Syllabus 참고

급변하는 정보기술 환경 속에서 많은 IS/IT 연구 질문들이 답변되지 못한 채 잊혀지고 있다. 이러한 질문과 그 답에 대해 과학적인 사고방식으로 접근하는 것은 비단 학자들만의 몫은 아니다. IS 환경에 대해 최신의 지식과 안목을 지속적으로 업데이트 하지 않는 IS 관리자는 적시에 적합한 결정을 내리기 어렵기 때문이다. 본 수업은 유능한 IS 컨설턴트와 관리자에게 요구되는 양질의 정보를 인식하고, 엄밀하고 신뢰도 높은 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하며, 연구를 계획/시행/관리할 수 있는 방법을 배운다. 이렇게 습득된 과학적 연구능력은 궁극적으로 문제해결능력 및 의사결정 능력을 근간이 된다.

이 수업은 정보 시스템 및 기술 분야에서 사용되는 질적 연구에 대한 입문 세미나로 설계되었습니다. 질적 연구 수행에 대한 기본 지식 습득과 해당 지식의 적용 및 실행을 균형있게 수행합니다.

This course provides an overview of user experience research methodologies and techniques. It teaches students how to plan and conduct UX research, analyze data, and present their findings. The course covers a variety of UX research methods, including user interviews, surveys, observations, field research, personas, user scenarios, and both low and hi-fi prototyping. Throughout the course, students will develop their skills in communicating research findings and writing research papers. The first half of the course involves students producing deliverables for each UX methodology and submitting weekly reports, while the second half focuses on team projects that culminate in a final presentation and report summarizing their findings.

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본 과목은 정보미디어 산업과 관련된 데이터를 바탕으로 통계적 분석을 학습하는 것을 목적으로 한 다. SAS통계패키지를 이용하여 정보미디어 관련 데이터를 어떻게 분석하고 해석하는지를 학습하게 된다. 본 과목은 정보미디어 트랙 학생들의 학술적 연구, 졸업논문, 취업 후 비즈니스, 기타 행정 관련한 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 본 과목에서 주로 다룰 통계적 분석 분야 는 기술적 통계, correlation, t-test, ANOVA, regression 등이다. [Big Data Analytics 통계 분석] 기초통계의 지식을 확장시켜, 통계의 이론적 개념을 심화시키고, 다양한 데이터를 가지고 고급통계기법을 적용하여 실습해 봄으로써 학생들이 계량통계 지식을 심화시켜주는 것을 목적으로 한다.

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과학적 연구방법론 기초에 대해 살펴본 후 공학적 연구를 위해서 필요한 구체적인 연구방법론을 학습하고 실습한다.

IoT기술관련 트렌드 및 IoT비즈니스 모델의 사례를 소개하는 개론형 과목. 제조, 서비스, 의료, 교통, 스마트시티 등 다양한 산업에서의 IoT 활용과 이에 관련된 경영 이론을 병행하여 다루어 학생들로 하여금 IoT활용의 기본 소양을 습득하도록 교육 및 양성하는 과목

IoT관련 기술개론 수업으로써 최신 IoT관련 기술현황 및 동향을 포함하여 아두이노 기반 Sensor Network에 대한 실습교육 진행

창의적 기업가정신 기반으로 캡스톤 형식으로 IoT관련 프로젝트로 진행하며 타 트랙학생 참여가능

본 수업은 정보대학원에서 운영중인 `IoT서비스 융합`트랙의 전공과목으로써 수업목표와 개요는 다음과 같음 -제4차 산업혁명 시대의 AIoT 융합전문가 양성 (1. Collective Problem Solving, 2. Hands on Experience Education, 3. AIoT Biz. Entrepreneurship )을 위해 AIoT중심으로 4차산업혁명을 주도할 기술들을 기반한 비즈니 스모델 발굴-기획-분석-개발-활성화하는데 요구되는 기본역량 확보 -사물의 숫자는 2025년까지 약 250억 개로 증가할 것으로 예측하고 있으며 IoT시장은 2021년에는 3,845억달러에 서 2027년까지는 5,664억 달러로 연 6.4% 성장할 것이라 보고 있으며 (Markets&Markets, 2021), ‘스마트 교통’, ‘스마트홈’, ‘스마트소셜케어’, ‘스마트 헬스&의료’, ‘스마트 에너지&환경’, ‘스마트 스포츠’, ‘스마트 시티’ 등 다양한 산 업 및 공공분야로 확산되고 있는 추세임 -이러한 제4차 산업혁명’ 핵심인 AIoT (AI+IoT) 서비스 플랫폼을 기반으로 다양한 기기들과 함께 연결하여 제시될 수 있는새로운비즈니스모델발굴,기획,개발및확산해나갈수 있는IoT서비스기획과개발에초점에맞추어진강 의과목임 -연세대학교 정보대학원을 포함 (비이공계 학부전공 가능)하여 타 대학원 일반과정, 협동과정 학생들도 수강이 가능 함 AIoT서비스관련 비즈 모델 기획 및 개발과 함께 실전 AIoT 개발프로젝트에서 활용된 AIoT사전 투자 성과분석 기 법을 활용하여 AIoT효과분석 및 비용분석을 통해 IoT 서비스 모델에 대한 타당성 평가를 수행함

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사물인터넷의 핵심 기술인 IoT 디바이스 및 플랫폼 활용 skill을 갖추는 것을 목표로 하며, AWS(Amazon Web Service) IoT 플랫폼을 활용하여 디양한 IoT 서비스를 구현해보고 플랫폼 기반 IoT 서비스에 대한 이해와 Industry, Smary City 분야에 대한 적용 및 전문성을 높이는 것을 목표로 한다.

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IoT의 기술사례 (자율주행차, 교통, 환경, 스마트홈)를 Sensor, Platform, Network, Service관점에서 기술분석과 실 습교육 을 통해 진행

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In this lecture, the application of machine learning and deep learning in IoT services, e.g., autonomous vehicle, smart home, and smart cities, will be addressed. We will focus on the ESP32 based IoT platform and how to use ESP 32 to make end-to-end ML-based IoT system. We will also consider how to deal with the image data and also considered the low-complexity IoT devices using TinyML. Our final goal will be the development of realistic DUI detection system based on low complexity devices. This course will be given in hands-on experiment-based lectures with commercial IoT devices and platforms.

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[빅데이터 트랙 Cross-Listing]

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본 강의는 비정형 데이터 중 텍스트 데이터에 집중하여, 연구/실무에서 활용 가능한 다양한 텍스트 마이닝 기법에 대해 다룬다. 전통적인 텍스트 마이닝 기법부터 머신러닝/딥러닝을 활용한 분석까지 실제 적용사례와 함께 이해하고 실습한다. 한국어 텍스트에 집중하고 프로그래밍 과정을 최대한 단순화하여, 빠르게 텍스트 마이닝 기법을 학습하고 연구/실무에 적용해 볼 수 있도록 강의 내용을 구성하였다.

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사물인터넷의 핵심 기술인 데이터 분석과 AI알고리즘의 이해를 통해 클라우드 기반 애널리틱스의 응용기술을 갖추는 것을 목표로 하며 클라우드 기반 AI 공간에서 Amazon Machine Learning과 SageMaker 그리고 Amazon Rekognition 등의 IoT 애널리틱을 응용한 문제 해결 능력을 배양하는 것을 목표로 한다

후기1: AI 알고리즘을 이해하고 시각화 및 분석까지 배울 수 있어 매우 유익한 수업이었습니다.

1. 수업목표 -기술경영 개론 수업은 4차산업혁명과 함께 글로벌기업의 다양한 혁신이론 및 사례를 소개하는 '기술경영개론' 수업 으로 다음과 같은 수업 목표를 두고자 함 -AI 기술을 포함하여 4차 산업혁명 등 신기술이 어떻게 기업 및 공공분야에 도입되어 이를 기반으로 혁신적인 제품 또는 서비스로 상용화하는데 까지 일련의 과정을 프로세스관점에서 접근하여 기술경영이 단순한 발명 (Invention)이 아닌 혁신(Innovation)에 초점을 수업의 목표를 두고자 함 -이러한 과정에 요구되는 실용적으로 유용한 개념적 프레임워크와 경영기법 등을 중심으로 진행하며, 기술로드맵핑, 포트폴리오 분석, 신제품 개발 프로세스, 파트너쉽 관리, 특허관리 등 강의자의 다양한 산학연 프로젝트 경험을 기반으로 실용적 기술경영기법을 학습하는데 목표를 두고자 함 -최첨단 기술의 발굴, 선택, 획득을 용이하게 하고 기술 혁신을 개발, 관리(즉, 관리자의 시각에서의 신기술), 보호하 는 다양한 사례분석을 통해 기술혁신의 중 요성과 이에 요구되는 경영혁신 기법들을 주제별 접근을 통해 실무적 관점에서 보다 더 심층적으로 접근함 2. 기대효과 -경영학을 전공하지 않는 학생들도 기술혁신과 경영에 대한 이론적 고찰 및 기본개념부터 쉽게 접근하여 사례를 통 한 입문할 수 있는 수업으로 진행됨 -기술이 시장의 기회에 대응하는 실무사례와 이에 요구되는 기술경영 프로세스를 지원하는 경영기법들에 대한 사례 및 저명한 Business Cases를 인용하여 현장에서도 활용할 수 있음 -실습 중심의 강의내용으로 기술전략, 예측, 로드맵 작성 및 신제품/새로운 서비스 프로세스 등에 대한 다양한 기술경 영기법과 툴을 습득하며, 이를 경험해 보는데 목표를 두고 있음 -4차산업혁명 기술을 중심으로 향후 기술혁신기반의 비즈니스 컨설턴트, 기술 전략 및 경영전문 경영자, CIO/CTO( Chief Technology Officer) 등 기업 내의 성공적 인 기술혁신을 이끌어가기 위한 차세대 리더를 양성하는데 이에 다양한 사례소개와 함께 토론중심으로 수업을 진행 하도록 함

Syllabus 참고

Syllabus 참고

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트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청

[정보보안 Cross Listing]

본 과목은 정보산업을 중심으로 하는 신경제 환경에서 디지털경제 분야의 연구 또는 분석에 필요한 기초 경제이론, 분 석도구 및 학 술적 연구의 바람직한 접근 방법을 학습하는 과정이다. 주요 강의 내용은 학생들로 하여금 미시경제 학 을 기초로 하는 경제 학 적 접 근 사 고와 분석 능력을 함양함으로써, 디 지털 신경제 개념을 중심으로 정보통신 관련 필수적 인 경제 용어나 개념, 방 법 론을 파악 하는 것을 목표로 한다. 또한, 정보산업에 대한 기초이론의 습득을 통해, 관련 정책의 실제 현실에의 적용 사례를 심 도 있게 탐구하 고자 한다.

트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청

Syllabus 참고

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급변하는 정보기술 환경 속에서 많은 IS/IT 연구 질문들이 답변되지 못한 채 잊혀지고 있다. 이러한 질문과 그 답에 대해 과학적인 사고방식으로 접근하는 것은 비단 학자들만의 몫은 아니다. IS 환경에 대해 최신의 지식과 안목을 지속적으로 업데이트 하지 않는 IS 관리자는 적시에 적합한 결정을 내리기 어렵기 때문이다. 본 수업은 유능한 IS 컨설턴트와 관리자에게 요구되는 양질의 정보를 인식하고, 엄밀하고 신뢰도 높은 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하며, 연구를 계획/시행/관리할 수 있는 방법을 배운다. 이렇게 습득된 과학적 연구능력은 궁극적으로 문제해결능력 및 의사결정 능력을 근간이 된다.

이 수업은 정보 시스템 및 기술 분야에서 사용되는 질적 연구에 대한 입문 세미나로 설계되었습니다. 질적 연구 수행에 대한 기본 지식 습득과 해당 지식의 적용 및 실행을 균형있게 수행합니다.

UX 디자인 및 평가방법론 기초와 실무분석 이론과 실제 (질적연구방법, 평가프레임워크, 디자인기획방법론, 실무분석 보고 서 작성 등)

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본 과목은 정보미디어 산업과 관련된 데이터를 바탕으로 통계적 분석을 학습하는 것 을 목적으로 한다. SAS통계패키지를 이 이 용하여 정 보미디어 관련 데 이터를 어떻게 분석하고 해석하는지를 학습하게 된다. 본 과목은 정보미디어 트랙 학생들의 학 술적 연 구, 졸업논문, 취업 후 비즈니스, 기타 행정 관련한 분야에 폭넓게 활용될 수 있 다. 본 과목에서 주로 다룰 통계적 분석 분 야 는 기술적 통 계, correlation, t-test, ANOVA, regression 등이다. [Big Data Analytics 통계 분석] 기초통계의 지식을 확장시켜, 통계의 이론적 개념을 심화시키고, 다양한 데이터를 가지고 고급통계기 법 을 적용하여 실습해 봄으로써 학생들이 계량통계 지식을 심화시켜주는 것을 목적으로 한다.

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과학적 연구방법론 기초에 대해 살펴본 후 공학적 연구를 위해서 필요한 구체적인 연구방법론을 학습하고 실습한다.

급변하는 정보기술 환경 속에서 많은 IS/IT 연구 질문들이 답변되지 못한 채 잊혀지고 있다. 이러한 질문과 그 답에 대해 과 학 적인 사 고방식으로 접근하 는 것은 비단 학자들만의 몫은 아니다. IS 환경에 대해 최신의 지식과 안목을 지속적으로 업데 이 트 하지 않는 IS 관 리자는 적시에 적합한 결정을 내리기 어렵기 때문이다. 본 수업은 유능한 IS 컨설턴트와 관리자에게 요 구되 는 양질의 정보를 인식하고,엄밀하고 신뢰도 높은 연구를 수행할 수 있는 능력을 배양하며, 연구를 계획/시행/관리할 수 있는 방법 을 배운다. 이렇게 습득된 과 학적 연구능력은 궁극적으로 문제해결능력 및 의사결정능력을 근간이 된다.

이 수업은 정보 시스템 및 기술 분야에서 사용되는 질적 연구에 대한 입문 세미나로 설계되었습니다. 질적 연구 수행에 대한 기본 지식 습득과 해당 지식의 적용 및 실행을 균형있게 수행합니다.

UX 디자인 및 평가방법론 기초와 실무분석 이론과 실제 (질적연구방법, 평가프레임워크, 디자인기획방법론, 실무분석 보고 서 작성 등)

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본 과목은 정보미디어 산업과 관련된 데이터를 바탕으로 통계적 분석을 학습하는 것을 목적으로 한다. SAS통계패키 지를 이 용 하여 정보미디어 관련 데 이터를 어떻게 분석하고 해석하는지를 학습하게 된다. 본 과목은 정보미디어 트 랙 학생들의 학술 적 연구, 졸업논문, 취업 후 비즈니스, 기타 행정 관련한 분야에 폭넓게 활용될 수 있다. 본 과목에 서 주로 다룰 통계적 분석 분 야 는 기술적 통계, correlation, t-test, ANOVA, regression 등이다.

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과학적 연구방법론 기초에 대해 살펴본 후 공학적 연구를 위해서 필요한 구체적인 연구방법론을 학습하고 실습한다.

트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청

본 수업은 정보대학원 정규 석사 박사과정 학생들만 대상으로 진행하며, 내부 세미나 수업으로 진행될 예정이며 IoT 서비스 분야에 초점을 맞추어져 있음

본 수업은 정보대학원 정규 석사 박사과정 학생들만 대상으로 진행하며, 내부 세미나 수업으로 진행될 예정이며 IoT 서비스 분야에 초점을 맞추어져 있음

최근 Data (데이터), Network (네트워크) 및 AI(인공지능) 등 4차산업혁명 선도기술 등과 함께 부각되고 있는 스마트시티라는 융합적 분야관련 기술경영, 도시공학, 정보시스템 분야 등 다양한 연구논문을 중심으로 토론중심으로 진행되는 세미나이다. 특히 스마트시티의 개념 및 개념적 프레임워크, 개방형혁신 플랫폼, 리빙랩과 시민참여, 성과지표 및 거버넌스 등 최근 연구동향에 대한 문헌들을 읽고 토론하는 세미나이며, 대학원 소속 박사과정이면 누구나 참여할 수 있는 수업으로 진행된다. 또한 기술혁신 융합관점의 이론을 제시하는 기존 논문들과 함께 이를 통해 수강생들의 스마트시티 범위 안에서 본인의 연구주제를 함께 모색하는데 기여하고자 한다.

본 과목은 경영대학에 재학중인 석사, 박사 과정 학생을 대상으로 기술 혁신과 관련된 연구 논문들과 관련서적등을 바탕으로 이 분야의 기초적인 개념들을 정립하 현재의 연구분야등을 소개하게 됩니다. 과목의 전반부에는 기술혁신의 기초개념인 Schumpeterian Competition and Industry Dynamics, Patterns of Technological Change, Firm Failures, Science and Technology, Market Demand and Diffusion등을 다루게 되고, 후반부에서는 조금 더 Micro한 시각을 가지고, Modularity, Standards and Networks, Knowledge and Capabilities, Learning and Problem-Solving, Development of New Products and Processes등을 다루게 된다.

트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청

IoT기술관련 트렌드 및 IoT비즈니스 모델의 사례를 소개하는 개론형 과목. 제조, 서비스, 의료, 교통, 스마트시티 등 다양한 산업에서의 IoT 활용과 이에 관련된 경영 이론을 병행하여 다루어 학생들로 하여금 IoT활용의 기본 소양을 습득하도록 교육 및 양성하는 과목

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IoT관련 기술개론 수업으로써 최신 IoT관련 기술현황 및 동향을 포함하여 아두이노 기반 Sensor Network에 대한 실 습교육 진행

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창의적 기업가정신 기반으로 캡스톤 형식으로 IoT관련 프로젝트로 진행하며 타 트랙학생 참여가능

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본 수업은 정보대학원에서 운영중인 `IoT서비스 융합`트랙의 전공과목으로써 수업목표와 개요는 다음과 같음 -제4차 산업혁명 시대의 AIoT 융합전문가 양성 (1. Collective Problem Solving, 2. Hands on Experience Education, 3. AIoT Biz. Entrepreneurship )을 위해 AIoT중심으로 4차산업혁명을 주도할 기술들을 기반한 비즈니 스모델 발굴-기획-분석-개발-활성화하는데 요구되는 기본역량 확보 -사물의 숫자는 2025년까지 약 250억 개로 증가할 것으로 예측하고 있으며 IoT시장은 2021년에는 3,845억달러에 서 2027년까지는 5,664억 달러로 연 6.4% 성장할 것이라 보고 있으며 (Markets&Markets, 2021), ‘스마트 교통’, ‘스마트홈’, ‘스마트소셜케어’, ‘스마트 헬스&의료’, ‘스마트 에너지&환경’, ‘스마트 스포츠’, ‘스마트 시티’ 등 다양한 산 업 및 공공분야로 확산되고 있는 추세임 -이러한 제4차 산업혁명’ 핵심인 AIoT (AI+IoT) 서비스 플랫폼을 기반으로 다양한 기기들과 함께 연결하여 제시될 수 있는새로운비즈니스모델발굴,기획,개발및확산해나갈수 있는IoT서비스기획과개발에초점에맞추어진강 의과목임 -연세대학교 정보대학원을 포함 (비이공계 학부전공 가능)하여 타 대학원 일반과정, 협동과정 학생들도 수강이 가능 함 AIoT서비스관련 비즈 모델 기획 및 개발과 함께 실전 AIoT 개발프로젝트에서 활용된 AIoT사전 투자 성과분석 기 법을 활용하여 AIoT효과분석 및 비용분석을 통해 IoT 서비스 모델에 대한 타당성 평가를 수행함

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사물인터넷의 핵심 기술인 IoT 디바이스 및 플랫폼 활용 skill을 갖추는 것을 목표로 하며, AWS(Amazon Web Service) IoT 플랫폼을 활용하여 디양한 IoT 서비스를 구현해보고 플랫폼 기반 IoT 서비스에 대한 이해와 Industry, Smary City 분야에 대한 적용 및 전문성을 높이는 것을 목표로 한다.

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IoT의 기술사례 (자율주행차, 교통, 환경, 스마트홈)를 Sensor, Platform, Network, Service관점에서 기술분석과 실 습교육 을 통해 진행

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In this lecture, the application of machine learning and deep learning in IoT services, e.g., autonomous vehicle, smart home, and smart cities, will be addressed. We will focus on the ESP32 based IoT platform and how to use ESP 32 to make end-to-end ML-based IoT system. We will also consider how to deal with the image data and also considered the low-complexity IoT devices using TinyML. Our final goal will be the development of realistic DUI detection system based on low complexity devices. This course will be given in hands-on experiment-based lectures with commercial IoT devices and platforms.

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[빅데이터 트랙 Cross-Listing]

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본 강의는 비정형 데이터 중 텍스트 데이터에 집중하여, 연구/실무에서 활용 가능한 다양한 텍스트 마이닝 기법에 대해 다룬다. 전통적인 텍스트 마이닝 기법부터 머신러닝/딥러닝을 활용한 분석까지 실제 적용사례와 함께 이해하고 실습한다. 한국어 텍스트에 집중하고 프로그래밍 과정을 최대한 단순화하여, 빠르게 텍스트 마이닝 기법을 학습하고 연구/실무에 적용해 볼 수 있도록 강의 내용을 구성하였다.

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사물인터넷의 핵심 기술인 데이터 분석과 AI알고리즘의 이해를 통해 클라우드 기반 애널리틱스의 응용기술을 갖추는 것을 목표로 하며 클라우드 기반 AI 공간에서 Amazon Machine Learning과 SageMaker 그리고 Amazon Rekognition 등의 IoT 애널리틱을 응용한 문제 해결 능력을 배양하는 것을 목표로 한다

후기1: AI 알고리즘을 이해하고 시각화 및 분석까지 배울 수 있어 매우 유익한 수업이었습니다.

1. 수업목표 -기술경영 개론 수업은 4차산업혁명과 함께 글로벌기업의 다양한 혁신이론 및 사례를 소개하는 '기술경영개론' 수업 으로 다음과 같은 수업 목표를 두고자 함 -AI 기술을 포함하여 4차 산업혁명 등 신기술이 어떻게 기업 및 공공분야에 도입되어 이를 기반으로 혁신적인 제품 또는 서비스로 상용화하는데 까지 일련의 과정을 프로세스관점에서 접근하여 기술경영이 단순한 발명 (Invention)이 아닌 혁신(Innovation)에 초점을 수업의 목표를 두고자 함 -이러한 과정에 요구되는 실용적으로 유용한 개념적 프레임워크와 경영기법 등을 중심으로 진행하며, 기술로드맵핑, 포트폴리오 분석, 신제품 개발 프로세스, 파트너쉽 관리, 특허관리 등 강의자의 다양한 산학연 프로젝트 경험을 기반으로 실용적 기술경영기법을 학습하는데 목표를 두고자 함 -최첨단 기술의 발굴, 선택, 획득을 용이하게 하고 기술 혁신을 개발, 관리(즉, 관리자의 시각에서의 신기술), 보호하 는 다양한 사례분석을 통해 기술혁신의 중 요성과 이에 요구되는 경영혁신 기법들을 주제별 접근을 통해 실무적 관점에서 보다 더 심층적으로 접근함 2. 기대효과 -경영학을 전공하지 않는 학생들도 기술혁신과 경영에 대한 이론적 고찰 및 기본개념부터 쉽게 접근하여 사례를 통 한 입문할 수 있는 수업으로 진행됨 -기술이 시장의 기회에 대응하는 실무사례와 이에 요구되는 기술경영 프로세스를 지원하는 경영기법들에 대한 사례 및 저명한 Business Cases를 인용하여 현장에서도 활용할 수 있음 -실습 중심의 강의내용으로 기술전략, 예측, 로드맵 작성 및 신제품/새로운 서비스 프로세스 등에 대한 다양한 기술경 영기법과 툴을 습득하며, 이를 경험해 보는데 목표를 두고 있음 -4차산업혁명 기술을 중심으로 향후 기술혁신기반의 비즈니스 컨설턴트, 기술 전략 및 경영전문 경영자, CIO/CTO( Chief Technology Officer) 등 기업 내의 성공적 인 기술혁신을 이끌어가기 위한 차세대 리더를 양성하는데 이에 다양한 사례소개와 함께 토론중심으로 수업을 진행 하도록 함

Syllabus 참고

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트랙 담당교수와 면담 후 수강 신청

지도교수 Committee의 승인 필요