소셜네트워크분석()Social Network Analysis

1. 소셜네트워크 분석은 한마디로 관계에 대한 심층적인 분석연구라고 할 수 있다. 우리 주위에는 다양한 관계들(가족 관계, 우호 관계, 경쟁 관계, 종속 관계 등)이 생성되고 있는데, 그 관계구조의 전체적인 매커니즘과 관계 참여자(개인, 그룹, 기관)의 네트워크 내 역할을 판별하기 위한 SNA 모델과 방법론을 연구한다. 2. 네트워크는 우리 삶의 곳곳에 퍼져 있다. 친구, 통신, 컴퓨터, 웹 및 교통수단은 연결되어 우리에게 편리성을 제공하며, 뇌와 세포의 네트워크는 우리의 생존을 결정한다. 네트워크 분석방법론을 학습하고, 이 방법론이 다양한 사회 현상 또는 현업 문제를 분석하고 이해하기 위해 어떻게 활용될 수 있는가를 다룬다. 3. 네트워크의 기본 요소는 노드인데, 노드는 사람 또는 사물이 될 수 있으며, 세상에 존재하는 모든 개체는 서로 직접 또는 간접적으로 관련이 있다. 예를 들어 사람들은 생각, 경험, 정보를 서로 공유하고, 이런 관계를 통해 사회 연결망이 형성된다. 네트워크 분석은 이렇게 만들어진 연결망의 구조를 심층적으로 분석한다. 4. 네트워크 분석 주제는 집단의 응집력 파악, 각 참여자(개인/그룹/기관)의 네트워크 내 역할 및 위상 판별, 참여자의 역할변화 예측, 전체 네트워크의 성장/확산 예측, 그리고 조직 성과와의 관계 측정이다. 5. 페이스북, 트위터, 유튜브 등과 같은 SNS는 사람들의 사회연결망 확산을 촉진시켜주며, 이에 따라 소셜미디어의 영향력이 정치, 경제, 사회 뿐 아니라 경영분야에도 증대되고 있다.

빅데이터분석(Big Data Analytics)

본 수업에서는 데이터 과학의 개념과 구체적인 방법론에 대한 내용을 다룬다. 파이썬 기반의 빅데이터 수집, 기술통계/회귀/상관 분석의 통계 분석과 텍스트 분석, 지리 정보 분석을 다룬다. 또한 머신 러닝을 데이터 과학의 분석 모델에 적용하여 머신 러닝의 지도 학습 방법인 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리를 사용하는 분류 분석과 비지도 학습인 K-평균 군집화, 감성 분석 등에 대해서 학습한다.

데이터시각화(Data Visualization)

1. 시공간데이터는 시간변화에 따라 공간이 변화하는 특별한 데이터셋을 일컫는다.
2. RFID, GPS가 비즈니스에 응용되면서 주목을 받기 시작한 연구주제이다.
3. 본 과목에서는 Foursquare 체크인 데이터, 트위터 데이터(geo tweets), 따릉이 OD 및 GPS 데이터, Tmap 검색지 데이터 등을 이용하여 시공간데이터 분석의 필요성과 효과를 체험해 본다,
4. 사용자의 공간분포, 사용자 이동성분포, 사용자 간 링크분석이라는 연구주제에 관해 심도있게 연구하고, 이동체가 아닌 고정체 데이터의 활용법에 대해 연구해 본다.
5. 이동체 데이터는 개인정보 등의 이유로 수집에 한계가 있으나, 고정체(각종 사업장 위치)의 경우 공개되어 있으므로 창의적인 아이디어를 적용하여 새로운 사업기회를 모색해 본다.

조직문화와조직탄력성(Organizational culture and resilience)

본 강좌는 이번 학기 두 개의 유기적 주제로 구성된다.
1) 조직문화의 이해, 분석, 적용을 위한 기본적 이론 및 사례를 학습하고 조직문화가 가지는 역할과 이를 효과적으로 관리하기 위한 경영자로서의 역량 및 지식을 습득하는데 목표를 둔다.
2) 조직탄력성은 조직이 위기를 겪으면서도 무너지지 않고 위기 이전보다 더 성공적으로 작동하여 높은 성과를 내는 현상을 의미한다. 본 강좌에서는 최근 조직연구에서 화두가 되고 있는 조직탄력성의 개념, 선행요인, 현상 등을 학습할 것이다.

HR애널리틱스사례연구(Case study:HR Analytics)

HR 애널리틱스의 개념과 중요성에 대해 이해하고, 실제 사례 연구를 통해 어떻게 데이터를 수집하고 분석하여 조직의 인력 관리에 적용하는지에 대해서 학습하는 과정.

성과관리와성과리더십(Performance Management & Leadership)

이 과목은 온라인재직자과정의 과목으로, 피플어낼리틱스학과의 기초 과목이다. 70%이상 온라인으로 진행되며, 현직에서 근무하는 대학원생을 위하여 개설된 대학원 과정의 응용이론 과목이다.
조직구성원의 역량과 성과에 대한 이론에 기초하여 성과향상에 대한 심리적 과정을 학습한다. 성과관리에 영향을 주는 평가에 대한 동기, 조직의 인사제도 및 직무동기가 발현되는 심리적 과정 간의 역학을 설명하는 이론과 실증연구를 학습한다. 또한, 리더의 발굴을 위한 평가와 성과코칭에 대한 최신의 경향을 파악하여 개인 및 조직의 성과와 관련된 연구와 현업에서 실무자로 활동하는데 필요한 지식을 습득한다. 동기부여와 성과코칭의 적용범위를 논의하고 팀을 이루어 프로젝트 활동을 하면서 학습한 지식의 현장적용성을 검토한다.

인사조직컨설팅방법연구(Consulting methods for Human Resources and organization)

개요 및 목적: 인사조직 컨설팅 수업은 조직 내의 인력 관리와 구조에 대한 효과적인 전략을 학습하는 과정으로, 조직의 성과 향상을 목표로 합니다.
이론 학습: 학생들은 인사조직 관리 이론을 습득하고, 조직 내의 다양한 인적 자원에 대한 이해를 토대로 심층적인 학문적 고찰을 수행합니다.
사례 연구: 현실적인 사례를 통해 학생들은 실제 조직의 문제에 대한 해결책을 모색하고, 실무적인 지식을 쌓습니다.
연구 프로젝트: 학생들은 특정 조직을 대상으로한 연구 프로젝트를 수행하여 실제 문제에 대한 심층적인 분석과 해결책을 제안합니다.

피플어낼리틱스(People Analytics)

인적자원의 효과적이고 효율적인 의사결정을 위해 객관적인 분석을 위한 피플 애널리틱스의 도입과 활용에 대해서 학습한다. 또한 R 등의 소프트웨어를 통해, 인적자원관리 분야의 데이터 분석과 해석하는 능력을 키우는데 목표를 둔다.

LLM의이해와활용(Indivoduction to LLM(Large Language Model))

본 수업에서는 LLM(Large Language Model)을 활용하는 다양한 AI 서비스들을 살펴본다. 특히 LLM의 기본이 되는 인공지능 및 딥러닝의 기초 내용을 확인하며, LLM 개발 플랫폼인 랭체인을 통해 AI를 이용한 분석 및 검색 서비스들에 대해 살펴본다. 특히 LLM의 문제점을 보완하는 RAG(Redivieval-Augmented Generation) 개념, 구현과정에 대해서도 학습한다. LLM 개발 플랫폼을 이용하여 간단한 챗봇, PDF 요약 웹사이트 구축, 번역 서비스 등에 대해서도 실습을 진행한다

조직심리연구의데이터설계(Data Design for research in organizational psychology)

토론학습

조직심리와어낼리틱세미나(Research & Analytic seminar in Orgnizational Psychology)

조직을 관리하는 제도, 및 조직환경과 상호작용을 통해 나타나는 현상에 대해서 학습하며, 이와 관련된 ICT 분야 최신의 연구트렌드를 학습한다. 학부 수준에서 배운 조직심리학의 지식을 바탕으로 수업이 진행되므로, 기본적인 조직심리학의 이론을 선행학습할 필요가 있다. 어낼리틱스에 대한 전문성을 높이기 위해서 동일한 현상에 대해 어떻게 접근할 것인지 고민하기 위하여 상충되는 이론에 대한 세미나가 진행된다. 세미나는 발제와 질문, 발제자의 응답, 토론준비과제, 실무사례과제를 중심으로 이루어진다.
이 과목의 내용을 학습함으로써 학생들은 1) 기존의 조직심리학에 관한 이론체계에 대하여 전반적으로 섭렵하게 되고, 2) 조직행동에 대한 연구자로서 글로벌 영역에서 수행되고 있는 조직심리학 연구 패러다임과 함께 미래 연구 방향에 대한 통찰력을 습득하며, 3) 조직구성원의 관리 및 지원에 대한 이론적 기반을 학습하게 되며, 4) 개인을 넘어서는 조직의 상위 수준(예, 팀, 조직, 문화 등)의 영향력을 인식하고 현실적 제도와 체계를 익혀서 조직효과성에 기여하는 통합적 관점을 갖게 된다.