발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ESM5044 | R＆D프로젝트관리론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 연구개발프로젝트관리에 대한 최신 이론과 방법을 소개하며, 이를 통해 프로젝트관리연구의 영역과 방향을 인식함과 더불어 기업현실의 적용능력을 배양하도록 한다. 프로젝트관리의 과거와 미래, 프로젝트 기획, 프로젝트 평가, 프로젝트 조직 등의 내용이 다루어진다. | |||||||||
| ESM5045 | 전략적의사결정론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 불확실한 상황하에서의 전략적 의사결정에 관한 고급 이론을 소개한다. 논제로는 정보수집 및 평가, 효용이론, 의사결정과정, 다기준 의사결정 방법, 의사결정 지원시스템, 정보기술과 의사결정, 그리고 의사결정전략 등이 포함된다. | |||||||||
| ESM5046 | 시스템통합 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| SI(System Integration : 시스템 통합)의 기본적인 개념과 다양한 시스템에 대한 적용성을 강조한다. 기본적인 SI의 도구를 소개하고 실질적인 사례 연구를 통해서 산업공학의 관리기술이 시스템통합에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 중점적으로 다룬다. | |||||||||
| ESM5047 | MCDM세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 다기준하에서의 의사결정(MCDM : Multiple Criteria Decision Making)의 기본적인 개념과 다양한 의사결정방법을 소개한다. MADM, MOMP, 목표계획법, Compromise Programming, 대화형 의사결정, 그리고 의사결정 지원시스템 등을 다루며 사례 연구를 통해서 이러한 기법들의 응용성에 대해서도 조사한다. | |||||||||
| ESM5048 | 경영혁신특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 전략경영, BPR, 6시그마, TQM과 같은 다양한 경영혁신 방법을 가르친다. 특히 경영혁신의 개념, 접근방식, 성과측정, 그리고 적용사례 등을 중점적으로 다룬다. | |||||||||
| ESM5049 | 경영리더십특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 경영 리더십의 기본 개념과 적용사례를 가르친다. 특히 조직의 인간적 요소, 동기부여이론, 최고경영자(CEO) 리더십, 경영리더십 유형, 리더십 성공요소, 그리고 리더십 사례 등이 중점적으로 다루어진다. | |||||||||
| ESM5063 | 시스템경영공학개론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 시스템경영공학개론은 제조업과 같이 인간. 기계, 물자로 대표되는 시스템, 금융업과 같이 고객을 위한 서비스로 대표되는 시스템, 정부 l관과 조직원과 정책경영으로 대표되는 시스템, 연구개발(R&D)시스템 등 다양한 시스템을 대상으로 분석, 설계, 모델링, 계획, 관리, 통제, 평가하는 제반 영역을 다룬다. 일반적 공학과는 달리 시스템경영공학은 학문의 대상을 “시스템”에 초점을 맞추며, 정보경영, 데이터베이스, 시스템 통합, 통신망, 개발공학, 정밀제조, 디지털가상생산, 인간.컴퓨터상호작용, 신경영 패러다임, 신제품기획 등의 다양한 새로운 기술과 영역이 접목된다. 시스템경영공학개론은 이러한 시스템경영공학에 대한 개괄적이고 총체적인 내용을 소개하고, 이를 이해하는데 그 목적이 있다. | |||||||||
| ESM5079 | 서비스전략 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 서비스 전략의 이론과 응용을 다룬다. 서비스 비전, 서비스전략 수립, 서비스전략 전개, 전략 타당성 평가 등에 대한 이론과 응용을 학습한다. 글로벌 기업의 서비스전략에 대한 사례를 심층적으로 다룬다. | |||||||||
| ESM5080 | 인간공학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 인간공학을 전공하는 석박사급 학생들을 위한 상급 인간공학 코스에서는 작업자들의 여러작업 (들기작업, 수동물질취급, 근육의 힘과 활동, 물리적 힘에 대한 생리학적 특성등에 대한 연구가 이루어진다. 또한 수업을 통해 인간공학연구를 위한 측정장비와 시스템의 활용 또한 다루게 된다. | |||||||||
| ESM5081 | 생체역학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 근골격계에 대한 물리적 역학적 연구를 중심으로 한 본 과목에서는 특히 상지에 관한 근골격계의 연구를 주로 하게 된다. 직업성 근골격계질환의 예방과 평가를 위한 시스템과 평가도구를 배우게 된다. | |||||||||
| ESM5082 | 작업생리학 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 작업생리학 과정에서는 인간작업의 생물학적 기초가 되는 근육의 특성, 뼈구조의 특성, 신체크기 및 물리적 활동과 피로 등에 대한 연구가 진행된다. | |||||||||
| ESM5083 | 유니버설디자인특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 유니버설디자인의 기본이 되는 접근성(accessibility)에 대해서 구체적으로 공부하고, 각 장애유형의 접근성을 개선하는 실제 사례에 대해서 공부한다. 각종 매체에 대한 universal access가 이루어질 수 있도록 접근성을 향상시킬 수 있는 유니버설디자인을 구체화시킬 수 있는 방법론에 대해서 연구한다. 또한 장애와 고령화에 대한 국가적 정책과 국제 표준 등에 대한 이해를 함양한다. | |||||||||
| ESM5084 | 하이테크사업기획 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 하이테크 신기술을 기반으로 사업을 실제로 기획하는 방법을 익히는 것을 목표로 한다. 하이테크 신기술의 원리에 대한 이해, 사업화 및 상품화 가능성 판단, 사업모델 수립, 시장수요예측, 리소스 조달계획을 체계적으로 수행한다. 기술예측, 신상품개발, 사업모델, 시장분석, 경제성공학의 기본적 지식이 요구되며, 이를 체계적으로 활용하는 프레임워크를 익히는데 과목의 목적이 있다. | |||||||||
| ESM5085 | 계량시장분석 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 시장분석을 위한 정량적 접근법들을 체계적으로 다루는 과목이다. 시장데이터에 기반한 과거 고객행동 및 시장의 동적 패턴분석, 현재의 고객니즈 및 시장구조 분석, 미래의 시장수요 및 고객행동의 변화를 정량적으로 분석한다. 설문지 디자인, 수요예측, 기업간 경쟁을 고려한 시장점유율 분석, 고객 세그먼트화, 고객가치분석 등이 중심이며 컨조인트 분석, Choice-based simulation, CBR(case-based reasoning), Rough-set theory 등의 방법을 활용한다. | |||||||||
| ESM5087 | 가치공학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 가치공학은 성과와 품질 요구조건을 개선시키는 동시에 문제를 해결하고 비용을 줄이기 위한 강력한 방법론이다. 정의된 것처럼 가치는 비용대비 기능의 비율이다. 따라서 기능을 개선시키거나 비용을 줄임으로 가치를 증대시킬 수 있다. 주요 논제는 가치공학의 원리, 함수의 의미와 분석, 가치공학 경영의 역할, 가치공학 기법, 가치 공학을 위한 조직 및 인력, 가치공학에 대한 교육 등 이다. | |||||||||
| ESM5091 | 리스크경영공학특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 본 과목은 철저한 리스크 관리를 수행하는 방법에 대한 지식과 리스크 관리, 위험 평가 및 위험 분석, 리스크 관리를 수행하는 방법의 절차를 제공한다. 본 과목을 마친 후 위험 예측을 하는 위험관리의 기본을 적용하고 사고를 방지할 수 있다. | |||||||||
| ESM5095 | 다변량통계분석및응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 다변량선형모형, 요인분석, 주성분분석, 다차원척도법 등의 다변량 분석방법들의 이론 및 비즈니스분석을 중심으로 한 응용사례들을 학습 한다. SAS, SPSS 또는 R 등의 소프트웨어를 사용하여 실제 비즈니스 데이터를 분석함으로써 과학적 근거에 기반한 의사결정을 경험할 수 있게 한다. | |||||||||
| ESM5096 | 인공지능응용 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 기존의 최적화 기법으로 풀 수 없는 복잡한 문제(NP 문제)들을 인공지능 알고리즘으로 해결토록 다양한 computational intelligence (CI) 알고리즘을 이론적으로 검토하고, 다양한 사례에 적용하여 최적해 또는 근사 최적해를 제시하는 능력을 제공함. Fuzzy, Neural Network, Swarm Intelligence, Genetic Algorithm, Genetic Programming 외 새롭게 출현하는 알고리즘을 포함하며 그들의 성능을 계산시간, 해의 질 등의 기준으로 평가함. | |||||||||
| ESM5098 | 공급사슬관리특론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 공급 사슬 관리는 최종 고객에게 제품이나 서비스를 제공하기 위해 관여되는 참여자들을 통합적으로 관리하는 경영기법을 의미한다. 본 수업에서는 공급 사슬 관리와 관련된 최근 연구 주제를 논의하며, 특히 글로벌 공급 사슬 관리, 공급 사슬의 위험 관리, 공급사슬의 파괴 및 회복 관리, 지속 가능한 공급 사슬 관리, 친환경 공급 사슬관리 등을 포함한다. 또한, 이와 같은 주제를 바탕으로 다양한 최신 연구 방법론을 이용한 공급 사슬의 최적 설계와 운영의 수리적 모델을 개발하고, 최적해를 구하기 위한 알고리즘들을 학습한다. 공급 사슬관리와 관련된 고등 논제를 다루기 위하여, 본 수업은 연구 주제의 학습, 토의, 프로젝트를 통한 연구 주제의 제안을 진행한다. | |||||||||
| ESM5099 | 강건최적화및동적게임이론 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 불확실성과 경쟁 환경은 개인과 조직의 의사 결정에 있어서 가장 다루기 어려운 외부적 요인이다. 본 수업에서는 불확실성과 경쟁이 존재하는 환경에서 최적의 의사 결정을 수립하기 위한 다양한 경영과학 기법을 학습한다. 우선, 예측하기 어려운 불확실성이 존재하는 경우를 수리적으로 모델링하기 위한 강건 최적화 기법을 바탕으로 해의 보수성 문제를 해결하기 위한 adjustable robust optimization, gobalized robust optimization, chance constraint programming 등을 포함하는 다양한 변형된 강건 최적화 방법론을 학습한다. 이 후, 동적 게임 이론을 기반으로 시장의 참여자들이 경쟁하는 상황에서의 최적 의사 결정 모델로 differential variational inequality, mathematical programming with equilibrium constraints 등을 학습한다. 그리고 이들 방법론을 응용하여 교통, 통신, 전력을 포함한 다양한 산업의 문제를 해결하는 프로젝트를 진행한다. | |||||||||
| ESM5100 | 데이터마이닝고등논제 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 신경망, 서포트 벡터 머신, 차원축소법, 앙상블방법, EM알고리즘 등 데이터마이닝의 통계적 기계학습기법들을 이론적으로 심도 있게 학습 한다. R 또는 MATLAB 등의 프로그래밍 소프트웨어를 이용하여 직접 알고리즘을 구현함으로써 해당기법들을 완전히 이해할 수 있도록 한다. 기존 방법의 개선 혹은 새로운 알고리즘 개발을 목표로 하는 기말 프로젝트를 수행한다. | |||||||||
| ESM5101 | 데이터마이닝연구세미나 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | - | No | |
| 데이터마이닝 분야의 가장 최근 몇 가지의 연구주제에 대해 학습하고 토론하여 새로운 연구주제를 도출해 내는 과정에 대해 학습한다. 각 주제별로 핵심이 되는 연구 논문들을 요약, 비평 및 학습하여 연구 흐름을 파악하고, 실현 가능성이 있는 향후 연구주제를 제안하도록 한다. 기존 방법의 개선 혹은 새로운 알고리즘 개발을 목표로 하는 기말 프로젝트를 수행한다. | |||||||||
| ESM5109 | 특허와창업1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 1-4 | 한,한 | Yes | |
| 연구 결과를 보호받기 위해 특허를 출원하는 일련의 프로세스 및 특허 출원시 중점 사안을 학습한다. 또한 연구결과 및 지식 재산의 기술이전 및 사업화를 학습한다. 이를 위한 관련 제도 및 실제 성공 사례를 학습한다. | |||||||||
| ESM5114 | 경쟁우위경영전략 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 신제품개발과정의 필수적 고려사항들인 고객의 니즈 파악, 제품의 기능성, 생산가능성, 경제성 등의 평가를 위한 이론과 방법을 다룬다. 제품설계단계와 가공 및 조립단계를 위한 핵심적 파라메터들을 정의하고 각 단계에서 발생하는 파라메터 정보를 바탕으로 생산공정을 설계하는 이론과 방법을 다룬다. 아울러 성공적 제품설계와 공정설계를 위한 다양한 리스크와 대응전략을 논한다. | |||||||||
| ESM5118 | 데이터마이닝방법론1 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 이 과정은 기계학습을 포함한 데이터마이닝 응용 프로그램에 관련된 최적화 알고리즘에 관해 학습한다. 텍스트분류 및 신경망 트레이닝에 대한 사례연구를 통해 데이터마이닝 및 기계학습에 관련된 최적화문제와 기존 최적화문제와의 차이점을 이해한다. 이 과정의 주요 테마는 대규모 데이터마이닝 문제에 대하여 전통적인 기존의 그래디언트 기반 비선형 최적화기법에 비해 확률적 그레디언트 (SG) 방법이 문제를 더 잘 해결하는 이유를 이해함에 있으며, 이 관점을 토대로 이 과정은 간단하면서도 다목적인 SG 알고리즘에 대한 포괄적인 이론을 학습하고 실용적인 알고리듬의 움직임을 이해하여 개선 된 성능의 알고리즘을 설계 할 수 있는 역량을 배운다. 또한 차세대 연구분야인 확률적 노이즈 감소 기법과 헤시안을 이용하는 방법을 포함하여 대규모 기계학습 문제 최적화를 학습한다. 이 과정의 주요 토픽은 다음과 같다. -데이터마이닝 사례 연구, 최적화 기법 개요, 확률적 기법의 분석, 잡음제거 기법, 헤시안 기법 | |||||||||
| ESM5119 | 데이터마이닝방법론2 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 이 과정은 데이터마이닝, 기계학습 및 신경망에 대한 수리계획법적 접근법을 학습한다. 데이터베이스의 응용에서 데이터마이닝 문제의 주요 토픽에 대한 일반적인 개요를 학습함과 동시에, 이 과정에서는 이 분야의 주요 연구과제를 살펴보고 최적화연구가 기여할 수 있는 분야 발굴한다. 이러한 학습목표를 위하여 이 과정은 데이터마이닝 방법의 기본 범주를 계량화하여 수리계획문제로 정립하는 역량을 배우며, 또한 일부 데이터마이닝 문제에 대한 성공적인 수리계획 접근법의 예를 학습한다. 데이터마이닝은 통계, 데이터베이스, 패턴인식/AI, 최적화, 시각화 및 고성능 및 병렬 컴퓨팅을 비롯한 여러 분야를 아우르는 빠르게 진화하는 연구분야로서 이 과정은 이 분야의 기본 개념에 대해 개략적으로 설명하고 주요 아이디어와 문제점을 정의하고 그 중요성을 이해한다. 이 과정의 주요 목표는 최적화기법이 중요한 기여를 할 수 있는 분야를 개괄적으로 설명하고 이를 위해 데이터마이닝의 기본 문제 중 일부를 수리계획법 문제로 구체화 하여 이 분야에 대한 높은 수준의 내용을 학습함에 있다. | |||||||||
| ESM5120 | 데이터기반학습 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 본 과목은 데이터 기반 학습을 위한 머신러닝과 딥러닝의 주요 개념을 다룬다. 기본적인 신경망 구조에서부터 최근 많이 활용되고 있는 convolutional neural networks, recurrent neural networks, auto-encoders, 그리고 deep generative models 등의 주요 방법론과 적용 사례를 소개한다. | |||||||||
| ESM5121 | UX경영 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 제품과 서비스 디자인에 있어서 점차 중요해지는 사용자경험(User Experience)의 특성에 대해서 학습하고 토론한다. UX의 디자인 과정, life cycle, 이를 활용하는 기업에서의 UX 전략과 사례, 디자인 경영에서의 UX의 중요성 등을 이론과 사례로 확인하고, 제품 기획과 서비스 기획 등의 경영 관점에서 어떻게 전략적으로 활용되어야 하는지 살펴본다. | |||||||||
| ESM5200 | 산학연계융복합연구Ⅱ | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | 한 | Yes | ||
| 스마트공장(Smart Factory) 분야의 산학연 공동 프로젝트에 참여하여 스마트공장의 운영, 설계나 소프트웨어 솔루션 개발에 관련된 실무적인 융복합 연구를 수행하며, 성과 발표를 진행한다. | |||||||||
| ESM5202 | 스마트공장공급사슬관리 | 3 | 6 | 전공 | 석사/박사 | - | No | ||
| 공급업자에서부터 생산자, 유통업자, 최종 소비자까지 이어지는 공급사슬에서 제품, 현금 및 정보의 이동을 관리하고 전체 공급사슬의 이익을 최대화 시킬 수 있는 여러 가지 기법과 전략을 배운다. | |||||||||