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본 강좌는 기업이 작성하여 공시하는 재무제표를 분석하고 해석하는 기법을 강의한다. 학생들이 실제 기업의 상황을 잘 이해하도록하기 위하여 사례분석이 강조될 것이다.

This course focuses the analysis and interpretation of the end resultof financial reporting-financial statements. Special emphasis will beplaced on case studies so that students better understand real world.

제4차 산업혁명에 효과적으로 대응하기 위하여, 클라우드 컴퓨팅.빅데이터.핀테크.인공지능.3D프린터.각종 웨어러블 디바이스의 스마트 기기, 자율주행 자동차 등 ICT관련 기술의 현황과 문제점을 살펴보고 우리나라의 최고규범인 헌법과 기초법학(법학개론)에 근거하여 ICT기술환경에서의 기본권보장과 순기능과 역기능을 효율적으로 조율하는 관련법제도의 바람직한 발전방향을 분석해본다.

This course introduces the basic concepts, terminology, doctrines, andsystems that form the foundation of legal education in the so-calledFourth Industrial Revolution(or 4IR, Industry 4.0) which is the currenttrend of automation and data exchange in manufacturing technologies andincludes cyber-physical systems, the Internet of things and cloudcomputing. This course will also examine how to respond effectively tothe problem of the violation of fundamental rights at the constitutionallevel in this Era.

공학적 사고를 키우기 위해 가장 중요한 요소 중 하나인 물리학의 원리와 공간 개념을 이해하고 도구를 사용하여 창의적 아이디어를 설계하고 검증하는과정을 교육한다. 본 교과목은 (사)한국종이접기협회와 협력하여 기본적인 스케치 기법과 컬러에 대한 이해를 배운다. 기본적인 입체도형을 종이로 제작하는 기법과 종이접기를 위한 수학적인 원리도 함께 배운다. 그리고 주어진 도구와 재료를 가지고 과학적 원리를 응용하여 문제를 해결하는 프로젝트를 수행한다.

방대한 자료로부터 유용한 정보를 도출하는 데는 통계학의 지식을 이용해야하며 대부분의 분야에서 통계학의 기본을 이해하는 것이 필수적으로 요구된다. 이러한 필요를 반영한 통계학 입문 강의로 통계학을 처음 접하는 학생들을 대상으로 하고 있으며, 자료를 수집하고 정리하는 방법에서 시작하여 확률, 확률분포, 추정과 검정의 기초 개념과 통계적 분석기법을 소개한다.

In order to derive useful information from vast amounts of data,knowledge of statistics must be used. This is an introductory lecture onstatistics that reflects these needs, targeting students who are new tostatistics. Starting from the method of collecting and organizing data,we will introduce basic concepts of probability, probabilitydistribution, estimation and testing.

데이터를 가공하고 처리한 이후의 의미 있는 데이터를 '정보'라 한다. 이 정보는 사람들에게 효과적으로 전달하기 위해서는 다양한 그래프 및 그림 등을활용하여야 한다. 데이터 시각화는 정보와 데이터를 그래프로 나타내는 것을의미하고, 차트, 그래프, 맵과 같은 시각적 요소를 사용하여 데이터에서 추세, 이상값 및 패턴을 보고 이해할 수 있도록 해주는 접근하기 쉬운 방법이다. 빅 데이터의 세계에서, 데이터 시각화 도구와 기술은 막대한 양의 정보를분석하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데에 필수적이다. 그리고 폭넓게제공되고 있는 공공데이터를 사용하여 그 의미를 분석하는 시각적인 기법에대해서도 다룬다.

Meaningful data after processing is called 'information'. In order toeffectively convey this information to people, various graphs andfigures should be used. Data visualization means graphing informationand data, and is an accessible way to use visual elements such ascharts, graphs, and maps to help you see and understand trends,outliers,and patterns in your data. In the world of big data, data visualizationtools and technologies are essential for analyzing vast amounts ofinformation and making data-driven decisions. It also deals with visualtechniques for analyzing the meaning of public data that are widelyprovided.

이 교과목은 4차산업혁명 시대에서 가장 각광받고 있는 인공지능에 대한 기본적인 개념을 배우고, 가장 활용도가 높은 파이썬 언어를 사용하여 인공지능의기초단계인 머신러닝에 대해 학습한다. 첫째로, 정부와 지방자치단체에서 제공하고 있는 수많은 공공데이터를 확보하여 자신에게 필요한 형태의 데이터로구축하는 방법을 배우고, 이러한 데이터로부터 얻은 경험을 통해 앞으로 일어날 일에 대해 예측하는 방법에 대해 배운다. 이 과목은 파이썬 언어에 대한사전지식이 필요하지만 미리 학습하지 못한 학생들을 위하여 담당교수가 제작한 온라인 강의 콘텐츠를 제공하여 학습할 수 있도록 한다. 최근 몇 년 동안머신러닝을 사용한 애플리케이션들이 우리 일상에 널리 퍼지고 있다. 영화 추천에서부터 음식 주문, 쇼핑, 맞춤형 온라인 라디오 방송과 사진에서 친구 얼굴을 찾아주는 일까지 최근 많은 웹사이트와 기기가 머신러닝 알고리즘을 핵심 기술로 채택하고 있다. 기술과 인문학을 연결하는 도구로써 머신러닝은 매우 유익한 도구가 될 것이다.

In this course, students learn the basic concepts of artificialintelligence, which are most popular in the era of the 4th industrialrevolution, and learn about machine learning, which is the basic stageof artificial intelligence, using the most utilized Python language.First, learn how to secure a lot of public data provided by thegovernment and local governments and build it into the type of data theyneed, and learn how to predict what will happen in the future throughthe experiences obtained from these data. This subject requires priorknowledge of the Python language, but provides online lecture contentscreated by the professor in charge for students who have not learnedbeforehand so that they can learn. In recent years, applications usingmachine learning have become widespread in our daily lives. From movierecommendations to food orders, shopping, personalized online radiobroadcasts, and finding a friend's face in photos, many websites anddevices have recently adopted machine learni