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학부대학 / 대학원
2025-2학기
권장 선수과목 응용공학프로젝트의 기초(M2867.004100) , 기술경영경제정책입문(463.501)
컴퓨팅, 기계학습 알고리즘 및 확률/통계의 추론적 사고를 결합한 데이터사이언스는 데이터로부터 통찰력과 새로운 지식을 도출하고 이를 바탕으로 실제적인 문제를 해결하는 새로운 패러다임을 제공하고 있다. 본 과목은 여러 전공의 대학원에 들어온 학생들이 데이터를 이용해서 문제를 해결하는데 필요한 기본적인 이론 지식과 분석 능력 배양 등 융복합역량 함양을 목적으로 한다. 이에 더불어 학생들에게 데이터 중심적인 사고와 이를 통한 의사 결정 및 문제 해결도 가르친다.
Scientific computing : an introductory survey
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Readings in information retrieval
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Architecting the internet of things
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Automation and the future of work
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Blogs, Wikis, MySpace, and more : everything you want to know about using Web 2.0 but are afraid to ask
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Highway safety analytics and modeling
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IC-BCT 2019 : Proceedings of the International Conference on Blockchain Technology
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(4차 산업혁명을 견인하는 다이버전스 기술) 사물 인터넷(IoT)
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구글은 소프트웨어를 어떻게 테스트하는가 : 구글의 테스팅 문화와 기법에 관한 인사이드 스토리
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Internet of things : novel advances and envisioned applications
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웹 폼 디자인
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Treasures of The Keio University Library : from papyrus to the internet : a glimpse at the multimedia world of 2003 = グ-テンベルク聖書收藏記念慶應義塾圖書館稀覯書展 : パピルスからインタ-ネットまで“2003"マルチメディアの世界
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Fundamentals of big data : network analysis for research and industry
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IoT기반 스마트 게이트프리 기술개발 기획
IoT기반 스마트 게이트프리 기술개발 기획The edge of the cloud,
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Introduction to metadata
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Designing and developing multimedia : a practical guide for the producer, director, and writer
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Technofeudalism : what killed capitalis
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管絃楽法
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Microsoft SQL server 6.5 unleashed
Microsoft SQL server 6.5 unleashed데이터가 존재하지 않습니다.
IEEE/ACM Transactions on Networking, Networking, IEEE/ACM Transactions on, IEEE/ACM Trans. Networking
Li, F.; Lv, Y.; Yan, Y.; Gao, C.; Wang, X.; Cao, J.Medical Physics
Shi Z.,Traverso A.,van Soest J.,Dekker A.,Wee L.BMC Medical Informatics and Decision Making
Yang J.,Xiao L.,Li K.IEEE Security & Privacy
Ramon, Meike; Vowels, Matthew; Groh, MatthewAltex
Wittwehr C.,Clerbaux L.A.,Edwards S.,Angrish M.,Mortensen H.,Carusi A.,Gromelski M.,Lekka E.,Virvilis V.,Martens M.,da Silva Santos L.O.B.,Nymark P.JOURNAL OF BIG DATA
Saheb, Tahereh; Saheb, TayebehIEEE Transactions on Engineering Management
Rajnoha R.,Hadac J.IEEE Internet of Things Journal
Xu W.,Zhang J.,Kim J.Y.,Huang W.,Kanhere S.S.,Jha S.K.,Hu W.Advances in Multimedia
Jing Li선교신학
이용희数字通信世界 / Digital communication World
孟磊; MENG LeiIEEE Transactions on Vehicular Technology
Heo, Jeongyoon; Kang, Byungjun; Yang, Jin Mo; Paek, Jeongyeup; Bahk, SaewoongJournal of Computing in Civil Engineering
Kim H.,Yoon J.,Hong J.,Sim S.H.AI and Society
Cecchini D.,Brantley S.,Dubljević V.Electronic Commerce Research
Sun J.,Ying R.,Jiang Y.,He J.,Ding Z.Journal of Network and Systems Management
Ramos-Ramos, D.; González-Vegas, A.; Berrocal, J.; Galán-Jiménez, J.Education for Information
Hadjistassou, Stella; Joannidou, Shaunna; Molina, Pedro; Louca, Petros; Papmehl-Dufay, LudvigInternational Journal of Production Research
Liu C.,Feng Y.,Lin D.,Wu L.,Guo M.Accident Analysis and Prevention
Khalid Khan S.,Shiwakoti N.,Stasinopoulos P.教育理论与实践 / Theory and Practice of Education
赖晓葭; LAI Xiao-jia데이터가 존재하지 않습니다.
전필 / 학사
데이터 과학이란 급격히 증가하는 대량의 빅 데이터를 체계적으로 분석하여 이전에는 불가능했던 새로운 통찰력을 얻거나 의사결정에 직접적인 도움을 줄 수 있는 학문을 말한다. 컴퓨터 과학이 프로그램과 관련된 이론에 비중을 둔 것에 비교하면 데이터 과학은 데이터에 중심을 두고 데이터를 처리하는 과정에 생기는 문제를 다룬다. 본 강의에서는 데이터 수집, 데이터 마이닝, 데이터 비주얼라이제이션 등 데이터의 수집부터 결과를 얻기까지의 모든 내용을 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 빅데이터 관련 이론과 기술을 실제 문제 해결에 적용할 수 있도록 돕는 실무 중심의 수업이다. 초반에는 빅데이터 산업의 최신 동향과 관련 프로젝트 사례를 분석하며, 팀 프로젝트 수행에 필요한 기본 지식을 쌓는다. 이후 팀 프로젝트를 통해 데이터 수집, 처리, 분석, 시각화 등 빅데이터 처리 과정 전반을 체험하며, 창의적 문제 해결 능력과 협업 능력을 배양한다. 수업은 주로 실제 산업 또는 연구 과제를 기반으로 진행되며, 학생들은 실질적인 빅데이터 솔루션을 설계하고 구현하여 결과물을 발표한다.전선 / 학사
본 강의에서는 학생들이 산림 조사 및 생태 자료를 수집, 분석하는 종합적인 능력을 키울 수 있도록 기초통계, 샘플링, 실험설계, 사회통계, 산림경관 관련 자료 해석 등을 다룬다. 이 교과목에서는 산림과학 학생들에게 산림에서 보는 통계자료 해석과 수학적 분석의 실질적인 지식과 이해, 그리고 보전과 필요한 설계에 대한 적절한 의사결정력을 도우면서 동시에 문제 해결 방법론으로 산림에서 접하는 실질적인 연구에서 수집된 자료를 다루면서 분석능력을 키우고자 한다. 학생들은 R과 같은 통계프로그램, 엑셀, 데이터베이스, 기타 응용프로그램을 통해 문제를 해결하는 방법을 터득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
공기업 경영 및 의사결정과 관련한 다양한 경영통계의 구축, 활용, 해석과 관련한 통계분석 능력을 배양하고자 하며, 이를 위해 spread-sheet과 DB를 활용하는 실습이 이루어질 것이다.전필 / 대학원
오늘날의 많은 경영의사결정은 해당 의사결정이 경영활동의 어떤 기능과 관계되는가와 상관없이 통계학과 경영과학에서 제시된 계량적 모형을 이용한 분석을 바탕으로 이루어지고 있다. 본 과목은 통계학과 경영과학의 최적화 과정에 대한 학생들의 기초적인 이해를 높이기 위해서 제시되었는데, 특히 가장 일반적으로 사용되는 MS/OR과 통계적 방법론에 대한 이해와 컴퓨터 프로그램을 이용해서 이러한 방법론들이 어떻게 실행되는가에 대해서 초점을 두고 있다. 본 과목을 통해서 학생들은 여러 가지 통계적 보고서를 평가하고, 이를 경영활동에 활용하는 능력을 가지게 될 것이며, 오늘날의 경영활동에서 기본적인 수단이 되는 통계적 방법론에 대한 기술을 배양하고, 경영환경에 대한 간단한 모형화를 통해 MS/OR과 통계적 방법론들이 얼마나 다양하게 활용되는가를 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 메시지 효과에 관한 이론, 실증 연구, 그리고 방법론을 조망하는 것을 목표로 한다. 매스 커뮤니케이션, 정치 커뮤니케이션, 헬스 커뮤니케이션 등 다양한 맥락에서 메시지의 내용적·형식적 특성이 설득과 확산에 미치는 효과 및 그 과정에 대한 이론과 연구를 살펴본다. 아울러 실험, 서베이, 내용분석, 통계 및 컴퓨터 연산 방법 등 메시지 효과 연구 방법론 또한 검토한다.전필 / 학사
본 과목은 연합전공 과정을 밟고 있는 학생들의 기초필수과목이다. 정보문화기술에 기반이 되는 컴퓨터에 대한 이해도를 높이고자 컴퓨터구조, 운영체제, 통신, 인터넷 등 전반적인 컴퓨터 이론을 소개한다. 컴퓨터와 관련해 일반적으로 학교에서 다루어지는 C언어나, JAVA를 다루기보다는, 현장에서 많이 사용되는 프로그래밍 언어인 Visual Basic과 데이터베이스에 대해 배우게 된다. 학생들은 기본기술을 바탕으로 문화산업에 적용하는 팀 프로젝트를 수행하여야 한다.전선 / 대학원
본 교과목의 목적은 데이터베이스 마케팅의 기본 이론을 소개하고 실무에서 활용하고 있는 여러 데이터베이스마케팅 기법들을 연구하는 데 있다. 주요 주제로 정보가치의 측정, 고객 일생가치의 측정, 교차판매 및 추가판매 모형, 이탈고객 관리 등을 다룬다.전선 / 학사
소설의 구조를 분석할 수 있는 일반이론을 소개하고 이론 자체의 계보적 특징을 습득한다. 그리하여 한국현대소설에 대한 엄정한 평가를 가능케 하는 이론적 기반을 마련하고, 내용과 형식의 연관을 통해 총체적으로 의미체를 파악하고 실증적으로 평가하는 태도를 기른다. 현대한국소설의 구조와 그 이론적 체계를 살펴보고, 현대소설의 전개과정에서 찾을 수 있는 문제점을 연구, 강독을 하는 강좌로서 현대한국소설이 지닌 특성과 서술기법, 구성의 조직, 작가의 작품 분석 방법론을 중심대상으로 한다.전선 / 대학원
이 강좌의 목적은 혁신의과학 연구 자료 분석을 위해 실제적인 경험을 하게끔 하는 것이다. 이를 위해 다양한 분석 방법을 공부하고, 각자의 연구 가설에 따라 어떤 방법을 이용할 지를 결정할 수 있으며, 혁신의과학 융합 연구에 대한 적용을 통해 결과를 해석할 수 있도록 강좌를 구성한다. 학생들은 혁신의과학 융합 연구 중 몇 가지 예제 자료를 받을 것이며 이 자료를 직접 분석함으로써 문제 해결을 할 수 있는 능력을 키운다.전필 / 대학원
지능정보융합학과는 인공지능과 실천적 응용을 연구한다. 수업은 인공지능의 풀스텍을 연구하는 교수님들의 세미나로 시작된다. 연구 분야에 대한 이해가 끝나면 산업계의 전문가 초청을 통해 인공지능 연구 트랜드를 듣게 된다. 학생들은 자신의 분야와 관련된 학회의 논문 탐색을 통해 자신만의 주제를 발굴하고 이를 발전시켜 포스터 형식으로 학기말에 발표한다.전선 / 대학원
동물대체연구방법론인 독성발현경로(Adverse Outcome Pathway)에 대해 학습한다. 독성물질이 생체에 노출되어 반응을 유도하는 단계(Molecular Initiating Event, MIE)로부터 최종 독성종말점(Adverse Outcome, AO)에 도달하는 과정을 핵심사건모듈(Key Event Module, KE), 상관성(Key Event Relationship, KER)의 인과관계 네트워크로 설명하는 단계에 관여하는 데이터과학과 독성예측 방법론에 대해 학습한다. MIE와 AO를 이용한 교차해석(Read-Across)법을 학습한다.전선 / 대학원
원인(cause), 인과관계(causation), 그리고 인과성(causality) 등의 개념은 의학 및 보건분야에 필수적이다. 그러나 대부분의 통계분석 결과는 상관관계를 보여주며, 불행히도 상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다. 이 강의는 인과관계를 추론하기 위한 다양한 통계 분석 기법을 소개하여 역학, 보건, 임상 데이터 분석 결과를 합리적으로 이해할 수 있는 지식과 분석 방법론을 소개한다.전선 / 대학원
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 핵심기술의 적용 가능 분야 또한 대단히 빠른 속도로 넓어지고 있다. 본 강의의 학습목표는 일반적 창업 지식의 학습이 아니라, 빠르게 변하는 AI 분야의 기술기반 창업 동향 전반에 대한 이해를 높이는 것이다. 이는 AI 분야 창업 뿐 아니라 AI를 전공하는 연구자들에게 어떠한 연구 문제들이 미래에 중요할지 판단하는데 도움이 될 수도 있다. 따라서, 수강 대상은 AI를 전공하거나 AI 기술을 사용할 수 있는 학생들로 한다. 강의는 최근 인공지능기술의 변화에 대한 이해를 바탕으로 새로운 AI 기술이 출현할 때마다 어떤 창업 트랜드가 생겼는지, 어떤 분야가 영향을 받았는지, 관련 스타트업들은 현재 어떻게 되었는지등에 대해 학생 참여 방식으로 학습한다.전선 / 대학원
본 강좌는 학교 내에서 강의 또는 자기학습을 통해 습득한 IoT, 인공지능, 빅데이터 이론 지식을 활용한 실습강좌이다. IoT·인공지능·빅데이터 개론 및 실습을 수강하였거나 이와 동등한 이론 지식과 코딩 능력을 갖춘 대학원생들을 대상으로 IoT, 인공지능, 빅데이터의 지식을 활용한 실습 및 프로젝트를 진행한다. 실제 데이터를 바탕으로 산업과 사회에서 겪는 소프트웨어 문제를 과제로 선정하게 하며 수강생은 이를 코딩을 통해 해결한다. 소프트웨어 문제를 해결해가는 과정에서 자기 주도적이고 동료 학습이 가능하도록 설계한다. 결과물과 협업을 근거로 담당교수가 S/U 학점을 부여한다.