발전기금
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| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ERC3013 | 기술사업화캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 공과대학 | - | No | |
| 기술 및 공학 관련 아이디어를 지식재산권으로 보호하고 이를 실제 사업화(기술이전 등)까지 연계시킬 수 있는 전략을 설계하는 이론 및 실습으로 구성된다. | |||||||||
| ERC3014 | 공학과인공지능 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 공과대학 | 한 | Yes | |
| 본 교과목에서는 공학도를 위하여 인공지능의 다양한 측면에 대해 학습한다. 인공지능은 활용분야 및 전공분야에 따라 정의와 적용기법 등이 상이하다, 이에 본 과목에서는 공학과관련된인공지능의 다양한 정의와 기본 개념 및 방법론에 대해 학습한다. 일반적으로 인공지능은 지식기반시스템(knowledge-based system 또는 symbolic approach)과 계산지능시스템(computational intelligent system)으로 나누어진다. 전자는 전문가로부터 지식을 수집해 시스템을 개발하며 후자는 과거 데이터를 이용해 지능을 모델로 계산한다. 본 교과목에서는 규칙기반시스템(RBS), 검색알고리즘, RBS의 불확실성, 퍼지시스템 등과 같은 지식기반 시스템과 인공신경망, 심층신경망 및 유전자 알고리즘과 같은 계산지능시스템의 방법론을 학습한다. 이 과정은 실용적일 뿐만 아니라 이론적인 과정이기도 하다. 실용적인 지식을 얻기 위해 학생들은 지식기반 및 계산기반 AI를 위한 프로토타입 시스템을 제작할 수 있다. 과제수행을 위해 학생들은 개별적으로 또는 그룹으로 작업해야 한다. 또한 학생들의 지식과 능력은 사례연구, 프로젝트, 대화식토론, 중간 및 기말 시험을 통해 평가한다. | |||||||||
| ERC3015 | 기업가정신과창업전략 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 3-4 | 공과대학 | - | No |
| 이 수업에서는 각 기업의 전문가들이 창업에 대한 아이템 및 방향성을 제시하며, 4차산업에 맞는 아이템 구현 및 스마트기술의 구성 요소에 대하여 함께 분석하고 그와 관련된 창업 아이템을 탐구하는 형식으로 진행이됩니다. 융합IT 사례 연구를 통해 학생들은 최근의 기술과 트랜드 이해를 도우며,지식 재산과 창업 역량을 기르는데 목표로 하고 있습니다. 수업태도, 기말과제 및 개인 레포트 제출을 통하여 강의 이해도를 평가하게 됩니다. | |||||||||
| ERC3016 | 공학연구프로젝트Ⅴ | 2 | 4 | 전공 | 학사 | 2-4 | 공과대학 | 한 | Yes |
| 공학연구프로젝트 교과목은 우수학부생들에게 공과대학 각 부문의 최근 연구분야에 대하여 소개한다. | |||||||||
| ERC7001 | 메타버스플랫폼이해와활용 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 메타버스를 구성하는 기술요소의 이해와 주요 플랫폼 및 관련 기기에 대한 체험 실습을 바탕으로 메타버스 기반의 비즈니스 혹은 서비스 기획 능력을 갖추도록 하는 교육을 주목적으로 한다. 각 기술구성요소의 특징과 용도에 대한 이해와, 주요 서비스들의 사례 연구, 체험을 통한 사용자 관점의 장단점 파악 기회가 주어지며, 나아가 메타버스 서비스 활용과 개선에 대한 창의적 아이디어를 도출하는 능력을 배양하게 된다. | |||||||||
| ERC7002 | NFT이해와활용 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | - | No | |
| 본 과목은 NFT의 개념과 기반 기술, 관련 디지털 경제 생태계, NFT프로젝트 들의 사례에 대한 이해와 NFT제작 및 판매 실습을 바탕으로 NFT를 활용한 비즈니스 혹은 서비스 기획 능력을 갖추도록 하는 교육을 주목적으로 한다. NFT의 기반 기술인 블록체인과 암호화폐, 그리고 기존 주요 적용 대상인 디지털아트, 디지털애셋 등에 대한 기초적인 이해과정이 포함되어 있으며, 주요 프로젝트 사례와 법률적 고려사항, 시장 분석 요령, 기술 트렌드에 대한 학습을 통해 향후 폭넓은 활용에 대한 창의적 아이디어를 도출하는 능력을 배양하게 된다. | |||||||||
| ESM2001 | 경영과학(OR)및실습1 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 한,한 | Yes | |
| 본 과목은 경영 시스템의 분석 및 설계 상 나타나는 여러 의사결정문제들을 수학적 모형을 통하여 해결하는 능력을 기른다. 본 과목에서는 주로 확정적 모형들을 다루고 확률적 모형들은 이어지는 경영과학(OR) 및 실습 2에서 다루어진다. 주요 논제로서는 모델링, OR 방법론, 선형계획법, 네트워크 모형, 정수계획법, 비선형계획법, 게임이론, 동적계획법 등이 있다. 수강생들은 행렬, 역행렬, 행렬식 및 선형대수학에 대한 기초지식을 갖고 있어야한다. 실습 시간에는 그룹별 프로젝트(team project)를 통하여 실제 경영문제를 모형화하고 해결책을 연구하고 컴퓨터 알고리즘으로 답을 구해보는 것을 통해 실재 경영 문제에 대한 해결 능력 및 팀웍을 기를 기회가 주어진다. | |||||||||
| ESM2003 | 경제성공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 영 | Yes | |
| 본 강좌는 시스템, 제품 및 서비스의 가치를 그 비용과 연관시켜 평가하는데 유용한 기초 개념과 분석 기법을 다루며 공학의 경제적 측면의 중요성을 인식하고 공학적 제안을 가치와 비용의 측면에서 평가할 수 있도록 하는 능력을 배양한다. | |||||||||
| ESM2005 | 과학적작업관리및실습 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 한 | Yes | |
| 생산현장의 세부적 작업을 표준화에 의해 효율화하는 다양한 방법을 소개한다. 표준동작, 표준시간, 인간중심의 작업설계 등을 과학적으로 결정하는 방법을 다룬다. 실습시간 있음. | |||||||||
| ESM2006 | 기술관리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 한 | Yes | |
| R&D의 생산성을 향상시키기 위한 관리의 전체적인 가이드 역할을 하는 과목으로서, 연구개발활동의 효율적인 관리의 원리를 제공한다. 다루게 될 주요 내용은 R&D관리의 틀, R&D관리의 변혁, R&D의 생산성; 유효성관리, 능률성관리, 연구개발의 기획; 전략설정, 자원배분, 연구개발의 조직; 연구소 관리, 연구원관리, 연구관리의 실시; 연구관리의 원리, 연구활동의 사례분석, 개발관리의 실시; 개발관리의 원리, 개발활동의 사례분석 등이다. | |||||||||
| ESM2007 | 기술혁신 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | - | No | |
| 동 과목은 기술혁신과 관련한 다양한 이슈를 다룬다. 기술혁신은 오늘날의 산업사회와 미래의 지식사회를 형성하는데 가장 큰 기여를 한 원동력이다. 먼저 기술혁신을 이해하는데 필요한 개념, 분류, 구조를 설명한다. 그리고 주요 기술-전기, 철강, 석유와 화학제품, 합성소재, 대량생산과 자동차, 전자제품, 컴퓨터, 인터넷의 혁신과정을 역사적으로 개괄한 다음, 기술과 경제,기술과 환경, 기술과 과학의 상호작용에 관해 설명한다. | |||||||||
| ESM2009 | 응용통계및연습1 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 한,한 | Yes | |
| 기초 통계 지식의 습득으로 시스템 경영공학 모든 과목에서 요구하는 과학적인 사고 능력의 기초를 배양한다. 이 과목에서 다루는 주제는 데이터 정리방법, 확률, 확률변수, 확률분포(이산형, 연속형), 정규분포 등이다. 일주일에 한 시간의 연습문제 풀이 시간에 참석해야 한다. | |||||||||
| ESM2010 | 인간공학및실습 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 한 | Yes | |
| 인간-기계 시스템의 설계를 위해 인간공학적인 원리와 개념을 공부한다. 인간공학의 제 분야를 개괄적으로 알아보고, 특히 인간 정보처리이론, 산업안전, 인체 측정학과 생체역학을 중심으로 인간의 특성 및 능력의 한계를 이해한다. 또한 산업사회에서 발생하는 각종 재해의 원인과 결과를 규명하고, 이를 사전에 방지하기 위한 과학적인 접근 방법을 공부한다. | |||||||||
| ESM2011 | 제조전략이해 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | - | No | |
| 기본적인 제조활동에 대한 이해를 바탕으로 공장자동화, 물류, 군분류기술, FMS, 일정계획수립, AGVS, AS/RS, 로봇을 포함하는 자동생산시스템 조립시스템의 라인 밸런싱, 검사시스템 등을 다룸. 특히 동시공학, 린 제조방식, 민첩생산 등 다양한 제조전략을 소개함. 대부분의 주제들은 정량적 모델링을 통한 최적화와 관련됨. | |||||||||
| ESM2012 | 품질경영공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | - | No | |
| 현대 기업의 핵심과제인 시스템과 제품을 가격, 납기, 품질, 유연성 등 종합품질측면에서 최고의 경쟁력을 확보하기위한 제반 품질경영기술과 관리공학기술을 다룬다. 중요내용은 품질경쟁력, 품질전략, 윤리경영, 리더십, 품질기능전개, 품질경영시스템, 벤치마킹 등 품질경영기술과 기업 환경에 따른 품질개선문제, 공정품질의 모형화, 공정품질 추론, 통계적 공정 관리 및 예측 기법, 샘플링검사를 포함한 품질보증 등 품질관리공학기술이다. | |||||||||
| ESM2015 | 확률통계개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 확률 및 통계의 기초 개념 및 응용을 다룬다. 시스템경영공학 전반에서 다양하게 사용되는 확률의 기초 개념을 다지고 데이터 분석을 위한 통계 분석 방법을 배운다. 기초 확률적 개념으로서는 확률변수와 확률분포, 평균과 분산을 다루고, 통계 분석 방법으로서는 회귀분석과 분석분석이 주요 내용이 된다. 본 과목은 응용통계-1, 응용통계-2, 경영과학-2 등에서 다루는 세부 내용들에 대한 사전 지식을 쌓기 위한 기초과목의 역할을 할 수 있다. | |||||||||
| ESM2016 | 실험적자료분석 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 한 | Yes | |
| 실험적 자료설명 기법에 대한 새로운 기법들이 소개된다. 이 강의에서 다루는 기법들은, 도표기법, 자료변환, 강건 및 레지스탄트 요약법, 잔차분석, 재추출 기법등이다. 실제 자료를 갖고 응용을 실시하며, 통계적 소프트웨어의 사용이 강조된다. | |||||||||
| ESM2017 | 객체지향프로그래밍이론및실습 | 3 | 12 | 전공 | 학사 | - | No | ||
| 실험적 자료설명 기법에 대한 새로운 기법들이 소개된다. 이 강의에서 다루는 기법들은, 도표기법, 자료변환, 강건 및 레지스탄트 요약법, 잔차분석, 재추출 기법등이다. 실제 자료를 갖고 응용을 실시하며, 통계적 소프트웨어의 사용이 강조된다. | |||||||||
| ESM2018 | 제조공학/스마트팩토리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 한 | Yes | |
| 본 과목에서는 다양한 재료와 제조공정을 소개하며, 생산시스템의 설계와 운영에 대한 여러 가지 방법과 관련 이론을 배운다. 또한 스마트제조와 스마트팩토리의 개념과 구성, 필요 기술을 이해한다. 제품을 생산하는 제조업을 이해하며, 제조공학의 기반 지식과 소양을 얻는다. | |||||||||
| ESM3001 | 경영과학(OR)및실습2 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한,영 | Yes | |
| 경영과학1의 연속으로서 주로 확률적 의사결정모형을 상세히 다룬다.주요 논제로는 재고모형,마코프체인모형,포아송과정,지수분포,출생-사멸과정모형,대기행렬모형등이다.기초적인 확률론에 대한복습니 수업중에 행해졌지만 수강생들은 적어도 한 학기의 기초확률론 또는 확률통계를 수강한후본 과목을 수강할 것을 권장한다.또한 경영과학1을 수강한 후 본 과목을 수강할 것을 권장하지만필수사항은 아니다.시뮬레이션을 수강할 학생은 반드시 본 과목을 수강할 것을 권장한다. | |||||||||
| ESM3004 | 경영혁신론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| 본 과목은 전략경영, BPR, 6시그마, TQM과 같은 다양한 경영혁신 방법을 가르친다. 특히 경영혁신의 개념, 접근방식, 성과측정, 그리고 적용사례 등을 중점적으로 다룬다. | |||||||||
| ESM3013 | 기술전략 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
| 이 강의는 기업 전략적 차원에서 R&D활동의 계획문제에 초점을 놓는다. 따라서 이 과목에서 다루어지는 주요 내용은 R&D와 경영전략, R&D와 전략기획, R&D전략의 책정, R&D와 신규사업전략, R&D와 신제품개발전략, R&D의 조직, 연구자의 관리, R&D의 자원배분, R&D활동의 평가 등이다. | |||||||||
| ESM3016 | 데이타베이스및실습 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
| 데이터베이스의 이론과 실습을 겸하여 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준 높은 교과과정을 진행한다. 개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링의 철저한 이해를 바탕으로 개체관계 모델링, 의미객체 모델, 객체지향 데이터 모델 등의 최신 고급 데이터 모델링 이론을 학습한다. 정규화의 이론과 SQL 언어의 사용법 등을 학습하고 실습한다. MS Access, MS-SQL, ProcessQ를 실습도구로 사용하여 팀 단위의 실습 프로젝트를 수행한다. | |||||||||
| ESM3019 | 생산관리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 영 | Yes | |
| 생산시스템의 설계 및 운영에 대해 공부한다. 주요내용으로는 생산관리 분야의 주요 의사결정, 생산전략의 기초개념, 수요예측, 생산계획, 일정계획, 프로젝트 관리를 위한 PERT/CPM, 제조라인의 라인밸런싱 등이 포함된다. | |||||||||
| ESM3020 | 생산정보시스템 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
| 생산정보시스템 통합을 위한 기본적인 요소들인 가치망, 네트웍 시스템, 생산시점관리 시스템, 분산 데이터베이스 시스템, 데이터 흐름 다이아그램, 적응형 조직도에 대한 이해를 바탕으로 컴퓨터통합제조시스템(CIMS), 공급망 관리(SCM), 제약이론(TOC), 광속상거래(CALS), 비지니스프로세스 관 관리시스템(BPMS)의 설계, 구현 및 운영을 위한 핵심 개념 및 관련 정보기술 등을 다룬다. | |||||||||
| ESM3023 | 시뮬레이션및실습 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 영 | Yes | |
| 시뮬레이션은 경영과학의 도구 중 매우 유용하며 여러 분야에서 과학적인 의사 결정을 위하여 사용되고 있다. 이 과목에서는 시뮬레이션 방법론, 난수발생기법, 출력분석기법, 분산감소기법 등를 배운다. 또한 시뮬레이션 언어인 ARENA를 여러 개의 프로젝트를 통하여 습득한다. 경영과학(OR) 및 실습 1이 선수 과목이다. | |||||||||
| ESM3026 | 응용통계및연습2 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 한 | Yes | |
| 응용통계 및 연습 I 에 연속되는 과목으로서, 기초 통계 지식의 습득으로 시스템 경영공학 모든 과목에서 요구하는 과학적인 사고 능력의 기초를 배양한다. 이 과목에서 다루는 주제는 통계량, 추정 및 검정, 상관관계분석, 단순회귀분석 등이다. 컴퓨터소프트웨어를 사용하는 주당 1시간씩 실습에 참여해야 한다. 응용통계 및 연습 I 이 선수 과목이다. | |||||||||
| ESM3027 | 전략적의사결정 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
| 의사결정에 관련된 여러 확률적인 문제들을 모델링하고 해결하는 방법을 다룬다. 동시에 OR/MS Ⅱ에서 다루었던 모형들을 좀더 자세히 다루고 실제 응용문제들을 광범위하게 접해본다. 확률모형을 위한 기초적인 기법들, 예를 들면 조건부확률, 조건부평균, 총합확률 등을 심도있게 다룬다, 포아송과정에 관련된 모형들 및 응용문제들을 다양하게 접할기회를 갖게 된다. 또한 출생-사멸과정에 관련된 여러 모형들을 다루고 그 결과들의 의미를 해석해본다. 연속시간 마코프체인을 응용하여 기계수리문제, 대기행렬문제, 신뢰도문제 등을 다룬다. 의사결정문제와 관련한 최적화문제들을 다루기 위하여 재생-보상 정리를 이해하고 기초적인 확률적 최적화문제들을 다루어본다. | |||||||||
| ESM3035 | 지식공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
| 인공지능과 전문가시스템의 기술이 발달함에 따라 이 기술들의 원리를 이해할 필요가 있을 뿐만 아니라, 기존의 정보시스템기술과 경쟁 및 보안 관계를 이루며 정보시스템을 설계할 수 있어야 한다. 그래서 이 과목은 인공지능과 전문가시스템의 주요 개념과 개발도구 실습을 먼저 수행한 후 이 기술이 경영의사결정지원에 어떻게 응용될 수 있는 지 교육한다. ? | |||||||||
| ESM3038 | 확률적시스템분석 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | - | No | |
| 의사결정에 관련된 여러 확률적인 문제들을 모델링하고 해결하는 방법을 다룬다. 동시에 OR/MS Ⅱ에서 다루었던 모형들을 좀더 자세히 다루고 실제 응용문제들을 광범위하게 접해본다. 확률모형을 위한 기초적인 기법들, 예를 들면 조건부확률, 조건부평균, 총합확률 등을 심도있게 다룬다, 포아송과정에 관련된 모형들 및 응용문제들을 다양하게 접할기회를 갖게 된다. 또한 출생-사멸과정에 관련된 여러 모형들을 다루고 그 결과들의 의미를 해석해본다. 연속시간 마코프체인을 응용하여 기계수리문제, 대기행렬문제, 신뢰도문제 등을 다룬다. 의사결정문제와 관련한 최적화문제들을 다루기 위하여 재생-보상 정리를 이해하고 기초적인 확률적 최적화문제들을 다루어본다. | |||||||||