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박경일, 임혜수, 권진아
2012 / 노인복지연구
Mazani M.,Aktij S.A.,Rahimpour A.,Hassan Kiadeh N.T.
2020 / Water (Switzerland)
Han, Jongseok; Ko, Donghyun; Park, Myeongjin; Roh, Jeongkyun; Jung, Heeyoung; Lee, Yeonkyung; Kwon, Yongwon; Sohn, Jiho; Bae, Wan Ki; Chin, Byung Doo; Lee, Changhee
2016 / Journal of the Society for Information Display
Chauhan R.,Kumari S.,Goel G.,Azmi W.
2022 / LWT
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본 연구는 급변하는 디지털 트랜스포메이션 환경에서 시장 트렌드를 신속하게 분석하기 위한 프레임워크를 구축하였다. 제안하는 프레임워크는 키워드 분석, 네트워크 분석, 토픽 모델링 등 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 지급결제 분야의 트렌드를 분석하는 실험을 통해 유효성을 검증하였다.
핫트렌드 2015 : 국내 최초의 트렌드연구소가 포착한 biz trends 25 =
문화다양성 시대의 문화콘텐츠
Transfer pricing and corporate taxation : problems, practical implications and proposed solutions
Labor markets and employment relationships : a comprehensive approach
Structural econometric modeling in industrial organization and quantitative marketing : theory and applications
Survey of text mining : clustering, classification, and retrieval
Data mining in time series and streaming databases
Structural Econometric Modeling in Industrial Organization and Quantitative Marketing : Theory and Applications
International taxation of electronic commerce
Natural language processing for online applications : text retrieval, extraction, and categorization
(트렌드 연구원이 알려주는) 트렌드 읽는 법 =
Modeling the Internet and the Web : probabilistic methods and algorithms
Transforming payment systems in Europe
(2018) 디지털 비지니스 플랫폼으로 진화하는 미래 전략 기술, 블록체인 기술, 시장 실태와 전망 : 금융, 물류 및 유통, IoT, 의료, 공공서비스, 보안 등 활용사례와 동향 분석
A practical guide to heavy tails : statistical techniques and applications
초연결 혁명, 미래 지도 : 데이터, 노동, 시스템이 바뀐다
지급결제학회지
서호준디지털융복합연구
최영현, 정진하, 이규혜한국전자거래학회지
박민규; 전병민; 김종우; 금영정Asia Pacific Journal of Information Systems
이한솔, 강주영, 박상언IEEE Transactions on Engineering Management
Trivedi S.K.,Vishnu S.,Singh A.,Yadav M.Asian Tax Journal
문진주, 홍기용인터넷정보학회논문지
현윤진, 윌리엄, 김남규한국산업정보학회논문지
정명석, 이주연한국무용학회지
안성우, 최종환스토리앤이미지텔링
남재우, 고경민Computer Networks
Aouini Z.,Pekar A.Journal of Information Technology Applications & Management
William Xiu Shun Wong, 김남규인문사회 21
한하늘, 김용진, 신나라디지털융복합연구
김지연, 나홍석, 박경환Expert Systems with Applications
Kim M.한국사회복지조사연구
최민지, 박지영, 홍현민Journal of The Korean Data Analysis Society
김태완, 강창완Emerging Markets Finance and Trade
Zhang, X.; Wu, C.기술혁신연구
정효정한국시뮬레이션학회 논문지
나상태, 김자희, 안주언, 정민호전선 / 학사
본 과목에서는 대용량의 텍스트를 분석하여 유의미한 결론을 도출하는 텍스트마이닝 기법에 대해 강의한다. Natural language processing, probabilistic topic model, text clustering, text categorization, contextual text mining 등, 텍스트마이닝 분야의 핵심 Keyword 및 기법에 대해 다룬다.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
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
트렌드는 경제변동 중 장기간에 걸쳐 나타나는 성장, 정체, 후퇴 등의 움직임으로 변화하는 시장환경과 더불어 여러 분야에서 빠르게 변화하고 있다. 이에 본 과목을 통하여 시장환경과 다양한 소비문화에 대한 지식을 바탕으로 소비트렌드의 특징과 변화양상을 분석하며 이를 통해 새로운 시장기회를 개발하는 능력을 양성한다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
패션마케팅에 관련된 최근의 이론과 연구결과를 살펴보고, 우리나라 패션산업의 현황을 국내외적으로 파악한다. 패션산업의 발전을 위하여 해결하여야 하는 문제점을 통찰력을 가지고 관찰하여, 패션마케팅이론에 근거한 해결방안을 모색한다. 특히 상품기획과정에서 패션정보와 소비자정보의 수집, 분석 및 상품화 과정의 문제에 중점을 둔다.전선 / 대학원
인터넷의 출현은 전자상거래라는 새로운 유통채널을 기업에게 제공하게 되었으며, Priceline, social network services, AppStore 등 새로운 비즈니스 모델의 출현을 촉발시키고 있다. 기업들은 생존과 번영을 위해 인터넷이 가져온 전자상거래라는 급격한 변화에 대하여 현상을 분석하고, 미래를 예측하며 빠른 의사결정을 내려야 할 필요성을 가지게 되었다. 본 강의에서는 현재 일어나고 있는 전자상거래에 의한 일반경영, 산업별 변화에 대하여 이론 및 기업 사례들을 살펴보고, 향후 일어날 상거래의 변화와 기업의 대응방안에 대하여 토의해 보고자 한다.전선 / 학사
본 강의에서는 다양한 산업에서 발생하는 텍스트 데이터에 대한 이해와 함께, 이에 대한 분석 기법들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 크게 텍스트 데이터의 이해, 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화, 언어 모델의 구조 이해, 그리고 텍스트 데이터의 응용 과업 등의 네 가지 파트로 구성하여 강의를 진행한다. 텍스트 데이터의 이해 파트에서는 제조업, 마케팅, 금융 등의 비즈니스에서 발생하는 텍스트 데이터의 특징과 이에 대한 활용 사례를 주로 다룬다. 텍스트 데이터의 전처리 및 표상화 파트에서는 전통적인 bag-of-words 방식을 포함하여, word2vec, GloVe, Fasttext와 같은 신경망 기반의 텍스트 표상화 방법을 강의한다. 언어모델의 구조 이해 파트에서는 Seqence-to-sequence Learning과 Transformer 구조에 대한 이해를 바탕으로 BERT 및 GPT 등의 대표적인 언어모델 구조를 강의한다. 마지막으로 텍스트 데이터의 응용 과업 파트에서는 감성 분석, 문서 요약, 질의 응답 등의 실제 비즈니스에서 자주 사용되는 텍스트 데이터 분석 과업을 소개하고 이를 해결하기 위한 적절한 방법론을 강의한다.전선 / 학사
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야 뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.전선 / 대학원
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.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 / 대학원
본 교과목은 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하고 모델을 만들어 예측에 사용하는 데이터 마이닝에 대해 보다 깊이 있게 소개한다. 데이터마이닝의 중요한 알고리즘, 기반 기술, 대용량 데이터를 효과적으로 처리하는 마이닝 기술 등을 학습한다. 그리고 분산 시스템과 다수의 머신을 이용하여 빠르고 확장성 있게 대용량 데이터를 처리하는 방법을 논의한다. 또한 여러 실제 세계 응용에 어떻게 데이터마이닝을 적용하는지에 대해서도 논의한다. 주요 주제로 그래프 데이터 분석, 행렬/텐서 데이터 분석, 비정상 이벤트 탐지 등이 있다.전선 / 대학원
세계화의 진행으로 국제금융시장에 대한 이해와 필요성이 증대되고 있다. 본 교과목은 다국적 기업의 재무최고관리자(CFO)로서 익혀야 할 기본적인 재무이론과 개념을 이해할 수 있도록 구성되어 있다. 다루는 주제는 화폐의 시간가치, 현금할인기법, 위험과 기대수익률의 관계, 자본비용, 자본예산분석, 자본구조 등을 포함한다.전선 / 학사
기술의 발달로 새로운 시장 환경이 만들어지고 있는 상황에서 패션의 생산, 마케팅, 소비 등 전체 가치 사슬에 대한 IT 적용 문제를 다룬다. 특히 대량맞춤(mass-customized) 패션제품 및 서비스 구현, 3D 가상 패션 리테일링(3D visual retailing), 모바일 패션 커뮤니케이션(mobile communication)을 중심 주제로 패션산업현장에서 창의적으로 응용 가능한 기술을 습득한다.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 / 대학원
정보통신 분야의 기술, 산업, 시장의 변화 동인을 이해하고 이에 따른 공공의 역할과 정부 정책의 변화 방향을 분석한다. 빠르게 진화하고 있는 정보·콘텐트, 유통플랫폼, 소셜미디어, 스마트 공간과 모빌리티, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능의 확산에 따른 국내외 거대 사업자의 등장과 알고리즘의 윤리성 등을 학습하고, 글로벌 경쟁환경에서 한국기업의 경쟁력과 정부 정책과 제도의 정립에 관하여 토의한다.전선 / 대학원
이 과목은 화폐금융론 분야의 학위논문을 쓰려고 하는 대학원생들이 자신의 연구주제를 발표하고 토론함으로써 논문 작성에 도움을 얻게 하려는 목적이 있다. 따라서 과목의 주제는 화폐이론, 은행제도, 금융정책 등 화폐금융론의 다양한 분야를 다룰 수 있다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 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.전필 / 대학원
수학, 컴퓨터학, 법학, 사회학 등 디지털 포렌식 관련 학문에 대한 이해를 위해 내부 교원 및 외부 전문가 등을 초청하여 최신 학문 동향을 파악하고, 이를 통해 앞으로 변화할 미래에 대한 예측해본다.