[소셜네트워크과학과 7기] 장지원 석사과정을 소개합니다.

 

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경희대학교 사회학과에서 computational sociology를 연구하였고 소셜네트워크과학과에서 search engine 및 예측 모델링을 연구하고 있습니다.

관심분야 – focused web crawling, spatial data analysis, time series prediction modeling

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[5/17-네 번째 하교길 프로젝트] 소리 데이터 맛보기

* 5월 3일 예정되어있었던 세미나는, 학과사정으로 인해 취소되었습니다 !

5월 17일 소셜네트워크과학과의 네 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 권준우 (소셜네트워크과학과 석사과정)

장소: 미정

시간: 19:00 ~21:00

 

강의 개요: 소리의 특성과 시각화

소리는 많은 정보를 담고 있지만 눈으로 보지 못하기 때문에 감각적으로 느끼지만 설명하기 힘들다. 이를 극복하기 위해 소리의 특성을 배우고 소리를 시각화하여 소리를 어떻게 표현할지 다루고자 한다. 인공적으로 생산된 소리, 음악, 사람 목소리, 일상 생활 소리 등을 예제로 사용한다. 더 나아가 소리를 합성하는 것 까지 진행한다. 어떻게 하는지 python 코드와 함께 살펴본다.

[4/12-세 번째 하교길 프로젝트] 알파고 맛보기

4월 12일 소셜네트워크과학과의 세 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 김진호 (소셜네트워크과학과 박사수료)

장소: B111(이과대학)

시간: 19:00 ~21:00

강의 개요: Introduction to Reinforcement Learning, From MCPE to AlphaZero

2016년 3월 알파고의 등장 이후, 2년의 시간이 흘렀다. 그 사이 강화학습은 다양한 방향으로 발전해왔으며, 다양한 사례에 적용되고 있다.
본 세미나에서는 알파고의 핵심 모델 중 하나인 강화학습을 중점적으로 다루고자 한다. MCPE, Q-Learing, Deep Q-Network, Double Deep Q-Network, Dueling Deep Q-Network, A3C등 다양한 강화학습의 모형을 개발된 시간의 순서대로 다룬다. 자세한 증명 및 내용보다는, Objective Function, Q-Value 등 필수적인 내용들을 위주로 핵심적인 내용들을 간추려 얘기를 전달하고자 한다. 이를 기반으로 AlphaGo는 어떤 원리로 동작하는지를 살펴보고, AlphaGo 이후 훨씬 더 개선된 버전인 AlphaGo Zero를 소개하고자 한다. 이후 체스, 장기, 바둑을 풀 수 있는 AlphaZero를 소개하며, 강화학습의 발전방향에 대해 다루고자 한다. 또한 각 모델에 대한 Python 코드를 함께 살펴본다.

[4/5-두 번째 하교길 프로젝트] 파이떤 맛보기

4월 5일 소셜네트워크과학과의 두 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 하주혁 (소셜네트워크과학과 석사과정)

장소: B111

시간: 19:00 ~21:00

강의 개요:  Life is short! You need Python!

데이터분석, 활용을 하기위해 컴퓨터가 알아들을 수 있는 분석과 시각화에 적합한 언어가 필요하다.

이번 세미나(4/5)에서는 간단한 예제를 살펴보고 어떤식의 환경에서 어떻게 표현할 수 있나를 알아보며, 파이썬 및 IDE 설치, 활용방법과 간략하게 프로그래밍이란 무엇인지, 알고리즘은 무엇인지, 컴퓨터 언어의 동작원리 이해를 위해 변수, 자료형, 식별자가 무엇인지, 어떤 논리가 필요한지 알아볼 것이다.

[3/29-첫 번째 하교길 프로젝트] 눈으로 비정형-웹 데이터 보기

3월 29일 소셜네트워크과학과의 첫 번째 세미나가 진행됩니다.

강사: 박진홍 (소셜네트워크과학과 박사수료)

장소: 스페이스21 B108호(이과대학)

시간: 19:00 ~21:00

강의 개요: Life is long! You need the pill.

비정형-웹 데이터 분석. 세상에서 가장 지저분한 작업 중 하나일 것이다.

맨정신으로는 어렵고 약을 빨아야 한다. 힘들지만 누군가는 해야하는 작업.

폐쇄적인 기존의 정형데이터와 전통적인 조사데이터들의 한계를 극복하는 방법은 과연 무엇일까.

유일한 해결책은 바로 비정형-웹 데이터를 사용하는 것이다.

웹세계와 자연어의 바다. 그리고 빅데이터. 우리는 이를 자유자재로 활용한다.

첫번째 세미나(3/29)에서는 시각화를 중심으로 신박한 비정형-웹데이터의 고급 활용예제들을 살펴본다.

구체적인 예로는,

1)삼성전자 DMC-lab 모임어플리케이션 추천서비스의 프로토타입,

2)뉴스데이터를 사용한 복합재난의 시공간 패턴 추론

3)기타 웹데이터 정형화 예제 – 국방부 홍보실 평가, 대통령 형용사, 편의점, 가로등전력량, 전국 교수명단, 논문 자연어 패턴, 학교폭력

4)족보데이터의 병합 사용, 시각화, 모형화

5)대기오염확산모형과 유동인구 모형

즉, 어떤 아이디어와 방법론으로 비정형-웹 데이터를 활용할 것인가를 논할 것이다.

 

[소셜네트워크과학과 6기] 하주혁 석사과정을 소개합니다.

KakaoTalk_Photo_2018-03-19-16-45-38_23 공대인 산업경영공학 과를 재학하다가 3학년 때 데이터마이닝 과목으로부터 흥미를 느끼고,
그로인해 컴퓨터공학 부전공을 공부하며 대학원 진학의 꿈을 키웠습니다.
DataScientist 가 되는 것이 꿈이며, 다방면으로 사회에 공헌하기위해 이 과에 진학하였습니다.
아직 부족한 것이 많지만 흥미있는 분야를 공부할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다.

관심분야 – 데이터분석, 구현(시각화), 어플리케이션 응용

[소셜네트워크과학과 5기] 이혜인 석사과정을 소개합니다.

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학부 막학기에 데이터 분석에 관심이 생겼고, 여러 대학을 기웃거리다가 소셜과 학과설명회를 듣고 바로 석사과정으로 들어오게 되었습니다.
연구실에서 추천서비스 공부를 하고 있고, 앞으로 판교에서 유투브와 같은 성공적인 추천엔진을 만드는 일을 하는 것이 목표입니다.

 

2019 2월 졸업 후 IT관련 D사 취업

소셜네트워크과학과 두번째 스터디 모집

소셜네트워크과학과에서 두번째로 공개 세미나 및 스터디를 모집합니다.

소셜네트워크과학과는 학제간 연구로 현재 다양한 전공의 학생들이 연구를 진행하고 있습니다.

현재 IoT(사물인터넷), AI(인공지능), Machine Learning, 빅데이터, 사회연결망 등다양한 연구를 진행하고 있는 소셜네트워크과학과에서 스터디를 모집하고 있습니다.

일자 : 2017년 3월 23일 (목) 18:00 ~ 

장소 : 경희대학교 정경대학 404호 

등록 : https://goo.gl/forms/WoEiF7s8adZiOP1K3 

문의 : contactsns@khu.ac.kr, 02-961-0490으로 연락주세요.

또한 각 스터디를 주도적으로 진행할 5명의 학생이 간단한 과정의 소개와 배경 지식에 대해 설명하오니 스터디 참석을 희망하시거나, 고민하시는 분들께 많은 도움이 될 것이라 생각합니다.

각 스터디를 주도하는 학생은 다음과 같습니다.

– 온갖 잡데이터 핸들링 with R: 박진홍 박사과정 (6기)

– Machine Learning with R: 한재윤 석사과정 (3기)

– Python Programming start from 0 to 1 then back to 0: 손윤택 석사과정 (6기)

– An Introduction of C++: 권준우 석사과정 (1기)

– Deep Learning without Lib: 김진호 박사과정 (5기)

각 스터디 진행자에 대한 간략한 소개는 본 과 홈페이지의 학생 소개란을 참고하시길 바랍니다.

또한 각 과정에 대한 자세한 내용은 포스터를 참고하시기 바랍니다.

소셜네트워크과학과 세미나 브로셔