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.

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.

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.

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.

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

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

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.

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.

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.

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.