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UST 과학기술연합대학원대학교

Why UST

UST VISION 2033 UST의 비전과 목표를 확인하세요!

PROUDUST

창조적 교육환경 조성을 통한 자긍심 있는 USTian 양성

UNIQUE
DIFFERENT
PROFESSIONAL
Excellent
세계 최고의 교육 경쟁력 확보

창의인재 발굴 및 USTian化
UST21 교육시스템 확립

Entrepreneur
산학연 일체화 대학 실현

UST-출연(연)-산업체 협력 강화
출연(연) 간 협력 강화
출연(연) 과학기술 기반 창원지원 강화

Global
국가연구소대학의 글로벌 위상 정립

브랜드 가치 제고
협력 네트워크 강화

Smart
창조적 지식경영 체제 확립

첨단 교육환경 조성
경영 효율성 제고

본문 시작

소개

대사회에서 정보는 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 데이터 및 HPC 과학 전공에서는 과학기술분야 연구자들이 정보를 생성, 전달, 처리, 저장하는 전 과정에 필요한 기술을 연구한다. “데이터 과학” 세부전공에서는 수치해석, 데이터마이닝, 시각화, 기계학습 등 대용량 데이터에서 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 대응방안을 도출하거나 변화를 예측하는 정보화 기술·인프라 기술을 연구하며, “HPC 과학” 세부전공에서는 슈퍼컴퓨팅, 그리드/클라우드 컴퓨팅 등 정보처리 및 계산과학/공학시뮬레이션과 고성능 네트워킹 등 정보전달 및 정보보호 기술과 정보의 체계적인 관리 및 유통, 정보처리를 통한 핵심기술 및 연구 분야의 탐색, R&D 기획에서의 정보 활용 기술을 연구한다.

Category

교과목명(국/영문)

텍스트분석 (Text Analytics)

교과목 상세정보

커리큘럼-교과목 상세정보
캠퍼스, 학위과정, 학점, 이수구분, 강의형태, 강의방법, 주관교수로 구분하여 안내합니다.
캠퍼스 한국과학기술정보연구원
학위과정 통합과정 학점 3
이수구분 전공강좌 강의형태 전공강좌(단독강의)
강의방법 국문강의 주관교수

강의개요

강의개요
강의목표, 교재 및 참고문헌, 수업운영방식, 과제물, 성적평가방식으로 구분하여 안내합니다.
강의목표 텍스트 분석은 텍스트(비정형 데이터)로부터 고품질의 정보를 도출하는 과정으로, 텍스트 마이닝 또는 텍스트 데이터 마이닝으로도 표현된다. 고품질의 정보는 전형적으로 통계적 패턴 학습을 통해 도출되는데, 구체적으로는 입력 텍스트를 구조화하고, 패턴을 도출하고, 결과를 평가하고 해석하는 등의 일련의 과정들로 구성된다. 데이터는 일반적으로 정형 데이터와 비정형 데이터(즉, 텍스트)로 구분되는데, 정형 데이터에 비해 비정형 데이터가 차지하는 비중이 훨씬 큰 점을 감안하면 빅데이터 분석에서 텍스트 분석의 중요성은 명백하다고 할 수 있다. 본 강의에서는 문서(텍스트) 표현, 자연어(텍스트) 처리, 분류, 군집, 추출, 토픽 모델링, 요약, 감성 분석 등 다양한 텍스트 마이닝 태스크 주제들에 대해 태스크 정의와 문제 해결 기법들을 다룰 것이다.
교재 및 참고문헌 수업자료 및 참고서
수업운영방식 강의/발표
과제물 리포트
성적평가방식 절대평가

주별강의계획

주별강의계획
주차, 계획으로 구분하여 안내합니다.
1주차 텍스트 분석 개요 및 문서 표현
2주차 자연어 처리 (1)
3주차 자연어 처리 (2)
4주차 문서 분류 (1)
5주차 문서 분류 (2)
6주차 문서 군집화 (1)
7주차 문서 군집화 (2)
8주차 중간고사
9주차 정보 추출 (1)
10주차 정보 추출 (2)
11주차 토픽 모델링 (1)
12주차 토픽 모델링 (2)
13주차 문서 요약
14주차 감성 분석 (1)
15주차 감성 분석 (2)
16주차 기말고사