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학술저널
저자정보
강석호 (성균관대학교) 강필성 (서울대학교) 조성준 (서울대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제50권 제6호
발행연도
2024.12
수록면
340 - 346 (7page)
DOI
10.7232/JKIIE.2024.50.6.340

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Data science has become increasingly important in modern industrial engineering, serving as a versatile tool for addressing real-world industrial challenges. In this paper, we analyze the past, present, and future of data science in industrial engineering. To understand the past and present, we examine data science-related papers published in the Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers. To outlook the future, we conduct a survey among industrial engineers who specialize in data science. We discuss the results and provide insights into future prospects.
#Data Science #Data Mining #Big Data #Artificial Intelligence #Machine Learning #Deep Learning

목차

1. 서론
2. 대한산업공학회지 메타분석으로 보는 과거와 현재
3. 산업공학 전공자에게 묻는 미래
4. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Bailey, D. E. and Barley, S. R. (2005), Return to Work: Toward Post-industrial Engineering, IIE Transactions, 37(8), 737-752. google schola Biles, W. E. (1991). The Engineering Science of Industrial Engineering: A Viewpoint of the Industrial Engineering Curriculum. IIE Transactions, 23(3), 208-214. google schola Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan, M. I. (2003), Latent Dirichlet Allocation, Journal of Machine Learning Research, 3, 993-1022. google schola Cao, L. (2017), Data Science: A Comprehensive Overview, ACM Computing Surveys, 50(3), 1-42. google schola Cho, G. H., Lim, S. Y., and Hur, S. (2014), An Analysis of the Research Methodologies and Techniques in the Industrial Engineering Using Text Mining, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 40(1), 52-59. google schola

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