소셜네트워크과학과 내규 및 커리큘럼

<소셜네트워크과학과 교육과정 시행세칙>


제 1 장 총칙

제1조(목적)

본 지침은 대학원 소셜네트워크과학과 교육과정에 관한 전반적인 사항을 규정하는데 그 목적이 있다.

제2조(일반원칙)

① 소셜네트워크과학과의 학위를 취득하고자 하는 학생은 이 시행세칙에서 정하는 바에 따라 교과목을 이수해야 한다.
② 교과목의 선택은 지도교수 및 학과장과 상의하여 결정한다.


제 2 장 교육 과정

제3조(교육과정 기본구조)

과정 전공필수 전공선택 최소 수료(졸업)학점
석사 24 24
박사 36 36
*소셜네트워크과학과의 최저 졸업이수학점은 추가선수학점 및 논문지도학점을 제외하고 위와 같다.
*석박통합과정생의 석사학위과정 수료학점은 30학점

제 3 장 졸업이수요건

제5조(졸업이수학점)

① 소설네트워크과학과의 최저 졸업이수학점은 추가선수학점 및 논문지도학점을 제외하고 석사 24 학점, 박사 36 학점, 석박통합은 60 학점, 석박통합과정생의 석사학위과정 수료학점은 30 학점이다.
② 수료에 필요한 학점인정은 학과별 교육과정에 의한다.


제 4 장 이수 학점

제6조(전공과목의 이수)

① 소셜네트워크과학과(전공)의 교과목은 전공필수와 전공선택으로 구분하여 개설한다.
② 소셜네트워크과학과(전공)의 학위를 취득하고자 하는 학생은 각 과정의 최소 수료학점 이상을 이수하여야 한다.
③ 소셜네트워크과학과(전공)의 전공필수 및 전공선택 과목은 다음과 같다.

과  정 이  수구  분 과 목 명 과 목 수
석/박사 전 공선 택 데이터 분석 및 응용(3), 네트워크 과학 및 응용(3), 지식과 의사결정(3), 지리정보시스템(3),Internet of Things(3),
시뮬레이션 방법론 및 응용(3), 통계 모델링 방법론(3),
복잡계 이론 및 응용(3), 서비스 디자인(3),
추천 서비스 응용(3),디지털 원격 탐사(3),
SNS 연구 방법론(3), SNS 논문 연구(3), SNS 세미나(3),
소셜네트워크분석(3), 소셜네트워크형성론(3)
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*전공별로 상이한 경우 전공별로 기재

제7조(본 대학원소속 타학과 과목 이수)

본 대학원 소속 타학과 과목을 이수하고자 할 경우 학과승인을 거쳐 수강신청을 하여야 하며, 해당과목을 이수하였을 경우 이를 전공선택 과목으로 인정할 수 있다.

제8조(공통과목 이수)

대학원에서 전체대학원생을 대상으로 “공통과목”을개설하는 경우 지도 교수 및 학과장의 승인을 거쳐 수료(졸업)학점으로 인정받을 수 있다.

제10조(입학전 이수학점 및 타대학원 취득학점 인정)

입학 전 동등학위과정에서 이수한 학점 인정 및 국내외 타대학교 대학원에서 이수한 학점 인정 등은 경희대학교 대학원 학칙에 따른다.

제11조(전공시험 과목)

각 과정별 전공시험은 교육과정에 포함된 과목으로 실시하여야 한다.

<교육 과정 편성표>

 번 호  기  존/신  규 강 좌 명 학 점 이   수구  분 수  강대  상 수  업구  분 비         고
1 SNS7016-00 데이터 분석 및 응용
(Data analysis and its application)
3 전공선택 석/박사 이론 졸업시험 필수과목
2 SNS7004-00 네트워크 과학 및 응용
(Network science: Theory and application)
3 전공선택 석/박사 이론 졸업시험 필수과목
3 SNS7008-00 지리정보시스템
(Geographic information system)
3 전공선택 석/박사 이론
4 SNS7007-00 지식과 의사결정
(Knowledge and decisions)
3 전공선택 석/박사 이론 졸업시험 필수과목
5 SNS7002-00 Internet of things
(Internet of Things)
3 전공선택 석/박사 이론
6 SNS7009-00 네트워크 수학(Mathematics for Network) 3 전공선택 석/박사 이론
7 신규 통계 모델링 방법론
(Methods for statistical modeling)
3 전공선택 석/박사 복합 (박사과정) 졸업시험 필수과목
8 신규 복잡계 이론 및 응용
(Complex systems: Theory and application)
3 전공선택 석/박사 이론
9 SNS7017-00 인공지능개론
(Introduction to Artificial Intelligence)
3 전공선택 석/박사 이론
10 SNS7003-00 추천서비스 응용
(Recommendation service application)
3 전공선택 석/박사 이론
11 SNS7013-00 디지털 원격탐사
(Digital remote sensing)
3 전공선택 석/박사 이론
12 신규 SNS 연구 방법론
(Research methodology on social network science)
3 전공선택 석/박사 이론
13 신규 SNS 연구 논문
(Research in social network science)
3 전공선택 석/박사 이론
14 SNS7001-00 SNS 세미나
(Seminars on social network science)
3 전공선택 석/박사 이론
15 SNS7005-00 소셜네트워크 분석
(Social network Analysis)
3 전공선택 석/박사 이론
16 SNS7006-00 소셜네트워크 형성론
(Social network Formation)
3 전공선택 석/박사 이론

<2018-2019 대학원 교육과정 교과목개요>

교과목명 데이터 분석 및 응용
(Data analysis and its application)
학점 3
(개요)
데이터 마이닝과 Big Data 분식 및 응용을 주 목적으로 하며, 특히 SNS 관련 데이터베이스, 클라우드 기반 데이터, 차세대 웹 관련 데이터 등을 유기적으로 분석하고 유용한 정보를 이끌어내는 기술을 다룬다.
교과목명 네트워크 과학 및 응용
(Network science: Theory and application)
학점 3
(개요)
최근 주요한 연구의 대상인 복잡계네트워크의 구조적 특성 및 그 위에서 일어나는 다양한 동역학적 현상에 대한 이론을 배우고, 그 결과를 사회계 네트워크 및 금융 네트워크에 응용하는 방법을 다룬다.
교과목명 지리정보 시스템
(Geographic information system)
학점 3
(개요)
지리 정보 및 공간 정보로 구성된 시스템의 분석 방법을 익히고, 이를 기반으로 한 지리정보 시스템의 설계 및 활용방법을 다룬다.
교과목명 지식과 의사결정
(Knowledge and decisions)
학점 3
(개요)
지식 경영, 지식 공학, 의사 결정 이론 및 방법론을 다룬다.
교과목명 Internet of Things
(Internet of Things)
학점 3
(개요)
사물 인터넷의 설계 방법을 공부하고, 이를 바탕으로 사물 인터넷을 구현하고 그 분석 방법을 습득한다.
교과목명 네트워크 수학
(Mathematics for Network)
학점 3
(개요)
네트워크 과학을 이해하는데 필요한 수학 및 방법론을 다룬다.
교과목명 통계 모델링 방법론
(Methods for statistical modeling)
학점 3
(개요)
통계 자료 분석 알고리즘을 개발하는 방법을 다룬다. 또한 Mathematica, Matlab, C/C++, Python 등의 소프트웨어 및 프로그래밍 언어를 이용하여 시뮬레이션 하는 기법을 다룬다.
교과목명 복잡계이론 및 응용
(Copmlex systems: Theory and application)
학점 3
(개요)
창발현상으로 대변되는 복잡계에 대한 이론을 다룬다. 복잡계에 대한 보편적 이론을 이용하여 사회계 및 경제계 등에서 볼 수 있는 다양한 현상의 해석에 응용하는 방법을 다룬다.
교과목명 인공지능 개론
(Introduction to Artificial Intelligence)
학점 3
(개요)
인공지능 알고리즘과 확률과 통계에 기초한 기계학습에 대하여 다룬다.
교과목명 추천 서비스 응용
(Recommendation service application)
학점 3
(개요)
다양한 추천 서비스 방법론 및 응용에 대하여 다룬다.
교과목명 디지털 원격 탐사
(Digital remote sensing)
학점 3
(개요)
위성, 항공기 등을 이용하여 대규모 지역 정보를 단시간 안에 효과적으로 취득하는 방법론을 다룬다.
교과목명 SNS 연구 방법론
(Research methodology on social network science)
학점 3
(개요)
소셜 네트워크 과학을 연구하는 방법론과 논문 작성법을 다룬다.
교과목명 SNS 연구 논문
(Research insocial network science)
학점 3
(개요)
소셜 네트워크 과학 논문 연구 및 작성을 다룬다.
교과목명 SNS 세미나
(Seminars on social network science)
학점 3
(개요)
최신 연구 경향을 바탕으로 소셜 네트워크 과학의 특별 주제를 집중 세미나 형식으로 다룬다.
교과목명 소셜네트워크 분석
(Social network Analysis)
학점 3
(개요)
소셜네트워크분석의 기본 개념과 원리를 익히며, 네트워크분석 변인 도출을 가능하게 한다.
또한 실제 사회적현상을 네트워크 데이터화 하며 사회관계망을 분석 할 수 있는 방법을 소개하고
실제 적용을 할 수 있게 한다.
교과목명 소셜네트워크형성론
(Social Network Formation)
학점 3
(개요)
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 대해 학습한다.

Seminars on SNS

궁선영 초빙교수님의 ‘SNS 세미나’

강의 핵심

  1. 사회학적 관점에서 소셜 네트워크 과학에 접근
  2. 새로운 관점의 접근 방식을 통해 새로운 연구를 도출
  3. 매 강의 마다 세미나 방식으로 진행
  4. 학기 중에 직접 연구 주제를 선정하고, Term Paper로 작성

강의 개요

기술의 발전은 거시적 사회 구조나 환경뿐만 아니라 개인의 의식,  사고방식, 감정, 그리고 사회적 관계에 이르기까지 모든 일상적 질서를 재편하고 있다. 그러한 기술 발전의 핵심으로서 새로운 연결망의 출현과 확대에 주목하여, 본 강의에서는 소셜 네트워크의 속성과 힘, 그리고 긍정적/부정적 영향들을 진단함으로써 개인, 집단, 사회를 잇는 기술 메커니즘을 정확히 이해하고 활용할 수 있는 능력을 증진한다.

강의 목표

  1. 기술 발전에 따른 사회적 관계의 형태와 성격 변화를 이해한다.
  2. 소셜 네트워크의 영향력과 가능성을 탐색한다.
  3. 네트워크 사회에서의 대중 권력의 속성과 변화 양상을 설명한다.
  4. 네트워크 사회에서 유대와 협력이 지니는 가치와 중요성을 파악한다.
  5. 네트워크화된 세계의 향후 전망을 모색한다.

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‘SNS 세미나 강의계획서’