한국방송통신대학교 정보통계학과

글자크기

확대 원래크기 축소
인쇄 한국방송통신대학교 바로가기
  • 처음으로
  • 로그인
  • 인터넷상담
  • 증명발급안내
  • 사이트맵

정보통계학과 -정보화시대의 나침반
The Department Of Information Statistics

처음으로 > 교과정보 > 전공교과소개

전공교과소개

전공교과소개
학년·학기 교과목명 주요내용
1-1 데이터 정보처리입문
(이기재)
이 과목은 데이터의 처리에 대한 기본적인 내용을 다룬다.
이를 위해서 데이터 처리와 관련된 기본적인 컴퓨터 활용 방법과 데이터정보에 대한 수집, 분석, 처리 과정에 중점을 두어 교과내용을 편성하였다.
데이터의 수치정리와 그래프적 표현, 실생활 속의 구체적 사례를 중심으로 다양한 데이터 분석을 통해 학생 스스로 데이터에 대한 입력, 관리, 분석 능력을 배양토록 한다.
정보화 사회에서 꼭 필요한 컴퓨터의 활용 방법, 데이터 정보의 수집과 구축방법, 기초적인 데이터 분석 방법, 실제 분석 사례 등을 공부함으로써 데이터 분석에 대한 실무적용 능력을 키울 수 있을 것이다.
1-2 생활과 통계
(이태림)
통계학을 처음 접하는 학생들을 대상으로 우리 주위의 신문이나 TV, 일상생활 등에서 자주 접하게 되는 여러 가지 통계자료들의 이해를 비롯하여, 사회과학, 의학, 품질관리 등에서 통계학의 응용을 중심으로 강의가 진행된다.
요구되는 수학 지식은 고등학교에서 배운 수학 실력 정도면 충분할 것이다.
2-1 대학수학
(장영재)
현대의 많은 연구와 개발은 수학의 개념 위에서 이루어지고 있으며, 수학의 응용의 폭은 많은 분야에서 증대되고 있어 대학수학의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다.
이 과목은 우리 대학 컴퓨터과학과와 정보통계학과 학생들은 물론 이공계 대학생들이 갖추어야 할 대학수학의 내용을 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였다.
교재의 내용을 단계화하고 많은 보기를 통하여 계산법을 익히고 원리를 깨닫도록 하였으니 반복적 사고와 연습을 통하여 이해하도록 노력하여야 한다.
2-1 엑셀 데이터 분석
(이기재)
오늘날 사회가 빠르게 정보화 시대로 발전함에 따라 많은 양의 자료를 빠르고, 정확하게 분석하고 관리하는 일이 점점 더 중요해지고 있다.
이 과목은 가장 널리 사용되고 있는 스프레드시트 프로그램인 엑셀을 이용하여 계산, 자료의 관리, 차트 작성, 검색, 통계 분석 등을 손쉽게 처리하는 방법에 대해서 공부한다.
먼저 엑셀을 이용하여 데이터 수집과 수치 요약 방법들 통계의 기본적 개념을 익히고, 엑셀의 활용한 다양한 분석기능에 대해서 공부한다.
또한 엑셀에서 제공하는 다양한 통계 분석 도구들을 활용하여 데이터 분석 방법에 대해서 공부한다.
2-1 국가통계의 이해
(장영재)
국가통계는 정부통계기관이 작성하여 정부는 물론 국민에게 제공하는 통계이다. 국가통계에는 인구통계, 고용통계, 국민소득통계, 물가지수, 소득․소비통계 등 인구·사회·경제의 모든 분야에 걸쳐 매우 다양하다.
이 과목에서는 이러한 통계를 이용하기 위해 필요한 통계작성방법, 통계지표의 의미 등에 대해 공부한다. 우리나라에서 국가통계는 중앙정부, 지방정부, 민간승인기관이 통계법에 의거하여 작성하고 있는데 이와 관련된 통계제도에 대해서도 이해할 할 수 있을 것이다.
2-2 데이터처리와활용
(김성수)
지식정보화사회에서 경쟁력 있는 지식정보를 획득하기 위해서는 양질의 데이터를 효과적으로 수집, 관리하고, 철저한 통계적 분석이 이루어져야 한다.
정보를 빠르고 쉽게 얻기 위하여 데이터들은 데이터베이스로 구축되어 관리된다. 또한 데이터를 추출하여 실무에 적용하는 작업은 데이터분석시스템을 통하여 이루어지게 된다.
따라서 데이터를 효과적으로 처리하고, 분석하기 위해서는 데이터베이스의 구축, 통계적 분석, 데이터 분석시스템 등의 유기적 연계가 요구된다.
본 과목은 데이터를 처리하고, 분석하기 위한 실무적인 관점에서 데이터베이스를 소개하고, 이를 다양하게 활용하는 방법에 주안점을 두고 있다.
2-2 확률의 개념과 응용
(이긍희)
현대사회에서 불확실성이 커지면서 확률의 개념은 모든 학문은 물론 생활 속에서 깊숙이 활용되고 있다. 또한 확률은 사회과학, 자연과학 현상을 모형화하여 설명하는 데 광범위하게 활용되고 있다.
확률은 자료 분석 및 통계학을 공부하기 위해서는 반드시 필요한 개념이다. 확률이 실제 자료와 우리가 알고자 하는 대상을 연결해 주는 역할을 하고 있다. 확률을 이해하기 위해서는 대학 수학에 대한 사전 지식이 필요하다.
본 교과목에서는 확률이 무엇이고 확률은 어떻게 활용되고 계산하는지 살펴보도록 한다. 장별로 살펴보면 1장에서는 생활 속에서 확률이 어떻게 활용되는지 살펴보고 2장에서는 확률을 정의하고 그 성질을 살펴보았다. 3장에서는 조건부 확률, 4장에서는 확률분포와 기대값에 대해 살펴보고 5,6 장에서는 여러 가지 확률분포를 살펴보았다. 7장에서는 표본분포를, 그리고 8장에서는 확률과정에 대해 살펴보았다.
강의에서 확률을 계산할 때에는 R이란 프로그램을 이용하였다. R은 소개하되 중심적인 것이 아니며 계산을 도와주는 계산기 역할을 한다.
2-2 여론조사의 이해
(이기재)
오늘날 여론조사는 사회의 다양한 영역에서 활용되고 있다.
이 강의는 여론조사의 기본개념과 작성과정에 대한 내용뿐만 아니라 여론조사가 사용되고 있는 분야에서 이루어지고 있는 구체적인 여론조사 방법을 살펴봄으로써 여론조사에 대한 이해의 폭을 넓히는 것을 목적으로 한다.
3-1 데이터시각화
(이태림)
탐색적 자료분석의 기본개념을 소개하고 자료분석에 있어서 원자료의 구조적 특성과 그래픽에 의한 표현의 중요성을 설명한다.
EDA의 중요분석 기법의 이론적 배경과 수식의 유도과정, 그림에 의한 표현과 더불어 통계 패키지(MINITAB)을 이용한 EDA자료분석을 강의한다.
3-1 통계학 개론
(이태림)
통계학의 기초분야를 수학의 깊은 지식을 요하지 않은 범위에서 다루고자 한다.
본 강의는 기초통계학이론을 전반적으로 소개하므로 통계학을 전공하기 시작하는 학생 및 통계적 방법이 응용되는 여러 학문을 전공하는 학생에게 적합하다. 필요한 수학의 지식은 1학년에서 배우는 대학수학 정도가 요구된다.
3-1 통계조사 방법론
(이기재)
통계조사론은 사회조사분석사 2급을 준비하는데 기본이 되는 교과목으로 사람들의 생각이나 태도 또는 사회현상을 수량화하여 측정하는 사회조사에 대한 이해를 목적으로 한다.
또한 실제 사회조사를 수행할 수 있는 능력을 배양하기 위하여 설문지 작성법, 면접방법, 수집된 자료의 입력 방법, 기본적인 표본수집 방법, 조사된 자료에 통계분석, 보고서 작성법 등을 다루어 실제 사회조사를 수행하고, 관리할 수 있는 능력을 배양할 수 있도록 하고, 자주 사용되는 통계적 분석방법들을 실제 사례를 중심으로 정리하여 학생들의 이해를 돕는다.
3-1 통계패키지
(김성수)
윈도우시스템하에서 통계패키지 SAS를 이용한 가장 보편적이고 기본적인 통계분석 방법을 설명하고자 한다.
요구되는 통계학 지식과 기초통계학 수준으로 통계분석에 대한 기본개념만 알고 있으면 충분하다.
본 과목에서 다루는 내용들은 통계학적으로는 기초적인 데이터분석기법들이나 실제 사회에서 가장 많이 응용되는 분석법들을 선별하여 강의한다.
SPSS는 1969년 처음 발표된 이래 현재까지 수정과 보안을 겨듭하여 SPSS 버전 10.0이 개발되기에 이르렀다.
SPSS가 전세계적으로 확산되고 이용됨에 따라 대표적인 몇 나라에서 각국의 언어로 이루어진 SPSS가 탄생하게 되었다.
본 강의는 한글SPSS 버전 7.5를 기초로 하고 있으며 한글SPSS를 이용하여 자료를 분석하는 과정을 설명하고 있다.
컴퓨터의 초보자를 위해 쉽게 사용할 수 있도록 하였으며 자료분석의 기본과정에 충실하고 분석결과를 이해할 수 있도록 강의한다.
3-1 6시그마경영
(백재욱)
6시그마는 제조업은 물론 비제조업에서도 많은 기업들이 경영혁신전략으로 사용하고 있다.
본 강의에서는 6시그마경영의 기본개념을 이해하고, 제조 및 비제조업에서 이를 어떻게 적용하여 경영성과를 올릴 수 있는지 알아본다
3-1 금융데이터의 이해
(이긍희)
주가, 금리, 환율 등 실생활과 밀접한 금융 데이터에 대해 이해하고 이의 움직임과 특성을 통계학적 관점에서 정리하고 컴퓨터를 이용하여 실습하여 개념을 이해한다.
3-2 회귀모형
(김성수)
설명변수와 반응변수간의 관계를 규명하는 분야인 회귀분석의 기본개념을 소개하고, 실제 자료를 분석하는데 있어서 어떻게 회귀분석을 이용할 수 있는지에 대한 응용성을 초점을 맞추어 각 단원마다 연관된 SAS 예제를 다루었다.
회귀분석에 대한 이론적 배경을 비교적 상세히 설명하였으며, 연관된 여러 가지 회귀본석의 기본논제를 간략히 소개하고 있다.
3-2 보건정보데이터분석
(이태림)
통계학의 기초기식을 보건, 의학, 환경분야에 적용하고자 할 때, 통계학 지식과 현실에서 요구되는 통계 활용측면을
연결해 주는 다리의 역할을 하는 것을 목적으로 한다.
교과목은 실제 현장에서 다뤄지는 통계작업으로 국가의 보건통계산출과정, 역학에서 응용되는 통계적 분석 등 현실 적용에 초점을 두고 강의한다.
3-2 품질경영
(백재욱)
오늘날 우리는 IMF 사태를 겪으면서 기업이 생존할 수 있는 유일한 길은 제품과 서비스의 고급품질을 통해 경쟁력을 강화하고 소비자를 만족 또는 시키는 것뿐이라는 것을 다시 한번 절감하게 된다.
이에 본 강의에서는 기업이 어떻게 하면 경쟁력을 얻을 수 있을지 논하고 있다. 품질경영에서는 품질경영의 기본개념, 국제표준화, 품질경영전략, 품질보증, 데이터의 정보화, 통계적 공정관리, 품질경영을 위한 정보관리에 대해 먼저 논하고, 후반부에는 통계적 공정관리의 기초가 되는 확률 및 기초통계, 추정과 검정에 대해 강의한다.
마지막으로 저자는 학생들이 품질경영의 내용을 혼자 공부할 수 있도록 꾸미려고 노력하였다.
따라서 수학적인 배경이 그리 깊지 않더라도 이해하는 데 큰 어려움이 없을 것이다.
다만, 후반부 내용은 통계학개론 정도의 내용을 이해하는 사람은 더욱 이해하기가 쉬울 것이다.
3-2 실험계획과 응용
(백재욱)
실험계획법은 실험을 통하여 어떻게 하면 정보를 효율적으로 취득할 수 있는가를 합리적으로 설계하고, 얻어진 정보를 이용하여 자료의 분석, 최적공정조건의 발견, 비교실험 등 통계적 분석을 효율적으로 수행하기 위한 통계적 방법론이다.
실험설계시의 가장 중요한 기본원칙은 실험결과 얻어진 자료를 분석하여 실험목적에 관련된 결론을 내렸을 때 유사한 분야의 관심이 있는 모든 사람들로부터 결론에 대한 의견의 일치성을 얻도록 실험이 설계되어야 한다.
이를 구현하는 실험계획법의 기본원리는 실험의 반복, 실험의 랜덤화, 실험의 블록화이다.
본 과목은 <실험계획법Ⅰ> 와 <실험계획법Ⅱ> 로 구성되어 있으며, <실험계획법Ⅰ> 에서는 실험계획에 대한 기초적인 아이디어를 설명하고, <실험계획법Ⅱ> 에서는 실제응용분야에서 많이 사용되는 여러 가지 실험계획법들의 활용법과 적용사례들을 중심으로 해설하였다.
SAS로 분석 프로그램을 작성하고, 또 컴퓨터 출력을 중심으로 분석결과를 해석하는 방법들을 제시하였다.
3-2 표본조사론
(이기재)
통계자료를 얻는 가장 일반적인 방법은 표본조사이다.
본 교재에서는 통계조사에 대한 이론적 기초를 제공하고, 정부조사, 사회조사기관 등 다양한 통계조사에 꼭 필요한 각종 표본추출방법, 추정방법, 표본오차, 비표본오차 등에 대한 이해를 돕고자 한다.
또한 각 표본추출방법들을 통계패키지로 구현하는 방법과 조사된 자료에 대한 분석 방법을 함께 정리하여 통계조사 실무에 활용할 수 있도록 한다.
4-1 통계학의 개념 및 제문제
(이긍희)
이 교과목은 통계학의 핵심 원리중 하나인 통계 추론을 이해하는데 그 목적이 있다.
이를 통해 통계학의 원리를 학습할 수 있다.
구체적인 목적은 통계학 개론 등에서 제시된 표본평균, 표본분산, 신뢰구간, t검정, 카이제곱 검정이 왜 이용되게 되었고 어떤 과정을 통해 도출되었는지 대해 살펴보는데 있다.
이 교과목을 학습하기 위해서는 대학수학, 확률의 개념과 응용, 통계학 개론에 대한 지식이 필요하다.
4-1 신뢰성 공학
(백재욱)
시스템을 분석하는 공학전문가 및 설계개발담당자 또는 품질관리기사 1급 시험을 준비하는 사람들에게 신뢰성 공학에 관한 기본지식을 습득할 수 있도록 쉽게 강의한다.
이 강의에서 다루는 통계이론은 어려운 것이 아니므로 통계학을 잘 모르더라도 쉽계 이해하는 데 큰 어려움은 없을 것이다.
하지만 통계학 개론 정도를 공부한 사람은 공부하는데 휠씬 더 수월하리라고 생각한다.
4-1 다변량 분석
(김성수)
우리가 접하는 통계자료들 중 많은 부분은 다변량자료의 형태를 지니고 있으며, 다변량자료 분석방법은 사회과학분야, 자연과학분야 등에 걸쳐서 널리 응용되고 있는 분야이다.
본 강의는 다양한 다변량방법들 중에서 널리 이용되고 있는 방법을 위주로 설명하고 있으며, 실제 자료를 이용한 여러 가지 분석예를 통하여 쉽게 이해하고 응용할 수 있도록 강의한다.
다변량분석이 이론적으로 접근하기가 매우 어려운 과목으로 인식되고 있으나 이러한 다변량 방법들의 기본 개념을 이해하고, 계산 방법들의 원리를 이해한다면 여러분들은 이러한 방법들을 쉽게 자료분석에 응용할 수 있을 것이다.
4-1 예측 방법론
(이긍희)
시간의 흐름에 따라 정리.관측된 시계열자료를 분석하는 기법에 대해 소개하고 있다.
특히 시계열자료를 평활하고 예측하고 방법에 대해서 자세히 소개하고 있으며, Box-Jenkins의 ARIMA 모형을 중점적으로 다루고 있다.
시계열 자료분석을 위한 모듈인 SAS/ETS를 이용한 분석예제를 많이 다루었으며, 필요한 사전지식은 3학년 1학기 과정인 "회귀분석"의 이해 수준이면 충분하다.
4-2 데이터마이닝
(장영재)
데이터 마이닝에서는 대용량의 자료로부터 숨겨진 지식, 예기치 않은 패턴, 새로운 규칙 등을 발견하는 과정을 공부한다.
데이터 마이닝의 필요성과 상황의 변화, 데이터 마이닝의 발전단계, 다른 분야사이의 데이터 마이닝의 정의, 데이터 마이닝의 단계, 기법의 소개, 의사결정나무, 신경망, 동시발생 메트릭스, K-평균 군집화, 프로세스의 단계, 데이터웨어하우스의 개념, 데이터웨어하우스 데이터 구조, 데이터 웨어하우징, 연구과제 및 시용예, OLAP의 소개와 데이터 마이닝과의 비교, 역사, 분할의 법칙, 가지치기와 축소 기본개념, 구성요소, 계층구조 등을 다루고 있다.
4-2 데이터분석사례연구
(장영재)
현업에서 일하는 실무자들은 사회조사 또는 여론조사 실험 등에서 당면하는 통계문제에 대하여 적절한 기술이 부족하다.
통계상담을 통하여 실제 통계문제를 해결하기 위한 통계적 방법 해결책을 제시해주며
사례 연구를 통하여 많은 간접 경험을 쌓도록 한다.
4-2 바이오정보학개론
(이태림)
최근 의학, 보건학, 생물학, 약학 분야에 유전자의 통계적 분석이 활발히 연구되고 있는
바이오정보학으로 여러 실전적 분야에 통계학이 어떻게 응용되는지 고찰하여 본다.