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본 연구는 다양한 머신러닝 방법을 활용하여 한국의 수출입 증가율을 예측하고 분석합니다. 특히, 보루타 알고리즘과 교차검증을 통해 변수를 선택하고 랜덤 포레스트 모델을 적용한 결과, 에너지 소비량이 수출 및 수입 예측에 중요한 변수로 나타났습니다.
A short-term export forecasting model using input-output tables
A predictive system for international trade growth
Practical business forecasting
Predictive econometrics and big data
Exchange rate forecasting
(10년 후) 한국경제의 미래 : 세 가지 시나리오로 예측한 한국경제의 미래 =
The structural econometric time series analysis approach
Energy, economic growth, and geopolitical futures : eight long-range forecasts
수출입 함수의 추정을 통한 우리나라 국별·산업별 수출입 결정요인 분석 =
글로벌 시장을 리드하라 : 38가지 트렌드로 본 세계 경제·시장 전망
(세계 정세가 한눈에 읽히는) 부의 지정학 : 앞으로 5년, 글로벌 경제 질서는 어떻게 재편될 것인가
Fashion trends : analysis and forecasting
예측의 역사 : 점성술부터 인공지능까지 인간은 어떻게 미래를 예측해왔는가
경제지표를 읽는 시간 : 언제나 한발 앞서 변화의 신호를 찾아내는 기술
Machine-learning techniques in economics : new tools for predicting economic growth
(앞으로 10년) 경제 대위기가 온다 : 미중 관계의 역전이 불러올 격변의 흐름에서 어떻게 살아남을 것인가
수출 급변동 조기예측모형: 코로나19 사례를 중심으로
통관자료를 이용한 세부 품목별 수출입가격 및 물량지수 산출 연구
경제학연구
한희준Lobachevskii Journal of Mathematics
Lisawadi, Supranee; Kamlangdee, Parattakorn; Volodin, Andrei; Tulyanitikul, Benjamas무역학회지
이재득Economic Modelling
Grimme C.,Lehmann R.,Noeller M.무역학회지
남성휘한국산업경영시스템학회지
나동길, 유영웅Expert Systems with Applications
Yang C.H.,Lee C.F.,Chang P.Y.World Trade Review
Francesca Micocci; Armando RungiWorld Trade Review
Micocci F.,Rungi A.Statistical Journal of the IAOS
Nooraeni, RaniApplied Economics Letters
Xiao Xie; Yihua Chen; Xiao Wang; Borui ZhaoJournal of Applied Econometrics
Hillebrand E.,Mikkelsen J.G.,Spreng L.,Urga G.호텔관광연구
김지형; 고재윤Neural Computing and Applications
Bingzi Jin; Xiaojie XuStatistical Journal of the IAOS
Rani Nooraeni; Jimmy Nickelson; Eko Rahmadian; Nugroho Puspito Yudho통상정보연구
채가영, 김학민무역통상학회지
이재득Applied Economics Letters
Wang, Xiao한국컴퓨터정보학회논문지
KHOEURN SAKSONITA; 하정성; 조완섭; 김평중Accounting and Finance
Zhang Q.,Ni H.,Xu H.전선 / 대학원
스마트시티는 다양한 기관 및 시설로부터 수집된 데이터를 활용하여 실시간 변화를 예측하고 효율적으로 도시 서비스를 제공하는 미래형 도시모델이다. 또한 빅데이터 분석은 방대한 데이터 속에서 신속하게 패턴을 인식하고 새로운 가치를 찾아내는 과정으로써 스마트시티 계획 및 운영에 반드시 필요한 기술이다. 본 강의는 도시 빅데이터 분석에 필요한 지식 및 기술을 학습하는 입문과정이다. 스마트시티공학을 전공하는 학생들에게 빅데이터의 개념 및 구조를 이해하고 도시데이터 분석에 필요한 통계기법, 프로그램, 모델링 등을 학습할 수 있는 기회를 제공함으로써 미래도시 고도화 기반을 마련하고 지능형 도시에 최적화된 전문가를 육성하고자 한다.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
본 강의는 정치외교학에서의 응용을 중심으로 정량 분석, 계산 사회과학, 질적 분석에서의 고급 주제들을 탐구한다. 현대 실증 연구에서 사용되는 다양하고 정교한 방법론들—제한 종속 변수 모형(예: 로짓, 프로빗), 생존(지속 시간) 분석, 패널 데이터 기법, 요인 분석, 차원 축소, 머신러닝 알고리즘, 그리고 텍스트 분석, 심층면접, 참여관찰 및 사례연구 등—중 몇 가지 주제를 심도 있게 다룰 예정이다. 강의, 프로그래밍 및 현장 실습, 그리고 연구 논문 작성 과제를 통해 수강생들은 각 방법론의 핵심 이론적 틀을 이해하고, 이를 자신들의 연구에 적용할 수 있는 실질적인 역량을 기르게 된다.전선 / 대학원
표준적 도시교통계획과정의 이론적 구조와 문제점 그리고 실천모형의 장단점을 비교검토하고, 보다 일반적인 교통계획모형의 구성을 위한 여러 방법론과 고급이론을 소개함과 아울러 새로운 연구방향에 관해 연구한다.전선 / 대학원
농식품관련산업의 주요 이슈들에 대한 경제학적 실증 분석기법을 학습하고, 이를 실제 자료에 적용하여 동 분야의 실증적 연구 수행에 기초를 마련한다. 실증적인 연구 수행을 위하여 기존 발표 논문에 대한 체계적인 검토를 시도한다.전선 / 대학원
이 강의는 사회학의 주요 개념과 이론을 기초로 하여 스포츠의 이해를 돕고, 스포츠와 사회체계의 상호관련성을 규명함으로써 스포츠에 대한 사회학적 시각 및 관점을 높이며, 특히, 오늘날 여러 사회제도에 대하여 증대되는 스포츠의 영향력과 그에 수반되는 제반 문제점을 고찰함으로써 스포츠의 사회학적 사고력을 제고시키는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 스포츠 사회학의 정의와 학문체계 및 연구목적, 그리고 스포츠의 사회학적 이론을 고찰하고 정치, 경제, 대중매체, 성, 일탈행동, 사회계층, 사회화, 교육적 측면에서 스포츠를 접근함으로써 급변하는 현대사회의 인간생활 및 사회체계 내에서 스포츠가 공헌하는 바를 규명한다전선 / 학사
소비자트렌드분석은 시장조사의 가장 중요한 수단으로 학생들로 하여금 소비자의 소비트렌드를 예측하고 분석할 수 있는 능력을 개발할 수 있게 하는 교과목이다. 소비트렌드 분석에 필요한 다양한 양적 질적 방법들을 학습하고 실제로 소비트렌드를 분석하게 될 것이다. 이 과정에서 소비트렌드 읽기의 기본자세와 정보수집 기술을 습득하게 된다.전선 / 대학원
농식품산업 분야에서 핵심 기술로 부상하는 스마트팜과 관련된 경제 이슈를 다룬다. 스마트팜과 관련된 농식품 생산, 유통, 소비에 대해 학습한다. 이와 연계된 IT, BT 등 전·후방산업 비즈니스 현황을 파악하고 신부가가치를 창출하는 시야를 확보하게 한다. 나아가 환경, 생태 등 지속가능 개발을 위한 스마트팜의 공익적 기능에 대한 가능성도 함께 학습한다. .전선 / 대학원
학부과정의 생산관리 과목에서 배운 생산시스템의 관리 및 통제기법에 대해 보다 심화된 내용을 소개한다. 세부항목으로는 재고관리, 자재소요계획, JIT, 종합적 품질관리, 작업장 통제, 총괄 생산 계획, 생산 능력 계획 등이 있다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전선 / 대학원
본 강의는 농식품 공급망에서의 레질리언스 역량 강화에 대한 이론 및 모형을 다루고 농식품 공급망 레질리언스와 관련된 주요 이슈 및 연구 동향을 살펴보며 이를 통해 공급망 레질리언스 구축 방안에 대해 심층적으로 논의하는데 그 목표를 두고 있다. 구체적으로 농식품 공급망에서의 다양한 리스크 요인들을 살펴보고 이에 대해 공급망 입지 및 공급망 설계, 구매 및 공급자 관리, 생산 및 운영 등의 전략적 접근 방안을 다루게 된다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 대학원
본 과목에서는 농식품 산업에서의 공급망 및 운영전략과 관련하여 기후변화 및 지속가능성, 공급망 레질리언스 및 글로벌 공급망 운영전략 등의 관점에서 기본적인 이론과 모형을 습득하고 해당 분야의 최근 연구 동향을 살펴보는 것을 목표로 한다. 구체적으로 공급망 입지 및 네트워크, 구매 전략, 공급망 협력, 생산 및 운영전략, 공급망 혁신기술 등의 연구 분야에서 주요 연구 결과를 논의하고 새로운 연구 문제를 창출할 수 있도록 한다.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
본 과목은 국제통상 전공자들에게 필요한 테이터 분석 방법론과 방법론의 응용을 가르치는 것을 목표로 한다. 방법론으로는 기초 통계학 이론 및 회귀분석 모형이 포함되며, 동시에 이 기법이 실제 어떻게 사용되는지 프로젝트 및 데이터 실습을 통해서 학습한다. 데이터 실습은 STATA를 기반으로 진행한다. 이에 더하여, 각국에서 도입중인 evidence-based policy making (EBPM)의 동향과 민간의 신용카드 및 교통정보를 기반으로 한 실시간 데이터가 정책입안에 어떻게 활용되는지 사례분석을 통해서 학습한다. 마지막으로 최근 활발히 이용되고 있는 머신러닝(Machine Learning)기법 일부도 소개한다. 학습 평가는 방법론에 대한 시험과 통계분석에 대한 final project를 기초로 이루어진다.전선 / 대학원
저출산 현상은 인구 고령화와 더불어 우리 사회의 가장 큰 사회적 이슈의 하나가 되었다. 약 10여 년 전만 하더라도 출산을 억제하는 것이 정부의 인구정책의 주된 기조였던 것과는 달리 이제는 출산을 늘이기 위한 정책의 마련에 국가적 역량을 모으고 있다. 본 강좌는 출산에 대한 일반 이론을 검토하고 수 십 년 동안 저출산 현상을 경험하고 있는 다른 나라들의 사례의 소개를 통해 현재 진행중인 한국의 저출산 현상에 대한 이해를 높이고 앞으로의 인구 정책 마련에 기초를 제공하는 것을 주된 목적으로 하고 있다. 구체적으로 본 강좌에서 다루어질 내용은 출산행위의 거시적 미시적 원인 분석, 출산력 변동에 대한 이론적 접근법, 출산력 측정법의 소개, 한국의 저출산 현상의 이해 등이다.전필 / 대학원
거시경제학연구 1은 경제학 대학원 과정 1년 차 학생들을 대상으로 설계된 거시경제학 코어 시퀀스의 첫 번째 과목이다. 현대 거시경제학 연구를 위한 입문 과목으로서 기초 이론과 방법을 소개하고, 나아가 주요 거시경제 현상을 분석하기 위한 기본적인 모형에 대해 강의한다.전필 / 대학원
자료를 모형화하는 통계적 방법으로 선형모형의 중요성을 다루는 것이 이 과목의 목적이다. 이론적인 측면도 공부하지만 주로 모형선택, 추정, 모형검증과 같은 방법론을 강조한다. 다루는 모형은 단순회귀, 다중회귀, 일차분산분석, 이차 분산분석 등을 다룬다. 추론을 위해 최소제곱방법을 주로 사용하지만 이와 관련하여 우도에 기초한 방법도 다루게 된다. 선형모형을 통한 자료의 모형을 위해 R을 이용한다.전선 / 대학원
사회혁신은 도시와 지역의 지속가능발전, 거주민의 행복을 궁극적 목적으로 한다. 본 과목은 공간적 지속가능성과 개인의 행복(웰빙) 간 관계를 기반으로 하여 행복의 7대 원인인 가족 관계, 재정 상황(소득과 부), 근로, 건강, 개인의 자유, 개인적 가치(신념), 그리고 커뮤니티를 살피고 웰빙 증진에 관한 커뮤니티 참여, 신뢰, 관계의 중요성을 다룬다. 이를 통해 사회혁신을 가능케 하는 정부와 개인의 역할에 관해 이해한다.전선 / 학사
통상적으로 교통운영은 교통류에 대한 충분한 이해를 바탕으로 적절한 운영 방안을 도입하여 도로교통시설의 효율을 높이는 것을 의미한다. 이를 위해 교통류에 대한 미시적‧거시적 관점, 교통량‧속도‧밀도 등 교통류 특성 간의 관계, 교통정체의 발생 및 해소 과정 등을 이해하는 것이 중요하다. 한편, 교통수단의 다변화로 인해 기존 교통운영의 대상이었던 도로교통이 교통시스템의 한 요소로써의 역할을 맡게 되었으며, 자연스럽게 교통운영의 범위도 확대되었다. 또한, 정보통신기술의 발달이 수집 가능한 정보의 질적‧양적 성장을 촉진하였지만, 불완전한 정보가 수집되거나 교통시스템 내‧외적 요인으로 인해 불확실한 예측이 이뤄지는 경우도 발생하였다. 최근 들어 이를 해결하기 위해 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용한 사례들이 등장하고 있다. 따라서 이 과목에서는 교통류분석, 교통신호제어 등의 배경이 되는 교통 관련 이론에 대해 학습함과 더불어 교통운영 분야 내 다양한 AI 적용 사례들을 소개하면서 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 생성형 AI(Generative AI) 등 연관된 AI 기법을 살펴본다. 아울러 자율주행차량 제어, 대중교통 및 모빌리티 시스템 운영 등 교통운영의 확대된 범주 내에 포함되는 교통시스템에 대해서도 다룸으로써 폭넓은 지적 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.