차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.

데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.

기술혁신의 본질과 내용에 관한 기본 이론을 literature survey를 중심으로 살펴봄으로써 기술경영 전반에 대한 이론적, 실무적 관점과 문제의식의 제공을 목표로 함. 위의 기본이론을 주요 기술혁신 사례에 적용하는 project(case study)의 수행을 통해 이론과 실제를 연계하는 능력을 배양한다.

대기이론(queueing theory)과 신뢰성공학 등의 기초가 되는 추계학(stochastic process)의 기본적 개념, 정리와 이의 실제 응용을 연구한다. Markov chain, Poisson process, Markov process, renewal theory 등의 여러 특성, 관련된 주요 정리 및 최고의 연구결과를 분석, 토의하여 기술자의 직관과 연구가의 이론의 부합을 이룬다.

재고관리는 Harris(1913)의 경제적 생산량 모형이 후 100년 동안 산업공학에서 연구되어온 전통적인 학문 분야이며 최근 모든 산업에서 활발히 적용되고 있는 공급망관리의 이론적 근간이 되고 있다. 본 과목에서는 재고관리의 다양한 확정적 및 확률적 모형들에 대해서 공부한다. 또한 재고관리에 대한 주요 논문들을 분석하여 관련 분야 석박사 학생들의 논문 작성 능력을 향상시키는 훈련을 시키려고 한다.

본 강의는 산업공학과 대학원생들을 대상으로 1) 인간공학설계 분야의 최신 연구동향을 이해시키고, 2) 인간공학설계 관련 연구 역량을 제고시키는 것을 그 목적으로 한다. 수강생들은 최신 연구 논문들을 읽고 비평하며, 새로운 연구 아이디어들을 개발하게 된다. 또한 수강생들은 본 과목 수강 중 실제 연구 프로젝트를 수행하게 되며, 연구논문을 작성하는 경험을 하게 된다.

본 과목에서는 산업공학에서 널리 쓰이는 Discrete Event Simulation, System Dynamics, 그리고 Agent Based Model에 대한 기본개념과 이를 이용한 시스템 모델링 기법에 대하여 공부한다. 우선 각 모델링 기법의 사용 분야 및 장단점에 대해서 공부한 후 이들을 이용한 모델링을 구사할 수 있는 시뮬레이션 패키지를 공부한다. 이를 이용하여 산업공학이 적용되는 제조 시스템, 유통 공급망 및 Healthcare 시스템 등의 복잡한 시스템들을 여러 모델 기법들이 합쳐진 복합 모델로 구사하기 위한 모델 컨셉 정의, 세부 모델 분야 구분 및 구축, 시스템 모델 통합 및 검증 과정에 대하여 공부한다. 위 내용들을 기반으로 산업공학 분야의 여러 시스템들에 대한 실용연구를 프로젝트 중심으로 수행한다.

현재 세계 굴지의 기업들에서는 전 세계에 위치한 핵심 기술 분야의 인력들을 팀들로 구성하여 경쟁력 있는 제품들을 기획하고 개발하고 있으며, 이에 따라 여러 국가들의 인원들로 구성된 팀원들과의 협업을 잘 할 수 있는 능력이 부각되고 있다. 본 과목에서는 해외 대학과의 협동강의 및 국제화된 학생팀들의 협업을 통하여 제품안을 기획하고 구상하는 과정을 공부한다. 학생들은 제품안 기획, 구상, 설계 및 개발에 필요한 제품개발 과정 개요, AHP, 사용자 중심의 제품 설계, 다양한 DfX 방법론 및 여러 문화배경을 가진 사람들과 협업하기 위한 윤리에 대하여 공부한다. 학생팀들은 기말 프로젝트를 통하여 배운 내용들을 적용하게 된다.