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This study analyzed the impact of MyData service attribute factors on the intention to use. Factor analysis revealed four factors: convenience, usefulness, security, and control, with control having the greatest influence on intention to use. The findings suggest that MyData service providers need to enhance users’ perception of data control and develop services offering diverse benefits.
데이터 주권과 마이데이터
마이데이터 B.L.T.S
마이데이터 제대로 알기 : 모두가 win-win 할 수 있는 지속가능한 마이데이터 생태계를 만들기 위하여
마이데이터 레볼루션 : 초개인화의 시대가 온다
마이데이터의 시대가 온다 : 4차 산업혁명 미래 보고서
국내외 (빅)데이터 시장 분석과 비즈니스 전략
이것이 마이데이터다 = 금융, IT, 유통, 의료, 생활까지 '내 정보'가 한눈에 열리는 시대
친절한 트렌드 뒷담화 2023 : 마케팅 전문가들이 주목한 라이프스타일 인사이트
마이데이터와 법
ㅇ!노베이션 : 세상을 바꾼 혁신가 31인의 인터뷰
돈 비 이블, 사악해진 빅테크 그 이후 : 거대 플랫폼은 어떻게 국가를 넘어섰는가
데이터 쓰기의 기술 : 따라 하면 끝나는 단계별 데이터 분석 10
빅데이터 시대의 기회와 위험
데이톨로지 : AI·메타버스 시대를 읽는 데이터인문학 : 데이터과학과 인문학의 접점 찾기 =
디지털로 생각하라 = 관점을 바꾸면 고객이 보인다
빅테크가 바꿀 부의 지도 : 한 권으로 끝내는 빅테크 수업
구글 애널리틱스로 하는 데이터 분석
(한 권으로 끝내는) 금융데이터법
포스트 프라이버시 경제 : 빅데이터 시대, 잃어버린 프라이버시를 가치로 바꾸기 위한 대담한 제안
김수현 · 2024
한국콘텐츠학회 논문지
조용현, 동학림 · 2023
한국창업학회지
김일진; 정기주 · 2023
기업경영리뷰
김현정; 권수현; 최정우; 김범수 · 2024
지식경영연구
이종섭; 최재섭; 최정일 · 2022
한국IT서비스학회지
성행남; 홍태호; 이태원 · 2024
한국산업정보학회논문지
김은영, 한수진 · 2021
한국융합학회논문지
김진유, 강명수, 이정훈 · 2022
한국항공경영학회지
손창용, 박현선, 김상현 · 2022
지식경영연구
Yu, An-Peng; Xu, Chao; Cho, Sung-Eui · 2024
JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED ELECTRONIC COMMERCE RESEARCH
이영종; 이성엽 · 2024
산업진흥연구
이태원, 성행남 · 2023
정보시스템연구
이석호, 장항배 · 2022
한국전자거래학회지
김수현 · 2025
한국콘텐츠학회 논문지
정민솔, 연명흠 · 2022
한국디자인포럼
조성훈, 진정숙, 박주석 · 2022
한국빅데이터학회 학회지
배재권 · 2021
로고스경영연구
Kim E; Kyung Y · 2024
Heliyon
이유라, 김동환 · 2023
멀티미디어학회논문지
금아로; 이정훈; 여윤아 · 2024
한국IT서비스학회지
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
이 과목은 인간의 정보추구행동을 분석하는 다양한 방법론을 소개하여 향후 학생 본인의 전공분야를 선택하는데 참조할 수 있도록 한다. 특히 정보의 사용성 조사나 사용자 경험조사 방법을 중점으로 데이터의 수집, 실험설계, 데이터 분석 및 해석방업 등을 취급한다.전선 / 대학원
‘데이터’는 현 시대의 새로운 자원으로 평가받고 있다. 기업, 정부 등 시장 참여자들은 소비자를 이해하고 소비자문제를 도출하여 그 해결방안을 마련하기 위해 다양한 데이터를 분석하고 그 결과를 의사결정의 근거로 활용한다. 본 과목에서는 소비자의 시장환경에서 활용되는 다양한 데이터기반 의사결정을 이해하고, 이론, 사례 및 방법론 등을 학습한다. 이를 통해 시장참여자의 소비자지향적인 의사결정을 위한 데이터 활용방안을 모색하고 필요한 역량을 습득할 수 있다.전선 / 대학원
서비스마케팅과 제품마케팅과의 차이를 논의하고 서비스연구의 여러가지 모형을 검토함으로써 서비스 마케팅의 이론적 틀을 이해하도록 한다. 고객관리, 수요관리, 서비스 포지셔닝 등의 서비스 마케팅의 기본전략을 다룬후 서비스마케팅 믹스관리를 연구한다. 나아가 서비스 생산성, 서비스품질측정, 서비스 기업조직 등의 전략적 이슈를 다룬다.전선 / 대학원
최근 정보통신기술이 발전하면서 교통분야에서 다양한 데이터가 수집되고 활용된다. 차량과 사람의 위치 데이터, 교통량, 속도, 밀도 등 교통흐름과 관련된 데이터, 대중교통 이용 실태를 확인할 수 있는 교통카드 데이터 등이 대표적이다. 이들은 모두 실시간으로 빠르게 수집되는 만큼 양도 방대하다. 소위 빅데이터의 특징인 Volume (양), Variety (종류), Velocity (속도)의 특징을 모두 가진다. 본 교과목은 교통 분야 빅데이터의 유형을 이해하고 이를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 빅데이터의 기초와 시각화 방안을 배운다. 이후 인공지능 방법론의 기초를 학습하고 교통 빅데이터를 이용하여 CNN, RNN 분석을 수행해 본다. 아울러 군집분석, 의사결정나무 등 자주 활용되는 데이터 분석기법도 배운다.전선 / 학사
구매에서 소비자정보의 역할이 보다 더 강조되고 있다. 소비자들의 정보 사용 행동을 분석하고, 광고매체 등 정보제공환경을 파악함으로써 바람직한 정보정책의 틀을 모색한다.전선 / 학사
건강하고 지속가능한 사회에 대한 관심이 고조되면서 사회의 기본적 구성 단위가 되는 개인과 가계의 삶의 질과 안녕에 대한 사회적 관심이 커지고 있음. 이에 상품과 서비스의 개발에 있어서 상품중심이 아닌 소비자중심의 관점이 필요하고, 생활맥락에서 생성되는 다양한 데이터에 대한 이해와 활용에 대한 숙련도를 함양할 필요가 있음. 본 교과목은 빅데이터 분석을 실질적 라이프 솔루션 도출에 활용할 수 있는 융합적 역량을 강화하는 것을 목적으로 함. 소비, 의, 식, 아동, 가족 영역의 주요 현안을 파악하고, 각 영역에서 주로 활용되는 빅데이터의 종류와 내용을 학습하고, 빅데이터가 라이프 솔루션 도출에 실질적으로 활용되는 사례 학습을 통해 생활산업 영역 빅데이터 역량을 강화하고자 함.전선 / 대학원
소비자복지와 관련한 정보부족 등 시장실패, 반독점활동, 정보제공요구, 광고규제, 규제기관과 관련한 문제와 정책의 연구들이 특정이익 혹은 공익을 보호할 수 있는 차원에서 고찰된다.전선 / 대학원
본 과목의 주목적은 서비스 프로그램을 더욱 발전시키기 위한 방법의 하나로 데이터의 수집, 분석 그리고 해석방법을 고찰하는 데 있다. 따라서 양적 통계방법을 통하여 서비스 수요조사, 서비스계획, 효과적인 자원분배, 서비스 수행지표분석, 프로그램 평가 등을 다룬다.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 강좌는 빅데이터를 UX디자인 프로세스와 결과물에 활용할 수 있는 기초를 학습하고 응용할 수 있는 디자인 역량 계발을 목표로 한다. 이를 위해, 빅데이터의 기본 특성을 학습하고 UX디자인 프로세스 단계에서 필요한 데이터와 이를 활용하는 방법과 도구를 학습하고, 데이터를 활용하여 UX디자인 프로세스에서 판단의 근거로 활용할 수 있도록 한다. 또한, 빅데이터를 활용한 UX/서비스 디자인 프로젝트를 기획하고, 데이터를 성찰적 도구로 활용하여 자신의 행동에 유의미한 변화를 줄 수 있는 행동 기반 디자인 프로젝트를 기획할 것이다.전선 / 학사
소비자보호와 소비자교육을 위한 기초로서 소비자행동을 연구한다. 소비자 구매의사결정과 정보처리과정을 사회심리적 모델을 중심으로 분석하고 이에 영향을 미치는 심리적, 사회적, 문화적 요인들을 검토한다.전선 / 대학원
건강과 질병, 의료이용에 관한 일반인의 행태와 그러한 행태를 보이는 이유 및 결정요인을 이해함으로써, 보건의료에 관한 일련의 과정에서 일반인과 환자가 의료인과 함께 중요한 주체라는 것을 인식하도록 한다. 그리고 이를 통하여 개인 혹은 집단 수준에서 건강증진, 질병예방, 치료의 과정과 이에 관하여 사회정책적으로 고려해야 할 지점을 파악하도록 한다.전선 / 학사
본 과목은 소비자 행동과 생활양식과 관련된 빅데이터를 이해하고, 분석하고, 해석할 수 있는 능력을 배양하기 위한 과목이다. 소비자 관련 빅데이터의 특징과 함의에 대한 이해를 바탕으로 빅데이터를 처리하고 분석할 수 있는 방법론을 학습하고, 이를 해석하는 역량을 배양한다. 이를 통하여 급변하는 시장환경에서 빅데이터를 적용하여 소비자 행동을 이해하고 예측할 수 있는 역량을 신장시킨다.전선 / 학사
본 과목은 빅데이터를 활용하는 ML/AI/인지과학의 서비스를 개발할 때, 특히 많이 접하면서 까다로운 시계열 데이터 처리와, 파이썬 등으로 서비스를 개발을 효과적으로 할 수 있는 MLOps/DevOps 실전 가이드를 다루고자 한다. 연구 성과를 검증/공유하기 위해 패키지로 deploy하기 위한 도커/쿠버네티스 기술과 마이크로서비스 구축에 필요한 방법을 학습한다.전선 / 대학원
사회의 기능이 분화되고 복잡해지면서 소비자가 당면하는 문제도 다양해졌다. 이에 현대 소비자학이론의 현황 및 변화방향을 다학문적으로 접근하여 소비자학을 이해함으로서, 소비자의 복지를 모색하고 해결책 및 정책적 방안을 검토할 필요성이 요구된다. 본 수업에서는 다양한 소비자학 이론의 학습을 통해 소비자학의 이론적인 토대를이해하고 실용적 적용방안을 모색한다.전선 / 학사
본 강의는 데이터와 모델을 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 비즈니스 애널리틱스의 기초를 소개 한다. 묘사분석(descriptive analytics)와 예측분석(predictive analytics)에 중점을 두며, 세부 주제로는 데이터 관리, 데이터 시각화 및 요약, 가설검정, 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, 의사결정나무, 데 이터 마이닝 등을 다룰 예정이다. 본 강의를 성실히 수강한 학생들이 1) 비즈니스 결정의 핵심 요인 을 파악하고, 2) 다양한 도구와 기법을 적용하여 근거에 기반한 비즈니스 결정을 내리고, 3) 그 결정 을 다양한 청중과 이해관계자에게 효과적으로 설명하고 의사소통할 수 있게 되는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
본 과목은 데이터를 처음 접하는 학생들에게 데이터 문해력의 기초를 제공한다. 인문학, 사회과학, 예체능 등을 포함한 다양한 전공의 학생들이 데이터의 종류와 특성에 따라 적절한 요약 및 시각화 방법을 학습하고 이를 해석하는 능력을 키우도록 돕는다. 궁극적으로는 데이터를 기반으로 주제를 찾아내고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목을 이수한 학생들은 인공지능 시대에 필수적인 데이터 분석 역량을 갖출 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
개인정보보호 법제도에 대해 개관하는 과목. 개인정보보호 법제 발전의 국내외 연혁, 개인정보보호법, 정보통신망법, 위치정보법, 신용정보법 등 관련 법률의 주요 내용에 대한 개관, 주요 판례 논의, 국외 개인정보 이전과 관련된 쟁점, 법집행 관련 이슈, 빅테이터 등 신기술과 관련된 이슈 등에 관해 논의전선 / 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.