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통계학은 자연과학뿐만 아니라 인문·사회과학, 의약학, 농학 및 공학 등 다양한 학문의 분야에 널리 이용되고 있다. 이에 따라 통계학에 대한 어느 정도의 기초 지식은 이제 필수 사항이 되었다. 이뿐만 아니라 여러 기업체 및 연구소에서도 통계적인 기법을 활용하여 제품의 성능을 향상시키거나, 마케팅 전략을 세우거나, 또는 연구 결과에 대한 검증을 하는 것이 일반적인 일이 되었다. 이러한 시대적인 또는 학문적인 추세에 따라 이미 통계학에 대한 내용을

통계학 기본개념과 원리의 초판을 발간한 지 6년이 지났다. 지난 6년 동안 초판에 사용되었던 예제 중에는 시기적으로 미래에 다루었던 내용이 과거의 것이되었고 통계적으로 그 당시와 다른 관심거리들이 생겨났다. 일반인의 관심거리가 아니었던 민감도나 특이도와 같은 조건부확률이 코로나 진단키트로 인해 이슈화되는 등 통계학 주변의 환경적 변화가 많이 일어났다. 이번 개정판에서는 이러한 변화에 부합하는 예제들을 추가하여 시의성 있는 책을 만들고자 하였다.

통계학은 데이터를 체계적으로 다루는 학문으로서, 여러 학문 분야에서뿐만 아니라 데이터를 다루는 실제 사회 현장에서도 그 응용범위와 필요성이 날이 갈수록 증가하고 있다. 더욱이 4차 산업혁명의 특징 중 하나인 초연결사회로부터 발생하는 빅데이터를 활용하여 이를 과학적으로 분석하고 의사결정에 이용하는 학문 분야로서 통계학의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 이러한 배경에서 학문 분야를 포함한 사회 여러 부분의 사람들에게 통계학에 대한 이해는

통계학은 데이터를 체계적으로 다루는 학문으로서, 여러 학문 분야에서뿐만 아니라 데이터를 다루는 실제 사회 현장에서도 그 응용범위와 필요성이 날이 갈수록 증가하고 있다. 더욱이 4차 산업혁명의 특징 중 하나인 초연결사회로부터 발생하는 빅데이터를 활용하여 이를 과학적으로 분석하고 의사결정에 이용하는 학문 분야로서 통계학의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 이러한 배경에서 학문 분야를 포함한 사회 여러 부분의 사람들에게 통계학에 대한 이해는

통계학은 데이터를 체계적으로 다루는 학문으로서, 여러 학문 분야에서뿐만 아니라 데이터를 다루는 실제 사회 현장에서도 그 응용범위와 필요성이 날이 갈수록 증가하고 있다. 더욱이 4차 산업혁명의 특징 중 하나인 초연결사회로부터 발생하는 빅데이터를 활용하여 이를 과학적으로 분석하고 의사결정에 이용하는 학문 분야로서 통계학의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 이러한 배경에서 학문 분야를 포함한 사회 여러 부분의 사람들에게 통계학에 대한 이해는

2016년 3월의 이세돌과 알파고의 대결은 인공지능(AI)에 관한 사람들의 생각을 바꾸는 계기가 되었다. 단정적으로 선을 그을 수는 없지만, 이 시기와 맞물려 빅데이터라는 용어가 자주 등장하기 시작하였고, 이제는 일상에서 쉽게 접할 수 있는 단어가 되었다. 2019년, 구글은 슈퍼컴퓨터로 1만 년이 걸리는 계산을 200초에 해내는 양자컴퓨터를 선보였다. 그 결과, 이전에는 상상만 할 수 있고 실제 계산은 불가능하였던 것들을 실현할 수 있게 되었

이 책의 저자는 저자 서문에서 이 책의 목적이 화학을 전공하는 학생은 물론, 화학을 전공하지 않는 학생을 위하여 흥미로우며 기본적인 분석화학을 간략하게 소개하기 위함이라고 기술하였다. 또한 분석화학을 처음 공부할 때 필요하다고 판단되는 주제들을 선택하였으며, 필요 이상으로 깊이 들어가지 않도록 노력하였다고 하였다. 5판에서는 새롭고 흥미로운 주제와 그림들이 추가되었다. 고분리능 질량분광법 및 초고성능 액체크로마토그래피에 대한 설명이 추가되었으며

이 교재는 화학을 전공하는 학생뿐 아니라 생물학, 생화학, 농학, 식품영양학, 의·약학 등과 같은 생명 관련 학문 분야를 전공하는 학생들이, 한 학기용으로 유기화학을 공부할 수 있도록 만들어진 것이다. 학부에서 유기화학을 상세히 배우기 위해서는 통상적으로 두 학기 내지 세 학기가 소요된다. 그러나 단기 과정이라 해도 유기 화합물의 구조, 성질, 명명법및 반응 등에 대해서는 반드시 알아야 할 기본적인 내용을 학습할 필요가 있다. 따라서 이 교재를

제약공학과를 포함한 제약산업과 관련된 학과에서는 대부분 한 학기에 걸쳐 수학 교과목이 있는 경우가 매우 많다. 이에 본인이 비록 수학 전공자는 아니지만, 제약산업과 관련된 수학의 핵심내용을 전달하되 될 수 있으면 쉬운 내용으로 대학교재를 집필하기로 마음먹었다. 따라서 이 교재에서는 엄밀한 정의에 의한 수학적 전개를 생략하였고, 난이도가 높은 문제를 가급적 제외하였으며, 연습문제는 쉽게 해결할 수 있는 수준으로 집필하였다. 그러나 대학교재를 쉬운

저자가 통계분석, 머신러닝 그리고 딥러닝을 강의하면서 느꼈던 기초수학, 확률과 통계에 관한 책이다. 저자는 강의를 진행하면서 많은 학생들이 구현 언어, 알고리즘 이해 그리고 적용 방법 등을 이해하는 데 어려움을 겪고 있다는 것을 경험하였다. 특히 기초수학이 탄탄하게 잡혀 있지 않은 학생들은 알고리즘 부분을 어려워하였다. 이러한 부분이 하나의 동기가 되어서 가장 최소한의 기본지식은 무엇일지 많이 고민하였다. 이후 학생들이 이해할 수 있는 내용을

이 책의 앞부분에서는 기본적 원리와 현상을 서술하고, 뒷부분에서는 연구와 관련된 주제들을 다루는 형식을 갖추었다. 따라서 전기화학 반응의 기본과 열역학을 시작으로, 점차 전극의 특성, 전해질과 계면의 물리화학적 특성을 다루는 것으로 그 범위를 넓혀갔다. 그 후 동역학이 적용되는 불균일 전극 반응과 반응 속도를 다루면서 전기화학 전문가들의 범위까지도 확대하였다. 전반적으로 기본 이론과 실제를 다룬 후에, 이를 이용하고 응용한 실험을 통한 연구방법