터 분석 중심의)경영정보처리
일잘러의 비밀, 엑셀 대신 파이썬으로 업무 자동화하기
Microcomputer applications in occupational health and safety.
Developing applications with Microsoft Office 95
Mastering and using Microsoft Office professional, Windows 3.1
코어 파이썬 애플리케이션 프로그래밍
정보보호학회논문지
이윤미; 정현지; 이상진정보보호학회논문지
이윤미, 정현지, 이상진한국정보통신학회논문지
김창수; 심규철; 강병준; 김경환; 정회경한국체육과학회지
정경회; 황보선; 유광길디지털포렌식연구
임연재; 박정흠; 이상진정보처리학회논문지C
윤지혜, 이상진, 박정흠The International Journal of Advanced Smart Convergence
이한성, 이형우财会学习 / Accounting Learning
龚泽平정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
조성혜; 이상진한국웰니스학회지
정경환, 김윤명数字通信世界 / Digital communication World
杨洋국기원 태권도연구
유현상, 이석용, 함은주, 한동욱Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
Chang-Su Kim; Kyu-Chul Shim; Byoung-Jun Kang; Kyung-Hwan Kim; Hoe-Kyung JungIEEE Transactions on Emerging Topics in Computing
Herderson Couto; Fumio Machida; Gustavo Callou; Ermeson AndradeIEEE Transactions on Information Forensics and Security, Information Forensics and Security, IEEE Transactions on, IEEE Trans.Inform.Forensic Secur.
Beebe, N. L.; Maddox, L. A.; Liu, L.; Sun, M.한국체육과학회지
최경근; 김일수; 임세준; 김동식Journal of Platform Technology
허태영, 손태식한국체육과학회지
유광길数字通信世界 / Digital communication World
惠晓明한국체육과학회지
정경구전선 / 대학원
현대 경영에서의 의사 결정은 데이터의 분석 결과에 점점 더 많이 의존하고 있는 추세다. 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터를 인터넷 상에서 수집, 저장, 가공하여 그 안에서 경영 인사이트를 추출하는 빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 이 강의는 프로그래밍 경험이 많지 않은 학생들을 대상으로 프로그래밍 언어의 기초뿐만 아니라 데이터의 수집 및 분석의 모든 과정을 살펴봄으로써 데이터 기반 의사 결정에 대한 이해를 높이고 기계학습 및 인공지능에서 사용하는 프로그래밍 언어가 산업 전반에 걸쳐 어떻게 활용되고 있는지에 대한 기초 지식을 제시한다. 또한 프로그래밍 언어를 실제 데이터에 적용하는 실습 과정을 통해 실전 문제에 대한 응용력을 배양하고, 향후 경영 환경에서의 실무 적용능력의 토대를 제공한다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 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.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.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 / 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 / 대학원
본 과목에서는 다양한 인공 지능 (특히 머신 러닝) 및 빅데이터 분석 시스템에 대해 공부한다. 자원을 관리하는 자원 관리자, 데이터를 저장하는 분산 스토리지, 데이터 처리의 핵심 모델인 데이터 플로우 모델, 배치 분석, 인메모리 처리, 스트림 처리, SQL, 머신 러닝/딥러닝 시스템, 그래프 처리에 대해서 공부한다. 특히, 대표적인 시스템인 Spark, Beam, TensorFlow, PyTorch 등을 활용하여 실제로 해당 시스템들이 어떻게 동작하는지 깊게 공부한다. 배운 이론을 바탕으로 프로그래밍 과제와 팀별 연구 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
이 과목은 우리가 일상적으로 많이 쓰고 있는 통계적 용어, 이 과목에서는 컴퓨터를 이용한 보건통계 자료처리에 필요한 기본적 통계적 이론들을 배우고 여러 통계 패키지를 이용한 실제의 자료처리 과정을 배우는 것을 목적으로 삼는다. 많은 실제 예제 자료들을 다룸으로 실제적인 문제 처리 능력을 키우고 컴퓨터를 이용한 자료 처리의 자신감을 키운다. 또한 회귀분석과 분산분석의 기초 이론들을 실제 쓰이는 용도를 중심으로 익힌다. 하나의 교재를 정하지 않고 매 시간 필요한 자료들을 복사하여 수업시간 전에 배분할 예정임.전필 / 대학원
전 세계 모든 컴퓨터가 네트워크로 연결되어 자유롭게 소통하며 정보를 주고받게 되면서, 전달되고 저장되는 정보의 보안이 중요한 이슈가 된지 오래다. 이 강의에서는 소프트웨어와 컴퓨터시스템에서 정보보안을 위해 개발된 기술의 원리와 한계를 강의한다. 컴퓨터가 정보를 처리할 때 보안 유지를 위해서 컴퓨터 소프트웨어와 하드웨어가 어떻게 서로 협업하여 주어진 보안의 목적을 달성하는 지를 살펴본다. 시스템 소프트웨어의 보안, 응용 소프트웨어의 보안, 소프트웨어 저작권 보장을 위한 기술적인 해결책 등등에 대한 강의를 포함한다. 또한, 이러한 기술들이 미래에 끊임없이 첨단화되고 있는 디지털포렌식 현장에서 어떤 의미를 갖는지를 살펴본다.전선 / 학사
각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이터베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 대학원
오늘날 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 인공지능/머신러닝(AI/ML) 기술은 고객 및 시장 분석부터 전략적 의사결정에 이르기 까지 기업 경영 전반에 수많은 혁신을 일으키고 있다. 본 과정은 MBA 학생들에게 비즈니스 애플리케이션에 특화된 핵심 AI/ML 알고리즘들을 실습 중심으로 학습할 수 있는 기회를 제공한다. 고객 이탈 예측, 금융 사기 탐지, 고객 세분화, 수요 예측, 맞춤형 추천 시스템과 같은 실전 사례들을 통해 머신러닝의 실용적인 적용 방법을 익히게 되며, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 별도의 프로그래밍 경험 없이도 데이터 처리 및 AI/ML 알고리즘 적용을 위한 기초적인 코드 구현 기술을 습득하게 된다. 본 과정을 수료한 학생들은 머신러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 수행할 수 있는 역량을 갖추게 될 것이다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.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 / 학사
프로그래밍 언어론에 대한 전반적인 이해를 높이고, 다양한 프로그래밍 언어를 익힌다. 이를 위해 프로그래밍 언어의 개념, 설계이론, 구현 방법에 대해 공부한다.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
데이터와 컴퓨팅 역량의 폭발적인 증가로 인해, 비즈니스 의사결정에서 데이터 분석과 정량적 모델링의 활용은 필수적인 요소가 되었다. 이 과목은 데이터 과학과 고급 경영과학을 결합하여, 다양한 비즈니스 환경에서 데이터의 활용을 통한 효율적 의사결정 시스템을 구축하기 위한 기술과 도구들을 다룬다. 전통적인 데이터 처리 및 분석을 넘어, 데이터를 스마트하고 해석 가능하며 실행 가능한 비즈니스 의사결정으로 변환하는 '처방적 분석' 방법론에 중점을 둔다. 구체적으로는 머신러닝 알고리즘, 고급 의사결정 모델링, 최적화와 같은 기술을 결합하여 자원 배분, 공급망 관리, 불확실성 대응, 경제성 분석 등 다양한 문제들을 데이터와 정량적 근거에 기반하여 해결하는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다. 고급 엑셀 기능과 기본적이고 쉽게 이용 가능한 파이썬 모델링 기법 등 실무적인 도구들을 익히며, 코딩 기술이 요구되지 않는 상황에서도 이 도구들의 메커니즘을 이해하고 활용할 수 있는 매니저로서의 역량을 기르게 될 것이다. 이 과목은 처방적 분석 방법론의 실무적 유용성에 초점을 맞추어, 다양한 분야에서 해석 가능하고 실행 가능한 의사결정 시스템을 구축하려는 경영 매니저들에게 유용할 것이다.전선 / 학사
이 강의는 크게 두 부분으로 나뉜다: 기계화된 수학과 소프트웨어 검증. 첫 번째 부분에서는 컴퓨터의 도움을 받아 수학을 오류 없이 수행하는 방법을 소개한다. 특히, Coq 증명 보조 도구의 이론과 응용에 대해 배운다. 이 도구는 수학적 정의, 정리 및 증명을 엄밀하게 작성할 수 있게 해주며, 이후에 자동 증명 검사를 수행하여 그 증명의 올바름을 보장한다. 이 강의의 두 번째 부분에서는 소프트웨어 명세를 표현하는 방법, 그리고 작성된 프로그램이 주어진 명세대로 오류 없이 동작함을 엄밀하게 검증하는 방법을 소개한다. 구체적으로, Coq 내에서 Hoare 논리라고 불리는 프로그램 논리를 구현하고, 이를 사용하여 다양한 프로그램을 엄밀하게 검증한다.