투자공학이란 투자(investment)와 공학(engineering)의 결합어로, 투자환경전반에 대한 분석에 있어서 공학적인 방법론을 사용하게 됨을 의미한다. 투자공학을 좀더 살펴보면 '투자분석/전략', '위험분석/경영', '투자시스템경영/거래'의 세부분야로 나누어 볼 수 있다.

1) 투자분석/전략 (Investment analysis/ strategy)
투자란 경영참가 등의 특수한 투자동기를 갖지 않는 투자자가 양호한 투자성과를 획득하기 위하여 행하는 작업을 의미한다. 투자분석의 실무는 투자의사가 형성된 후 고려되어야 하는 정보의 작성작업과 어떤 특정한 투자자에 대해서 투자의 내용을 결정하기 위한 분석작업으로 나뉘어진다. 전자는 경제정세의 분석, 산업동향의 분석, 개별기업 및 개별증권분석 등이 있다. 후자의 영역은 투자방침 책정을 위한 방침, 포트폴리오 편성을 위한 분석, 포트폴리오 투자성과의 측정과 평가를 위한 분석, 포트폴리오 개선을 위한 분석으로 이루어진다.

본 연구실의 연구 방향은 학습 기법 및 최적화, 추론 문제들을 위한 효율적인 알고리즘을 개발하고 분석하는데 초점을 맞추고 있다. 연구 분야로는 크게 ‘통계 학습 및 커널머신’, ‘계산 금융’, ‘광역 최적화 및 동적 시스템’의 세 가지 분야로 나눌 수 있다.

1) 통계 학습 및 커널 머신 (Statistical Learning and Kernel Machines) 통계 학습이란, 통계학의 접근 방법을 통해 기계학습의 알고리즘들을 분석 및 연구하는 분야이다. 이 분야에서는 다양한 통계적 모델과 커널 기법, 최적화 기법들을 사용하여 컴퓨터로 하여금 방대한 양의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 습득할 수 있도록 하는 알고리즘들을 개발한다.

2) 계산 금융 (Computational Finance) 계산금융이란, 금융시장과 거래되는 금융상품과 관련된 문제들을 수리적으로 모델화 하고 이를 효율적 계산 방법들을 이용하여 풀어내는 연구 분야이다. 이를 위하여, 다양한 최신 과학계산 기법들과 수학적, 통계적 모델 기법들을 연구하고 개발한다.

기업이 생산?공급하는 재화와 서비스(goods and services)의 최종 산출물인 제품(products)에 대하여 체계적으로 분석함으로써, 제품의 라이프사이클 상에서의 각종 프로세스(processes)를 합리화하고, 이를 바탕으로 한 기업의 경쟁력제고를 연구의 목표로 한다. 하나의 제품(또는 제품군)이 탄생부터 소멸 시까지의 라이프사이클을 통하여 기업과 사회에 공헌하게 되는 과정은 계획, 설계, 개발, 생산, 공급 및 물류, 판매, 사용, 후처리 등의 각종 프로세스로 구성되는 바, 이러한 일련의 과정에서 발생되는 제반 문제들은 해당 제품의 구조적 특성과 매우 밀접하게 관계를 맺고 있다. 본 제품공학연구실에서는 각종 산업공학적 기법을 활용하여, 제품 자체 및 이에 수반되는 비즈니스 프로세스를 체계적으로 분석하고, 이를 근거로 최적의 시스템을 설계하는 방법을 연구한다.

제조 통합 자동화 연구실에서는 자동화 기술과 정보의 통합을 통한 최적의 생산 시스템을 설계하고 구현하기 위한 연구를 수행한다. 즉, 신이 선물한 단 하나뿐인 지구 환경을 그대로 유지하면서 사람들이 필요로 하는 재화를 최소의 자연 자원 및 인간의 노력을 사용하여 제조하는 방법을 연구한다.

크게는 확장기업모델링(Extended Enterprise Modeling) 및 공급 망 관리(SCM)/전사적 자원관리(ERP)/BPR/ 컴퓨터 통합 생산 시스템(CIMS)에 대한 연구를 수행한다. 또한 제조 현장 모델링 및 운영(Factory Modeling and Operation)에 대한 연구로서 그룹 테크놀러지(GT)/유연 생산 시스템(FMS), 지능형 제조 셀(Intelligent Manufacturing Cell)에 대한 연구를, 센서, 작업자 의사 결정 지원 시스템, 제조 실행 시스템(MES)에 중점을 두어 궁극적으로 무인가동을 구현하기 위한 연구를 수행하고 있다.

본 연구실에서는 인터넷 및 모바일 산업을 대상으로, 혁신적 정보과학 이론 및 기술의 개발과 응용에 관련된 제반 문제를 주요 연구 주제로 삼고 있다.

현재 정보경영 연구실에서의 연구 주제는 크게

(1) 차세대 정보검색 이론, 토픽 및 이벤트 자동 추출, 컨텐츠 최적화와 관련된 정보처리 이론 연구 분야

(2) 모바일 서비스 설계, 실시간 스트림 분석, 상황기반 추천, 모바일 애플리케이션 생태계 분석을 중심으로 한 모바일 서비스 연구 분야

(3) 소셜 웹, 인터넷 광고, 컨텐츠 신디케이션, 포털, 소셜네트워크를 대상으로 하는 인터넷 비즈니스 연구 분야

로 구성되어 있으며,

각 분야에 대한 이론적 연구, 관련 기술 개발과 아울러 신규 사업 모형 및 서비스 개발에 관하여 중점적으로 연구하고 있다. 또한 본 연구실에서 산출된 연구 결과들은 저명 학술지 및 학술대회에 발표됨은 물론, 관련 업체, 벤처 창업 등을 통하여 상용화 되거나, 특허로서 출원될 수 있도록 역점을 두고 있다.

최적화는 현실에서 해결해야 하는 의사결정문제의 핵심적인 요소를 추출하여 수리모형 을 만들고, 이 모형에 대한 최적해를 구하는 기법이다. 산업공학이 산업현장의 혁신을 실현하는 학문이므로, 산업공학적 도구로서의 최적화 기법 또한 산업현장의 일상에서 활용되어야 산업 혁신의 도구로서 유용성과 영속성을 담보할 수 있고, 이 과정 속에서 인식되는 기법의 부족함과 변경/개선의 필요성이 최적화 기법 자체에 대한 유용한 연구를 유도한다. 본 연구실에서는 기본적으로 산업현장에서의 가치 창출을 통해 최적화 기법을 산업 전반으로 확산시키고, 최적화 기법 활용 저변을 확대하는 것을 목표로 연구활동을 수행하고 있다.

삶향상기술연구실에서는 인간공학을 근간으로 하여 인간의 삶의 향상을 목표로 하는 다양한 공학 분야의 연구들을 수행하고 있다. 인간공학이란 인간의 신체적?정신적 능력과 한계, 특성에 관한 연구를 통해 얻어진 인간에 대한 지식들을 제품, 서비스 등 각종 시스템의 설계에 응용하는 학문이다. 본 연구실에서는 특히 우리나라 주력 산업인 자동차 산업에 기여하는 자동차 설계 관련 인간공학 연구, 병원 환자?보호자?의료진의 삶 향상을 위한 사용자 경험 설계 연구, 디자이너의 설계 능력 향상을 위한 창의성 및 아이디어 생성 기법 연구, 가상세계의 사물과 인간의 자연스러운 상호작용에 대한 연구들을 포함하여 다양한 연구들을 수행 중이다.

데이터마이닝은 대량의 데이터로부터 관계, 패턴, 또는 룰을 찾아내는 과정이다. 기존의 데이터베이스 질의가 "무슨 일이 일어났는가"를 묻는 것이라면 데이터마이닝의 목적은 "무슨 일이 일어날 것인가"를 묻는 것이다. ; 최근 이 방법론은 과학과 공학뿐 아니라 고객 행위 예측 및 이탈 방지와 같은 마케팅 분야와, 증권 가격 예측 및 모델링과 같은 파이낸스 분야에도 적용되어 좋은 결과를 내고 있다. 데이터마이닝 기법은 다양한 분야에서 도입되었다. 회귀분석과 의사결정 나무 모형은 통계학에서 연상룰발견 기법은 컴퓨터과학에서, 신경망 모델과 의사결정나무 모형은 패턴인식 및 기계학습 분야에서 도입되었다.

서울대학교 산업공학과 데이터마이닝 연구실에서는

1. 신경망 및 의사결정나무의 학습 알고리즘, 특히 앙상블 기법

2. 비교사 학습인 이상탐지 모델링

3. 위 기법의 마케팅 및 파이낸스 응용

을 주 연구 토픽으로 하고 있다.

기술경영연구실은 서울대학교 산업공학과 소속으로 1997년 박용태 교수에 의해 분화되어 공학과 사회과학 및 여타 학문의 현실적 접목을 위해 설립되었습니다. 기업을 비롯한 다양한 시스템 내에서의 기술의 역할과 운영에서부터 장기적 경제성장과 변화하는 기술의 역학관계에 이르기까지 다양한 측면에서 연구가 진행되었습니다.

현재는 Service engineering, R&D management, Technology forecasting & exploration, Patent analysis, Business model innovation 등 5개 분야로 연구 역량을 집중하여 새로운 사회의 수요에 대응하고 있습니다.

Service engineering - 서비스 시스템의 효율적 운영을 위한 운영 전략 수립 및 새로운 서비스 모델 창출

R&D management - 연구개발 활동의 투자 효율성 증대를 목적으로, 연구개발 프로젝트 선정 및 연구개발 활동 성과 평가 수행

금융 리스크 공학 연구실은 금융공학 및 금융 위험에 관련된 연구를 수리 모형적 관점에서 수행한다. 진화하는 금융 상품 및 관련 기법과 이에 수반하는 금융 위험에 대한 공학적 분석과 모형화를 통해 금융시스템의 위험을 hedging하고 효율화하며, 건전한 금융상품을 디자인 하는데 연구의 초점을 둔다. 본 연구실의 교육 및 연구에 필요한 기본 이론으로는 Stochastic Processes, Stochastic Calculus, Computational Statistics, Time series 등의 수학,통계이론과 Investment, Financial market에 관한 금융이론 등이 있다.