교과목개요

공통 1학기 [0009062] RISE (RISE)

학생 및 교원 연구역량강화를 위한 연구집약적 자기주도 교육
1학년 1학기 [0004867] 산업경영공학개론 (Introduction to Industrial and Management Engineering)

산업경영공학 입문으로서의 본 과목에서는 산업경영공학의 기본적 개념, 탄생배경, 연구범위 및 주요 교과목 개요 등을 학습한다. 주요내용으로는 산업경영공학의 발전과정, 제품 및 공정 설계, 작업설계 및 측정, 설비배치 및 물자취급, 인간공학, 생산 및 운영관리, 품질경영, 경영과학 및 운영연구, 응용확률 및 통계, 경제성공학, 물류 및 공급사슬관리, 정보시스템 등이 포함된다
1학년 1학기 [0012362] 생성형AI활용 (Generative AI Applications)

본 교과목은 생성형 AI를 활용하여 학업 및 미래 경력의 경쟁력을 높이는 실질적인 방법을 배우는 입문 과정이다. 수강생들은 생성형 AI의 기본 원리부터 최상의 결과를 이끌어내는 ‘프롬프트 엔지니어링’까지 체계적으로 학습한다. 보고서 작성, 데이터 분석, 아이디어 구체화 등 당장 활용할 수 있는 AI 기반 학습 전략을 집중적으로 실습하고, 나아가 Github Copilot, Google Gemini처럼 대학생에게 무료로 제공되는 전문가용 AI 도구의 활용법까지 배운다. 단순한 기술 습득을 넘어, AI의 사회적·윤리적 쟁점을 비판적으로 고찰함으로써 미래 인재로서 갖추어야 할 디지털 리터러시와 책임감을 함양한다. 본 과정을 통해 AI를 각자의 전공 분야에서 생산성을 높이는 강력한 역량으로 만드는 것을 목표로 한다.
1학년 1학기 [XAA1358] 대학수학(1) (CALCULUS(1))

함수의 극한과 연속, 도함수, 극좌표, 부정적분 및 정적분등 수학의 기본 이론을 다룬다.
1학년 1학기 [XAA1359] 대학수학(2) (CALCULUS(2))

대학수학(1)에 이어 편도함수, 중적분, 급수 및 행렬과 행렬식 등의 수학의 기본 이론을 다룬다.
1학년 1학기 [EF06043] 선형대수 (LINEAR ALGEBRA)

공학에서 필요한 행렬 및 벡터의 기본 개념과 연산을 다룬다. 특히, 연립방정식, 벡터공간과 차원, 벡터의 기본 연산, 행렬의 계산, 행렬식, 선형변환, 고유치와 고유벡터 등에 대해 다룬다.
1학년 2학기 [EPG7031] 공학설계입문 (INTRODUCTION OF ENGINEERING DESIGN)

본 과목은 주어진 제약조건 하에서 산업체 및 일상생활 속에서 사용할 수 있는 시스템 및 제품을 설계하는데 필요한 공학 지식과 기술을 익힌다. 기본적 설계이론, 도면작성 방법, 프로젝트 관리 기법, 인간공학적 설계 이론 등을 학습하며 팀별로 설계 프로젝트를 수행하여 현실 세계에서 설계 대상 문제를 찾아내고 설계물을 만든 후 발표를 통해 결과를 토론한다.
1학년 2학기 [0010847] 데이터리터러시 (Data Literacy)

데이터를 목적에 맞게 생성하고, 읽고 이해하며 분석된 결과를 정보로 변환하고 커뮤니케이션할 수 있는 능력을 익힌다.
1학년 2학기 [XAA1359] 대학수학(2) (CALCULUS(2))

대학수학(1)에 이어 편도함수, 중적분, 급수 및 행렬과 행렬식 등의 수학의 기본 이론을 다룬다.
1학년 2학기 [EF06043] 선형대수 (LINEAR ALGEBRA)

공학에서 필요한 행렬 및 벡터의 기본 개념과 연산을 다룬다. 특히, 연립방정식, 벡터공간과 차원, 벡터의 기본 연산, 행렬의 계산, 행렬식, 선형변환, 고유치와 고유벡터 등에 대해 다룬다.
2학년 1학기 [EPG6063] 인간공학 (HUMAN FACTORS/ERGONOMICS)

인간의 신체적, 생리적, 심리적 요소 등을 고려한 최적의 작업, 제품, 환경의 설계에 필요한 원리, 설계지침, 연구방법 등을 배운다. 주요 주제는 인체계측 및 작업장의 설계, 작업생리학, 생체역학, 수공구의 설계, 근골격계질환 예방 등이 포함된다.
2학년 1학기 [0010909] 확정적경영과학 (Deterministic Operations Research)

선형계획법은 기업, 정부, 군사, 농업, 의료 등의 분야에서 합리적인 의사결정 방법인 계량적 의사결정방법을 다룬다. 선형계획법은 제한된 자원의 사용을 최적화하기 위해 설계된 수리적기법이다. 선형계획법은 생산관리, 재무관리, 판매관리 등 매우 다양한 분야의 의사결정문제를 해결하기 위해 적용된다. 선형계획 문제를 분석하고, 수리적모형으로 나타내고, 최적해를 구하는 방법과 실질 문제에 선형계획법을 적용하는 방법을 배운다. 응용으로 수송문제, 할당문제, 목표계획 등도 공부한다.
2학년 1학기 [EPG6103] CAD/CAM (COMPUTER AIDED DESIGN/COMPUTER AIDED MANUFACTURING)

제조과정 전반에 CAD/CAM시스템을 활용하고 NC가공을 보다 효율화하는데 필요한 이론과 실무를 습득시키는데 있다. 습득해야 될 주제로는 형상모델링 기본개념,2차원 CAD시스템, 3차원CAD시스템, 자유곡면 형상의 설계 제작용 CAD/CAM 시스템, CAM시스템과 NC가공원리, 자동공정계획 PDM 등이 있다.
2학년 1학기 [0004935] 공정분석 및 개선 (Process Analysis and Improvement)

생산시스템에 대한 기본적인 이해 및 생산성 제고를 위한 대양한 기법 및 개선 방법들을 이해하고 이들 기법들을 실제로 적용하기 위해 다양한 실습을 통해 학습한다. 또한, 팀 프로젝트를 통해 실제 공정 프로세스를 구현하고 프로세스 상의 개선 점을 분석하고 개선 사항을 발표하며 본 교과목에서 추구하는 공정분석 및 개선 분야의 내용의 이론적인 지식을 함양한다.
2학년 1학기 [EPG7006] 데이터베이스 (DATABASE)

데이터베이스는 현대 기업의 정보 시스템의 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 과목의 목표는 데이터베이스를 효율적으로 설계하고 관리할 수 있는 능력을 배양하는데 있다. 이를 위해서, 본 과목에서는 데이터베이스의 개념과 정보 시스템분석 등에 관한 내용을 다루며, 데이터베이스를 효율적으로 활용하기 위한 정보시스템의 설계 및 개선을 위한 기법들에 대해서 강의한다.
2학년 1학기 [0009462] 디지털 비즈니스 (Digital Business)

본 과목은 4차산업혁명시대에서 기업이 디지털비즈니스를 수행하기 위해 사용하는 최신 디지털기술과 솔루션에 대해 알아본다. 최신 IT 트렌드와 기업용 업무 솔루션에 대해 학습하고, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능 등의 4차산업혁명 핵심기술을 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 사례와 실습을 통해 학습한다.
2학년 1학기 [EPG7025] 확률및통계(1) (PROBABILITY AND STATISTICS(1))

확률 및 통계(1)은 다양하고 복잡한 사회?경제 경영환경의 수많은 각종 자료를 분석하고 현상을 파악하며, 이를 근거를 하여 합리적인 의사결정을 위한 데이터의 정리 및 해석방법, 확률분포 및 확률과정의 기초, 가설의 검정?추정을 습득케 하여 품질관리, 실험계획법, 회귀분석의 기초분야를 학습시킨다. 본 강좌의 목적은 확률 및 통계학의 기본 개념과 논리를 학습하고 이를 현실에 적용할 수 있는 방법론을 습득하여 제 문제를 과학적 분석 기법으로 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 있다.
2학년 2학기 [EPG6013] 경제성공학 (Engineering Economics)

본 교과목은 정확하고 포괄적인 경제성공학 기법을 다룰 뿐아니라, 실제 기업에서 경험할 수 있는 문제들을 학생들에게 소개함으로써 제반 기법의 실질적 응용성을 제시하는데 다음의 사항들을 이해하고 배우게 된다. <br> 1) 정확한 이론과 경제 개념을 통한 투자프로젝트 분석방법 제시<br> 2) 복잡한 경제성분석 문제를 이해하고 해결할 수 있는 능력 함양 <br> 3) 엑셀을 사용한 분석기법 소개<br> 4) 각 공학분야의 실제 응용 사례를 통한 현실성 강조
2학년 2학기 [EPG6053] 생산계획 (PRODUCTION PLANNING)

본 교과목은 제조업 및 서비스업의 가치창출 과정을 이해하고 생산계획에 대한 효율적/효과적으로 의사결정을 할 수 있는 관리자의 소양을 함양하는 내용을 포함한다. 구체적인 내용으로는 생산시스템 및 생산성의 이해, 수요예측, 재고관리, 총괄계획, MRP, 일정계획에 대한 이론을 학습하고 나아가 습득한 이론을 학생들이 활용함으로써 생산계획에 대한 효율적/효과적인 의사결정 능력을 함양한다.
2학년 2학기 [0009467] 제조시스템 공학 (Manufacturing System Engineering)

본 강좌에서는 최적화 관리기법을 적용할 현장의 생산기술에 대하여 학생들로 하여금 이해의 폭을 넓히는 것을 목표로 각종 제조공정들의 전반적인 개요를 알아보고 실제로 생산 제조공정을 살펴볼 기회를 제공하려 한다. 또한 VTR등을 활용하여 각 공정을 간접 체험하게 하여 현실감 있는 수업이 되도록 한다. 본 강좌의 목적은 학생들이 산업계에서 활용되는 Manufacturing Process전반에 걸친 지식을 습득하여 졸업후 산업계에서 전공의 응용에 도움을 주고자 하는것 이다. 주요 강의 내용으로는 주조(Casing), 소성가공(Forging), 용접(Welding), 열처리(Heat treatment), 절삭가공(Machining), NC 가공 등이 있다.
2학년 2학기 [0006745] UX UI 디자인 (UX UI Design)

인간이 제품 또는 서비스와 상호작용하는 과정에서 얻을 수 있는 사용자 경험(UX, User experience)의 다양한 요소에 대하여 다룬다. 특히 사용성(Usability), 감성(Affect), 그리고 사용자 가치(User value)를 고려하여 제품 및 서비스의 접점을 설계하고 평가하는 방법을 학습하며, 모바일 기기(mobile device)의 사용자 인터페이스(UI, User Interface)에 대한 사례 연구를 진행한다.
2학년 2학기 [0010907] 확률적경영과학 (Stochastic Operations Research)

기업, 정부 등의 조직에서 합리적인 의사결정시 필요한 방법을 다루는데 확률 기반의 계량적 의사결정방법을 주로 다룬다. 실제 문제에서는 시스템이 확률적인 변동성을 가지고 있다. 본 과목에서는 이를 반영하여 시스템을 분석하고, 수리적 모형을 나타내고, 이의 최적해를 구하는 방법과 결과를 실질 문제에 적용하는 방법을 공부한다. 의사결정이론, 마코프 체인, 대기 이론 및 확률 동적계획 등의 내용을 다룬다. 프로그램 실습을 함께 병행한다.
2학년 2학기 [EPG6701] 프로그래밍언어 (PROGRAMMING LANGUAGE)

본 교과는 프로그래밍 언어에 대한 기본적인 문법과 이를 이용하여 어떻게 산업공학 문제를 해결할 수 있는지에 대한 이론과 실습을 병행한다. 구체적으로, 파이썬 프로그래밍 언어에 대해 살펴보고, 이를 응용한 고급 실무 주제에 대한 프로그램 개발을 다룬다.
2학년 2학기 [EPG7026] 확률및통계(2) (PROBABILITY AND STATISTICS(2))

확률 및 통계(2)은 다양하고 복잡한 사회?경제 경영환경의 수많은 각종 자료를 분석하고 현상을 파악하며, 이를 근거를 하여 합리적인 의사결정을 위한 데이터의 정리 및 해석방법, 확률분포 및 확률과정의 기초, 가설의 검정?추정을 습득케 하여 품질관리, 실험계획법, 회귀분석의 기초분야를 학습시킨다. 본 강좌의 목적은 확률 및 통계학의 기본 개념과 논리를 학습하고 이를 현실에 적용할 수 있는 방법론을 습득하여 제 문제를 과학적 분석 기법으로 해결할 수 있는 능력을 배양하는 데 있다.
3학년 1학기 [0010908] 제품개발프로세스 (Product Development Process)

본 강의는 제품 설계 및 개발을 위한 시스템적 접근법의 프로세스와 의사결정의 중요성을 이해하고 관련 역량을 내재화하는 것을 목표로 한다. 고객 니즈 파악, 설계 컨셉 도출, 설계 컨셉 평가 및 분석, 프로토타이핑, 제조특화설계와 같은 제품 설계 및 개발 프로세스에서 적용 가능한 다양한 방법 및 도구들이 수업을 통해 제시되고 연습된다. 이를 통해 공학적 설계 프로세스 수립과 제품 설계 분석을 위한 다양한 방법론에 친숙해지고, 팀 프로젝트를 통해 실제 제품 개발 문제에 적용해본다.
3학년 1학기 [0011899] 품질공학 (Quality engineering)

품질관리에서 수요자가 요구하는 품질을 확보/유지하기 위하여 품질목표를 세우고, 이것을 합리적이고 경제적으로 달성할 수 있도록 수행하는 모든 통계적 기법을 응용하는 활동체계이고, 본 교과목의 목적은 통계학의 지식을 토대로 제품의 생산과정에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 통계적 기법을 습득함으로써 품질경영의 모든 단계와 특히 공정해석 및 공정관리를 하기 위함이다.
3학년 1학기 [0002686] 금융공학개론 (INTRODUCTION TO FINANCIAL ENGINEERING)

금융공학은 금융자산 및 금융 파생상품의 가치를 정량적, 수학적으로 평가하는 학문으로, 투자 의사결정과 자산 위험 관리 등의 문제에 이론적 기반을 제공한다. 본 과목은 금융공학의 입문 과목으로, 선물, 옵션 등 다양한 금융 파생상품의 구조와 가격 결정 기법에 대한 이해를 목표로 한다. 또한, 소프트웨어를 활용한 시뮬레이션을 통해 수리적 모형을 실제 의사결정에 활용할 수 있는 방법을 함께 탐구한다.
3학년 1학기 [FE06064] 데이터마이닝 (Data Mining)

디지털 시대에 따른 다양한 형태의 비즈니스 활동이 이루어지면서 다양한 종류와 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 중요하게 인식되었다. 이러한 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것뿐만 아니라 이러한 데이터로부터 기업에게 의미있는 정보를 추출해 내 비지니스 인텔리젼스를 활용하는 것이 중요하게 되었다. 대량의 데이터에서 숨겨진, 함축된 지식이나 패턴을 찾아내 이를 바탕으로 데이터에 대한 통찰을 얻는 활동을 비즈니스 데이터 마이닝(Business Data Mining)이라고 하며, 많은 기업에서 비즈니스 데이터 마이닝을 통해 기업의 경쟁력을 제고하고 있다. 따라서 본 교과목은 데이터 마이닝의 기초적인 분석 기법을 다루고 이를 비즈니스 데이터에 적용하는 방안을 강의한다.
3학년 1학기 [EPG6057] 생산통제 (PRODUCTION CONTROL)

본 교과목은 제조업의 가치창출 과정을 이해하고 생산통제에 대한 효율적/효과적으로 의사결정을 할 수 있는 관리자의 소양을 함양하는 내용을 포함한다. 생산기업의 의사결정을 중심으로 입지선택, 설비배치, 제약관리, 프로젝트 일정관리, 네트워크 및 교통통제 문제, 토요타 생산시스템(TPM) 및 린(Lean)생산 등 운영에 관한 전반적인 문제와 운영과정에서의 제반 문제점을 계획과 일치되도록 관리하여 생산관리분야의 통제기법 및 총괄적인 관리 이론들에 대한 지식들을 함양한다.
3학년 1학기 [EPG6048] 실험계획법 (DESIGN OF EXPERIMENTS)

실험을 실시하기 이전에 실험에 대한 충분한 계획이 없이는 실험의 목적을 달성하기 어렵다. 이에 따라 해결하고자 하는 문제에 대하여 실험을 행하는 방법, 실험데이터의 수집방법 등을 수집된 데이터에 대하여 통계적 분석을 실시하여 최소의 실험회수에서 최대의 목표를 얻는 방법들을 연구한다.
3학년 1학기 [0010906] 인간공학적실험평가론 (Ergonomics Lab and Evaluation)

본 과목에서는 인간의 육체적 생리적 심리적 능력과 수행도를 평가하는 방법론을 학습하게 된다. 이를 위하여 학생들은 다양한 인간공학 실험기기를 직접 다루어 실험과 평가를 직접 수행하게 된다. 주요 실험평가 주제는 작업장의 설계 및 평가, 작업분석과 평가, 작업시스템의 평가방법론 등을 다양하게 다루게 된다.
3학년 1학기 [0012363] 최적화모형및응용 (Optimization Models and Applications)

본 과목은 확정적경영과학에서 학습한 선형계획, 정수계획을 기반으로 다양한 최적화 모형을 다루며, 이론적 배경과 실습적 응용을 균형 있게 다룬다. 자원할당, 생산계획, 데이터포락분석 등 대표적인 의사결정 문제를 최적화모형으로 수립하는 방법을 배우고, 이를 소프트웨어 도구를 활용해 구현하여 해를 도출하는 과정을 경험한다. 학생들은 모형의 이론적 이해를 바탕으로 실제 데이터를 다루고 문제를 해결하는 종합적인 역량을 배양한다.
3학년 2학기 [EPG6049] 시뮬레이션 (SIMULATION)

본 과목은 산업경영공학 분야에서 해를 해석적으로 구할 수 없거나 구하기 어려운 문제에 대하여 컴퓨터 모의실험을 이용하여 해를 분석하는 방법을 공부한다. 실질문제를 분석하여 실질상황과 동일한 요소를 반영하는 컴퓨터 프로그램 모형을 만들고, 프로그램을 이용하여 다양한 실험을 함으로서 실질문제를 이해하고 분석하여, 문제의 해의 대안들을 제시하고, 대안들의 결과를 예측하는 기법을 다룬다. 또한 실무에서 사용되고 있는 시뮬레이션 프로그램을 공부한다.
3학년 2학기 [EPG7005] 공급망관리 (SUPPLY CHAIN MANAGEMENT)

본 수업은 단일기업 경영과는 다른 공급사슬에 참여하는 모든 기업들 상호 간 상충되는 의사결정들을 고려하여 기업들 간의 서로 이익(win-win)이 되는 공급망관리 정책들을 배운다. 이를 위해 1) 기업 간의 정보 공유 및 조정, 그리고 협업을 이끌어내기 위한 전략적, 전술적, 운영적 수준의 공급망관리 이론 및 기법들을 소개한다. 이를 위해 학생들에게 습득한 이론 및 지식을 활용하는 팀 프로젝트 수행함으로써 공급망 관리자로서의 능력을 함양한다.
3학년 2학기 [0011900] 머신러닝 (Machine learning)

본 강의에서는 기계학습의 원리와 그 응용에 대한 이론 및 실습을 학습한다. 학습의 범위는 기계학습을 이해하기 위한 기초 최적화 이론, 인공신경망과 심층신경망을 기초로 학습하고, 이의 응용인 합성곱 신경망과 순환신경망 이용한 이미지 데이터 및 시계열 데이터에 대한 학습과 각각의 방법의 다양한 산업 현장 응용사례와 최신의 기술동향을 소개한다. 실질적 개발실습을 병행하여 인공지능을 이용한 문제정의, 디자인, 학습까지의 능력 배양을 목표로 학습한다.
3학년 2학기 [0012367] 시계열및텍스트데이터분석 (Time Series and Text Data Analysis)

본 교과목은 시계열 데이터와 텍스트 데이터의 특성과 분석 방법론을 학습하는 것을 목표로 한다. 이론적 기초를 중점적으로 다루며, 시계열 분석에서는 추세(trend), 계절성(seasonality), 자기상관 및 예측 모형(ARIMA, 상태공간모형 등)을 학습한다. 텍스트 데이터 분석에서는 전처리 기법, 단어 빈도 기반 분석, 토픽 모델링, 연관 규칙 및 최신 임베딩 기법을 다룬다. 이를 통해 다양한 형태의 비정형 데이터를 해석하고 분석할 수 있는 능력을 기른다. 또한, 학기 후반부에는 텀 프로젝트를 통해 실제 데이터를 활용하여 수업에서 학습한 이론을 응용해본다. 이를 통해 학생들은 이론적 지식을 실무적인 데이터 분석 문제 해결에 연결하는 경험을 쌓고, 시계열 및 텍스트 데이터 분석의 응용 가능성을 탐구한다.
3학년 2학기 [0009468] 의사결정분석 (Applied Decision Analysis)

본 강의는 의사결정분석의 이론 및 방법론을 기반으로, 불확실성과 다수의 의사결정 목적이 존재하는 환경에서 의사결정의 중요성을 이해하고 이를 응용하는 것을 목표로 한다. 비즈니스 환경에서 정량적인 의사결정분석을 위한 모델링 및 다양한 의사결정기준에 알맞은 최적의 의사결정을 내리기 위한 기법들이 소개되고 실습된다. 이를 통해 의사결정자가 실제 산업현장에서 올바른 의사결정을 하기위한 다양한 방법론에 친숙해지고, 이론과 실습을 통해 배운 의사결정 방법론을 팀 프로젝트를 통해 적용해본다.
3학년 2학기 [0012368] 휴리스틱모델링 (Heuristic modeling)

본 과목에서는 최적화 의사결정 문제를 수리적 최적화 모형화하고 효율적이고 효과적인 해를 탐색하는 근사 최적화 휴리스틱 알고리즘들을 학습한다. 이를 위해 산업공학의 대표적인 경영과학 의사결정 문제들의 룰 기반의 휴리스틱과 지역 탐색 휴리스틱 방법을 공부하고 파이썬 언어로 프로그래밍 실습한다.
4학년 1학기 [EPG7032] 시스템종합설계 (CAPSTONE DESIGN)

본 과목에서는 캡스톤설계를 위한 설계이론을 학습하며 실습을 통해 프로토타입을 제작해본다. 설계목표 정의, 개념설계, 상세설계, 구현, 테스트 등의 각 단계에서 필요한 이론 및 도구를 학습하며 팀별로 설계단계에 따라 설계과제를 진행하고 진행상황을 토론을 통해 다른 팀들과 공유한다. 팀별 진행사항을 세미나 형태로 팀들간에 공유하며 최종 설계 결과물에 대해 발표 및 전시회를 갖는다.
4학년 1학기 [0010910] 강화학습 (Reinforcement Learning)

본 강의에서는 이산시간 환경에서 MDP로 표현되는 연속된 의사결정 문제해결을 위한 대표적인 학습기반 방법론인 강화학습을 교육한다. 구체적으로 강화학습 기본개념과 Model-Free 방법론인 MC, Sarsa, Q-learning에 대해 학습하며, 고려해야 하는 상태 공간이 매우 넓어 결정론적 방법을 사용하기 어려운 문제의 해결을 위해 Deep Learning이 접목된 DQN, A3C 등의 응용 모델을 익힌다. 이를 통해서, 제조 및 서비스 산업에 필요한 계획수립, 경로탐색, 자원할당 등의 문제 모델링, 프로그래밍, 학습 및 결과분석 능력배양을 목표로 한다.
4학년 1학기 [EPG7016] 기업과안전 (INDUSTRIAL SAFETY)

생산의 합리화와 인간존중의 가장 기본이 되는 활동인 안전관리에 대하여 그 기본적 원리와 예방기법에 대한 이론적인 학습과 현장의 사고 사례와 예방기법을 통하여 실무적 능력을 병행하여 고양함으로서 재해의 근본적인 예방 기법을 습득한다.
4학년 1학기 [0011902] 디지털제조와설계혁신 (Digital Manufacturing and Design Innovation)

본 과목은 제조 및 제품설계 분야에서 최근 대두되고 있는 첨단 기술 트렌드를 소개하여 재학생의 미래 제조·설계 핵심역량을 함양하는 것을 목표로 한다. 본 수업은 차세대 제조 기술, 제조 시스템의 지능적 운영 및 분석, 설계 혁신을 위한 고려사항에 대한 기본 개념 및 사례를 소개하며, 제조·설계 분야에 대한 수강생의 창의적 문제해결력을 함양하기 위한 교과활동을 진행한다.
4학년 1학기 [0012364] 스마트물류 (Smart Logistics)

본 교과목은 전통적인 물류 최적화 기법과 최신 AI 기술을 융합하여 복잡한 물류 문제를 해결하는 차세대 전문가 양성을 목표로 한다. 수강생들은 전략적 관점에서 Gurobi 등 최적화 도구를 이용한 물류 네트워크 설계 방법과, 대규모 현실 문제 해결을 위한 휴리스틱 기법을 동시에 학습하며 각 방법론의 장단점에 기반한 의사결정 능력을 기른다. 더 나아가 운영적 관점에서 물류센터의 효율을 극대화하는 강화학습 기반의 자동화 로봇 제어 시스템을 다룬다. 이때, 복잡한 AI 이론의 탐구보다는 실제 물류 로봇의 경로 설정 및 작업 할당 문제에 강화학습이 어떻게 실용적으로 기여하는지 이해하는 데 집중한다. 본 과정을 통해 학생들이 물류 시스템 전체를 아우르는 최적화 역량과 AI 활용 능력을 겸비한 전문가로 성장하게 될 것이다.
4학년 1학기 [0009465] 스마트제조및자동화 (Smart Manufacturing and Automation)

본 강좌에서는 4차 산업혁명에 의하여 대두된 혁신적인 기술을 융합한 제조 패러다임, 즉 스마트 제조시스템을 소개하고 생산자동화와 관련된 여러 가지 토픽을 포괄적으로 다룬다. 향후 자동화 관련 분야에 진출할 학생들에게 기초지식 및 스스로 방향설정을 할 수 있는 능력을 제공하는데 목적이 있으며, 주요토픽으로는 스마트제조, 자동화 구성요소로서 센서, 엑츄에이터, CNC 공작기계와 CNC 프로그래밍, 시퀀스제어, Programmable Logic Controller 등이 있다.
4학년 1학기 [0012365] 헬스케어시스템 (Helathcare Systems Analytics)

본 과목은 산업공학적 기법, 즉 경영과학, 통계, 데이터마이닝 및 머신러닝 등이 헬스케어 분야의 의사결정에 어떻게 활용되는지를 다룬다. 병원 자원 분배, 전염병 예방, 질병 예측, 비용-효과 분석 등 다양한 사례를 중심으로 학습하며, 프로젝트와 과제를 통해 실제 적용 능력을 기른다.
4학년 2학기 [0012366] HCI (Human Computer Interaction)

이 과목은 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI), 사용성(Usability), 감성공학(Kansei Engineering), 정신적 작업부하(Mental Workload), 접근성(Accessibility) 등 현대 사회의 디지털 환경에서 필수적으로 요구되는 인간공학 응용 주제들을 다룬다. 사용자 중심 설계(User-Centered Design)의 철학을 기반으로, 인지적·감성적 사용자 경험을 고려한 시스템과 제품 설계 원리를 이해하고, 다양한 사례 분석, 평가 도구 실습, 팀 프로젝트를 통해 실제 설계 문제에 적용해본다. 학생들은 본 과목을 통해 복잡한 상호작용 환경에서의 인간의 한계를 이해하고, 정보 인터페이스와 디지털 제품의 사용성 및 감성 품질을 향상시킬 수 있는 인지 중심 설계 역량과 사용자 경험 평가 능력을 함양하게 된다.
4학년 2학기 [0012369] 게임이론및응용 (Game Theory and its Application)

본 과목에서는 구성원들이 상호작용 및 경쟁하는 시스템에서 발생하는 의사결정 문제를 분석할 수 있는 이론인 게임이론의 기초적인 내용을 소개한다. 상호작용하는 환경에 따라 달라지는 모형의 구조(정태적 게임, 동태적 게임 등)와 이에 대응되는 균형의 컨셉을 학습한다. 특히, 게임이론을 산업공학에서 발생하는 경쟁 시스템에 응용할 수 있도록 모형을 중심으로 강의가 진행된다.
4학년 2학기 [0012370] 네트워크최적화 (Network Optimization)

본 과목은 경영과학 모형화와 최적화 소프트웨어 활용에 대한 사전지식을 갖춘 학생을 대상으로, 네트워크 구조 기반 최적화 문제를 심도 있게 다룬다. 최소비용흐름, 최소절단면, 배정 및 매칭 문제를 중심으로 Network Simplex, Hungarian 알고리즘 등의 대표적 해법을 학습하며, VRP, TSP 등 주요 문제를 소개하고 모델링 방법을 탐구한다. 물류, 교통, 생산, 통신 등 다양한 산업 응용 사례는 팀 프로젝트로 수행되며, 학생들은 실제 데이터를 활용해 문제를 정의·모형화·해결하는 경험을 통해 종합적 역량을 배양한다.
4학년 2학기 [0012371] 서비스인텔리전스 (Service Intelligence)

본 교과목에서는 서비스 개발, 품질 관리, 개선을 위한 다양한 공학적 방법론과 기법을 배우고 토의한다. 주요 토픽으로는 서비스 사이언스 이해, 서비스 품질 측정, 고객 만족도 및 로열티, 신서비스 개발, 서비스 및 서비스프로세스 디자인, 서비스 성능 및 품질 향상, 그리고 산업/학계에서의 서비스공학 최신 트렌드를 다룬다. 또한, 서비스 혁신과 지속적인 개선의 중요성을 강조하며, 데이터 기반 접근법과 신기술을 활용해 서비스 제공 및 고객 경험을 향상시키는 방법에 대해서도 학습한다. 이를 통해 학생들은 실무에서 발생할 수 있는 다양한 서비스 문제를 해결할 수 있는 역량을 기르고, 사례 연구 및 협력 프로젝트를 통해 실질적인 경험을 쌓게 된다.