발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MCJ5116 | 미디어문화콘텐츠경제학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 미디어, 문화, 예술 분야를 어우르는 콘텐츠산업의 작동원리를 경제학의 이론과 방법론을 활용하여 심층적으로 분석하다. 수강생들은 경제학의 기본적인 이론과 방법론을 학습한 후 관련 연구논문들을 분석한다. 이상의 학습을 바탕으로 수강생들은 실제 연구논문을 작성하는 과제를 수행한다. | |||||||||
| MCJ5117 | 디지털헬스커뮤니케이션 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 강좌는 커뮤니케이션 관점에서 공중들의 건강에 대한 인식, 태도 및 행동을 바람직한 방향으로 변화시킬 수 있는 헬스커뮤니케이션 캠페인 전반에 대한 내용을 다룬다. 특히 모바일커뮤니케이션과 IoT가 지배적인 초연결 디지털사회 속에서 건강 및 위험 이슈에 대한 태도 및 행동 변화를 유도하는 설득커뮤니케이션 관련 접근방법, 이론, 방법론, 평가, 그리고 실제 응용 케이스에 대한 전반적인 내용을 살펴본다. | |||||||||
| MCJ5118 | 디지털사회쟁점및위기관리커뮤니케이션 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| A.I., Big Data, IoT, Block Chain 등으로 대변되는 디지털 사회로의 변화 속에서 기업, 정부, 미디어, 대학 등을 포함한 다양한 조직들은 예상치 못한 다양한 쟁점과 위기를 경험한다. 디지털 시대의 쟁점과 위기는 기존 전통 미디어와 커뮤니케이션 환경에서의 쟁점 및 위기관리와는 다른 전략과 전술로 관리되어야 한다. 본 수업은 시대적 변화에 따른 조직의 쟁점 및 위기관리 이론, 전략과 전술에 대해 폭넓게 다룬다. | |||||||||
| MCJ5119 | 빅데이터기반PR커뮤니케이션 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 수업은 빅데이터시대의 효과적, 효율적 PR커뮤니케이션에 대한 전반적인 이론과 방법론을 다룬다. 빅데이터 분석을 통한 조직의 PR커뮤니케이션 문제 발견, 공중 타겟팅, 효과적 전략과 전술 모색, 효과분석에 대해 다룬다. 효과적 PR커뮤니케이션에 활용할 수 있는 빅데이터 분석 방법에 대해서도 검토한다. | |||||||||
| MCJ5120 | AI시대와평판관리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 평판을 쌓기는 어렵지만 허물어지기는 순식간이다. 그리고 허물어진 평판을 다시 회복하기란 더더욱 어렵다. AI시대의 평판관리는 개인이나 기업의 정보가 이해관계자들에게 실시간으로 노출되기 때문에 매우 중요하다. 결국 좋은 평판의 기업은 소비자의 충성도를 제고하며 위기시에도 빠른 시간 내에 회복할 수 있다. 따라서 AI시대의 평판관리는 개인이나 기업 혹은 조직경영에도 매우 중요한 자산이 될 수 있다. 본 강의는 평판에 대한 개념을 이해하고 이론과 실무의 함의를 찾는데 그 목적이 있다. | |||||||||
| MCJ5121 | IoT사회의브랜드관리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 브랜드에 관련된 마케팅 커뮤니케이션 이론을 바탕으로 IoT사회에서 브랜드 인지도, 브랜드 개성, 브랜드 자산구축에 관해 학습하고 실제로 현장에서 브랜드마케팅 커뮤니케이션을 적용할 수 있는 능력을 배양한다. 본 과목은 이론과 실제의 융합을 통한 새로운 혁신적 가치를 창조하고 창의력 및 PBL(Problem Based Learning)중심의 문제해결 능력의 습득을 목표로 한다. | |||||||||
| MCJ5122 | Network Analysis for Communication Research | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 이 과목은 커뮤니케이션 관점에서 네트워크 분석 방법에 대한 이론과 개념을 학습한다. 또한 이 과목은 네크워크 분석방법이 다양한 커뮤니케이션 현상과 문제를 이해하는데 있어 어떻게 활용될 수 있는지를 실제 데이터와 네트워크 분석 소프트웨어를 이용하여 실습한다. | |||||||||
| MCJ5128 | 메타분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 2-4 | - | No | |
| 메타분석은 연구 결과들에 대한 정량적 분석을 의미한다. 즉, 기존 연구들로부터 독립변수와 종속변수 간의 관계를 나타내는 지표인 효과크기를 추출하여 분석하고 통합하는 방법이다. 본 과목은 메타분석을 수행하는 절차와 분석결과를 해석하는 방법을 다룬다. 이 과목에서 학생들은 메타분석 소프트웨어를 활용하여 관심 있는 연구 주제에 대해 메타분석을 수행해보고, 분석결과를 바탕으로 연구논문을 작성해보는 기회를 갖는다. | |||||||||
| MCJ5129 | 디지털PR이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| Public Relations는 조직과 다양한 이해관계자 간의 상호신뢰를 구축하고 유지하는 커뮤니케이션 전략을 기획 및 실행하는데 필요한 전문지식과 수행능력을 습득하는 학문임. 4차산업혁명으로 인해 AI, AR/VR, Metaverse, Chatbot, SNS, Big Data 등 새로운 디지털 미디어의 등장과 함께 다문화·글로벌화되면서 소비자, 미디어, 정부, 투자자, 시민단체 등 다양한 이해관계자들과 디지털 미디어를 통한 쌍방향 커뮤니케이션의 중요성은 더욱 부각되고 있음. 이로 인해 PR학의 이론적, 실무적 지평이 넓어지고 있어 기존의 전통적 이론의 틀을 벗어남. 본 수업은 디지털 커뮤니케이션 테크놀로지의 발달로 인한 PR커뮤니케이션 현상의 변화를 설명하고 예측할 수 있는 최신 PR이론을 학습함으로써 PR학의 학문적 발전에 기여하는 연구자 양성을 목표로 함. | |||||||||
| MCJ5130 | 광고심리세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 수업의 목적은 광고 효과를 이해하고 예측하기 위해 소비자 행동에 관련된 심리학적 관점과 분석방법에 대한 이해를 높이는데 있다. 수업내용은 광고 정보 처리, 동기 부여, 감정, 인식, 목표 지향적 행동, 브랜드 선택 연구에 직접적인 관련이 있는 심리학적 과정에 대한 연구를 포함한다. 학생들은 소비자 심리에 관한 지식을 광고 커뮤니케이션 활동에 적용시킬 수 있는 능력을 키우고, 광고 심리학에 대한 연구를 비판적으로 읽고 분석하는 방법을 배우면서 새로운 연구 제안을 발전시키고자 한다. | |||||||||
| MCJ5131 | 디지털광고세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 수업은 빠르게 변화하는 디지털 광고의 특성, 측정, 적용에 관련된 다양한 이론적 배경을 제공한다. 학생들은 다양한 디지털 광고상황에 적용되는 사회과학연구를 기반으로 이론적이고 방법론적인 지식을 적용할 수 있는 기회를 갖게 될 것이다. 수업과 관련 연구 주제는 소셜 미디어 광고, 디지털 광고의 소비자 참여, 모바일 마케팅, AR/VR 콘텐츠 마케팅, 인공지능(AI) 를 포함한다. 또한 디지털 광고에서 적용될수 있는 컴퓨테이셔널 연구의 다양한 사례와 역할에 대해 배울 것이다. | |||||||||
| MCJ5132 | 이머징미디어테크놀로지개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 새로운 미디어 테크놀로지의 발전은 사용자들이 미디어 콘텐츠를 소비하는 과정에 다양한 방식으로 영향을 미치고 있다. 따라서 기존 미디어 “콘텐츠”를 중심으로 미디어 효과를 이해했던 현상에서 벗어나, “테크놀로지” 자체가 미디어 영향력을 이해하는데 어떻게 결정적으로 작용하는지, 더 나아가 테크놀로지가 미디어 콘텐츠와 어울리며 사용자 및 사회에 어떠한 영향을 미치는지를 체계적으로 이해해야 할 필요가 있다. 본 강의는 특히 이머징 미디어 (인공지능, 가상/증강현실, 메타버스 등)가 다양한 분야에 활용되는 현상을 분석하고 관련된 최근 연구들을 비판적으로 이해하는 데 중점을 두고, 학생들이 기존 커뮤니케이션 이론을 본인의 독창적인 관점으로 확장하는 사고력을 함양하는 데 목적이 있다. 또한, 이머징 미디어에 사용되는 콘텐츠를 미디어 전문가로서 분석하고, 사용자들이 이머징 미디어 테크놀로지와 콘텐츠를 어떻게 이해하고 소비하는지에 관련해 사용자 중심의 관점으로 분석할 수 있는 함양을 기르는 데 목표를 둔다. 학기 말에 학생들은 한 학기 강의 내용을 바탕으로 본인만의 독립적 생각을 발전시킴으로써, 이론에 기반을 둔 체계적인 연구를 수행하는 프로젝트를 진행할 것이다. 이를 통해 이머징 미디어 콘텐츠 분야에서 선도적인 연구를 실천해나가는 연구력을 기르는 데 목표를 둔다. | |||||||||
| MCJ5133 | 컴퓨테이셔널미디어세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 컴퓨테이셔널 미디어는 컴퓨팅을 활용해 생산된 다양한 형식의 미디어로, 인공지능 기반의 딥페이크, 딥보이스, 증강·가상현실 콘텐츠 등을 포괄해 지칭한다. 본 세미나는 뉴미디어 분야에서 활발하게 사용되고 있는 이러한 컴퓨테이셔널 미디어 기반의 콘텐츠에 집중하며, 이러한 메시지들이 다양한 분야에서 어떻게 활용되고 있는지, 사용자들에게 어떠한 심리적 영향을 미치는지, 더 나아가 사회적 함의는 무엇인지를 최근 커뮤니케이션 및 미디어 분야 연구들을 통해 깊이 이해하는 것을 목표로 한다. 학생들은 사회과학자의 관점에서 사용자들이 컴퓨테이셔널 미디어 콘텐츠를 어떻게 인지하고 감성적으로 받아들이며, 다른 사용자들과 어떻게 콘텐츠를 재생산해나가는지를 포괄적으로 이해할 수 있다. 특히, 감성컴퓨팅과 같이 사용자들의 감성을 인지하고 처리하는 기술적 발전이 콘텐츠에 어떻게 적용되며 사용자들에게 어떠한 영향을 미치는지에 관련된 다양한 연구문제들을 제시하며 창의적인 연구를 수행해나갈 수 있는 능력을 함양한다. | |||||||||
| PSD5113 | 미래사회위험과정치이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 정치외교학과 | 한 | Yes | |
| 본 강좌는 현대인간사회를 둘러싸고 자연환경, 인적환경, 지식기술 영역에서 일어나는 혁신 등 새로운 발전양상을 추적하고 그에 따른 사회구조의 변화를 정치이론과의 연관성속에서 탐구한다. 과학기술지식의 진보가 추동하는 사회구조 및 의식의 변화가 국가와 정치행위에 새로운 도전을 부여하고 있다는 것에 대해서는 긴 논의가 필요하지 않다. 이외에도 인구구조의 변화나 기후 환경의 변화, 그로 인한 자연재해나 거주환경의 변화등은 기존 사회구조 및 정치제도에 대한 근본적인 도전을 제기하기도 한다. 그리고 한 사회, 나아가 인류의 생존 전체가 그러한 도전을 얼마나 제대로 이해하고 능동적으로 대응하는가에 달려있다는 것은 분명하다. 본 강좌는 이러한 미래사회에 등장하는 위험요소들을 추적하고 그 사회적 효과를 평가하는 한편 그에 대한 정치적 대응책을 모색한다. | |||||||||
| PSD5120 | 데이터사이언스와정치학연구 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 정치외교학과 | - | No |
| 이른바 Big Data 혁명과 컴퓨터 연산 능력의 급속한 발전은 정치 문제를 이해하는 방식에 큰 변화를 가져오고 있다. 본 강좌는 데이터 사이언스의 분석 기법을 정치학적 측면에서 고찰한다. 특히, Text Analysis, machine learning 등 첨단 데이터 분석 기법에 대해 소개하며, 정치학의 다양한 연구 주제에 어떻게 적용시킬지 토론한다. 또한 학생들은 본 강좌에서 R 또는 Python 같은 프로그래밍 언어를 이용한 실질적인 기본데이터 분석기법도 학습한다. | |||||||||
| PSY4007 | 다변량분석과통계학습 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 심리학과 | - | No | |
| 본 과목은 심리학을 비롯한 행동과학 연구에 널리 사용되는 다변량자료 분석 방법의 원리와 적용을 다룬다. 다중회귀모형과 로지스틱 회귀모형, 주성분분석, 요인분석, 군집분석 등의 다변량 절차들이 과학 이론의 탐색과 검증에 어떻게 적용되는지 확인하고 지도학습, 비지도학습 등의 통계학습과 어떻게 관련되는지 학습한다. 심리학과 대학원생 또는 [심리통계및컴퓨터분석]을 선수강한 학부 3-4학년생을 대상으로 한다. | |||||||||
| PSY5136 | 구조방정식이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 심리학과 | - | No |
| 이 수업은 다변량 통계방법의 가장 폭넓고 깊은 과목이다. 회귀분석과 요인분석에 충분한 이해를 가지고 있는 학생들에게 다음 과목으로 권장된다. 이 수업에서는 구조방정식모형의 기초이론을 다루고, 구조적 관계가설에 기초하여 주어진 자료를 분석하는 연습을 하게 된다. 궁극적으로는 이 방법론을 주된 방법론으로 사용하여 출판된 논문들에 대한 비평을 할 수 있게 되는 것을 목적으로 한다. | |||||||||
| PSY5188 | 구조방정식모형 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 심리학과 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 심리학을 비롯한 행동과학 연구에 널리 사용되는 잠재변수모형, 경로모형, 구조방정식모형의 원리와 적용을 다룬다. 구조방정식모형의 핵심적 개념 및 분석 원리와 실제 연구 사례를 이해하고 컴퓨터 프로그램을 사용하여 실제 자료를 분석하는 절차를 다룬다. | |||||||||
| SIC5015 | 미래기술,미래인간,미래정치 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소셜이노베이션융합전공 | - | No | |
| 현대 기술의 발전은 인간과 사회, 정치에 대해 지난 2500년동안 견지해 온 시각자체를 변화시키고 있다. 기존의 인간관과 사회관, 국가와 정치관은 오늘날 기술발전이 초래하는 사회적 변화들을 다루는데 곳곳에서 한계를 드러내고 있다. 다른 한편 미래 기술발전 양상은 사회와 정치의 제 문제들을 새롭게 인식하고 사고와 제도를 재구조화할 수 있는 기반을 제공하기도 한다. 본 강좌는 이러한 문제의식에서 출발하여 미래 사회에 필요하고 실현가능한 진화되고 진보된 윤리, 사회, 정치적 가치와 제도적 변화를 탐구, 모색한다. | |||||||||
| SIC5020 | 패널데이터분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소셜이노베이션융합전공 | - | No | |
| 횡단면 자료와 구별되는 패널자료의 특징에 대해 소개하고 관련 분석방법에 대하여 학습한다. 또한 패널자료를 활용하여 준실험설계 모형(이중차분모형, 경향점수매칭법, 회귀단절모형)을 구성하는 방법에 대하여 알아보고 실제 연구에 적용한 사례들을 살펴본다. 매주 통계 프로그램 실습을 통해 패널자료 분석을 위한 코딩 능력을 함양한다. | |||||||||
| SIC5021 | 소셜빅데이터분석 | 3 | 9 | 전공 | 석사/박사 | 소셜이노베이션융합전공 | 한 | Yes | |
| 본 수업의 목표는 파이썬 프로그래밍을 활용하여 비정형화된 텍스트 기반 온라인 자료들을 수집·저장·분석하는 것이다. 온라인 뉴스 사이트, 블로그, SNS 등 다양한 채널을 통해 광범위한 소셜 데이터를 스크래핑·크롤링하는 방법을 배우고, 이렇게 수집된 데이터를 비지도(unsupervised) 기계학습을 통해 분석하고 예측하는 역량을 키운다. 대규모 코퍼스(corpus)에 대한 초급·중급 수준의 자연어처리를 수행하고, 이를 시각화하는 기술을 배운다. 확률모델인 토픽모델의 적용에 주안점을 두며 기본모형인 LDA에 대한 이해와 적용, 나아가 심화모형인 DTM과 ETM을 학습하고 적용한다. 궁극적으로 비정형화된 소셜 빅데이터를 처리하고, 시각화, 분석하는 능력을 키우고, 결과물들을 리서치 노트 형태로 정리하는 것을 최종적인 목표로 삼는다. | |||||||||
| SIC5022 | 빅데이터예측모델링 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소셜이노베이션융합전공 | - | No | |
| 빅데이터예측모형과 통계적 학습의 이론적인 배경을 이해하고, 프로그래밍 tool을 활용하여 모형을 설계하고 추정하는 방법에 대해 학습한다. 회귀분석의 개념, 모형선택과 정규화, 자료 전처리 등에 대해 배우며, 추후 머신러닝 알고리듬의 이해를 돕기 위한 배경지식 함양에 집중한다. | |||||||||
| SIC5028 | 파이썬을활용한머신러닝 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 소셜이노베이션융합전공 | 한 | Yes | |
| 본 수업의 목표는 파이썬 프로그래밍을 이용하여 머신러닝 알고리즘들을 구현해 보는 것에 있다. 초반부에서 파이썬 프로그래밍에 대한 기초를 배우고, 후반부에서 파이썬을 이용하여 지도학습 및 비지도학습의 다양한 머신러닝 알고리즘을 직접 구현하여 머신러닝에 대한 이해를 돕는다. | |||||||||
| SIC5034 | 위계선형모형 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 2-8 | 소셜이노베이션융합전공 | 영 | Yes |
| 이 과목은 위계선형모형을 직접 사용하여 연구에 사용하며, 분석하며, 해석할 수 있는 기술을 길러내며, 더 나아가 위계선형모형을 사용하고 있는 최근의 사회과학 연구를 비판적으로 평가하고 접근할 수 있는 능력을 기르는 데에 목적이 있다. 흔히 사회과학 연구에서는 개인과 그가 생활하고, 일하고, 배우는 사회적 컨텍스트 사이의 관계를 연구하는 경우가 많이 있다. 이런 연구는 결국 다층모형을 연구하는 것이 될 수밖에 없는데, 그것은 다름아닌 집단 안에 소속된 개인을 연구하는 것을 말한다. 다층모형을 연구할 때 사용되는 데이터의 성격은 위계적이다. 예를 들어서 교육학에서의 연구를 보면, 보통 학생들을 연구하지만, 그 학생들은 학교라는 상위 집단 안에 소속된 개인들이다. 그래서 학생은 그냥 개인으로 존재하는 것이 아니라 어떤 집단의 구성원으로 존재한다. 이런 위계적인 성격의 데이터를 분석할 때에는 특별한 통계적 기술과 능력이 요구된다. 왜냐하면 이런 위계적 데이터를 일반적 통계 분석법으로 접근하면 표준오차와 유의도검정에서 심각한 오류를 낳기 때문이다. 바로 위계선형모형은 그와 같은 오류를 잘 해결해주며 집단 속에 있는 개인을 정확하게 연구하게 해준다. 본 과목은 위계선형모형의 배후에 있는 복잡다단한 수학적 계산보다는 그 모형을 실제의 연구에서 잘 이용하고 해석하는 데에 초점을 맞춰서 진행할 것이다. | |||||||||
| SIC5035 | 회귀분석이론과응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 소셜이노베이션융합전공 | 한 | Yes |
| 다변량 자료분석을 위해 필요한 통계학 이론들에 대해 설명한다. 주로 다중선형회귀에서의 최소제곱법, 추정과 가설검정, 잔차분석 및 모형의 적합성 판단 등을 다룬다 | |||||||||
| SIC5038 | 종단적범주형자료분석과응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 소셜이노베이션융합전공 | 한 | Yes |
| 다양한 범주형 종속 변수들이 포함된 회귀모형 (순서, 다항 로직 및 프로빗 모형 및 빈도변수 모형)에 필요한 통계학에 대한 이론들에 대해 설명한다. 또한, 이러한 모형을 포함한 매개효과 및 조절효과 모형에 대해서 논의한다. 마지막으로, 이러한 범주형 자료를 활용하여 사건이 발생한 시점을 포함한 절단 자료에 대한 분석방법도 논의한다. | |||||||||
| SOC5061 | 기초중급통계학 | 3 | 9 | 전공 | 석사/박사 | 사회학과 | 한 | Yes | |
| 대학원 사회과학 제 전공의 이수에 반드시 필요한 통계학 가운데 고급통계(Advanced Statistics)만을 제외한 기초 및 중급 통계(Elementary/Intermediate Statistics)에 포함되는 제반 통계분석 기법들 ― 기술통계 & 추리통계(z-검증, t-검증, χ2-검증, F-검증, 단순회귀분석, 중다회귀분석, Logit분석 등) ― 을 강의와 실습을 병행하는 방식으로 진행한다. | |||||||||
| SOC5062 | 요인분석공변량구조분석 | 3 | 9 | 전공 | 석사/박사 | 사회학과 | - | No | |
| 대학원 사회과학 제 전공의 이수에 반드시 필요한 통계학 가운데 고급통계(Advanced Statistics)(기초∙중급통계 제외)의 제반 기법들 가운데 가장 중요하고 범용 기법으로 부상한 요인분석(EFA & CFA) 및 공변량구조분석(Covariance Structure Analysis)을 강의와 실습을 병행하는 방식으로 진행한다. | |||||||||