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한국경제 분석과 QGIS 활용 종료 이수증
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한국경제 분석과 QGIS 활용
참여기관 목록
강좌소개
수업내용(Summary)
사회과학 연구에서 지리정보체계(GIS)를 효과적으로 활용하는 방법을 실습과 함께 강의한다. QGIS 소프트웨어를 사용해 엑셀 데이터를 벡터 데이터로 변환하고, 지역 단위 변수로 지도를 제작하며, 라스터 자료를 활용해 수치 지리 자료로 변환하는 방법을 설명한다. 또한 최신 연구 동향을 반영하여 비정형 데이터, 빅데이터, 딥러닝 기법을 접목한 연구 방법도 실습한다. 수강생들에게는 다양한 공간 데이터를 처리하고 생산하여 연구에 적용하는 방법을 배우고 궁극적으로 실증 연구자로 성장하는 계기가 될 것이다.
This course teaches how to effectively utilize the Geographic Information System (GIS) in social science research with practice. It explains how to convert Excel data into vector data using QGIS software, produce a map with regional variables, and convert it into numerical geographic data using raster data. In addition, we will practice research methods that combine unstructured data, big data, and deep learning techniques to reflect the latest research trends. It will serve as an opportunity for students to learn how to process and produce various spatial data, apply it to research, and ultimately grow into empirical researchers.
- 교재(Textbook): 없음(None)
학습목표(Course Objective)
- GIS의 기본적인 개념을 설명하고, 실제 사회과학 연구에서 어떻게 GIS 데이터가 활용되는지 이해한다(Students explain the basic concepts of GIS and understand how GIS data is used in actual social science researches).
- QGIS를 사용하여 엑셀 형태의 데이터를 벡터 데이터로 만들고, 또 지역 단위 변수를 바탕으로 나만의 지도를 만들 수 있다(Students can convert Excel format data, using QGIS, into vector data and create their maps based on regional variables).
- 라스터 데이터를 활용하여 지역 단위 자료로 변환할 수 있다(Students can use raster data to convert it into regional data).
- 벡터 데이터의 좌표를 수정하고 새로 저장할 수 있다(Students can modify the coordinates of vector data and save it as a new one).
- GIS 자료를 활용하여 영상 처리에 특화된 딥러닝을 할 수 있다(Students can use GIS data to perform a deep learning specialized in image processing).
운영일정(Schedule)
- 개강(Open): 2024년 10월 21일 (Oct. 21. 2024.)
- 종강(Close): 2024년 12월 31일 (Dec. 31. 2024.)
- 운영 방식(Type): 상시형 강좌(Certificate of completion can be issued at any time after meeting the criteria)
이수 기준(Completion Criteria)
- 평가 기준(Evaluation): 중간퀴즈(Midterm Exam) 50%, 기말시험(Final Exam) 50%
- 이수 기준(Completion): 총점 60점 이상 획득 후 설문조사 응답 시 이수증 발급 (Achieve more than 60% in total, and take part in the survey)
* 토론, 보고서 및 설문조사 답변은 성적에 반영되지 않습니다(Debates, Reports, and Survey responses are not considered for your score).
문의처(Contact)
- 강의실 내 Q&A 게시판 (the online Q&A board)
- 이메일(E-mail): kekasnu@gmail.com
수업계획서
주차(Weeks) | 주차명(Titles) |
1 | GIS와 사회과학 GIS and Social Sciences |
2 | GIS 실습 (벡터 데이터 1) GIS Practice (Vector Data 1) |
3 | GIS 실습 (벡터 데이터 2) GIS Practice (Vector Data 2) |
4 | GIS 실습 (라스터 데이터 1) GIS Practice (Raster Data 1) |
5 | GIS 실습 (라스터 데이터 2) GIS Practice (Raster Data 2) |
중간 퀴즈(객관식 문항) / Mid-term Exam (Multiple choice questions) | |
6 | GIS 실습 (지오레퍼런싱) GIS Practice (Georeferencing) |
7 | GIS 실습 (벡터 데이터 만들고 수정하기) GIS Practice (Creating and Modifying Vector Data) |
8 | GIS 실습 (역사 지도 지오레퍼런싱 하기) GIS Practice (Georeferencing Historical Maps) |
9 | GIS와 딥러닝을 활용한 사회과학 연구 소개 ocial Science Research using GIS and Deep Learning |
10 | GIS 데이터를 활용한 컴퓨터 비전 딥러닝 실습 GIS Data-based Deep Learning for Computer Vision |
기말 시험(객관식 문항) / Final Exam (Multiple choice questions) |
미리보기
강좌운영진
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양현주 교수
Prof. Hyunjoo Yang
1. 소속(Affiliation): 서강대학교 경제대학 부교수 (School of Economics, Sogang University)
2. 최종 학력(Education): Brown University 졸업(경제학박사)
3. 대표 연구(Selected Publications)
"In strongman we trust: The political legacy of the New Village Movement in South Korea", American Journal of Political Science 67(4), 2023; "The effects of South Korean Protestantism on human capital and female empowerment, 1930–2010", Journal of Comparative Economics 51(2), 2023. 외 다수
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박종령 조교
Jongryong Park
강의 조교(Assistant)
소속(Affiliation): 서울대학교 경제학부 박사과정 (Department of Economics, Seoul National University)
학력(Education): 서울대학교 경제학부 졸업(학사, 석사) (MA and BA, Economics, Seoul National University)
연락처(Contact): kekasnu@gmail.com
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 32시간 00분 (10시간 42분)
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학습인정시간 (총 동영상시간) 32시간 00분 (10시간 17분)
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주차 14주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 32시간 00분 (10시간 08분)
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운영기관 서울대학교 한국경제와 K학술확산연구센터
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 32시간 00분 (09시간 54분)
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학습인정시간
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 32시간 00분 (08시간 53분)
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주차 14주
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 32시간 00분 (12시간 17분)
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운영기관