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사회학과

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교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
CHS7002 머신러닝과딥러닝 3 6 전공 학사/석사/박사 도전학기(대학원) - No
본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다.
COV7001 논문작성법및연구윤리1 1 2 전공 석사/박사 일반대학원 성균융합원 Yes
1) 논문작성의 전반을 소개하고, 논문작성의 필수적인 교양을 습득한다. 2) 연구 결과를 영어로 표현하는 효과적인 방법을 공부함으로써 향후 국내외학술지에 효율적으로 논문을 개제할 수 있도록 한다. 3) 연구 윤리를 습득한다.
DAI5001 인공지능기초 3 6 전공 석사/박사 1-8 인공지능융합학과 - No
인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.
GFP5019 정신건강과미래사회 3 6 전공 석사/박사 1-4 미래정책대학원 Yes
본 과목은 정신건강과 사회에 대해 폭넓고 비판적인 이해를 돕기 위해 개설된 대학원 강좌이다. 강의와 읽을 거리와 교재는 정신건강 사회학 분야의 중요한 여러 이론적 전통과 경험적 발견들을 다룬다. 특히 이 분야에서 중요한 이론적 흐름인 스트레스 과정 이론, 낙인 이론, 정신병의 사회적 구성주의 등을 다룬다. 또한 이 과목은 정신건강 사회학의 주된 주제인 사회적 계층, 여성, 인종, 아이덴터티, 가족, 일, 사회적 관계 등이 정신건강에 어떤 영향을 미치는지 탐구할 것이다. 물론 이 과목이 사회학적 이론과 연구에 주된 관심이 있지만, 다른 학문 분과에서 나오는 연구 결과에도 관심을 기울일 것이다. 본 과목은 스트레스와 정신건강의 관계에 깊은 관심을 가지며, 사회에서 나타나는 정신건강의 불평등 현상을 사회학적으로 살펴볼 것이다. 특히 정신건강 불평등이 나타나는 사회적 맥락과 과정을 집중할 것이며, 어떻게 하면 이런 정신건강 불평등을 해소할 수 있는지에 대해서도 다룰 예정이다. 그리하여 어떻게 하면 사회를 더 행복한 사회로 만들 수 있는지에 대한 사회학적 통찰을 얻는 데에 큰 목적이 있다. 이 과목에서 주요하게 다룰 내용은 다음과 같다: 1. 정신건강을 설명하는 다양한 사회학적 이론 소개 2. 스트레스와 정신건강의 관계에 대한 사회학적 연구 3. 정신건강 불평등 현상이 나타나게 되는 사회적 요인과 과정, 맥락 연구 4. 정신건강 불평등을 해소하기 위한 사회학적 통찰 5. 미래 사회의 변동과 정신건강의 문제에 대한 사회학적 시각
GSP5241 사회과학연구를위한공간회귀분석 3 6 전공 석사/박사 행정학과 - No
사회현상에서 공간적 상호의존성은 만연하다. 공간적으로 인접한 개인, 집단, 지역은 전이효과(spillover effect)를 통해 서로 영향을 주고받아 유사한 특성 및 행태를 보인다. 지리적으로 인접한 지방정부들 또한 정책이전과 경쟁을 통해 유사한 정책을 채택하곤 한다. 본 수업에서는 이러한 공간적 상호의존성을 사회과학연구에 적용하기 위한 방향을 탐구한다. 이를 위해 공간적 상호의존성의 개념, 발생원인에 대해 논의하고, 전역적/국지적 공간적 상호의존성 분석 및 시각화, spatial lag, spatial error, geographically weighted regression, spatial Durbin과 같은 공간회귀분석모형을 논의하고 실제 사회과학연구에 적용한다.
MCJ5122 Network Analysis for Communication Research 3 6 전공 석사/박사 1-4 미디어커뮤니케이션학과 Yes
이 과목은 커뮤니케이션 관점에서 네트워크 분석 방법에 대한 이론과 개념을 학습한다. 또한 이 과목은 네크워크 분석방법이 다양한 커뮤니케이션 현상과 문제를 이해하는데 있어 어떻게 활용될 수 있는지를 실제 데이터와 네트워크 분석 소프트웨어를 이용하여 실습한다.
MCJ5128 메타분석 3 6 전공 석사/박사 2-4 미디어커뮤니케이션학과 - No
메타분석은 연구 결과들에 대한 정량적 분석을 의미한다. 즉, 기존 연구들로부터 독립변수와 종속변수 간의 관계를 나타내는 지표인 효과크기를 추출하여 분석하고 통합하는 방법이다. 본 과목은 메타분석을 수행하는 절차와 분석결과를 해석하는 방법을 다룬다. 이 과목에서 학생들은 메타분석 소프트웨어를 활용하여 관심 있는 연구 주제에 대해 메타분석을 수행해보고, 분석결과를 바탕으로 연구논문을 작성해보는 기회를 갖는다.
PSD5113 미래사회위험과정치이론 3 6 전공 석사/박사 정치외교학과 Yes
본 강좌는 현대인간사회를 둘러싸고 자연환경, 인적환경, 지식기술 영역에서 일어나는 혁신 등 새로운 발전양상을 추적하고 그에 따른 사회구조의 변화를 정치이론과의 연관성속에서 탐구한다. 과학기술지식의 진보가 추동하는 사회구조 및 의식의 변화가 국가와 정치행위에 새로운 도전을 부여하고 있다는 것에 대해서는 긴 논의가 필요하지 않다. 이외에도 인구구조의 변화나 기후 환경의 변화, 그로 인한 자연재해나 거주환경의 변화등은 기존 사회구조 및 정치제도에 대한 근본적인 도전을 제기하기도 한다. 그리고 한 사회, 나아가 인류의 생존 전체가 그러한 도전을 얼마나 제대로 이해하고 능동적으로 대응하는가에 달려있다는 것은 분명하다. 본 강좌는 이러한 미래사회에 등장하는 위험요소들을 추적하고 그 사회적 효과를 평가하는 한편 그에 대한 정치적 대응책을 모색한다.
PSD5120 데이터사이언스와정치학연구 3 6 전공 석사/박사 1-4 정치외교학과 - No
이른바 Big Data 혁명과 컴퓨터 연산 능력의 급속한 발전은 정치 문제를 이해하는 방식에 큰 변화를 가져오고 있다. 본 강좌는 데이터 사이언스의 분석 기법을 정치학적 측면에서 고찰한다. 특히, Text Analysis, machine learning 등 첨단 데이터 분석 기법에 대해 소개하며, 정치학의 다양한 연구 주제에 어떻게 적용시킬지 토론한다. 또한 학생들은 본 강좌에서 R 또는 Python 같은 프로그래밍 언어를 이용한 실질적인 기본데이터 분석기법도 학습한다.
PSY4007 다변량분석과통계학습 3 6 전공 학사/석사 심리학과 - No
본 과목은 심리학을 비롯한 행동과학 연구에 널리 사용되는 다변량자료 분석 방법의 원리와 적용을 다룬다. 다중회귀모형과 로지스틱 회귀모형, 주성분분석, 요인분석, 군집분석 등의 다변량 절차들이 과학 이론의 탐색과 검증에 어떻게 적용되는지 확인하고 지도학습, 비지도학습 등의 통계학습과 어떻게 관련되는지 학습한다. 심리학과 대학원생 또는 [심리통계및컴퓨터분석]을 선수강한 학부 3-4학년생을 대상으로 한다.
PSY5136 구조방정식이론 3 6 전공 석사/박사 1-4 심리학과 - No
이 수업은 다변량 통계방법의 가장 폭넓고 깊은 과목이다. 회귀분석과 요인분석에 충분한 이해를 가지고 있는 학생들에게 다음 과목으로 권장된다. 이 수업에서는 구조방정식모형의 기초이론을 다루고, 구조적 관계가설에 기초하여 주어진 자료를 분석하는 연습을 하게 된다. 궁극적으로는 이 방법론을 주된 방법론으로 사용하여 출판된 논문들에 대한 비평을 할 수 있게 되는 것을 목적으로 한다.
PSY5188 구조방정식모형 3 6 전공 석사/박사 심리학과 Yes
본 과목은 심리학을 비롯한 행동과학 연구에 널리 사용되는 잠재변수모형, 경로모형, 구조방정식모형의 원리와 적용을 다룬다. 구조방정식모형의 핵심적 개념 및 분석 원리와 실제 연구 사례를 이해하고 컴퓨터 프로그램을 사용하여 실제 자료를 분석하는 절차를 다룬다.
SIC5005 사회조사방법론 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
사회학에 있어서 경험연구의 방법과 기법을 소개한다. 이 과목에서 다루어지는 문제들은 과학적 지식의 성격, 측정기술과 원칙, 표본조사, 실험설계와 그밖의 조사절차와 기법들이다.
SIC5011 융합프로젝트연구 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
경제적 격차, 건강•생애주기 격차 및 지능정보기술 격차 관련 사회문제 해결을 위한 개별연구 교과목이다. 연구주제는 학생과 지도교수가 상의하여 결정한다.
SIC5012 소셜이노베이션융합현장실습 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
1~2학기를 통해 학생들이 대학원에서 배운 것과 현장경험을 연계시키도록 지도. 학생은 이론적인 지식을 실제 산업체 환경에 적용함으로써 미래에 대한 결정을 내릴 때 많은 정보를 활용하는 능력을 기름
SIC5020 패널데이터분석 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 - No
횡단면 자료와 구별되는 패널자료의 특징에 대해 소개하고 관련 분석방법에 대하여 학습한다. 또한 패널자료를 활용하여 준실험설계 모형(이중차분모형, 경향점수매칭법, 회귀단절모형)을 구성하는 방법에 대하여 알아보고 실제 연구에 적용한 사례들을 살펴본다. 매주 통계 프로그램 실습을 통해 패널자료 분석을 위한 코딩 능력을 함양한다.
SIC5021 소셜빅데이터분석 3 9 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
본 수업의 목표는 파이썬 프로그래밍을 활용하여 비정형화된 텍스트 기반 온라인 자료들을 수집·저장·분석하는 것이다. 온라인 뉴스 사이트, 블로그, SNS 등 다양한 채널을 통해 광범위한 소셜 데이터를 스크래핑·크롤링하는 방법을 배우고, 이렇게 수집된 데이터를 비지도(unsupervised) 기계학습을 통해 분석하고 예측하는 역량을 키운다. 대규모 코퍼스(corpus)에 대한 초급·중급 수준의 자연어처리를 수행하고, 이를 시각화하는 기술을 배운다. 확률모델인 토픽모델의 적용에 주안점을 두며 기본모형인 LDA에 대한 이해와 적용, 나아가 심화모형인 DTM과 ETM을 학습하고 적용한다. 궁극적으로 비정형화된 소셜 빅데이터를 처리하고, 시각화, 분석하는 능력을 키우고, 결과물들을 리서치 노트 형태로 정리하는 것을 최종적인 목표로 삼는다.
SIC5022 빅데이터예측모델링 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 - No
빅데이터예측모형과 통계적 학습의 이론적인 배경을 이해하고, 프로그래밍 tool을 활용하여 모형을 설계하고 추정하는 방법에 대해 학습한다. 회귀분석의 개념, 모형선택과 정규화, 자료 전처리 등에 대해 배우며, 추후 머신러닝 알고리듬의 이해를 돕기 위한 배경지식 함양에 집중한다.
SIC5024 사회문제분석 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 - No
이 과목은 현대 한국 사회의 여러 사회 문제들을 사회학적 관점으로 살펴보며, 다음의 네 가지 요소를 포함한다. 첫째, 세대 갈등, 계급 갈등, 젠더 갈등, 인종 차별, 학교 내 왕따, 가정 폭력, 성범죄, 고령화 등 다양한 한국 사회의 사회 문제들을 소개한다. 둘째, 여러 사회 문제들의 원인을 사회학적 이론과 관점을 통해 탐색한다. 셋째, 여러 사회 문제들을 스몰데이터와 빅데이터를 분석 등 양적으로 분석한 연구와 심층 면담과 표적집단면접 등 질적으로 분석한 연구를 통해 사회문제 분석과 해결을 위한 다양한 방법론을 고찰한다. 넷째, 사회 문제 해결을 위한 정책적 함의를 토론한다.
SIC5026 사회혁신이론및사례연구 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
본 과목은 사회혁신 이론 및 국내·외 사회혁신 사례들에 대한 학습을 통해 수강생들이 사회혁신의 의미를 이해하고, 사회혁신과 관련된 주요 행위자들의 역할을 파악하며, 연구자/실행자로서 사회혁신을 위한 세부과제를 탐색하고 구체적인 실행계획을 세우는 것을 목표로 한다. 수업의 전반부에서는 사회혁신의 개념 및 역사, 사회혁신에 대한 다양한 관점, 사회변동론 및 사회운동론 등 사회혁신과 밀접한 관련이 있는 이론을 종합적으로 검토한다. 수업의 후반부에서는 사회혁신 사례를 시장, 정부, 시민사회, 국제사회 등 사회혁신의 주요 영역별로 확인한다. 마지막으로 각자의 관심 영역에서의 혁신 노력에 대한 수강생 연구 결과 발표를 통해 사회혁신 과정에서의 도전과 새로운 가능성을 탐색할 것이다.
SIC5028 파이썬을활용한머신러닝 3 6 전공 석사/박사 소셜이노베이션융합전공 Yes
본 수업의 목표는 파이썬 프로그래밍을 이용하여 머신러닝 알고리즘들을 구현해 보는 것에 있다. 초반부에서 파이썬 프로그래밍에 대한 기초를 배우고, 후반부에서 파이썬을 이용하여 지도학습 및 비지도학습의 다양한 머신러닝 알고리즘을 직접 구현하여 머신러닝에 대한 이해를 돕는다.
SIC5034 위계선형모형 3 6 전공 석사/박사 2-8 소셜이노베이션융합전공 Yes
이 과목은 위계선형모형을 직접 사용하여 연구에 사용하며, 분석하며, 해석할 수 있는 기술을 길러내며, 더 나아가 위계선형모형을 사용하고 있는 최근의 사회과학 연구를 비판적으로 평가하고 접근할 수 있는 능력을 기르는 데에 목적이 있다. 흔히 사회과학 연구에서는 개인과 그가 생활하고, 일하고, 배우는 사회적 컨텍스트 사이의 관계를 연구하는 경우가 많이 있다. 이런 연구는 결국 다층모형을 연구하는 것이 될 수밖에 없는데, 그것은 다름아닌 집단 안에 소속된 개인을 연구하는 것을 말한다. 다층모형을 연구할 때 사용되는 데이터의 성격은 위계적이다. 예를 들어서 교육학에서의 연구를 보면, 보통 학생들을 연구하지만, 그 학생들은 학교라는 상위 집단 안에 소속된 개인들이다. 그래서 학생은 그냥 개인으로 존재하는 것이 아니라 어떤 집단의 구성원으로 존재한다. 이런 위계적인 성격의 데이터를 분석할 때에는 특별한 통계적 기술과 능력이 요구된다. 왜냐하면 이런 위계적 데이터를 일반적 통계 분석법으로 접근하면 표준오차와 유의도검정에서 심각한 오류를 낳기 때문이다. 바로 위계선형모형은 그와 같은 오류를 잘 해결해주며 집단 속에 있는 개인을 정확하게 연구하게 해준다. 본 과목은 위계선형모형의 배후에 있는 복잡다단한 수학적 계산보다는 그 모형을 실제의 연구에서 잘 이용하고 해석하는 데에 초점을 맞춰서 진행할 것이다.
SIC5035 회귀분석이론과응용 3 6 전공 석사/박사 1-8 소셜이노베이션융합전공 Yes
다변량 자료분석을 위해 필요한 통계학 이론들에 대해 설명한다. 주로 다중선형회귀에서의 최소제곱법, 추정과 가설검정, 잔차분석 및 모형의 적합성 판단 등을 다룬다
SIC5038 종단적범주형자료분석과응용 3 6 전공 석사/박사 1-8 소셜이노베이션융합전공 Yes
다양한 범주형 종속 변수들이 포함된 회귀모형 (순서, 다항 로직 및 프로빗 모형 및 빈도변수 모형)에 필요한 통계학에 대한 이론들에 대해 설명한다. 또한, 이러한 모형을 포함한 매개효과 및 조절효과 모형에 대해서 논의한다. 마지막으로, 이러한 범주형 자료를 활용하여 사건이 발생한 시점을 포함한 절단 자료에 대한 분석방법도 논의한다.
SOC4008 건강불평등의사회학 3 6 전공 학사/석사 Yes
개인의 건강은 단지 생물학적인 결과가 아니며, 계급, 성, 인종과 민족성과 같은 사회적 요소들에 의해서도 영향을 받는다. 이 과목은 사회적 요소들이 어떻게 개인의 건강, 질병, 그리고 의료 서비스와 연관되어 있는지를 탐색한다. 이 과목은 의료사회학에서 다루는 주요한 이론적 관점들을 소개하며, 경험적 연구를 통해 현대 한국 사회와 미국 사회의 건강불평등을 이해하고자 한다.
SOC4009 지속가능한개발 3 6 전공 학사/석사 Yes
본 강좌는 국제개발협력에 대한 사회학적 접근을 시도한다. 국제개발협력(특히, ODA)을 바라보는 이론적 관점, 사회과학 적 분석을 위한 방법론, 관련 주요 이슈들에 대한 이해를 목표로 한다. 특히, 지속가능한개발목표(SDG)라는 거시적 맥락에서 개발문제를 탐색한다. 개발 (및 발전)에 대한 정의 및 철학적 논쟁, 개발협력관련 국제규범, 개발 효과성 논쟁, 개발협력과 여론, 개발협력 추진체계, 개발협력 콘텐츠, ODA 결정요인, 중점협력국 운영실태, 효과성 평가방법 등이 강의에서 다루게 될 주요한 이슈들이다.
SOC4010 인공지능과인권 3 6 전공 학사/석사 1-4 Yes
본 수업의 목표는 인공지능(AI)의 발전이 인권에 미치는 긍정적, 부정적 영향을 탐색하고, 인공지능 시대의 바람직한 인권·윤리 기준을 탐색하는 것이다. 인공지능 기술의 발전은 인간의 잠재성을 극대화하고 사회적 소외계층의 필요에 부응할 수 있는 긍정적 기능을 가짐과 동시에, 디지털 격차, 젠더격차, 알고리즘의 편향성 등 다양한 사회적 역기능을 낳는다고 알려져 있다. 본 수업은 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 공적서비스 강화와 인권증대에 기여하고 있는 다양한 사회적 서비스 모델들을 탐색한다. 아울러 알고리즘의 편향성을 입증하고 극복하고자 하는 다양한 국내외 연구와 사례들을 살펴보며, 지능정보사회가 어떻게 댜양한 사회경제적, 문화적 격차를 야기하고 심화하는지 논의한다. 궁극적으로 지능정보사회를 포용적이고 지속가능하게 만들 수 있는 새로운 인권·윤리 기준을 제안한다.
SOC4011 사회조사실습 3 6 전공 학사/석사 Yes
담당교수의 지도하에 조사실습에 참여함으로써 사회학에서의 연구절차와 기법을 실제 조사 현장에 적용하는 경험을 체득한다.
SOC4012 사회사상연구 3 6 전공 학사/석사 1-4 Yes
이 수업은 사회학이론 과목과 연관성이 높은 사회사상들을 살펴보는 데 초점을 맞춘다. 구체적으로는 사회학 이전의 사회학적 사상, 일부 고전사회학자들의 재발견, 최근 현대사회학이론의 흐름, 한국사회학사 개관 등으로 구성된다.
SOC4013 정보화사회와사이버사회 3 6 전공 학사/석사 1-4 - No
인터넷, 모바일, 인공지능 및 초연결 기술의 발전으로 인간의 삶은 이전에는 경험하지 못한 새로운 방식으로 재편되고 있다. 거대한 기술적 전환이 가져온 총체적인 사회적 변화를 이해하는 것은 현대 사회학의 중요한 과제이다. 이 교과목은 산업사회에서 정보화 사회로의 전환과정을 거시적 시각에서 이해하고, 가상공간의 등장과 새로운 사이버 사회의 작동을 탐구하고자 한다. 이를 위해 이 교과목은 기본적으로 기술 사회학의 이론적 기반을 배경으로 하여 새로운 정보기술의 등장과 확산이 유발한 사회적 변화와 그 의미를 파악하고, 정보화 사회가 발전하는 역사적 과정을 살펴보며, 실제 현실과 가상공간이 유기적으로 긴밀히 결합하여 작동하는 사이버 사회의 구조를 분석한다. 이 과정에서 사회현상으로서 정보화, 정보화에 관한 이론들, 정보화와 자본주의 구조변동, 사이버커뮤니티, 정보적 감시, 모바일화, 법과 규범의 변화, 초연결 사회, 지식의 변화, 온라인 문화, 증강현실과 가상현실의 문제를 중점적으로 깊이 다루고자 한다.