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이미나, 우혜인, 이유민, 강빈, 김종원, 최연호, 이수연
2013 / Yonsei Medical Journal
김현명, 변경원
2023 / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
데이터가 존재하지 않습니다.
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본 연구는 SBS ‘득점걸’ 프로그램 관련 Naver 및 Google에서 생성된 비정형 데이터를 수집하고 데이터 마이닝, 의미 매트릭스, CONCOR 분석을 통해 대중의 인식을 분석하여 스포츠 엔터테인먼트 프로그램에 대한 기초 자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 분석 결과, ‘득점걸’ 방송 내용과 관련된 ‘프로그램’ 클러스터, 스포츠 이벤트인 ‘축구’ 클러스터, 선수들의 경기 장면 외 훈련 및 일상생활에 대한 ‘일상생활’ 클러스터, 그리고 경기 내용 조작으로 시청자들의 실망감을 야기하는 ‘방송 조작’ 클러스터로 분석되었다.
Appropriating live televised football through talk
Sport beyond television : the internet, digital media and the rise of networked media sport
Women sport fans : identification, participation, representation
One goal : the mindset of winning soccer teams
Social Network Analysis Applied to Team Sports Analysis
Introduction to real analysis
쉬코노미가 온다 : 트렌드를 주도하고 시장의 흐름을 바꾸는 여성 소비에 주목하라 =
The Remote control in the new age of television
친절한 R with 스포츠 데이터
스포츠 방송과 영상 산업
Text mining in practice with R
유튜브 트렌드 2021 : 연결역량이 중요한 시대!
Routledge Handbook of Sport Communication
Plan, activity, and intent recognition : theory and practice
광고효과와 매체계획 : 계량적 관점 =
Sport, rhetoric, and gender : historical perspectives and media representations
Power and global sport : zones of prestige, emulation, and resistance
Web-Age Information Management : 16th International Conference, WAIM 2015, Qingdao, China, June 8-10, 2015. Proceedings
Key concepts in sport management
Expected goals : the story of how data conquered football and changed the game forever
곽기동, 이혁기, 윤정희, 신석민 · 2025
한국사회체육학회지
이희지, 김지훈, 이준성 · 2022
한국스포츠산업경영학회지
이우승, 전상완 · 2019
한국스포츠학회
전효주, 신홍범 · 2025
코칭능력개발지
문보라, 김용은 · 2026
한국스포츠사회학회지
장용석 · 2023
한국스포츠학회
김선덕, 성태영, 이동민, 이만형 · 2016
한국콘텐츠학회 논문지
소혜, 신홍범 · 2025
Journal of Sport and Dance Science
장용석, 이재문 · 2022
한국스포츠학회
이현지; 홍은아 · 2024
체육과학연구
박종철; 최유리; 안우진 · 2024
한국과 세계
정권혁; 전익기 · 2019
한국체육과학회지
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
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 / 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.교양 / 학사
이 과목의 목적은 데이터 문해력에 대한 기본지식을 함양하고 이를 통하여 데이터 기반 의사결정능력과 올바른 정보를 취사선택하는 방법을 익히는 데 있다. 이 과목을 통하여 다양한 통계의 오용사례를 살펴보고 데이터를 전달하는 미디어를 올바르게 이해하고 데이터를 기반으로 효율적으로 본인의 주장을 제시하는 방법에 대해 배운다.전선 / 대학원
이 강의에서는 프로그램 분석 기술의 이론과 실제를 강의한다. 프로그램 분석 기술은 주어진 컴퓨터 소프트웨어가 실행중에 어떤 성질을 가지는 지를 실행하기 전에 미리 자동으로 엄밀하게 확인하는 기술이다. 이 기술은 무결점 소프트웨어 개발, 소프트웨어 실행비용 최적화, 소프트웨어 관리 및 이해 등을 위한 자동화 환경의 핵심기술이 된다. 다루는 토픽은, 프로그램 분석의 가장 강력한 틀로 인정받는 요약해석 기술의 이론과 응용, 프로그래밍 언어의 타입 시스템, 집합 제약식을 이용한 분석, 모델검증 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 오늘날 인공지능의 중심을 이루는 거대언어모델(Large Language Models)과 이를 기반으로 한 대화형 인공지능을 다룬다. 특히 거대언어모델의 학습부터 응용까지 이어지는 전체 파이프라인을 아래와 같이 체계적으로 다룬다. (1) Pre-training: 지식 습득을 위한 사전학습(Transformer, BERT, GPTs) (2) Supervised Fine-tuning: 상호작용 학습(Dialogue Fine-tuning, Instruction Tuning, Reasoning) (3) Alignment: 인간 가치와의 정렬(RLHF, DPO, KTO 등) 및 언어모델 해석 기법(AI Psychometrics, Mechanistic Interpretability) (4) Grounding: 외부 데이터 및 도구 활용 기법(페르소나, 문서, 이미지, 지식 그래프, 도구 증강 에이전트) (5) Applications: 다양한 도메인으로의 응용(대화 시뮬레이션 및 심리상담·교육·설득 응용) 수업에서는 각 연구 주제별로 핵심 논문들의 아이디어, 데이터, 방법론 등을 강의한다. 실습으로는 언어모델 학습, 언어모델 API를 이용한 대화 시스템 구현, 대화형 인공지능과 관련된 작은 연구 프로젝트를 수행한다. 이 과목을 통해 수강생들은 거대언어모델 연구 동향을 큰 틀에서 파악하고, 핵심적인 연구 주제들과 방법론을 이해하며, 이를 실제 연구에 적용하는 능력을 기르게 된다.전선 / 학사
고급언어를 어셈블리어로 번역하여 주는 시스템 프로그램인 컴파일러에 관해 배우는 과목으로 컴파일러의 각 단계인 렉시칼분석(lexical analysis), 구문분석(syntax analysis), 의미분석(semantic analysis), 중간코드생성(intermediate code generator), 최적화기법(optimization technique), 목적코드생성(object code generation) 등에 대하여 배우며 미니 컴파일러를 직접 구성해 봄으로써 컴파일러의 구성과 작동원리를 이해하게 된다. 선수 과목으로는 프로그래밍어론, 컴퓨터시스템 개론이 요구된다.전선 / 대학원
인간의 다양한 운동기술을 주의깊게 관찰하고 효과적으로 연구하는 방법뿐만 아니라 이러한 복잡한 기술들을 정성적으로 분석하는 여러 가지 운동역학적 접근 방법에 대해 배운다. 특히, 인간의 효율적인 운동동작 수행을 위한 주요 원리와 함께 각종 운동상해 원인에 대한 규명 및 예방방법, 그리고 더 나아가 운동 기술의 수행력을 최대로 하기 위한 기술개발 등에 대한 내용을 중심으로 구성된다.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
영화, 음악, 미술, 대중문화, 정보문화 등 문화현상의 각 영역별로, 여성주의 비평과 연구의 실제를 탐구한다. 2군교과목으로 지정하여, 매 학기 마다 특정한 문화영역을 선택하여 개설하도록 한다.전선 / 학사
이 과목은 학생들에게 스포츠 미디어 콘텐츠의 생산으로 부터 유통에 이르는 과정과 이와 관련된 디지털 기술의 적용 사례를 파악함으로써 스포츠 미디어 경험과 관련 산업이 디지털 기술과 융합하여 어떻게 진화하고 있는지에 대한 통찰력을 개발하고 동시에 스포츠 미디어 경험이 사회구성원 개인과 사회 전반에 확산하는 사회·문화·경제적 가치를 총체적으로 이해할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전선 / 대학원
디지털 미디어의 발전은 페미니스트 행동주의와 이론에 있어 특정한 변화를 가져오고 있다. 이 과목에서는 인터넷과 뉴미디어와 관련된 페미니즘 운동, 1970년대 이후의 기술과 페미니즘에 대한 이론을 다룬다. 이 과목을 통해 소셜 미디어의 페미니즘에 대한 영향력, 미디어 기술이 재현의 정치학을 변화시키는 방식 등에 대해서 논의할 수 있다. 보다 구체적으로, 정체성, 사생활, 민주화 등 관련 주제들이 인터넷 기술로 인해 어떻게 재구성되고 있는지를 다루고, 이를 통해 페미니즘 이론에 제기되는 새로운 질문들이 무엇인지를 살핀다전선 / 학사
이 과목은 학생들에게 세계화된 대도시에서 일어나는 미디어, 문화, 도시의 상호작용을 어떻게 이해하는지를 돕고, 구체적인 대상을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 학생들은 디지털 스크린, 미디어 스펙타클, 도시 경험, 대중문화, 세계화 등에 대한 이론적 논쟁을 학습한다. 이 개념들을 구체적인 분석맥락으로 결합시켜 발전시키는 연습을 수행한다. 서울이라는 도시공간을 대상으로 디지털 에스노그라피, 데이터 시각화, 문화적 분석법 등의 방법과 도구들을 적극적으로 이용하여 다양한 접근과 해석을 시도해 본다. 이러한 학습을 통하여 학생들이 복잡하게 얽힌 도시와 미디어의 상호관계를 비판적으로 이해하고, 체계적으로 분석할 수 있는 학습능력 배양을 기대한다.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 / 학사
본 강좌는 놀이란 무엇인가(ludology), 비디오 게임의 역사, 게임의 장르 등 게임과 관련된 기초적 지식을 습득하게 하며 수업 중반 부터는 게임을 구성하는 요소들에 대한 이해와 게임 기획 방법론을 통해 학생들이 게임 시나리오를 제작케 하여 디지털 콘텐츠의 주요 장르 중 하나인 게임의 구성적 요소에 대해 살펴 볼 수 있는 기회를 마련한다.전선 / 학사
이 과목에서는 역사정보 빅데이터의 특성과 현황을 이해하고 역사적 지식을 산출하는 기초적인 과정을 습득한다. 습득 과정은 크게 세 단계로 진행된다. 첫째, 한국 근대의 대표적인 언론 자료를 선정하여 역사적 맥락과 자료의 특성 및 유의미한 관찰 지점 등을 파악한다. 둘째, 해당 자료의 코퍼스를 구축하고, 파이썬 언어를 활용한 토픽모델링을 통해 그 자료의 핵심 주제를 발견한다. 셋째, 네트워크 분석 방법을 활용하여 핵심 주제의 상호 연결 관계를 살펴보고, 이를 통해 해당 자료의 논조가 시기별로 어떻게 변화하는가를 관찰한다.