• 406.653스케줄이론Theory of Scheduling

    스케줄링 이론은 다양한 제약 조건과 목적함수에 부합하도록 생산에 필요한 자원에 작업을 할당하도록 하는 의사결정 과정이다. 단일 기계 sequencing문제, flow shop 문제, group scheduling 문제, job shop scheduling 문제, project scheduling 문제 등 다양한 스케줄링 문제에 대하여 최적해 습득기법, 그리고 휴리스틱 해법 등에 대하여 공부한다.

  • 406.654전문가시스템응용Application of Expert Systems

    본 강좌의 목표는 추론, 탐색, 전문가시스템, 지식표현, 사례기반추론, 에이전트기술 등 다양한 인공지능 기술을 소개하는 것이다. 이러한 기본 기술에 대한 이론과 함께 응용사례도 소개한다. 강의 중 몇 개의 간단한 인공지능 기술을 구현하는 과제를 통해, 수강생들은 널리 알려진 인공지능 프로그래밍 언어들 중 하나인 Prolog를 익힌다.

  • 406.655동적시스템Dynamic Systems

    본 교과목에서는 우선 동적 시스템 분석의 기본이 되는 미분, 차분 방정식과 선형대수학에 대해 공부하고, 이를 이용해 Dynamic System을 이해하게 된다. 마지막으로 시스템을 관찰하고 통제하는 것에 대해 학습한다. 다시 말해서 본 교과목의 학습목표는, 이렇게 우리 생활과 밀접한 동적인 현상들을 수학적으로 관찰하고 분석하며, 통제할 수 있는 능력을 배양하는 것이라고 할 수 있다.

  • 406.656의사결정분석Decision Analysis

    Bayesian 의사결정 과정에 관한 이론과 응용을 다루고 손실위험, 효용 등에 대한 개념을 소개하고 이론을 전개해서 결정분석에의 응용을 다룬다. 구체적 내용으로는 효용이론, 효율의 추정, 각 대안분석의 기본형태, 샘플링의 경제성, 위험분산 및 그룹결정 등을 다룬다.

  • 406.657품질보증론Quality Assurance

    제품의 품질보증정책 및 시스템의 품질평가척도인 신뢰성, 보수성, 가용성 분석을 다룬 최신관련논문을 발췌하여 연구한다.

  • 406.658수요예측론Theory of Forecasting

    기존의 수요예측기법과 더불어 최근의 수요예측기법의 흐름에 대해 고찰해 보고, 그 응용사례를 연구해본다.

  • 406.659응용 다변량 통계분석Applied Multivatiate Statistical Analysis

    본 과목은 산업공학과 및 공과대학 대학원생을 대상으로 다변량 데이터분석에 필요한 기반 지식을 전반적으로 이해하고 응용할 수 있는 능력을 배양함을 목표로 하며 이를 위해 다변량 통계학 (multivariate analysis) 방법론 (회귀분석, 요인분석, 군집분석, 판별분석, 구조화 방정식 등) 에 관한 이론과 실습을 중심으로 학습하고 이를 연구의 설계, 연구자료의 수집과 분석, 분석결과의 정리 그리고 결과를 해석하도록 한다.

  • 406.660전략기획 및 통제Strategic Planning and Control

    경영 시스템을 운영하기 위한 전략 계획 및 통제에 대한 기법들을 바탕으로, 기업 모형을 기반으로 한 보다 상위의 의사 결정을 지원하는 전략적 운영 기법들과 적용사례들을 다루고 있다.

  • 406.661산업뉴로컴퓨팅Industrial Neurocomputing

    최근의 뉴로 컴퓨팅 기법과 이의 산업 응용 사례들에 대하여 공부한다. 특히, 특징 추출, 클러스터링 기법과 자기연상 신경망, 앙상블, support vector machine 등을 공부한다. 또한 마케팅, 최적화, 금융공학 분야에 대한 적용사례를 공부한다. 이를 토대로 수강생 개별적으로 알고리즘을 개발하거나 실제 데이터를 이용한 응용 프로젝트를 수행하여 이해를 넓힌다.

  • 406.662투자위험관리론Theory of Investment Risk Management

    Stochastic process에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 Asset price의 Behavior를 표현하는 기법들을 고찰해본다. 또한 파생상품 가격결정 모형이론을 위한 기초적인 수학적 모델링을 해 보고, 시뮬레이션을 통한 그 유용성을 검증해 본다.

  • M1505.001300기계학습 산업응용Industrial Applications of Machine Learning

    기계학습은 다양한 분야에서 점차 큰 관심을 받고 있으나, 실제 문제에 적용하여 성공적인 결과를 도출하는 데에는 많은 어려움이 따른다. 본 과목은 기계학습 기법들을 실제 데이터에 적용할 때에 발생하는 이슈들인, 데이터의 불완전성 및 고차원성 문제, 대규모 데이터 처리 및 계산 시간문제, 효율적인 데이터 수집 및 개인정보 보호 주제들과 연계하여, 데이터 전처리, 이해 및 시각화, 이산화, 피처 설계 및 선택, 차원 축소, 패턴 분석 등과 관련된 기법들을 다루고, 온라인 학습, 교차 학습 및 딥러닝과 같은 고급 학습 기법들을 공부한다. 본 과목은 인터넷 또는 모바일 기기로부터 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 활용하여 기계학습에 기반한 서비스를 개발하는 프로젝트들을 포함한다.

  • 406.665제품 및 서비스 경영Product and Service Management

    기업의 근본적으로 재화와 용역의 계획, 설계, 개발, 생산(구현) 및 유통, 또는 그 밖의 관련행위를 통하여 이익을 창출하고 사회에 기여함을 목적으로 하는 바, 기업활동의 직접적 대상인 제품 및 서비스를 얼마나 체계적으로 관리(경영)할 수 있느냐 하는 것은 기업의 생존여부를 결정짓는 중요한 요소이다. 본 교과에서는 경쟁적 시장상황 하에서 신제품(서비스)개발을 통한 기업경쟁력의 제고를 목적으로, 이를 달성하기 위한 체계적 방법론을 토의한다. 다루어질 주요 논제는 (1) 제품 및 서비스의 가치측정 방법론, (2) 제품의 품질, 비용 및 가격 관리, (3) 플랫폼의 설계 및 관리, (4) 제품/서비스 다양성 관리, (5) 제품 수명주기 관리, (6) 제품개발과 관련된 리스크 관리, (7) 제품개발을 위한 프로젝트 및 프로세스 관리 방법론 등이다.

  • 406.666네트워크최적화Network Optimization

    이 과목은 NP-hard 조합최적화 모형에 관한 계산론과 해법을 다루는 타 과목 조합최적화와 상보적인 내용을 다룬다. 즉, 풀기 쉬운 모형인 네트워크흐름문제, 매칭, 그리고 매트로이드 문제들을 다룬다. 특히 가장 중요한 해법 개발 개념인 다면체적인 접근법을 포함하여 기존의 선형계획적인 접근법과 일관성 있는 해법 개발의 개념을 습득하도록 한다.

  • 406.667정수최적화Integer Optimization

    정수계획법은 변수의 값이 정수로 제한되는 문제로, 현실에서 가장 많이 응용되는 최적화모형이다. 이 수업에서는 선형계획의 이론과 기본적인 수리적 기법으로 NP-hard 정수계획문제들을 해결하는 다양한 해법을 살펴본다. 분지한계법, 절단평면법, 라그랑지 쌍대기법, 열생성기법, 그리고 발견적 기법을 포함한다. 특히 학생들은 자신들의 문제를 모형화하고 해법을 개발, 구현하는 프로젝트를 수행하게 된다.

  • 406.751산업공학세미나Seminar in Industrial Engineering

    산업공학과 관련된 제반 연구문제들을 현장전문가의 세미나를 통하여 소개하고 교육한다.

  • 406.752자동차 인간공학Vehicle Ergonomics

    본 과목의 목적은 공과대 대학원 과정 학생들을 대상으로 자동차 인간공학 관련 최신 지식들을 제공하고, 인간공학적 차량 설계 관련 연구를 제안, 수행하는 능력을 배양토록 하는데 있다. 인체 측정학, 사용자 수용 개념, 자동차 내부 공간 설계, SAE 표준, 운전 불편도/편의도 평가, 시트 디자인, 디지털 휴먼 모델, 가상 Fitting Trials, 감성공학 응용, Display와 Control의 설계, 승하차 설계, 보편적 설계 등의 주제를 다루게 된다. 수강생들은 다수의 디자인 문제들을 해결하고 Term 프로젝트를 수행함으로써 실제 산업 프로젝트를 제안, 수행하는 능력을 배양하게 된다.

  • 406.811대학원 논문연구Reading and Research

    전문적인 학술지를 중심으로 논문연구를 수행한다.

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