발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ESM5203 | 빅데이터분석실무 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 비즈니스 가치창출에 요구되는 데이터 구조화, 분석, 시각화 기법들을 소개한다. 수강생들은 고객, 판매, 운영 등 비즈니스 성과지표와 관련된 데이터를 오픈소스 및 상업용 소프트웨어를 통해 직접 분석하고 그 결과를 시각화함으로써 최적의 의사결정에 이를 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 특히, 구체적인 데이터 분석 방법론에 해당하는 통계 및 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 인공지능 및 기계학습 기법 등을 실제 데이터를 활용하여 실습해 봄으로써 빅데이터 분석에 대한 이해도 제고와 함께, 향후 실무 적응능력의 토대를 제공한다. 또한 본 과목에서는 정보과학, 경영 및 사회과학 등 다양한 분야의 융합적 지식을 통해 새로 출현하고 있는 기술에 대한 이해도를 높이고, 통합적 탐구 및 사고 역량을 제고시킬 것이다. | |||||||||
| ESM5205 | 빅데이터활용실무 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 빅데이터로부터 유의미한 지식을 도출하기 위한 주요 기술인 머신러닝/딥러닝의 주요 개념을 다룬다. 기본적인 neural network 구조에서부터 최근 많이 활용되고 있는 convolutional neural networks, recurrent neural networks, graph neural networks, autoencoders, 그리고 deep generative models 등의 주요 방법론과 적용 사례를 소개한다. | |||||||||
| ESM5206 | 창의발상세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 공학 및 경영 문제의 창의적 발상력 향상을 목표로 하고 있다. 주요 내용으로는 창의성의 기초이론, 창의성의 저해요인, 창의적 문제해결 프로세스, 문제의 발견 및 정의, 아이디어 발상, 아이디어의 평가 및 실행 등이 포함된다. | |||||||||
| ESM5207 | 품질경영세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 품질비용, 품질개선, 품질기능전개, 품질공학, 관리도, 샘플링검사, 신뢰성, 표준화와 품질보증, 제품책임, 서비스품질, 식스시그마 혁신전략, 경영품질 등과 같은 품질경영의 주요 주제들에 대한 세미나 | |||||||||
| ESM5208 | 생산관리론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 과학적 현장관리, 전사적 설비보전, 도요타생산시스템, 생산능력계획, 총괄계획, 생산일정관리, 재고관리, MRP시스템, 수요예측, 공급망관리, 프로젝트관리, 생산전략 등과 같은 생산관리의 주요 주제들을 학습한다. | |||||||||
| ESM5209 | 생산성분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 수업에서는 생산성 분석기법인 자료포락분석(Data Envelopment Analysis)의 개발 배경, 이론적 원리, 프로그래밍, 응용사례를 소개한다. 학생들은 자료포락분석 기법에 대한 이해를 바탕으로 운영 생산성(예: 공장, 병원, 은행, 대학, 등) 및 기술 효율성(예: 전환비, 처리량, 속도, 등)을 정의하고, 측정함으로써, 궁극적으로 그 프로세스의 개선 방향을 제안할 수 있다. 수업 후반부에는 전통적인 자료포락분석을 확장한 다-계층(Network) 설계, 시계열(Dynamic) 설계, 역-최적화(Inverse optimization) 등의 최신 기법들을 다룬다. 한 학기에 거쳐 학생들은 그룹 과제를 수행하며, 해당 주제에 관한 토론 및 발표를 통해 평가받는다. | |||||||||
| ESM5212 | 건전성예측관리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 건전성 예측관리(PHM: Prognostics and Health Management)의 개념과 방법을 다양한 산업 적용사례를 통해 소개한다. 건전성 예측관리는 크게 센싱, 진단, 예측, 관리 모듈을 포함한다. 각 모듈의 대표적 구현 방법에 대한 최신 기술동향 및 산업적용 사례를 리뷰한다. | |||||||||
| ESM5213 | 공학역학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 공학문제 해결을 위한 역학의 기본 개념과 응용을 다룬다. 시스템 다이나믹스 이해에 기반한 공학 시스템 모델링 방법과 산업 적용사례를 리뷰한다. | |||||||||
| ESM5214 | PHM세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 PHM(건전성예측관리) 기술의 생산, 에너지, 국방 등 다양한 산업에 적용 사례 및 연구 개발 동향과 산업 적용에 따르는 주요 난제들을 소개한다. | |||||||||
| ESM5215 | 스마트제조세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 스마트제조에 대한 이론과 실무를 다양한 현장 사례와 세미나를 통해 이해하고 익힌다. 특히 생산기술과 미래 제조시스템의 새로운 패러다임, Industry 4.0, 스마트제조, 스마트공장 등에 대해 다룬다. | |||||||||
| ESM5219 | 스마트제품개발및제조 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 과목은 제조 기업에서 제품을 개발하고 양산할 때까지의 과정에 필요한 실무 기법을 다룬다. 데이터를 기반으로 어떻게 설계하고 제조하는지 현장 중심의 스마트한 문제 해결 방법을 실제 사례들을 중심으로 설명한다. 제조업의 일반적 조직 구조와 그 조직들의 기능과 역할, 조직 간의 이해 관계의 이해를 시작으로, 개발의 선행 연구부터 양산까지의 업무 프로세스, 설계 시 필수 요소들, 스마트 설계에 필요한 시뮬레이션 기법, VE(Value Engineering), Triz와 최적화 기법, 6-Sigma 등 여러 개발 및 설계에 필요한 툴을 어떻게 현장에 접목하는지 실제 사례들을 중심으로 다룬다. 또한 전자 제품을 중심으로 제품 별 기본 공정 지식과 스마트 팩토리의 개념과 실제, 현장의 실제 제조혁신 활동들, 제조 설비 개발과 데이터 기반 제조 관리 사례의 설명한다. 아울러, 제품 개발 시 필수적으로 협력해야 하는 품질, 구매, 디자인, 상품 기획의 업무를 소개하고, 여러 부서 간의 이해관계 충돌 등을 어떻게 해결하여 협력하는지, 엔지니어링 실무에 필요한 전략적 마인드 및 자료 작성법과 함께 다룬다. | |||||||||
| ESM5220 | 디지털트윈고도처리특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 한 | Yes | |
| 사이버물리시스템, 디지털트윈 및 고도처리 기술에 대한 배경, 기본 이론, 응용과 실무를 다루며, 강의와 다양한 문제중심 학습을 통해 이를 이해하고 익힌다. - 제품/공장 설계 및 운영 - 고도처리 기술 - 스마트제조와 스마트공장 - 사이버물리시스템, 디지털트윈 | |||||||||
| ESM5221 | 스마트제조및고도처리특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 한 | Yes | |
| 스마트제조 및 고도처리 기술과 시스템에 대한 배경, 기본 이론, 응용과 실무를 다루며, 다양한 문제중심 학습을 통해 이를 이해하고 익힌다. - 제품 설계 및 개발, PLM, 고도처리 기술 - 공장 설계 및 생산 운영, 생산기술과 정보시스템 - 스마트제조와 스마트공장 - IIoT, 스마트센서, 클라우드, 플랫폼, 사이버물리시스템, 디지털트윈 | |||||||||
| ESM5222 | 확률적최적화 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 본 교과목은 확률적 최적화에 관한 수업으로 주로 확률적 계획법에 대해 다룰 것입니다. 비즈니스, 공학, 과학 분야의 많은 문제에는 불확실성이 수반되지만 이러한 복잡한 시스템의 최적화는 실제로 결정론적 모델 매개변수를 사용하여 수행되는 경우가 많습니다. 본 교과목의 확률적 계획법은 무작위 변수와 확률론적 설명을 통합하여 결정론적 최적화로 확장합니다. 본 교과목에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 (i) 모델링, (ii) 이론, (iii) 해결기술을 학습합니다. | |||||||||
| ETM5107 | 특허및논문서지정보분석세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 기술경영학과 | 한 | Yes |
| 본 강의에서는 기술혁신 연구를 위해 특허 및 논문의 서지 정보 데이터를 분석하고 활용하는 방법을 학습한다. 강의 전반부에서는 특허 데이터 기반 기술혁신 지표 및 과학 논문 정보를 계량적으로 분석하는 방법을 주로 소개한다. 후반부에서는 세미나를 통해 특허 데이터 및 서지 정보 데이터 분석을 주 연구 수법으로 활용한 기술경영 분야의 주요 논문을 익힌다. | |||||||||
| GWR5022 | 분리막수처리특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 수자원학과 | 한 | Yes |
| 현재 수처리 기법 중 가장 이슈가 되고 있는 분리막을 이용한 수처리 공정에 대해 강의한다. 분리막 공정을 활용한 정수처리, 하수처리, 해수담수화, 하수재이용 공정에 대한 이론 및 설계 방법에 대해 설명하고 각각의 실제 사례를 교습한다. | |||||||||
| GWR5023 | 고도수처리단위공정 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 수자원학과 | 한 | Yes |
| 현재 이슈화 되고 있는 정수처리의 고도화 및 하수재이용 시 활용되는 고도 수처리 공정에 대해 강의한다. 물리적 처리 단위 공정, 화학적 처리 단위공정, 생물학적 처리 단위공정에 대한 이론 및 설계 방법에 대해 교습한다. 또한 물질전달론 및 물재생산업 적용 모델에 대해 강의한다. | |||||||||
| GWR5076 | 울트라퓨어워터테크놀로지 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-8 | 수자원학과 | - | No |
| 반도체 제조, 고순도 의약품 제조, 정밀 화학제품 제조 등에 반드시 필요한 초순수 제조 공정의 필수 공정 및 유지관리 공정, 리스크 관리 공정 등에 관한 이론적 내용과 실무적인 내용을 강의하는 과목이다. 구체적으로는 물속의 기체를 제거하는 탈기 공정 및 탈기용 멤브레인, 입자를 제거하기 위한 MF 및 UF멤브레인, 이온성 물질을 제거하기 위한 RO 멤브레인과 양이온 교환수지 및 음이온 교환수지, 유기물 등의 산화 목적으로 사용되는 자외선 산화 등에 관한 이론과 설계 및 유지관리 등의 실무를 강의한다. | |||||||||
| RES5043 | 석사논문연구1 | 3 | 6 | 전공 | 석사 | 글로벌스마트시티융합전공 | 한 | Yes | |
| 본 교과는 석사논문연구 인디펜던트 스터디 중 첫 단계에 해당한다. 수강자는 교수자의 연구프로세스 사례를 논의하는 일련의 세션을 통해서 자신의 연구 아이디어를 발전시키는 방법을 익히게 된다. 이 과정은 사회적 요인, 역사적 사실과 선행연구, 디자인 탐구, 매스터플래닝, 이론적 방법론, 과학적 현장조사 방법론 등을 포함한다. 학습자는 자신의 논문에 필요한 개념적 프레임워크를 도출하고, 문헌조사와 구체적인 연구수행계획을 행한다. | |||||||||
| RES5046 | 환경수질화학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌스마트시티융합전공 | - | No | |
| 환경과학 또는 환경공학 분야에서 요구되는 화학의 기본이론을 제공함으로써 환경현상과 환경시스템을 이해하는데 필요한 기초학문의 소양을 함양한다. | |||||||||
| RES5047 | 생물학적수처리공학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌스마트시티융합전공 | 한 | Yes | |
| 정수처리 또는 하폐수의 생물학적 처리와 관련하여 미생물학의 기초이론 및 생물공학적 모델, 수처리 시스템 디자인 등 응용관련 이론 및 적용을 통해서 생물학적 수처리를 위한 공학적 지식습득한다. | |||||||||
| RES5056 | 초순수기초공학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌스마트시티융합전공 | 한 | Yes | |
| 본 교과목은 반도체 및 제조산업의 필수요소인 초순수에 대한 기본적인 배경지식을 학습하고 국가산업 동향에 관점에서 초순수 제조산업의 중요성, 공정의 구성, 최신기술 동향 등의 정보를 탐구함. 또한 초순수 관련 연구 자료 및 국내 적용 사례를 바탕으로 초순수 공정의 기초 원리를 학습함. | |||||||||
| RES5059 | 초순수전처리흡착공정개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 글로벌스마트시티융합전공 | 한 | Yes | |
| 다양한 산업에서 초순수(Ultra-pure Water)의 이용은 필수적이 되었음. 전자산업용의 초순수는 반도체디바이스의 미세가공화에 따라 요구되는 수질은 해마다 엄격해져 왔음. 앞으로 점점 더 반도체 디바이스의 미세화와 복잡화가 진전될 것인데, 디바이스의 표면에 약간의 불순물이 부착되어도 성능의 열화를 초래할 것이 예상됨. 흡착은 초순수 내 포함된 불순물을 제거하는 방법 중 하나로, 초순수 전처리 방법 중 하나로 사용될 수 있음. 본 과목에서는 이에 대한 내용에 대해 다룰 예정이며, 학생발표 위주의 수업이 될 것임. | |||||||||
| RES7001 | 스마트막공정공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 글로벌스마트시티융합전공 | 한 | Yes | |
| 본 수업에서는 분리막을 이용한 수처리 공정과 운영관리에 대한 기본 개념을 전반적으로 다루고 있다. 본 수업을 수강하는 학생들은 분리막의 종류 (MF, UF, RO 및 FO 등) 및 공정구성과 분리막에 의한 제거 기작, 유지관리기법, 전처리기법과 더 나아가 모니터링 및 자동화 시스템을 통한 분리막 공정의 운영에 대한 요소를 이해할 수 있다. 학생들은 미래에 본 수업을 통해 배운 지식을 통하여 스마트 분리막 공정 설계 및 운영에 적용할 수 있다. | |||||||||
| SFC5005 | 스마트팩토리응용프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 본 과목에서는 스마트팩토리 구현을 위한 임베디드 시스템 디바이스를 개발하기 위한 방법을 가르친다. 제품출시 시간을 줄이기 위하여 미리 만들어진 하드웨어와 소프트웨어 컴포넌트들을 많이 접할 수 있다. 여기에는 프로세스, 운영체제, 보드 및 네트워크 등과 같은 모든 이용 가능한 하드웨어와 소프트웨어를 포함하다. 본 과목에서는 이러한 컴포넌트들을 사용하고 통합하기 위한 방법을 또한 배울 것이다. 이것은 스마트팩토리 구현환경에서 스마트팩토리 디바이스로부터 데이터를 획득하고 이용 가능한 서비스에 의해 사용될 수 있는 클라우드 플랫폼으로 데이터를 전달하는 일련의 과정일 것이다. 예를 들어, 라즈베리파이와 같이 산업현장에 적용 가능한 디바이스와 클라우드 기반 IBM 왓슨 IoT 플랫폼을 사용하여 기본적인 산업 IoT 솔루션을 만들기 위하여 요구된 모든 개발단계를 경험하게 될 것이다. | |||||||||
| SFC5016 | 스마트팩토리컨설팅 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | 한 | Yes | |
| 본 교과목은 제조업체가 스마트제조 경쟁력을 갖추기 위해 기존 운영 환경을 고려한 현장 중심의 수준 진단 컨설팅과 사업계획서 작성법을 학습한다. 설비 및 장비로부터의 데이터 수집‧분석‧진단 전반에 걸친 스마트팩토리 구축의 이해, 신규 도입을 위한 제조사에 맞춤형 시스템의 제안, 기존 설비‧장비를 활용한 생산현장 데이터의 수집환경 구성 및 구축, 현장의 문제점과 개선 보완에 대한 진단 등을 포함한다. | |||||||||
| SFC5019 | 제조빅데이터분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 스마트팩토리융합학과 | - | No | |
| 본 과목에서는 빅데이터 기술에 대한 전반적인 내용에 대해 다룬다. 먼저, 빅데이터 기술에 대한 기본 원리를 이해하고 현재 개발되고 있는 최신 기술들에 대해 학습한다. 빅데이터 기술의 기본 구조와 함께 핵심인 HDFS, 맵리듀스, NoSQL에 대한 기술적인 내용을 다룬 후, 실시간 빅데이터 처리 기술인 Storm, Kafka, Spark streaming 등의 최신 트렌드에 대해서도 학습한다. 또한 제조 분야에서 빅데이터 프로젝트를 구현하기 위하여 필요한 Machine Leaning 및 데이터 과학 등의 최신 기술도 학습한다. 마지막으로 조별 프로젝트를 통해 특정 제조 영역에서의 현실 문제를 해결하기 위한 빅데이터 시스템을 설계하고 구축 프로젝트를 진행한다. | |||||||||