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소셜네트워크과학과 Social Network Science

  • 수여학위명 : 공학석사, 공학박사
  • 사무실 : 경희대학교 오비스홀 407호
  • TEL : 02-961–0490
  • FAX :
  • E-Mail : contactsns@khu.ac.kr
  • Homepage : http://sns.khu.ac.kr/

교육목적

급속히 증가하는 학문적⦁사회적 요구에 발맞춰, 소셜네트워크, 빅데이터, 인공지능을 포함한 다양한 IT, 경제계, 자연계 등을 아우르는 여러 네트워크 및 데이터 과학에 대한 기본 이론 및 그 응용을 교육하고 연구함으로써 21세기 고도 정보화 사회를 선도할 인재 양성을 목적으로 한다. 또한 각종 이론과 실무적 기법을 습득하여 새로운 사회 경제 현상을 분석하고 설계하며 지능 시스템 및 서비스의 설계와 구축, 해석과 실현 능력을 갖춘 세계 Top 수준의 전문 인력을 양성한다.

개황 및 연혁

개황: 네트워크 물리학, 수치해석학, 공간정보학, 의사결정학, 인공지능, 데이터 과학, 소프트웨어 공학 등을 전공한 경희대학교의 경영학, 물리학, 지리학, 수학과 등 다양한 분야의 교수님들이 융합하여 만든 학과로, 사회 과학, 네트워크 과학,인지과학,인공지능학,빅데이터 분석 기법 등을 융합하여 교육하고 연구합니다.

연혁: 경희대학교 소셜네트워크과학(Social Network Science) 석박사과정은 복잡한 사회 경제 시스템을 분석,설계하는 학문적, 사회적 요구가 급속히 증가하는 상황에 대응하기 위해, 2014년 봄 학기에 새롭게 설립되었습니다.

연구분야 및 개요

연구분야 개요
네트워크 과학 및 복잡계 연구 최근 주요한 연구의 대상인 복잡계 네트워크의 구조적 특성 및 그 위에서 일어나는 다양한 동역학적 현상에 대한 이론을 배우고, 그 결과를 사회계 네트워크 및 금융 네트워크에 응용하는 방법을 연구
지식과 의사결정 지식 경영, 지식 공학, 의사 결정 이론 및 방법론을 다루며 최근 활발하게 연구되고 있는 Deep Learning을 중점으로 연구
데이터 마이닝 데이터 마이닝과 Big Data 분석 및 응용을 주 목적으로 하며, 데이터베이스, 클라우드 기반 데이터, 차세대 웹 관련 데이터 등을 유기적으로 분석하고 유용한 정보를 이끌어 내는 기술을 연구
지리정보시스템 지리정보 및 공간 정보로 구성된 시스템의 분석 방법을 익히고, 이를 기반으로 한 지리정보 시스템의 설계 및 활용방법을 연구
사회연결망연구 소셜네트워크분석의 기본 개념과 원리를 익히며, 네트워크분석 변인 도출을 가능하게 하며 실제 사회적 현상을 네트워크 데이터화 하며 사회관계망을 분석 할 수 있는 방법을 소개하고 실제 적용을 할 수 있게 하는 방법을 연구
통계 모델링 방법론 통계 자료 분석 알고리즘을 개발하는 방법을 다룬다. 또한 Mathematica, Matlab, C/C++, Python 등의 소프트웨어 및 프로그래밍 언어를 이용하여 시뮬레이션 하는 기법을 연구

전임교원

이름 직위 학위 학위수여대학 전공 연구분야 E-Mail
김재경 교수 Ph.D KAIST 지능형의사결정시스템 추천시스템, 인공지능, 데이터마이닝, 정보기술관리 jaek@khu.ac.kr
남윤재 조교수 Ph.D State University of New York at Buffalo 조직커뮤니케이션 Corporate Communication, Computer-mediated Communication, Human-Computer Interaction, Communication Technology, Communication Theory, Semiotics, Phenomenology, Information System, Social network theories, New Media Advertising, e-commerce, Diffusion theory ynam@khu.ac.kr
육순형 교수 Ph.D University of Notre Dame 물리학 통계역학일반, 복잡계 네트워크 syook@khu.ac.kr
이경전 교수 Ph.D KAIST 경영정보시스템 비즈니스 모델, 전자상거래, 정보시스템, 의사결정지원 시스템, 인공지능 및 지식시스템 klee@khu.ac.kr
정선호 조교수 Ph.D McGill University 마케팅 마케팅 sunho.jung@khu.ac.kr
최진무 부교수 Ph.D University of Georgia 지리학 지리정보시스템, RS, 재난 및 환경정보시스템 cjm89@khu.ac.kr

※ 아래 교육과정은 2016~2017학년도 교육과정과 다를 수 있습니다. 대학원 홈페이지 개편 관련 최종 교육과정은 추후 업데이트 예정입니다.

번호 기존/신규 교과목 코드 강좌명(국문) 학점 이수구분 수강대상 수업구분 개설학기 비고
강좌명(영문) 1학기 2학기
1 기존 SNS7016-00 데이터 분석 및 응용 3 전공선택 석.박사 복합 졸업시험 필수 과목
Data analysis and its application
2 기존 SNS7004-00 네트워크 과학 및 응용 3 전공선택 석.박사 이론 졸업시험 필수 과목
Network science: Theory and application
3 기존 SNS7008-00 지리정보시스템 3 전공선택 석.박사 이론
Geographic information system
4 기존 SNS7007-00 지식과 의사결정 3 전공선택 석.박사 이론 졸업시험 필수 과목
Knowledge and decisions
5 기존 SNS7002-00 Internet of Things 3 전공선택 석.박사 이론
Internet of Things
6 신규 - 네트워크 수학 3 전공선택 석.박사 이론
Mathematics for Network
7 신규 - 통계 모델링 방법론 3 전공선택 석.박사 복합 박사과정 졸업시험 필수 과목
Methods for statistical modeling
8 신규 - 복잡계 이론 및 응용 3 전공선택 석.박사 이론
Complex systems: Theory and application
9 신규 - 서비스 디자인 3 전공선택 석.박사 이론
Service design
10 기존 SNS7003-00 추천서비스 응용 3 전공선택 석.박사 이론
Recommendation service application
11 기존 SNS7013-00 디지털 원격탐사 3 전공선택 석.박사 이론
Digital remote sensing
12 신규 - SNS 연구 방법론 3 전공선택 석.박사 이론
Research methodology on social network science
13 신규 - SNS 연구 논문 3 전공선택 석.박사 이론
Research in social network science
14 기존 SNS7001-00 SNS 세미나 3 전공선택 석.박사 이론
Seminars on social network science
15 기존 SNS7005-00 소셜네트워크 분석 3 전공선택 석.박사 이론
Social network Analysis
16 기존 SNS7006-00 소셜네트워크 형성론 3 전공선택 석.박사 이론
Social network Formation

교과목개요

교과목명(국문) 교과목명(영문) 내용 학점
데이터 분석 및 응용 Data analysis and its application 데이터 마이닝과 Big Data 분석 및 응용을 주 목적으로 하며, 특히 SNS 관련 데이터베이스, 클라우드 기반 데이터, 차세대 웹 관련 데이터 등을 유기적으로 분석하고 유용한 정보를 이끌어 내는 기술을 다룬다. 3
네트워크 과학 및 응용 Network science: Theory and application 최근 주요한 연구의 대상인 복잡계 네트워크의 구조적 특성 및 그 위에서 일어나는 다양한 동역학적 현상에 대한 이론을 배우고, 그 결과를 사회계 네트워크 및 금융 네트워크에 응용하는 방법을 다룬다. 3
지리정보시스템 Geographic information system 지리 정보 및 공간 정보로 구성된 시스템의 분석 방법을 익히고, 이를 기반으로 한 지리정보 시스템의 설계 및 활용방법을 다룬다. 3
지식과 의사결정 Knowledge and decisions 지식 경영, 지식 공학, 의사 결정 이론 및 방법론을 다룬다. 3
Internet of Things Internet of Things 사물 인터넷의 설계 방법을 공부하고, 이를 바탕으로 사물 인터넷을 구현하고 그 분석 방법을 습득한다. 3
네트워크 수학 Mathematics for Network 네트워크 과학을 이해하는데 필요한 수학 및 방법론을 다룬다. 3
통계 모델링 방법론 Methods for statistical modeling 통계 자료 분석 알고리즘을 개발하는 방법을 다룬다. 또한 Mathematica, Matlab, C/C++, Python 등의 소프트웨어 및 프로그래밍 언어를 이용하여 시뮬레이션 하는 기법을 다룬다. 3
복잡계 이론 및 응용 Complex systems: Theory and application 창발현상으로 대변되는 복잡계에 대한 이론을 다룬다. 복잡계에 대한 보편적 이론을 이용하여 사회계 및 정제계 등에서 볼 수 있는 다양한 현상의 해석에 응용하는 방법을 다룬다. 3
서비스 디자인 Service design 실세계에서의 모바일 상호작용을 중심으로 한 서비스 디자인 방법론을 다룬다. 3
추천서비스 응용 Recommendation service application 다양한 추천 서비스 방법론 및 응용에 대하여 다룬다. 3
디지털 원격탐사 Digital remote sensing 위성, 항공기 등을 이용하여 대규모 지역 정보를 단시간 안에 효과적으로 취득하는 방법론을 다룬다. 3
SNS 연구 방법론 Research methodology on social network science 소셜네트워크과학을 연구하는 방법론과 논문 작성법을 다룬다. 3
SNS 연구 논문 Research in social network science 소셜네트워크과학 논문 연구 및 작성을 다룬다. 3
SNS 세미나 Seminars on social network science 최신 연구 경향을 바탕으로 소셜네트워크과학의 특별 주제를 집중 세미나 형식으로 다룬다. 3
소셜네트워크 분석 Social network Analysis 소셜네트워크분석의 기본 개념과 원리를 익히며, 네트워크분석 변인 도출을 가능하게 한다.
또한 실제 사회적 현상을 네트워크 데이터화 하며 사회관계망을 분석 할 수 있는 방법을 소개하고 실제 적용을 할 수 있게 한다.
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소셜네트워크 형성론 Social network Formation 현대사회에서 사회구성원간의 연결망은 정보획득 또는 상호거래의 가능성 측면에서 매우 중요하다. 본 강좌에서는 사회연결망의 구조 및 사회연결망의 형성원리, 마지막으로 사회연결망의 효율성 그리고 사회연결망의 진화과정 등의 issue에 대하여 학습한다. 3