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도서수 526 (3/106 page)
Python을 이용한 개인화 추천 시스템 제2판
  • 저자 : 임일
  • 판형 : 4X6배판
  • 페이지수 : 168p
  • 가격 : 20,000원
머리말 개인화 추천은 각 개인의 관심사나 선호도를 분석해서 그에 맞는 정보나 제품을 추천해 주는 것을 말한다. 최근 고객에 대해 자세한 정보를 수집할 수 있게 되면서 개인화 추천이 점점 더 널리 쓰이고, 또한 기업의 새로운 서비스 개발에서 추천이 중요한 기본 기술이 되고 있다. 개인화 추천 기술은 기본적으로는 아마존이나 넷플릭스처럼 추천 서비스를 제공하는 데 사용되지만, 개인의 맟춤형 서비스가 필요한 광고나 웹페이지 구성 등 다양한 분야에 적용이 가능하다. 이 책의 가장 중요한 목적은 독자들이 주요 개인화 추천 알고리즘의 작동원리를 이해하도록 하는 것이다. 이를 위해 이 책에서는 개인화 추천 기술의 전반적인 내용, 그중에서도 특히 연속값을 사용하는 개인화 추천 기술을 다룬다. 구체적으로는 협업 필터링(collaborative filtering), 행렬요인화(matrix factorization), Factorization Machines(FM), 그리고 딥러닝(deep learning) 추천 알고리즘 등에 대해 다룬다. 또한 다수의 추천 알고리즘을 결합한 하이브리드(hybrid) 추천 시스템 등에 대해서도 설명한다. 하지만 이 책에서는 개인화 추천 기술에 대해 모든 것을 다루지는 않는다. 실제 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서는 알고리즘에 대한 이해에 더하여 데이터 전처리나 대용량 데이터 처리에 대한 이해가 필요하지만, 이들 내용은 이 책에서 다루지 않는다. 이진값(0 혹은 1)을 위한 추천 알고리즘 또한 다루지 않는다. 이 책에서는 각 알고리즘별로 기본 원리에 대한 설명과 각 알고리즘이 Python으로 어떻게 구현될 수 있는지를 예를 통해서 보여주고 있다. 이 책은 알고리즘을 수학적으로 설명하는 것이 주목적이 아니기 때문에 수식은 알고리즘을 이해하는 데 꼭 필요한 정도로만 한정하였다. 또한 독자의 이해를 돕고 스스로 실습할 기회를 주기 위해서 연습문제를 추가하였다. 이 책을 저술하면서 컴퓨터나 수학에 대한 깊은 지식이 없더라도 개인화 추천 알고리즘의 작동원리를 큰 어려움 없이 이해할 수 있도록 구성하려고 노력하였다. 다만 Python을 사용한 코딩 부분은 Python에 대한 기초 지식이 있다는 가정하에 설명을 하고 있다. 즉 Python의 기본 문법이나 Numpy, Pandas, Keras 등에 대한 기초적인 설명은 생략하고 이들을 활용한 알고리즘 설명에 초점을 맞추었다. 그리고 분석 기법 중에서는 SGD(Stochastic Gradient Descent)가 중요하게 설명이 되므로 이에 대한 기본 지식도 필요하다. 만일 이런 것에 익숙하지 않은 독자들은 Python 기본 문법과 Numpy, Pandas, Keras, SGD 등을 먼저 학습하고 이 책을 볼 것을 권장한다. 이 책에서 사용되는 코드와 데이터는 도서출판 청람 홈페이지 일반자료실(http://www.crbooks.co.kr)에서 다운받을 수 있다. 본 책을 처음부터 끝까지 순서대로 착실히 따라가면 개인화 추천 시스템의 다양한 알고리즘에 대한 기본적인 원리를 이해할 수 있을 것으로 생각한다. 이 책이 추천 시스템이나 개인화 시스템 구축에 관심이 있거나 관련된 연구를 하는 분들께 도움이 되었으면 하는 바람이다. 2022년 5월 저자 씀
논문자료 탐색과 논문작성법 제2판
  • 저자 : 노영희 박양하
  • 판형 : 4X6배판
  • 페이지수 : 430p
  • 가격 : 30,000원
머리말 논문이란 학술적 글쓰기의 하나로 연구자들이 도출한 학술적인 연구결과를 자신이 속한 지식 공동체 구성원과 의사소통하기 위해 발표하는 것이다. 이는 단순히 지식을 전달하기 위한 의사소통이 아니라 지식을 검토하고 전수하는 과정을 통해 새로운 지식의 생산을 유도하기 위한 의사소통이라고 할 수 있다. 또한 논문은 연구결과에 대하여 자신의 의견이나 주장을 다른 사람들이 받아들일 수 있도록 기술하는 것으로 대표적인 논증적 글쓰기에 해당된다. 논증적인 글쓰기는 동료 연구자들과의 커뮤니케이션뿐만 아니라 연구자 스스로 자신의 지식을 정리하는 방법으로 사용되기도 한다. 본서에서는 이러한 논문에 대한 정의와 요건, 논문의 종류, 논문의 구성, 논문작성 시 주제선정 방법, 다양한 연구방법에 대해서 다룬다. 또한 논문을 작성하기 위해서는 자료탐색능력을 기반으로 한 폭넓은 자료수집이 선행되어야 한다. 따라서 여기에서는 학술자료의 정의, 유형 구분, 웹 정보원으로의 학술정보이용 확장, 효과적인 검색 기법, 대학생을 위한 학교도서관 소장자료 및 DB 이용법, 포털사이트 학술자료의 이용에 대한 내용도 다루고 있다. 이번 개정판에서는 연구자들이 참고할 수 있는 정책연구정보원을 추가하였으며, 학술포털사이트의 이용법 등에 대한 내용도 현행화하였다. 한편, 만연되어 있는 표절문제에 대한 경각심과 윤리적 사회인으로서의 성장이 가능한 올바른 인용 및 참고문헌 내용을 다루어 책임감 있는 연구자로 훈련받을 수 있도록 연구윤리, 지적재산권, 저작권 등에 대해서도 다루고 있다. 개정판에서는 그동안 강화된 연구윤리 법, 규정, 지침 등을 참고하여 연구자의 연구부정행위를 줄일 수 있는 사례를 보강하였다. 인용과 참고문헌에 대해서도 APA 최신판을 기준으로 내용을 수정하였다. 본서가 독자의 체계적인 논제 해결능력을 향상시키고 다양한 연구방법을 활용하여 연구논문을 작성할 수 있는 능력을 향상시키는 데 도움이 되길 바란다. 본서가 나오기까지 자료수집에서 편집까지 수고해 준 지식콘텐츠연구소의 신영지 박사, 곽우정 박사, 김진희 박사, 왕동호 연구원, 그리고 세심한 교정을 해주신 도서출판 청람의 편집진께도 깊은 감사를 드린다. 여름이 오는 문턱에서... 저자 노영희
동대문패션타운의 역사와 현황
  • 저자 : 박찬욱
  • 판형 : 신국판
  • 페이지수 : 294p
  • 가격 : 18,000원
머리말 1962년 평화시장의 건립과 함께 시작된 동대문패션타운의 역사가 어느덧 60년이 되었다. 동대문패션타운은 우리나라 패션산업의 출발지였으며, 발전과 고난극복 과정을 거듭하면서 지금도 여전히 우리나라 패션산업의 큰 축으로 자리하고 있다. 특히 동대문패션타운은 젊은층, 서민층의 적극적인 지지를 받으면서 성장해 왔고, 한국의 패션을 세계에 알리는 선두주자로서의 역할을 하여 왔으며, 또한 젊은 창업자들의 일터로서도 큰 역할을 담당해 오고 있다. 그 결과 동대문패션타운은 시장의 규모, 종사자 수 등에서 우리나라 경제에서 차지하는 중요성을 인정받고 있으며, 많은 실무자나 전문가들은 물론 지방자치단체 등의 정부기관들도 동대문패션타운의 독특한 의류 생태계를 유지하고 발전시키기 위한 방안을 다각도로 모색하고 있다. 그런데 동대문패션타운이 지니고 있는 중요성에 비해 동대문패션타운에 대한 기록은 매우 적은 편이다. 사실 동대문패션타운에 대한 자료를 체계적으로 관리하는 기관도 없고, 동대문패션타운에 대해 진지하게 연구활동을 하는 사람을 찾기도 어렵다. 그래서 정작 동대문패션타운의 역사에 대해 알기 위해서는 고문서를 뒤지듯 오래된 신문을 찾아보거나 동대문패션타운에서 일을 하셨거나 혹은 현재 일을 하고 계신 분들에게 문의하는 방법밖에 없다. 그런데 동대문패션타운의 발전을 위한 전략을 만들어내고 더욱 효과적인 홍보활동을 전개하기 위해서는 동대문패션타운이 어떠한 과정을 거쳐 형성되었고 또한 현재 어떠한 모습을 지니고 있는지를 폭넓고 정확하게 인식하는 것은 매우 중요하다. 즉, 동대문패션타운이 어떠한 과정을 거쳐 현재의 모습을 갖추고 있는가를 이해하는 것은 미래의 모습을 설계함에 있어서 필수적인 요인이 아닐 수 없다. 본 저서는 본격적인 역사서도 아니고 체계적인 기록물도 아니다. 다만 주로 동대문패션타운 구성원들과의 심도 있는 대화를 통해 동대문패션타운의 형성시부터 현재까지의 모습을 가능한 한 객관적으로 서술하고자 시도한 서적이라고 할 수 있다. 이를 통해 동대문패션타운에 대해 관심을 가지고 있는 분들이 조금 더 심도 있게 동대문패션타운을 이해할 수 있도록 하는데 그 목적을 두고 있다. 저자는 본 저서에서 동대문패션타운의 형성과정은 물론 도매상가, 소매상가, 원부자재상가 등 각 분야의 상가 하나하나에 대해 상술하고자 하였으며, 도매상인의 유형이나 도매상가에서 활동하는 여러 유형의 구매대행인들에 대해서도 기술하였다. 또한 동대문패션타운의 경기변동, 상가의 운영방식, 봉제공장 의류의 제작과정과 유통경로, 동대문패션타운 의류의 원산지, B2B 온라인 패션 플랫폼 등에 대해서도 비교적 상세하게 기술하였다. 본 서적을 기획한 것은 2018년으로 2020년 상반기에 출간할 예정이었으나 2020년 초에 코로나19가 발생하면서 코로나 이후의 이야기를 담기 위해 출간을 연기하였다. 2018년에서 2021년에 이르는 짧지 않은 기간 동안 동대문패션타운과 관련을 맺고 있는 많은 분들과 면담을 하면서 알게 되었던 내용들을 중심으로 2022년 5월에 출간을 하게 되었다. 면담에 응해주셨던 분들의 성함을 일일이 나열하기는 어렵지만 아무런 대가 없이 면담에 응해주셨던 많은 분들께 이 자리를 빌려 깊은 감사의 말씀을 드리고 싶다. 이 분들의 도움이 없었다면 이 책은 기획부터가 불가능했을 것이다. 특히 ‘CLUSTERING corp.’의 박혁준 대표와 ‘문화살롱 경성㈜’의 임선미 대표는 본 서적에 대한 감수를 통해 본 서적의 내용을 풍부하게 해주었음은 물론 잘못되었거나 불확실한 부분들을 교정해주는 중요한 역할을 담당해주었다. 이 자리를 빌려 심심한 감사의 말씀을 드린다. 또한 어려운 환경에서도 본 서적을 출간해주신 도서출판 청람의 이수영 대표께도 감사의 말씀을 드린다. 2022년 4월 18일 박찬욱
R을 이용한 웹스크레이핑과 데이터분석
  • 저자 : 곽기영
  • 판형 : 국배변형판
  • 페이지수 : 840p
  • 가격 : 39,000원
머리말 지난 수십 년간 인터넷과 월드와이드웹(World Wide Web)은 급속한 성장을 거듭해 왔고 우리의 생활 방식을 획기적으로 변화시켰습니다. 그로 인해 인터넷에는 우리가 상상할 수 있는 거의 모든 유형의 방대한 데이터가 축적되어 왔습니다. 이러한 데이터는 인간의 행동을 이해하고 비즈니스 의사결정을 하는 데 있어서 중요한 정보를 제공합니다. 어떤 데이터는 단순한 형식의 정형화된 텍스트로 저장되어 있어 비교적 쉽게 분석에 활용할 수 있는 반면, 어떤 데이터는 비정형적 구조로 인해 활용을 위해서는 좀 더 복잡한 기술과 절차가 요구되기도 합니다. 웹사이트상에 게시된 비구조화된 데이터로부터 분석을 위해 필요한 구조화된 데이터를 추출하는 과정을 웹스크레이핑(web scraping)이라고 합니다. 이 책은 웹상에 다양한 방식으로 저장된 데이터를 R을 이용하여 자동으로 수집하는 체계적인 방법과 수집한 데이터를 활용한 데이터분석 및 시각화 기법을 소개합니다. 이 책은 다음과 같은 특징을 갖습니다. 첫째, 웹스크레이핑 과정에 필요한 기반기술을 가능하면 특정 프로그래밍 언어와 독립적으로 설명하려고 노력하였습니다. 이 책은 비록 R을 바탕으로 웹스크레이핑 과정을 소개하고 있기는 하지만 웹스크레이핑의 중요한 개념적·기술적 요소는 어느 언어나 도구를 사용하더라도 공통적인 이해가 필요한 부분이라고 믿고 있기 때문입니다. 둘째, 가능한 여러 분야의 사례를 포함하였습니다. 웹스크레이핑의 어려움 중의 하나는 데이터 수집 과정에 매우 많은 경우의 수가 존재한다는 것입니다. 따라서 모든 문제를 해결할 수 있는 만병통치약과 같은 단일 접근법은 존재하지 않습니다. 갖가지 형태의 웹사이트로부터 여러 방식의 데이터 추출 과정을 접해봄으로써 이러한 어려움을 어느 정도 극복할 수 있을 것입니다. 셋째, 단순히 데이터 수집에 그치지 않고 가능하면 데이터분석과 시각화 과정을 함께 경험해볼 수 있도록 하였습니다. 이 책은 웹스크레이핑 방법을 소개하는 것이 주목적이긴 하지만 데이터 수집은 궁극적으로 분석을 목적으로 한다는 것을 간과할 수는 없습니다. 따라서 수집한 데이터를 이용하여 가능한 범위 내에서 머신러닝, 텍스트마이닝 및 토픽모델링, 네트워크분석, 시계열분석 등의 데이터분석을 수행하였습니다. 또한 다양한 관점에서 데이터를 시각화하여 분석 과정에 풍부함을 더할 수 있도록 하였습니다. 그러나 이 책의 주목적이 웹스크레이핑이라는 점을 고려하여 데이터분석은 수집한 데이터의 활용 방법 및 특성을 이해하는 수준에서 간결하게 다루었으며 그에 대한 설명도 제한적인 수준에서 그쳤습니다. 그래서 이 책에서 보다 깊이 소개하지 못한 데이터분석 기법들은 필자의 다른 책에서 다루는 것으로 미룰 수밖에 없었습니다. 이 책을 집필하고 출간하기까지는 많은 사람들의 도움이 있었습니다. 도서출판 청람의 이수영 대표는 이 책이 출판될 수 있도록 아낌 없는 지원을 하였으며, 편집부는 편집과 관련된 전문적 의견을 제시하여 필자가 내용을 가다듬는 데 보다 집중할 수 있도록 도움을 주었습니다. 집필 과정에서 의지할 수 있는 가족이 없었다면 이 책의 출간은 더욱 오랜 시간이 걸렸을지도 모릅니다. 끝으로 아내와 아들, 딸에게 고마움을 전합니다.    2022년 4월 곽기영 이 책의 동영상 강의와 R 스크립트 코드 및 예제 파일은 다음 사이트에서 볼 수 있습니다. 동영상 강의: https://www.youtube.com/곽기영 R 스크립트 코드 및 예제 파일: https://github.com/kykwahk
SPSS, R, Python을 활용한 Kaggle 데이터 전략 실무 연습
  • 저자 : 김광용 정성원 이성택 이재모 임은택
  • 판형 : 4X6배판
  • 페이지수 : 452p
  • 가격 : 28,000원
머리말 2018년 정보화진흥원의 보고서에서는 데이터 수집, 저장, 가공, 분석 및 활용하는 과정에서 데이터를 활용함으로써 기업의 새로운 시장 확보, 새로운 고객 확보, 기업 내ㆍ외부 프로세스 최적화와 공공에서의 사회적 서비스 비용 감소, 시민 맞춤형 공공서비스 개발 등 사회 전반에 걸친 분야에 영향을 미칠 것으로 보았다. 기존 경제 시스템을 주도하던 자원은 점차 고갈되고 거래를 통해 부가가치를 창출하는 과정에서 점차 소진되는 특성을 가지고 있는 것과 달리, 4차 산업혁명의 핵심 자원인 데이터는 수집을 통한 생산 이후에도 고갈의 염려 없이 생산이 가능할 뿐만 아니라 데이터의 거래, 데이터를 활용한 부가가치를 창출하는 과정에서 소진의 염려가 없이 지속적으로 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그렇기 때문에 자원의 보유(데이터의 수집과 저장)도 중요하지만 더 중요한 것은 보유한 데이터를 활용하여 새로운 기술과 서비스, 창의적 비즈니스 모델을 창출해낼 수 있는 전략적인 경험과 창의적 사고 능력이 중요해진 것이다. 데이터를 이용하여 혁신적인 가치를 창출하는 데이터 과학자는 4차 산업혁명의 중요한 인력으로 평가받고 있다. 이러한 데이터 과학자가 보유해야 하는 역량에는 조금씩 차이가 존재할 수 있겠지만 데이터 수집 및 관리와 같은 컴퓨팅 능력, 통계 및 데이터 분석 알고리즘 이해 및 시각화와 같은 데이터 분석 능력, 데이터를 활용하고자 하는 분야의 도메인 지식이 필요하며, 기업에서는 또한 이러한 능력을 갖춘 인재를 영입하기 위해 많은 비용을 사용하고 있다. 이러한 분위기 속에서 시중의 많은 데이터 분석과 데이터 과학에 대한 교재는 주로 데이터 분석 코드와 알고리즘에 관한 책을 쏟아내고 있다. 그러나 이러한 변화에도 불구하고 21년 정보통신정책연구원이 국내의 152개의 기업을 대상으로 AI 수요에 대한 설문조사를 한 결과, 기업은 사업 구체화, 문제정의, AI에 대한 이해, 도메인과 AI 기술의 결합, 모델 고도화를 위한 인재의 부족으로 인해 AI 도입을 꺼릴 뿐만 아니라 도입 후에도 많은 어려움을 겪고 있다는 결과를 보여주고 있다. 이에 대한 대응으로 클릭만으로 머신러닝(Machine Learning: ML) 모델을 활용하여 분석이 가능한 Auto ML 서비스뿐만 아니라, AI 기술을 기반으로 데이터의 수집과 관리, 운영 및 활용을 원활하게 할 수 있는 데이터플랫폼 서비스들이 등장함으로써 점차 범용적인 데이터 분석과 AI 모델의 활용이 가능할 것으로 예상하고 있다. 따라서 향후 비즈니스 환경에서 점차 보편적인 데이터 분석이 가능해진다면 도메인지식과 전략적으로 데이터를 바라볼 수 있는 창의적인 사고를 바탕으로 문제를 정의하고 해결해가는 과정에 대해 이해하고 연습할 필요가 있다. 그러나 앞서 말한 것과 같이 시중의 많은 교재들은 데이터 분석을 위한 코드에 집중하고 있다. 본 교재에서는 코딩에 대하여 데이터 분석을 하는 첫 페이지에 QR코드를 통해서 R 또는 Python을 활용하여 교재의 분석내용을 구현한 코드를 제공하긴 하지만 데이터 분석을 위한 코딩에 대해서는 이야기하지 않는다. 가장 중요한 것은 데이터가 주어졌을 때 어떻게 문제를 정의하고, 문제를 해결하기 위한 과정을 연습해보고 경험을 하는 것이라고 보기 때문이다. 본 교재에서는 데이터 분석 경험이 많지 않은 독자들을 대상으로 R 또는 Python이 아닌 통계분석 소프트웨어인 SPSS를 활용하여 분석을 실시한다. SPSS는 클릭을 통해 빈도분석, 통계적 검증을 위한 t검정, 교차분석, 상관분석, 회귀분석뿐만 아니라 의사결정나무, 단층 신경망 등의 ML 기법까지 사용 가능하기 때문에 코딩을 사용한 데이터 분석이 낯선 학생들에게 가장 적합한 툴이라고 판단하였다. 데이터 분석을 위해서는 어떻게 문제를 정의하고, 문제를 해결하기 위해 어떠한 데이터를 수집하고 사용해야 할지 판단하는 것이 시작점이지만, 교재를 통해 데이터 수집까지 다루기엔 한계가 있기 때문에 본 교재에서는 Kaggle이라는 빅데이터 분석 커뮤니티에서 공개된 데이터를 활용한다. 2장에서는 Kaggle에서 공개된 데이터를 통해 어떻게 문제에 접근하고 분석이 가능한지 예제를 보여줌으로써 교재의 방향성을 설명하고자 하였다. 3~6장까지는 이진분류, 연속변수 예측, 현황분석, 이상탐지라는 큰 주제하에서 Kaggle에서 수집한 데이터를 분석 목적에 맞춰 분리하여 비슷한 문제를 해결하기 위해 어떻게 데이터를 바라보았는지, 어떤 분석을 사용하고 어떻게 결론을 내리고 있는지 보여주고자 하였다. 본 교재를 활용하여 코딩에 대하여 겁내지 않고 자신의 경영학적 또는 다양한 도메인 지식을 활용하여 문제를 파악하고, 문제를 해결하기 위해 데이터를 어떻게 분석하고 결론을 내는지에 대한 체험하는 과정을 통하여, 데이터 활용에 대한 전략적 사고와 창의적 사고 능력을 겸비한 많은 인재들이 양성될 수 있기를 희망한다. 저자 일동

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