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.