대학원 기초공통 교육과정
B05291 고급수리통계학(1) (ADVANCED MATHEMATICAL STATISTICS Ⅰ)
통계학과 2005-1 통계적 추론의 일반적 원리, 단조가능도비 검정, 축차확률검정, 모수의 추론, 추정방법, performance의 측도, 가설 검정, 신뢰구간, 근사이론, 다변량 경우의 추론 등을 다룬다.
B09398 비모수통계학특강(1) (TOPICS IN NONPARAMETRIC STATISTICS (1))
k개의 대응표본, k개의 독립표본, 프리드만 검정, 코크란 검정, 더빈 검정, 크루스칼 왈리스의 순위에 의한 일원분류 분산분석, 존키어 k-표본 검정, 다중비교, 일치계수, 단순 선형회귀분석 등을 비모수에서 다룬다.
B07799 수리통계학 (MATHEMATICAL STATISTICS)
중요한 통계적 분포, 확률표본의 성질, 충분통계량, 최대가능도 추정량, 적률추정량, 추정량의 평가 방법, 가설검정의 개념 등을 다룬다.
B02859 실험계획법 (DESIGN OF EXPERIMENT)
가정학과, 의류학과 자연 과학 계통의 논문을 위한 실험 및 분석방법을 연구한다. 응용전자학과 효과적인 실험이나 연구 수행을 위한 실험계획에 대한 기초이론과 산업과 연구에 대한 적용 예를 소개한다. 통계학과 2005-1[영문명: EXPERIMENTAL DESIGN] 통계적 실험의 계획법을 소개하고, 결과를 올바르게 분석 할 수 있도록 하는 것을 목표로 일원배치법, 다원배치법, 분할법, 라틴방법 등을 주요 내용으로 다룬다. 아울러 통계학의 주요 패키지들을 이용한 실험 데이터의 적용과 그 응용에 주안점을 둔다. 신소재공학과 일반적으로 널리 사용되어져왔던 전통적인 실험법인 한 번에 한 인자를 살펴보는 방법(One factor at a time)은 투입되는 시간과 에너지에 비하여 복잡한 시스템에서 사용된 인자들과 결과물들 사이의 상호관계를 살펴보는 데에는 한계가 있다. 복잡한 상황에서 사용할 수 있는 효과적인 실험방법은 실험계획법(Design of Experiment:DOE)이다. 실험계획법은 인자들을 체계적으로 변화시킴으로써 최소의 실험횟수로 최적의 조건을 쉽게 찾아갈 수 있게 해 줄 뿐아니라, 복잡한 상황에서의 해결책을 상대적으로 쉽게 제시해 준다. 따라서 짧은 시간에 최소의 비용으로 우리가 원하는 결과를 제시해 주는 것이다. 구조적인 실험방법으로 인하여 분산분석 등의 통계기법을 필요로 하는데, 이러한 계산이 필요한 부분은 통계 소프트웨어인 미니탭을 이용하여 접근하면 어려움이 없다. 우리가 알고자 하는것, 혹은 이미 알고 있는 것을 바탕으로 실험계획법은 부분요인법(Fractional factorial design),완전요인법(Frll factorial design), 반응표면법(Response surface method)등으로 분류되기도 한다. 또한 주위의 잡음에 가장 둔감한 제품을 설계하는 실험계획법으로 공학적인 접근법인 다구찌 실험법(Taguchi method)이 있다. 본 실험계획법에서는 실험을 주로 하는 대학원생들을 위하여 이러한 실험방법들에 대하여 체계적으로 접근함으로써 여러분들의 실험계획법에 대한 이해를 돕고,또 이러한 실 험계획법을 여러분들의 실험에 직접적으로 사용할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 2010-1 일반적으로 널리 사용되어져 왔던 전통적인 실험법인 한 번에 한 인자를 살펴보는 방법 (One factor at a time)은 투입되는 시간과 에너지에 비하여 복잡한 시스템에서 사용된 인자들과 결과물들 사이의 상호관계를 살펴보는 데에는 한계가 있다. 복잡한 상황에서 사용할 수 있는 효과적인 실험방법은 실험계획법 (Design of Experiment: DOE)이다. 실험계획법은 인자들을 체계적으로 변화시킴으로써 최소의 실험횟수로 최적의 조건을 쉽게 찾아갈 수 있게 해 줄뿐 아니라, 복잡한 상황에서의 해결책을 상대적으로 쉽게 제시해 준다. 본 과정에서는 부분요인법 (Fractional factorial design), 완전요인법 (Full factorial design), 반응표면법 (Response surface method) 및 주위의 잡음에 가장 둔감한 제품을 설계하는 다구찌 실험법 (Taguchi method)에 대하여 체계적으로 접근함으로써, 실험계획법에 대한 이해를 돕고, 이를 실험에 직접적으로 사용할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 의류패션학과-2012 자연과학 논문을 위한 실험계획 및 분석방법을 정리하고 연구하며, 전반적인 섬유제품에서의 패션소재에 관한 성질과 특성을 이해하여 분석할 수 있고, 이들 데이터를 평가하는 능력을 배양한다.
B09387 일반선형모형론 (GENERALIZED LINEAR MODELS)
선형 통계모형의 발견 및 분석 그리고 응용 능력 고취에 그 기본 목표를 두고 있으며, ANOVA model, Residual analysis, Two-facor analysis, Random model, Analysis of covariance의 내용을 중심으로 추정 및 가설 검정, 분석에 대한 응용 등을 다룬다.
B04431 통계계산 (STATISTICAL COMPUTING)
난수생성기법과 확률모형관측치 생성기법을 다루며, 생성된 값들이 특정분포를 따르는지를 검정하는 법을 다룬다. 몬테카를로기법을 이용하여 가설검정의 유의수준, 추정량과 구간추정을 밝히는 방법을 다루게 된다.
B05105 확률론 (THEORY OF PROBABILITY)
수학과, 통계학과 측도공간, 추상적 공간의 확률변수, 내측도 외측도, 비측정집합, 유도된 측도, 르베끄 측도. 수학과 : 2006-1 부터 확률변수의 수렴성, 독립성, 큰수의 법칙, 중심극한정리, Radon-Nikodym정리 및 간단한 확률과정론 등을 학습한다.
B05113 확률및측도론 (PROBABILITY AND MEASURE THEORY)
통계학과 2005-1 확률측도에 대한 기본적 개념을 익힌다. 이를 위해 Denumerable Probability, Ordinary Random Variable, Morkov Chain, Outer Measure, inner Measure 등을 다루며, 또한 Measurable Function을 이용한 Random Variable의 확장을 도모한다.
B10238 회귀분석 (REGRESSION ANALYSIS)
통계학과 2005-1 회귀분석의 기본개념, 회귀선의 추정, 분산분석 등과 같은 단순 회귀분석과 상관계수의 검정, 모형의 타당성, 오차의 자기 상관 등의 추론 및 응용을 다룬다. 아울러 통계패키지에서 이용되는 여러 가지 모형의 검정들이 이들을 통해 배양하는데 주목적을 둔다. 응용전자(협동과정) 2008-1 통계학의 주요 기초과목으로 회귀분석의 기본개념, 회귀선의 추정, 분산분석 및 다중 회귀에 관한 추론을 다룬다. 통계 패키지를 이용한 데이터의 처리 등에 관한 실습으로 실제 자료의 처리능력을 배양한다.
B05291 고급수리통계학(1) (ADVANCED MATHEMATICAL STATISTICS Ⅰ)
통계학과 2005-1 통계적 추론의 일반적 원리, 단조가능도비 검정, 축차확률검정, 모수의 추론, 추정방법, performance의 측도, 가설 검정, 신뢰구간, 근사이론, 다변량 경우의 추론 등을 다룬다.
B09398 비모수통계학특강(1) (TOPICS IN NONPARAMETRIC STATISTICS (1))
k개의 대응표본, k개의 독립표본, 프리드만 검정, 코크란 검정, 더빈 검정, 크루스칼 왈리스의 순위에 의한 일원분류 분산분석, 존키어 k-표본 검정, 다중비교, 일치계수, 단순 선형회귀분석 등을 비모수에서 다룬다.
B07799 수리통계학 (MATHEMATICAL STATISTICS)
중요한 통계적 분포, 확률표본의 성질, 충분통계량, 최대가능도 추정량, 적률추정량, 추정량의 평가 방법, 가설검정의 개념 등을 다룬다.
B02859 실험계획법 (DESIGN OF EXPERIMENT)
가정학과, 의류학과 자연 과학 계통의 논문을 위한 실험 및 분석방법을 연구한다. 응용전자학과 효과적인 실험이나 연구 수행을 위한 실험계획에 대한 기초이론과 산업과 연구에 대한 적용 예를 소개한다. 통계학과 2005-1[영문명: EXPERIMENTAL DESIGN] 통계적 실험의 계획법을 소개하고, 결과를 올바르게 분석 할 수 있도록 하는 것을 목표로 일원배치법, 다원배치법, 분할법, 라틴방법 등을 주요 내용으로 다룬다. 아울러 통계학의 주요 패키지들을 이용한 실험 데이터의 적용과 그 응용에 주안점을 둔다. 신소재공학과 일반적으로 널리 사용되어져왔던 전통적인 실험법인 한 번에 한 인자를 살펴보는 방법(One factor at a time)은 투입되는 시간과 에너지에 비하여 복잡한 시스템에서 사용된 인자들과 결과물들 사이의 상호관계를 살펴보는 데에는 한계가 있다. 복잡한 상황에서 사용할 수 있는 효과적인 실험방법은 실험계획법(Design of Experiment:DOE)이다. 실험계획법은 인자들을 체계적으로 변화시킴으로써 최소의 실험횟수로 최적의 조건을 쉽게 찾아갈 수 있게 해 줄 뿐아니라, 복잡한 상황에서의 해결책을 상대적으로 쉽게 제시해 준다. 따라서 짧은 시간에 최소의 비용으로 우리가 원하는 결과를 제시해 주는 것이다. 구조적인 실험방법으로 인하여 분산분석 등의 통계기법을 필요로 하는데, 이러한 계산이 필요한 부분은 통계 소프트웨어인 미니탭을 이용하여 접근하면 어려움이 없다. 우리가 알고자 하는것, 혹은 이미 알고 있는 것을 바탕으로 실험계획법은 부분요인법(Fractional factorial design),완전요인법(Frll factorial design), 반응표면법(Response surface method)등으로 분류되기도 한다. 또한 주위의 잡음에 가장 둔감한 제품을 설계하는 실험계획법으로 공학적인 접근법인 다구찌 실험법(Taguchi method)이 있다. 본 실험계획법에서는 실험을 주로 하는 대학원생들을 위하여 이러한 실험방법들에 대하여 체계적으로 접근함으로써 여러분들의 실험계획법에 대한 이해를 돕고,또 이러한 실 험계획법을 여러분들의 실험에 직접적으로 사용할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 2010-1 일반적으로 널리 사용되어져 왔던 전통적인 실험법인 한 번에 한 인자를 살펴보는 방법 (One factor at a time)은 투입되는 시간과 에너지에 비하여 복잡한 시스템에서 사용된 인자들과 결과물들 사이의 상호관계를 살펴보는 데에는 한계가 있다. 복잡한 상황에서 사용할 수 있는 효과적인 실험방법은 실험계획법 (Design of Experiment: DOE)이다. 실험계획법은 인자들을 체계적으로 변화시킴으로써 최소의 실험횟수로 최적의 조건을 쉽게 찾아갈 수 있게 해 줄뿐 아니라, 복잡한 상황에서의 해결책을 상대적으로 쉽게 제시해 준다. 본 과정에서는 부분요인법 (Fractional factorial design), 완전요인법 (Full factorial design), 반응표면법 (Response surface method) 및 주위의 잡음에 가장 둔감한 제품을 설계하는 다구찌 실험법 (Taguchi method)에 대하여 체계적으로 접근함으로써, 실험계획법에 대한 이해를 돕고, 이를 실험에 직접적으로 사용할 수 있게 하는 데에 그 목적이 있다. 의류패션학과-2012 자연과학 논문을 위한 실험계획 및 분석방법을 정리하고 연구하며, 전반적인 섬유제품에서의 패션소재에 관한 성질과 특성을 이해하여 분석할 수 있고, 이들 데이터를 평가하는 능력을 배양한다.
B09387 일반선형모형론 (GENERALIZED LINEAR MODELS)
선형 통계모형의 발견 및 분석 그리고 응용 능력 고취에 그 기본 목표를 두고 있으며, ANOVA model, Residual analysis, Two-facor analysis, Random model, Analysis of covariance의 내용을 중심으로 추정 및 가설 검정, 분석에 대한 응용 등을 다룬다.
B04431 통계계산 (STATISTICAL COMPUTING)
난수생성기법과 확률모형관측치 생성기법을 다루며, 생성된 값들이 특정분포를 따르는지를 검정하는 법을 다룬다. 몬테카를로기법을 이용하여 가설검정의 유의수준, 추정량과 구간추정을 밝히는 방법을 다루게 된다.
B05105 확률론 (THEORY OF PROBABILITY)
수학과, 통계학과 측도공간, 추상적 공간의 확률변수, 내측도 외측도, 비측정집합, 유도된 측도, 르베끄 측도. 수학과 : 2006-1 부터 확률변수의 수렴성, 독립성, 큰수의 법칙, 중심극한정리, Radon-Nikodym정리 및 간단한 확률과정론 등을 학습한다.
B05113 확률및측도론 (PROBABILITY AND MEASURE THEORY)
통계학과 2005-1 확률측도에 대한 기본적 개념을 익힌다. 이를 위해 Denumerable Probability, Ordinary Random Variable, Morkov Chain, Outer Measure, inner Measure 등을 다루며, 또한 Measurable Function을 이용한 Random Variable의 확장을 도모한다.
B10238 회귀분석 (REGRESSION ANALYSIS)
통계학과 2005-1 회귀분석의 기본개념, 회귀선의 추정, 분산분석 등과 같은 단순 회귀분석과 상관계수의 검정, 모형의 타당성, 오차의 자기 상관 등의 추론 및 응용을 다룬다. 아울러 통계패키지에서 이용되는 여러 가지 모형의 검정들이 이들을 통해 배양하는데 주목적을 둔다. 응용전자(협동과정) 2008-1 통계학의 주요 기초과목으로 회귀분석의 기본개념, 회귀선의 추정, 분산분석 및 다중 회귀에 관한 추론을 다룬다. 통계 패키지를 이용한 데이터의 처리 등에 관한 실습으로 실제 자료의 처리능력을 배양한다.
B09289 개별연구(1) (INDEPENDENT STUDY (1))
이 강좌는 석사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
B09290 개별연구(2) (INDEPENDENT STUDY (2))
이 강좌는 박사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
B09289 개별연구(1) (INDEPENDENT STUDY (1))
이 강좌는 석사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.
B09290 개별연구(2) (INDEPENDENT STUDY (2))
이 강좌는 박사학위과정 학생에 한하여 수강할 수 있으며, 학위논문 작성이나 자신이 관심을 가지는 구체적인 연구와 관련된 주제를 대상으로 이를 심화학습하기 위한 목적으로 개설하였다. 본 강좌를 수강하는 학생은 담당교수와 주기적으로 만나 자신의 연구진행상황을 보고하여야 하며, 학기말에 그 결과물을 보고서 형태로 제출하여야 한다.