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고영수, 이수빈, 차민정, 김성덕, 이주희, 한지영, 송민
2022 / 정보관리학회지
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Artificial Intelligence Applications and Innovations : 17th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2021, Hersonissos, Crete, Greece, June 25–27, 2021, Proceedings
Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Topic detection and classification in social networks : the Twitter case
Social sensing : building reliable systems on unreliable data
Fashion Recommender Systems
국제수면장애분류
Dream sociometry : a multi-perspectival path to the transpersonal
불면장애 =
페이스북은 내가 우울증인 걸 알고 있다 : 글로벌 리더 기업의 인공지능 성공 스토리 50
불면증은 불치병이 아니다
파이토치 딥러닝 마스터 : 모의 암 진단 프로젝트로 배우는 신경망 모델 구축부터 훈련, 튜닝, 모델 서빙까지
하버드 불면증 수업 : 약 없이 푹 잠드는 하버드 의대 6주 수면 프로그램
수면건강과 수면장애
수면장애와 우울증
The clinician's handbook for dental sleep medicine
공감각 : 거울 촉각
Human-Centric Decision-Making Models for Social Sciences
수면의학 =
Principles and practice of sleep medicine
퀀트 투자를 위한 머신러닝·딥러닝 알고리듬 트레이딩 : 파이썬, Pandas, 텐서플로 2.0, Scikit-learn을 활용한 효과적인 트레이딩
한국컴퓨터정보학회논문지
송종휘보건정보통계학회지
송종휘Physiological measurement
Ingle M; Sharma M; Kumar K; Kumar P; Bhurane A; Elphick H; Joshi D; Acharya UR인터넷정보학회논문지
권순찬, 김지은, 장백철한국콘텐츠학회 논문지
송종휘정보관리학회지
박서정, 이수빈, 김우정, 송민Journal of Affective Disorders
Zhang Y.,Folarin A.A.,Dineley J.,Conde P.,de Angel V.,Sun S.,Ranjan Y.,Rashid Z.,Stewart C.,Laiou P.,Sankesara H.,Qian L.,Matcham F.,White K.,Oetzmann C.,Lamers F.,Siddi S.,Simblett S.,Schuller B.W.,Vairavan S.,Wykes T.,Haro J.M.,Penninx B.W.J.H.,Narayan V.A.,Hotopf M.,Dobson R.J.B.,Cummins N.Social Network Analysis and Mining
Thushari P.D.,Aggarwal N.,Vajrobol V.,Saxena G.J.,Singh S.,Pundir A.한국산학기술학회논문지
김순우, 김수현Journal of Marketing Analytics
Yazıcı G.,Ozansoy Çadırcı T.JMIR Medical Informatics
Meaney C.,Escobar M.,Stukel T.A.,Austin P.C.,Jaakkimainen L.경찰학연구
박승규FRONTIERS IN SOCIOLOGY
Egger, Roman; Yu, JoanneIEEE Access
Jung H.S.,Lee H.,Kim J.H.Journal of Cleaner Production
Zhao X.,Gao C.,Zhou Y.Sleep Medicine
Carpi M.,Marques D.R.한국문헌정보학회지
주영준, 김동훈, 이창호, 이용정Procedia Computer Science
Papatheodosiou, Persephone; Panagoulias, Dimitrios P.; Virvou, Maria; Tsihrintzis, George A.; Bonakis, Anastasios; Dikeos, DimitriosStatistical Journal of the IAOS: Journal of the International Association for Official Statistics
Mauro Bruno; Elena Catanese; Massimo De CubellisACM Computing Surveys
Churchill R.,Singh L.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
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 / 대학원
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.전선 / 대학원
수면은 인간의 전반적인 건강에 필수적인 요소이며, 특히 수면 장애는 다양한 만성질환의 발생 위험을 높이고 만성질환자의 예후 및 삶의 질을 악화시키는 주요 요인으로 작용한다. 이에 따라, 본 과목에서는 주요 만성질환별 수면 장애의 특징과 수면이 만성질환 관리에 미치는 영향, 만성질환자의 수면 중재 방법 및 그 효과를 다룬 연구 문헌을 분석하고 탐구하여, 만성질환자의 수면 관리를 위한 간호 교육, 실무, 연구의 방향을 모색할 것이다. 이를 통해 학생들은 근거 기반의 수면 평가 및 중재를 위한 핵심 요소를 이해하고, 만성질환자의 수면 건강 연구에서 다루어야 할 주요 주제를 파악함으로써 연구 수행을 위한 기본적인 지식을 습득할 것이다.논문 / 대학원
대학원 논문작성을 위해 지도교수와 연구주제를 정하고 이에 대한 자료조사 및 분석을 수행한다. 이를 통하여 과학적인 연구방법에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 자신의 논리를 체계적으로 구성하여 추구하는 주제에 대해 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 한다.전선 / 학사
AI를 이용하여 주차장 게이트에서 번호판을 인식후 주차장 게이트를 Open/deny 하는 과정을 구현한다. 자동차 번호판을 인식하기 위해 object-detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 에 사용되는 딥러닝 모델들의 개요에 대해 배우고, GPU 서버를 이용하여 이 과정들을 구현한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
수면의 정상 생리를 이해하고, 다양한 수면장애의 병태생리, 역학, 임상양상, 진단방법 및 치료법을 숙지하여, 수면의 기초연구의 기반이 되게 한다. 수면장애의 진단을 위한 수면다원검사 및 다중수면잠복기검사, 수면활동량분석을 이해하고 판독함으로써, 임상적용 능력을 함양한다. 뇌파, 인지유발전위 및 수면다원검사의 정량적 분석법을 배우고, 이를 바탕으로 수면장애의 병태생리기전 및 인지장애 기전을 연구한다.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.논문 / 대학원
학위논문을 준비하는 학생들을 대상으로 개설되는 교과목으로, 논문을 위한 자료수집으로부터 논문의 전체적인 구도, 그리고 논문요지 발표에 이르기까지 논문의 전과정에 걸쳐 논문에 대하여 지도교수와 학생이 함께 토론하고 검토한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 학생들에게 인간 이상 행동의 생물학적 기전을 이해할 수 있는 신경심리학적 지식 및 실험방법론을 소개하는 과목이다. 크게 3부로 이루어지는데 1부에서는 인간 뇌의 기능적 해부 지식을 실습과 강좌를 통하여 학습한다. 2부에서는 인간심리 기능(주의, 기억, 실행 기증, 정서)의 신경과학적 기전을 강의와 발표를 통하여 배운다. 3부에서는 개별 뇌발달 및 손상장애에 대해 발표와 강의를 통하여 배운다. 이 강좌를 신청하는 사람들은 신경과학과 이상심리학의 이수를 추천한다.전선 / 학사
본 교과목은 최신 사회정책 분석·평가 기법에 대한 이해를 통한 실무적 응용 능력 배양을 목표로 한다. 수강생들은 사회정책이 기획, 집행, 평가되는 전 과정에 대한 구조적 이해를 바탕으로, 정책의 효과성을 과학적으로 분석하고 평가하는 데 필요한 핵심적인 '평가·분석 도구상자(analytical toolkit)'를 실무적인 관점에서 체계적으로 학습한다. 구체적으로 과목의 전반부는 교수자의 실무경험에 근거하여 정책 집행의 동학, 정책 네트워크, 정책 실패의 원인 등을 이론과 사례를 통해 학습하여 비판적 시각을 배양한다. 중반부는 미시적 차원 정책평가·분석 방법인 무작위 통제실험(RCT), 이중차분법(DiD), 회귀불연속설계(RD) 등 인과추론(causal inference) 방법론에 집중한다. 후반부는 거시적 차원의 정책평가·분석 방법인 비용편익분석(CBA), 계층화 분석법(AHP) 등 정책 대안을 비교·평가하는 틀을 학습한다. 실무·응용 능력 배양을 목적으로 하는 본 교과목은 프로젝트 기반 학습(PBL)으로 운영되며, 학생들은 팀 프로젝트를 통해 실제 사회정책 데이터를 분석하거나 평가 사례를 심층 분석함으로써, 이론적 지식을 실천적 문제 해결 능력으로 전환하는 경험을 하게 될 것이다. 이를 통해 미래의 사회정책 전문가로서 데이터에 기반하여 합리적인 정책적 판단을 내리고, 그 결과를 효과적으로 소통하는 능력을 갖추게 될 것을 기대한다.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.논문 / 대학원
본 과목은 박사과정학생으로 하여금 자신의 논문과 관련하여 지도교수와 논문의 주제, 관련이론, 연구절차, 연구방법론 등에 관하여 계속적인 토론을 함으로써 논문을 구체화시키는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
시간과 장소는 사람과 함께 역학의 3요소이지만 상대적으로 덜 주목받아왔다. 2000년부터 2010년까지 주요 역학저널 7종에 실린 논문 중 공간 요소를 제대로 분석한 논문은 약 1%에 지나지 않았다. 최근 지리정보시스템(GIS)의 발전과 소지역 건강정보 제공에 따라 관련 역학 연구가 늘어나고 있다. 본 과목에서는 QGIS 및 R과 같은 오픈소스 소프트웨어를 이용해 건강행동과 질병의 분포를 시각화하고, 시공간상관을 고려한 군집분석과 회귀분석을 수행하며, 지역사회개입의 효과를 평가해보고자 한다.전선 / 학사
디지털 테크놀로지가 일상생활 면면에 침투하고 인간경험을 구성하는 필수적인 요소가 되면서, 테크놀로지 사용자인 인간, 컴퓨터, 기계의 만남의 양상 및 사회, 문화적인 맥락에 대한 탐구의 필요성이 커지고 있다. 에쓰노그래피는 인간과 컴퓨터의 접점을 디지털 테크놀로지 사용의 맥락과 사용자의 경험을 중심적으로 접근하는 질적 접근법이다. 이 수업에서는 디지털 테크놀로지 사용에 대한 다양한 에쓰노그래피 사례 검토 및 실습 교육을 통해, 사용자 경험에 대한 질적인 접근의 특징과 유용성을 파악하고, 실제 에쓰노그래피를 수행할 수 있는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 계량적 접근이 포착하지 못하는 UX에 대한 심층적인 이해를 도모하고 새로운 HCI 디자인을 개발, 모색할 수 있도록 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 / 대학원
디자인 연구의 기본이 되는 논문의 개념 및 기본 연구 설계 방법을 학습하고 실습한다. 디자인 자료 수집의 기초가 되는 설문지 및 인터뷰 시나리오 구성, 자료 수집 방법 및 전략, 연구 대상 설정 등의 연구 설계의 기초 과정을 이해하여, 연구 설계를 할 수 있는 능력을 배양한다. 또한 본인 연구주제와 관련된 선행 연구 분석을 통해, 연구논문계획서를 작성하여, 디자인 연구 진행의 기초가 될 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 의학통계론 과목을 선수한 수강생들에게 추천되며, 의학 연구에 유용한 통계적 모델링 기법들을 의과학연구자 들이 친숙하게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 해당 과목에서는 데이터 셋 탐색을 통해 변수 간 및 자료 간 상관구조를 파악하고 자료에 적절한 모델링 방법을 선택하여 의과학 연구에서 얻게 되는 복잡한 구조의 자료들을 효율적으로 모델링하기 위한 다양한 통계적 접근법 들을 다룬다.