2023학년도 1학기 강의계획서

교과목명

(영문명)

데이터사이언스 윤리와 법

(Ethics and Law for Data Science)

과목구분

전공

학점(시수)

3

담당학과(부)

데이터사이언스학과

담당교수

엄익채

수강학년

대학원 1,2학년

연락처

062-530-5791

강의실

도서관 별관 315호

E-mail

iceuom@jnu.ac.kr

강의시간

금요일 19:00~22:00

면담시간

e-mail통한 사전 협의후 면담

선수과목

-

수업목표

1) 데이터 수집 및 가공 관련된 기술 및 법적 문제 검토

2) 데이터 3법 및 개인정보 관련 법적 이슈 및 기술적 해결방안 수립

3) 암호화, 블록체인, 네트워크, 시스템 등 데이터사이언스 응용관련 보안기술 이해

핵심역량

창의

감성

공동체

합계(%)

80

-

20

100

- 창의역량: 융합역량, 문제발견해결역량, 컴퓨팅사고역량으로 구성

- 공동체역량: 자기설계역량, 시민역량, 글로컬역량으로 구성

수업운영

방법

운영방식

역량증진을 위한 수업방법

혼합수업

(원격+대면)

원격수업

대면수업

강의식

발표 및 토의

문제중심학습

프로젝트

기반학습

플립

러닝

실험 및 실습

기타

(자유기술)

합계(%)

○

50

20

5

10

-

15

-

100

<수업방법 세부 기술>

- 기본적으로 이론+실습진행, 중간고사 이후 발표 수업 병행

- 실습 관련 가상화 이미지 등 제공 (자가 실습 가능)

수업평가

방법

중간고사

기말고사

개별과제

팀과제

수업참여도

출석

기타

(자유기술)

합계(%)

25

25

30

-

10

10

-

100

<수업평가방법 세부 기술>

- 중간/기말고사 : 단순 암기식 평가 아닌 문제 해결형 서술식 평가 시행

- 총 1회 개인 발표 진행 (발표시간 20분)

본 교과 관련 국내외 논문 중 개인별 선택하여 발표

진행 방식은 별도 알림

- 출석: 2점 감점(결석 1회), 0.5점 감점(지각 1회)

교재 및 참고자료

구분

도서명

저자

출판사

출판년도

주교재

자체 제작

-

-

-

부교재

Data Privacy & Compliance Guidebook: GDPR, CCPA, and Data Privacy Principles.: For in-house counsel and compliance departments

Raj Rathour

willey

2019

참고자료

Cyber Security Meets Machine Learning

Xiaofeng Chen

springer

2021

주별 수업계획서

주

학습내용

교수학습전략

자료·과제

기타

주차별

운영방식

(혼합/원격/대면)

수업방법

평가방법

1

과정 개요 및 학습 방향 소개

강의

출석

대면

(3월 6일)

2

1장. 공개된 정보 분석 관련 기술

- Disinformation and Fake News

- OSINT Data Types and Data

Analysis

-실습1)Analyzing the Macron Video

강의, 실습

출석,

실습

대면

(3월 13일)

3

1장. 공개된 정보 분석 관련 기술

- OSINT Data Types and Data

Analysis

- JSON연계 데이터 분석

-실습2) OSINT데이터 분석

-실습3) JSON데이터 처리

강의, 실습

출석,

실습

대면

(3월 20일)

4

1장. 공개된 정보 분석 관련 기술

- API 연계 데이터 분석

-실습4) Web API연동 데이터 분석

강의, 실습

출석,

실습

대면

(3월 27일)

5

2장. 지능형 분석 및 데이터 처리

- 지능형 분석 관련 기법

- 실습5) 잘못된 정보 식별

- 오픈소스 소프트웨어 및 Git

강의, 실습

출석,

실습

대면

(4월 3일)

6

2장.지능형 분석 및 데이터 처리

- Python을 이용한 웹데이터 처리

- 실습6) Web Scraping

- 실습7) 파이썬 이용 데이터 분석

강의, 실습

출석,

실습

대면

(4월 10일)

7

중간고사

시험

시험

대면

(4월 17일)

8

3장.다크웹 및 사이버 범죄

- 다크웹, Tor, 블록체인

- 실습8) 다크웹 검색

강의, 실습

출석,

실습

대면

(4월 24일)

9

4장. 암호화폐, 금융OSINT

- 블록체인 및 익명성

- 블록체인 Transaction 및 금융

OSINT

- 실습9) 랜섬웨어 및 비트코인

추적

강의, 실습

출석,

실습

대면

(5월 1일)

10

5장. 개인정보보호

- 개인정보보호 관련 국내 법률

- 데이터 3법 및 GDPR

강의, 실습

출석,

실습

대면

(5월 8일)

11

6장. 데이터 익명화, 가명화

- 개인정보 익명화 및 가명화

- 관련 기술적 기법

강의, 실습

출석,

실습

대면

(5월 15일)

12

7장. 프라이버시 보호 데이터마이닝

- 연합학습 개요

- 프라이버시 보호 기술기법

강의, 실습

출석,

실습

대면

(5월 22일)

13

8장. 연합학습 종류

- 수평 연합학습

- FedAvg등 알고리즘

강의, 실습

출석,

실습

대면

(5월 29일)

14

9장. 연합학습 응용사례

- 금융, 헬스케어 등 산업분야

- 정보보안 분야

강의, 실습

출석,

실습

대면

(6월 5일)

15

기말고사

시험

시험

대면

(6월 12일)

* 수업일정은 수업 진행상황에 따라 변동될 수 있습니다.

장애학생

학습지원

- 시각장애학생: 강의 파일 제공, 대필 도우미 허락, 강의 녹음 허락 등

- 청각장애학생: 강의 파일 제공, 대필 도우미 허락, 원격강의 지원 허락(수화, 속기) 등

- 지체, 뇌병변장애학생: 강의 파일 제공, 대필 도우미 허락, 강의 녹음 허락 등

기타 필요하다고 인정되는 사항

※ 장애학생의 경우 수업관리 지침 제28조에 의거하여 평가방식을 조정할 수 있음

기타 참고 사항

수업교재: 자체 제작 배포, 별도 교재 준비 필요 없음

전년도 평가(학생 수업평가 결과 및 CQI) 반영