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김용준, 박정민
2022 / The International Journal of Advanced Smart Convergence
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본 연구는 정확한 기준이나 수치적 값 없이 창의적인 인물을 정의하고 판단하는 어려움을 해결하기 위해 기계 학습 알고리즘과 특징 선택 알고리즘을 적용하여 창의적 판단을 연구합니다. 데이터 마이닝의 CRISP-DM을 활용하여 심리적 성격 검사 및 적성 검사를 검증하고, 특징 선택 알고리즘을 적용하여 창의적인 인물을 판단하는 솔루션을 제시하며, 지원 벡터 머신 알고리즘을 통해 분류 결과의 정확도를 분석합니다.
The eye test : a case for human creativity in the age of analytics
Multi-Criteria Decision-Making and Optimum Design with Machine Learning : A Practical Guide
Algorithms to live by : The computer science of human decisions
Advances in intelligent data analysis : third international symposium, IDA-99, Amsterdam, The Netherlands, August 1999 : proceedings
Algorithms to live by : the computer science of human decisions
Reverse hypothesis machine learning : a practitioner's perspectives
Human-Centric Decision-Making Models for Social Sciences
Eliciting and analyzing expert judgment : a practical guide
Optimization based data mining : theory and applications
Foundations of intelligent systems : 11th International Symposium, ISMIS'99, Warsaw, Poland, June 1999 : proceedings
Computational Creativity Research: Towards Creative Machines
The alignment problem : machine learning and human values
Advances in artificial intelligence : 11th Biennial Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, AI '96 Toronto, Ontario, Canada, May 21-24, 1996 : proceediengs
Artificial intelligence and the arts : computational creativity, artistic behavior, and tools for creatives
Selecting models from data : artificial intelligence and statistics IV
Kernel methods in bioengineering, signal and image processing
Industrial and engineering applications of artificial intelligence and expert systems : 5th international conference, IEAAIE-92, Paderborn, Germany, June 9-12, 1992 : proceedings
The cyber-creativity process : how humans co-create with artificial intelligence
Efficient cognition : the evolution of representational decision making
Fuzzy approach to reasoning and decision-making : selected papers of the international symposium held at Bechyne, Czechoslovakia 25 - 29 June, 1990
INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED COMPUTER SCIENCE AND APPLICATIONS
Ayele, Workneh Y.한국인터넷방송통신학회 논문지
김용준Behavior Research Methods
Patterson J.D.,Barbot B.,Lloyd-Cox J.,Beaty R.E.Applied Sciences (Switzerland)
Su J.,Liao Y.,Chen L.Journal of The Korean Data Analysis Society
한상태, 이성건, 강현철, 백광렬Neural Computing and Applications
Chaudhuri N.B.,Dhar D.,Yammiyavar P.G.INFORMATION SYSTEMS ENGINEERING IN RESPONSIBLE INFORMATION SYSTEMS, CAISE FORUM 2019
Lukyanenko, Roman; Castellanos, Arturo; Parsons, Jeffrey; Tremblay, Monica Chiarini; Storey, Veda C.EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Chaudhari, Kinjal; Thakkar, AnkitCUREUS JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE
Sinha, Ranwir K.; Roy, Asitava Deb; Kumar, Nikhil; Mondal, HimelKnowledge-Based Systems
de Carvalho Botega L.F.,da Silva J.C.International Journal of Human-Computer Interaction
Choung H.,Seberger J.S.,David P.Multimedia Tools and Applications
Halim Z.,Zouq A.Big Data Research
Skarpathiotaki C.G.,Psannis K.E.IRBM
Uçar M.K.International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Cui H.,Xu L.,Pang C.Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts
Samo A.,Highhouse S.Future Generation Computer Systems
Francia M.,Giovanelli J.,Pisano G.Journal of Systems Science and Systems Engineering
Yuan, Cuixin; Hong, Ying; Wu, JunjieInternational Journal of Speech Technology
Lamba R.,Gulati T.,Alharbi H.F.,Jain A.PSYCHOLOGY OF AESTHETICS CREATIVITY AND THE ARTS
Luchini, Simone A.; Maliakkal, Nadine T.; Distefano, Paul V.; Laverghetta Jr, Antonio; Patterson, John D.; Beaty, Roger E.; Reiter-Palmon, Roni전선 / 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.전필 / 대학원
오늘날 정보기술(IT)은 조직의 전략과 운영 상 목표를 달성하는 핵심 요소가 되었다. 이러하여 대부분의 조직에서는 구성원들이 IT에 대해 최소한의 기본적인 지식을 갖추고 있기를 기대한다. 이 강좌는 정보시스템에 대한 기본적인 개념과 원리 전달을 목표로 구성된 종합 입문 과정이다. 입문 과정으로서 이 강좌는 특정한 내용을 깊게 다루는 것보다 다양한 주제를 폭넓게 다루는 데에 중점을 둘 것이다. 수업 중 다루게 될 주제에는 정보시스템의 기본 개념, IT의 전략적 역할, IT와 관련된 조직상의 변화 관리, 지식 경영, 기업 시스템, 인터넷 응용 기술, 시스템 개발 방법론, 신기술 등이 있다. 이와 더불어 경영 사례 연구 및 토론은 IT 환경에서 당면하게 될 구체적인 관리 문제를 다루는 데에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.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
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 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.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 요인들에 대한 실험으로 구성한다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.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
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
이 과목에서는 경영혁신 및 기술 혁신 전략뿐만 아니라, 창의성을 기반으로 하는 경쟁 전략 및 성장전략을 수립하고 실행하기 위한 개념적, 분석적, 이론적 프레임워크를 이해하고 활용하는 데 그 주요한 목적이 있다. 이 과목은 경영 전략적 측면에서 글로벌 경쟁시장에서 발생하는 기회와 위협에 어떻게 대응해야 하는지에 대한 전략적 사고를 학습할 뿐만 아니라 혁신과 창조를 통해 경쟁 우위를 창출하고 지속가능할 수 있는 기반을 확보하는 방안에 대한 학습에 초점을 맞춘다.전필 / 학사
Man-Machine-Computer-Environment의 total integrated system effectiveness를 향상시키기 위한 human capability, limiting function, performance output의 측정, 변수의 선정, 분석, 평가, 개선을 위한 설계과정을 심리학, 사회학, 생리학, 역학 등의 방법론을 동원하여 훈련한다. 위의 목적을 이루기 위한 방안으로서 input 기능과 신뢰도, information processing 기능과 측정, output의 분석 및 주위환경의 변화가 인간성능에 미치는 내용을 주요 강의 내용으로 구성한다.전선 / 대학원
데이터사이언스와 관련한 여러 분야의 최근의 국내외 연구동향을 소개한다. 강의와 세미나를 통하여 관련분야의 최신 방법론과 특정 주제를 심도 있게 습득할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
본 과목 「AI 기반 심리과학 연구방법론」은 심리과학 분야 대학원생이 연구 수행 과정 전반에 걸쳐 본 연구과제를 통해 설계 및 검증된 AI 협업 워크플로우(사전 학습된 LLM, 심리과학 특화 RAG 등 활용)를 경험하고 숙달함으로써 연구 방법론적 역량을 혁신하도록 학습하는 과목이다. 수강생은 연구 문제의 개념화, 가설 탐색 및 정교화, 심리과학 문헌 분석, 연구 설계 구체화, 데이터 분석 계획 수립, 분석 결과 해석 및 시각화, 그리고 연구 결과 보고서 작성 및 소통에 이르기까지 심리과학 연구 방법론의 각 단계에서 본 연구과제를 통해 개발/활용되는 AI 지원 워크플로우를 실질적인 협업 도구로 활용하는 방법을 학습한다. 동시에 AI 산출물의 심리과학적 타당성, 방법론적 정확성, 윤리성 및 연구 재현성을 비판적으로 평가하고 교정하는 AI 협업 기반 심리과학 연구 방법론 역량을 함양하는 데 중점을 둔다. 이러한 구조를 통해 수강생은 AI를 단순 도구가 아닌 심리과학 연구의 협업 파트너로 활용하면서도, 데이터 과학 시대의 새로운 연구 방법론적 과제와 연구 윤리적 책임을 명확히 인지한 상태에서 창의적이고 재현 가능한 심리과학 연구 수행을 실천하게 된다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.전선 / 대학원
주어진 지식과 경험을 바탕으로 앞으로 주어질 작업을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 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 이론 및 알고리즘, 응용 분야 등을 설명한다.전선 / 대학원
소비자들의 ‘안전할 권리’는 당연히 보호되어야 하지만, 이를 위해 채택된 각종 규제장치에 대해서는 여러 가지 반론이 공존하고 있다. 예를 들면 소비자선택권을 제한한다는 반론에서부터 적절한 시장영향평가도 없이 규범적으로 도입되고 있다는 반론까지 다양한 비판이 있다. 이에 본 과목에서는 소비자안전보호에 대한 필요성과 정당성의 여러 가지 근거를 소개하며, 현재 많은 국가에서 채택하고 있는 각종 소비자안전기제들에 대해 다루며, 정책평가를 통해 각 정책기제들의 영향력과 효과에 대해 분석한다.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
먼저 기능의 개념에 대하여 소개하고 기능이 정의에 관한 특징을 논의함으로써 운동수행과 학습에 관한 설명을 한다. 그 다음 다양한 스포츠 장면에 적용 가능한 기능의 분류방법에 관해 살펴보고 , 마지막으로 기능을 효과적으로 이해할 수 있도록 기능수행의 기초가 되는 원리 및 과정 등 기능을 구성하는 기본 논리를 기술한다.