본 과목은 생산시스템 전반에 관한 최근 주요 Issue를 다룬다. 전통적인 포드생산시스템 (미국), 도요다 생산시스템 (일본), 그리고 우데발라 생산시스템(스웨덴)등의 다양한 형태의 생산시스템 등의 배경철학 및 실행 이론을 다룬다. 또한 이러한 이론에 비추어서 실제 사례인 자동차/반도체/디스플레이/조선의 생산시스템에 관한 고찰을 하도록 한다.
본 교과목은 조립시스템의 설계, 효율, 변동성에 대한 개념, 모델 및 분석을 다룬다. 다루어지는 주제는 조립시스템 효율, 조립 시스템 설계 방법, 제품 조립 구조가 미치는 영향, 변동성 모델링, 변동성 관리, 조립공급망관리 등에서 선택된다. 본 과목에서는 이러한 주제들과 관련된 수학, 소프트웨어 모델들이 소개된다. 또한 본 교과목은 조립시스템 모델에 대한 학생들의 분석 능력 및 직관적 이해를 증진시키는 데 중점을 두고 있다. 이에 더불어 산업계의 최신 응용사례 또한 소개된다. 본 교과는 강의, 토론, 연습, 프로젝트 발표로 진행된다.
본 교과목은 생산시스템의 생산성, 효율, 변동성에 대한 개념, 모델 및 분석을 다룬다. 주 주제는 시스템 생산성 기술 방법, 시스템 변동성이 초래하는 문제점, 변동성 모델링, 변동성 관리 및 린 시스템 응용 등이다. 본 교과목은 생산시스템의 확률적 모델에 대한 학생들의 분석 능력 및 직관적 이해를 증진시키는 데 중점을 두고 있다. 이에 더불어 산업계의 최신 응용사례 또한 소개된다.
제조회사의 경제적 성공여부는 고객의 요구를 파악하고 고객을 만족시키는 제품을 신속히 저렴한 비용으로 설계할 수 있는 능력에 달려있다. 이러한 목표를 달성하기 위하여 다양한 문제를 정의하고 해결해야한다. 이 과목에서는 제품개발에 필요한 도구와 방법론들을 소 과제를 중심으로 경험하고 학습한다. 특히 학생들은 스스로 과제를 제안하고 (혹은 선택하며) 산업체와 공동으로 연구를 진행하며 제품개발에 이용되고 있는 다양한 방법론을 적용하고 개선점을 찾는다. 기본 교과내용은 고객요구 파악, 개념 생성, 제품 architecture, 산업 디자인, DFX, DSM, FEMA, Modularity, Product Family and Product Platform Design, 생산비용등을 DSM, FEMA, Modularity, Product Family and Product Platform Design, 생산비용등을 학습한다.
학부 전략기술경영 과목의 후속으로 기술경영의 다양한 주제를 기술혁신관점에서 재 고찰하고 연구과제(research)로 개발, 수행, 정리하는 전 과정을 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기술혁신의 심화지식의 제공과 함께 연구의 설계, 연구 자료의 수집과 분석, 분석결과의 정리 등에 관한 이론과 실제를 통계학 및 경영 과학적 방법론을 통해 분석한다.
급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링 함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다.
국가 수준에서 또한 미래의 사회와 기술의 변화방향을 예측하고 미래를 선도할 유망연구 및 기술을 찾기 위한 노력을 지속하고 있다. 본 과목에서는 미래의 기술을 예측하는 다양한 방법론을 검토하고 각 방법론의 장단점과 적용 실례를 연구한다.
본 과목은 학부 "공급망관리 및 실습"에 대한 Advanced 과목으로서 공급망관리(SCM)의 주요 주제와 사례 등을 깊이 있게 다룬다. 주요 내용으로는 SCM 전략, 납기약속, 다단계재고, 협업, 통합생산계획 및 재고관리, 운송, SC성과측정 등을 포함한다. 아울러 최신 및 미래의 공급사슬 경향과 발전 방향 등을 다룬다.
원가경영은 원가정보에 기초로 하는 경영방식으로 원가유지와 원가절감을 목적으로 한다. 원가를 구성하고 있는 개별비용을 원가회계 측면에서 이해하고 이러한 원가를 절감하기 위한 방법들을 배운다.
본 교과목에서는 원가의 본질, 원가구성 비목의 개요와 사례, 원 단위와 표준 원 단위 산출법, 제조원가 계산 원리와 방법 및 그 평가 분석 등으로 경영관리자로 성장하기 위한 필수지식인 원가계산과 세부적인 비목별 원가절감의 추진 방법론을 다룬다.
Generally, industrial production lines are dynamic systems whose states change according to the occurrence of various events, thus exhibiting the characteristics of a discrete event system.
If manufacturers are to remain competitive in a continuously changing marketplace, they must not only continue to improve their products, but also strive to improve production systems continuously.
Thus, an efficient prototyping environment for production systems is crucial. A modern production line is a highly integrated system composed of automated workstations such as robots with tool-changing capabilities,
a hardware handling system and storage system, and a computer control system that controls the operations of the entire system. The implementation of a production line requires much investment,
and decisions at the design stage have to be made very carefully to ensure that a highly automated manufacturing system will successfully achieve the intended benefits. This course deals with various methodologies for the optimal design & verification of a production line.
무리한 힘, 반복, 부자연스러운 자세로 인해 발생하는 근골격계 질환의 심각성을 이해하고 이를 해결하기 위한 인간공학 프로그램에 대해 학습한다. 요통을 포함한 상지의 근골격계 질환의 종류와 발생 원인을 파악한 후,
인간공학적인 기법을 이용하여 이 질환을 감소시킬 수 있는 다양한 방법을 논의한다.
노동생산성 향상을 위해 제조 활동에서 발생하는 다양한 낭비 요소를 발견하고 이를 제거하는 기법들을 학습한다.
7가지 낭비의 정의와 이를 관찰하고 분석할 수 있는 방법들을 다루며, 동작분석, 시간연구를 터득하여 작업을 개선하고 노동생산성을 향상시킬 수 있는 방법을 모색한다.
본 과목에서는 생산 및 서비스시스템의 효과적인 설계 및 분석을 위한 이산사건기반 시스템 모델링 방법과 설계에 관하여 다룬다. 이산사건시스템에 대한 소개를 통해 먼저 이러한 방법론의 활용 대상에 관해 이해하며, 이를 위한 여러 가지 모델링 방법론을 Deterministic한 경우와 Stochastic한 경우로 나누어서 소개한다. 구체적인 모델링 방법으로 Finite Automata, Petri nets, Stochastic Timed Automata, Markov Chain, Queuing Theory, Dynamic Programming 등이 다루어진다. 본 과정을 통해서 여러 가지 시스템의 설계 및 효율적인 운용을 위한 제어 (Control) 정책 수립 등을 위한 기본적인 지식을 습득할 수 있다.
CAD/CAE/CAM 관련 주요 기술은 솔리드 모델링과 곡면 모델링으로 이루어진 형상모델링으로 정의될 수 있다. 솔리드 모델링에서는 형상 관련 엔티티에 대한 자료 구조를 기반으로 특징 형상(feature)을 기하학적인 관계식으로 정의하여 유연한 객체를 표현한다.
또한 곡면 모델링에서는 유리함수로 정의된 표현 식에 대한 전개 방법과 미분 적분을 통해 곡선과 곡면을 표현한다. 본 과목에서는 수학적 알고리즘을 바탕으로 형상모델링 방법론을 이해하고, 커널(Kernel) 사용에 대한 전문적인 지식을 학습한다.
This course introduces excellent cases among highly successful manufacturing companies that are globally recognized for their innovations and competitive business strategies. Students will engage in the discussion, followed by the analysis of companies' success factors. Prior to the discussion, students will be acquainted with the companies' market leading technologies and their continuous quality improvement efforts.
This course is designed for introducing the main concept, technologies, and implementation methods of computer controlled manufacturing system. DCS (Distributed Controlled Systems) are discussed with the interface issues of automation devices, sensor, and PLC (programmable logic controller). PLC program design and practice are given focusing on designing logical control of manufacturing process. Also covered are the issues of manufacturing message communication such as field network (CC-link, Device-Net, Profitbus-Net), Control Network, and information network (Ethernet). Various models of manufacturing operating systems are studied in connection with the logical and physical control models of MES (Manufacturing Execution System). For manufacturing process fault diagnosis, on-line learning multiple classifications are presented with their applications.
전문가시스템은 특정 문제영역에서 그 영역의 인간 전문가가 의사결정을 내리는 것과 유사하게 동작하는 컴퓨터시스템을 의미하며, 인간의 전문적인 지식이 필요한 정도의 어려운 문제를 풀기 위해 지식과 추론 과정을 이용하는 지적인 프로그램이다.
본 교과목에서는 지식공학자가 문제를 모델링 하는데 필요한 지식표현 방법과 추론, 제어를 다루기 위한 기술, 그리고 전문가시스템 쉘(shell)에 대한 개념적 이해를 다룬다.
이 과목은 현재 중요성이 증대되고 있는 정보화된 기계시스템을 대상으로 시스템역학, 구조, 제어 컴퓨터, 센서 및 액츄에이터,
제어스테이션 분야의 공학적 원리를 학습하며, 실제 기계시스템 운영과 제어 과정을 실습함으로써 실무적인 능력 및 이해를 높이는데 목적이 있다.
또한 정보화된 기계시스템의 발전과정, 구성요소, 적용분야 등에 관한 내용을 학습하며, 이를 통해 미래 산업분야의 중요 기술로 대두되고 있는 분야에 대한 지식의 배양을 목표로 하고 있다.
성공적인 서비스 운영관리는 기업 활동에의 중심적 요소이다. 본 과목에서는 실용적인 정보를 바탕으로 서비스 설계 및 운영관리의 개념으로부터 구현까지의 다양한 이슈를 다룬다. 기업 서비스 전략 설정, 서비스 전략을 수행하기 위한 서비스시스템의 설계와 더불어 운영관리에서의 전략적/전술적 구현을 모두 포함하며, 관련된 도구의 사용 역시 살펴보도록 한다. 급변하는 비즈니스 환경을 고려하여 서비스 사이언스, 인터넷 어플리케이션, 프로세스 관리 및 고객 경험 관리와 같은 이슈 역시 포함한다.
정보시스템이 갈수록 대형화되고 또한 그 개발과정에 수많은 팀과 사람들이 함께 협력해야하는 상황에서 시스템 개발의 체계적인 방법론의 중요성은 날로 더해지고 있다.
본 과목에서는 이러한 대형의 정보시스템 분석/개발 방법론 및 프로젝트 수행 방법론 등을 다루고 있다. 현재 SI (System Integration)업무의 주요 대상인 각종 Domain 영역의 지식을
IT와 융합하는 과정에서 필요한 Analysis, Design, Development, 그리고 Test단계까지 각 단계에서 필요한 자세한 모델, Tool, 관련 기술, 및 방법론과 이를 효과적으로 수행하기 위한 접근내용을 학습한다.
본 과목은 CAD/CAM/CAE/Virtual Reality 관련된 응용프로그램 개발을 위한 기본 개념과 방법론을 강의한다. 이를 위해서 곡면모델링(Surface Modeling) 관련된 유리함수 전개방법, 솔리드모델링 관련 자료구조론, Geometry Kernel의 기본 메카니즘을 강의한다.
또한 OpenGL 기반의 가시화 방법을 통해 물리적인 응용프로그램의 개발과정을 이해할 수 있다. 본 과목을 수강하기 위해서는 C/C++ 중급수준, 자료구조론/알고리즘에 대한 기본적인 이해가 필요하다.
데이터통신과 네트워킹 기술은 기업 활동의 핵심 요소이다. 통신트래픽의 증가, 새로운 서비스요소의 개발, 기술의 발전으로 인해 통신 네트워크의 구조는 급격히 변화하였고, 새로운 세대의 네트워크로 진화하고 있다.
네트워킹 기술은 기업 활동에 있어 조직적인 측면과 프로세스 측면 모두에서 중요한 변화를 가져오고 있으며, 이는 고속 LAN, 고속 백본 네트워크, WAN등의 네트워크의 활용, 인터넷 및 인트라넷 기술의 활용에 기인한 바 크다.
본 과목에서는 기본적인 통신기술로부터 상용통신네트워크의 전반적 활용을 다룬다.
경제성공학의 기본지식을 기초로 하여 생산방식 결정을 위한 제반 비용요소들을 다룬다. 최소기대수익율의 선정, 자본비용의 계산, 투자를 위한 Deterministic 및 Stochastic 분석, 현금흐름 분석, 공공투자안의 평가 및 선정에 관련된 의사결정
그리고 경제성공학 분석에서 제기되는 특별과제를 연구한다.
본 교과는 품질공학과 품질경영, 품질관리, 품질보증, 품질개선의 고등논제에 대하여 다루는 과목이다. 주요 토픽으로는 품질의 정의, 품질경영의 역사 및 발달과정, 품질보증과 품질시스템, 품질개선 방법론, 6시그마, 다꾸지 방법, 품질정보시스템, 다변량 관리 등이다. 학생들은 품질공학에 대한 지식은 물론 현실적 적용방법론을 체득하여야 한다.
본 과목은 실시간 경영을 위한 전사 데이터 통합 차원에서 이들 시스템이 생성해 내는 정보를 이용하여 보다 효율적인 업무수행 및 일관성 있는 지원을 하며, 모든 애플리케이션,
툴, 기술을 결합시켜 보다 스마트한 시스템을 구현할 수 있도록 한다. 또한 경영자, 분석가 , 관리자 및 현업담당자 등 조직 내 역할별로 요구되는 분석정보, 의사결정정보 및 성과정보를 효과적으로 제공함으로써,
지능적인 기업경영을 가능하게하기 위해 글로벌기업의 최신 BI 솔루션과 응용사례 중심으로 학습한다.
기술 인텔리전스는 다양한 원천으로부터 기술정보를 수집, 통합, 분석, 시각화하여 조직의 기회와 위협을 파악하여 의사결정자에게 제공하는 프로세스를 의미한다.
본 과정에서는 가장 대표적인 기술정보의 원천인 특허, 상표권에 대해 이론적 강의를 진행하고, 이를 단독으로 혹은 기업 프로파일, 웹 데이터 등과 타 정보 원천과 통합하여 분석함으로써 기술과 경쟁사의 동향을 파악하고 궁극적으로
조직의 의사결정을 지원하는 방법을 학습한다. 특히 변리사 등의 외부 강사진 등을 초빙하여 기술정보분석의 실무와 이론에 능한 연구자를 양성하고자 한다.
제약이론(Theory of Constraints: TOC)은 이스라엘의 물리학자인 골드렛 박사가 1984년부터 제창한 경영철학이다. 골드렛 박사는 1984년에 기업소설 'The Goal'을 출판하여 전 세계에서 800만 부 이상이 팔리는 초 베스트셀러가 되어 제약이론을 널리 전파하였다. 제약(Constraints)이란 어떤 시스템에서 그 성과를 제한하는 가장 약한 부분을 말한다. 어느 시스템이나 적어도 하나의 제약을 갖는다. 제약으로는 물리적 제약(생산능력, 시장수요 등), 논리적 제약(의사결정과정, 성과측정, 경영철학 등) 등이 있다. 제약이론은 시스템의 제약조건에 집중함으로써 최소의 비용으로 전체 최적화를 추구한다. 본 과목에서는 제약이론의 개념과 제약이론의 4대 내용으로서 DBR 스케줄링, 사고과정(Thinking Process), 쓰루풋 회계(Throughput Accounting), Critical Chain Project Management 등의 방법론과 사례들을 다룬다.
본 강좌는 설비의 효율적인 설계와 운용, 정비에 관한 항목들을 다룬다. 특히 설비의 예방보전, 예지보전, RCM, PHM 등 최근 기술을 다룰 것이며, 설비의 신뢰성의 증대하기 위한 관리체계에 대하여도 다룬다. 주요 논제로는 설비관리, 설비의 설계, 설비의 운용 및 정비, TPM, RCM, PHM, Tribology, 설비신뢰성관리, 품질정비, FRACAS 등이다.
Machine learning is all about finding generalized patterns from data. The whole idea is to replace the "human writing code" with a "human supplying data" and then let the system figure out what it is that the person wants to do by looking at the examples. In recent years, many successful applications of machine learning have been developed, ranging from data-mining programs that learn to detect fraudulent credit card transactions, to autonomous vehicles that learn to drive on public highways. At the same time, there have been important advances in the theory and algorithms that form the foundation of this field. The goal of this class is to provide an overview of the state-of-art algorithms used in machine learning and different perspectives, and hopefully to gain some understanding of what's going on the next. We will discuss both the theoretical properties of these algorithms and their practical applications.
감성공학은 인간(사용자/작업자)의 감각 및 감성을 정성적, 정량적으로 측정하고 과학적으로 분석, 평가하여 감성특성을 제품, 서비스시스템이나 산업환경의 설계에 적극 적용하여 보다 편리하고 안락하며, 안전하고 사용자나 작업자의 제품/시스템의 사용성을 실용적으로 향상시켜 삶을 쾌적하게 하고자하는 제품설계 및 개발 관련 공학이며 전자, 기계, 정보, 통신, 시스템, 인간공학, 인지공학, HCI 등의 인접 기술을 통합. 이용하고 사용성 평가실험을 통하여 감성 제품/ 시스템의 수용성을 검증하고 평가하는 학문이다. 감각, 감성, 생리 신호, 감성 측정 및 해석, 감성공학 모델, 감성 정보 제시 및 구현, 감성공학 응용 VR Simulator 기술, 사용성 평가 도구, 제반 정보통신 기술을 이용한 제품개발 도구 및 기술 등에 대하여 연구 학습한다.
본 강의(고등인간공학:Advanced Ergonomics / Human Factors Engineering)에서는 산업환경시스템에서 인간 사용자/작업자에게 적합한 최적의 제품, 시스템, 작업장을 설계 개발하고, 관리 운용하는 제반 기술과 설계 요소를 학습한다. 인간의 역할과 성능, 인체 역학, 인지학습하고 신산업 환경 상황에서의 인간-시스템 작업환경 구축과 인간공학 기술영역에 대하여 실습한다. 휴먼에러와 인간 신뢰성, 인간-기계 체계와 제어, 작업 생리와 작업환경 등을 학습하고 신산업 환경 상황에서의 인간-시스템 작업환경 구축과 인간공학 기술영역에 대하여 실습한다.
Interface Engineering is some principal and advanced study of HCI(Human Computer Interaction) which is the discipline concerned with the design, evaluation and implementation of interactive computing systems for human use and with the study of major phenomena surrounding them. Some principles of perceptual, cognitive, motor-skill processor in human information processing are studied to consider user oriented interface design and development involving Telematics, Telemedicine, Multimodal Interaction system, uX(user eXperience) design and ubiquitous computing network service systems and solutions in advanced IT application domain industries and environments.
In this course, the topics on basic concept and recent theory for cloud computing is provided intensively. As the basic infra tools of big data processing, AWS(Amazon Web Service), Goolge File System and Hadoop Platform, Apache Hadoop & Spark are discussed. The goal, acquiring the knowledge on cloud computing infrastructure and building & using cloud system, of the course will be accomplished after finishing the lectures on 1) the characteristics of cloud computing 2) Amazon web services 3) Google cloud systems 4) Lab: Building Hadoop + Spark Cluster
본 과목에서는 산업 및 정보시스템의 운용과 관련된 여러 가지 최적화 문제를 이해하고, 수학적으로 정형화된 선형 모델을 세우고 분석하여 최적의 대안을 제시하는데 필요한 기법인 Linear Programming 방법에 대해서 자세히 다룬다. 특히, 학부 과정의 OR 및 실습 과목에서 배운 Linear Programming 방법의 기본이 되는 Linear Algebra, Convex analysis와 LP의 대표적인 solution 기법인 simplex method의 원리에 대해서 좀 더 깊이 이해하고 이를 응용한 Duality 이론과 Revised Simplex method에 대해서 공부한다. 또한, 실제 산업현장에서 발생하는 Large-scale 문제를 Linear Programming 기법을 이용하여 풀기 위한 방법들을 몇 가지 응용 분야를 통해서 적용해 본다.
This course is stated as followings: 1) presents in-depth, self-contained treatments of shortest path, maximum flow, and minimum cost flow problems, including descriptions of polynomial-time algorithms for these core models, 2) emphasizes powerful algorithmic strategies and analysis tools such as data scaling, geometric improvement arguments, and potential function arguments.
본 과목에서는 산업 및 정보시스템의 운용과 관련된 여러 가지 최적화 문제를 이해하고 분석하여 최적해 근사해의 대안을 제시하는데 필요한 기법인 Meta-heuristic 방법에 대해서 다룬다. 특히, Combinatorial optimization 문제로 모델링 되는 대부분의 문제는 최적 해를 찾는 것이 NP-hard한 문제로 알려져 있으며 효율적인 방법으로 최적 근사해를 찾는 것이 매우 중요해진다. 본 과정에서는 지금까지 제안된 여러 가지 Meta-heuristic 알고리즘을 소개하고, 이를 이용한 논문들을 읽고 발표함으로써 이에 대한 이해도를 높인다. 또한, 실제 알고리즘을 구현 해 봄으로써 연구나 실무에 활용할 수 있는 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.
This course presents a practical, accessible guide to optimization problems with discrete or integer variables. Integer Programming stands out explaining in clear and simple terms how to construct custom-made algorithms or use existing commercial software to obtain optimal or near-optimal solutions for a variety of real-world problems, such as airline timetables, production line schedules, or electricity production on a regional or national scale. Incorporating recent developments that have made it possible to solve difficult optimization problems with greater accuracy, these include improved modeling, cutting plane theory and algorithms, heuristic methods, and branch-and-cut and integer programming decomposition algorithms.
This course is designed for learning basic concept, algorithms, and applications of neural network. Various net's models are also discussed in connection with fundamental theory and specific application. Basic five network models are presented in order to understand mathematical and statistical meaning. These are also investigated to understand other models and are also studied to create a new model for providing a best solution to a specific domain problem. Some simple numerical examples are presented to capture various net's algorithm. Specifically, monitoring and control issues in manufacturing area are investigated how neural network could be utilized for its suitable application.
This course deals with the modeling and simulation of highly automated production systems by using the DEVS (Discrete Event Systems Specifications) formalism. The course is not intended to give an exhaustive treatment of either the theory of simulation or of production systems. Sufficient coverage of both will be given to enable us to treat, in reasonable depth, the application of the former to the latter.
Data capture has become inexpensive and ubiquitous as a by-product of innovations such as the internet, e-commerce, electronic banking, point-of-sale devices, bar-code readers, intelligent machines, and the amount has been increasing at an incredible rate due to technological advances. "Data mining" refers to a collection of techniques for extracting "interesting" relationships and knowledge hidden in a mountain of data in order to assist managers or analysts to make intelligent use of them. A number of successful applications have been reported in areas such as credit rating, fraud detection, database marketing, customer relationship management, and stock market investments. In this course, we will examine a variety of data mining techniques evolved from the disciplines of statistics and artificial intelligence (or machine learning), and practice them in recognizing patterns and making predictions from an applications perspective. Application (or case) surveys and hands-on experimentations with easy-to-use software will be provided.
본 과목에서는 산업현장의 제반 정보시스템(ERP/MES/SCM 등)에서 처리되고 있는 각종 제조 연관 데이터의 정보분석 능력 배양을 목표로 한다. 또한, 산업 정보의 트랜잭션 처리에 관련한 엔지니어링 데이터베이스의 설계 및 실질적인 산업 정보분석과 각종 제어 기법 및 고장에 대비한 결함복구 기법 등을 다룬다. 특히, 스마트팩토리로 대변되는 각종 제조 데이터의 정보분석을 위한 종합적인 과정을 이해한다.
The concept of digital manufacturing system has been suggested to integrate all activities involved in the product life cycle.
The goal of the digital manufacturing system is to improve the product quality and reduce the production time by detecting potential problems in the early stage of the product life cycle.
The key technology is to crate (and analyze) an integrated model including all physical and logical factors involved in the product life cycle.
본 과목은 스마트융합산업의 미래(변화방향과 핵심동인, 혁신성장과 기술창업), 스마트융합(Smart Building, Smart Grid, Smart Factory, Smart Security, Smart Transportation, Smart Artificial Intelligence, Smart Digital Twin, Smart Robotics, Smart Virtual Reality) 등의 핵심기술을 이해할 수 있도록 교육한다. 융합기술을 적용하여 성공적으로 사업을 수행하고 있는 우량기업을 선정하여 실제적인 사례연구 및 전문가와 토론을 진행한다. 기술사업화를 위한 경영전략, 기술기획, 기술자산, 기술금융, 기술이전의 이론과 토론 중심으로 교육한다. 대상 우량기업과는 지속적으로 산학협력을 강화하여 본 과목 이수 학생 중에서 선정하여 창업을 위한 멘토 기능을 연계하는 과정이다.
This course is designed for introducing the main concept, technologies, and implementation methods of integrated intelligent manufacturing systems. Covered areas are an intelligent monitoring and controlling system, Integrated design and manufacturing, hybrid process monitoring and control, virtual pre-production, virtual operation from design, and Design and develop integrated collaborative systems. Domain areas would be automobile Manufacturing, LCD/Semiconductor manufacturing, ship construction, logistics, and others. Used are technologies of simulation approach, data interface technology, and modeling method.
지능화된 기계 시스템은 다양한 기능과 형상을 신속하게 구현할 수 있는 장점이 있어 사회 및 산업 전 분야에서 활용도가 점차 증대하고 있다. 본 과목은 지능화된 기계 시스템에 대한 공학적 이해를 토대로, 산업 및 사회 전 분야에서 다양하게 활용될 수 있는 개념을 학습하고 자체적으로 도출한 아이디어를 실제로 설계하여 최종적으로 구현하는 것을 목표로 하고 있다.
기술 인텔리전스는 다양한 원천으로부터 기술정보를 수집, 통합, 분석, 시각화하여 조직의 기회와 위협을 파악하여 의사결정자에게 제공하는 프로세스를 의미한다. 본 과정에서는 가장 대표적인 기술정보의 원천인 특허, 상표권에 대해 이론적 강의를 진행하고, 이를 단독으로 혹은 기업 프로파일, 웹 데이터 등과 타 정보 원천과 통합하여 분석함으로써 기술과 경쟁사의 동향을 파악하고 궁극적으로 조직의 의사결정을 지원하는 방법을 학습한다. 특히 변리사 등의 외부 강사진 등을 초빙하여 기술정보분석의 실무와 이론에 능한 연구자를 양성하고자 한다.
본 과목은 과학기술정책에 대한 학습을 통해 과학기술정책 설계를 위한 지식을 축적하고, 실제 응용하는 데 목적이 있다. 그 내용으로 1)과학기술정책의 개념, 정부와 과학기술정책의 역할에 대한 학습, 2)과학기술정책의 역사적 진화와 관련 사건들 학습, 3)과학기술정책관련 이론과 분석방법론들 학습, 4)각 국가별 과학기술정책 비교 분석, 5)각 영역별 과학기술정책의 쟁점, 문제점, 해결방안을 학습한다.
본 과목은 과학기술혁신 연구를 위해 필요한 기초지식을 제공하고 이를 연구하기 위한 핵심 접근법들을 소개하는 과목이다. 이를 위해 강의자 위주의 강의(1.5학점)와 팀으로 구성된 학생주도 세미나(1.5학점)가 동시에 진행되며, 과학기술혁신을 연구하는데 있어서 필요한 다양한 관점과 현재 동향에 대해 논의한다. 본 과목에서 다루고자 하는 세 개의 모듈은 1)과학·기술·혁신의 기본 개념, 2)혁신 시스템(국가, 지역시스템), 3)지속가능성장을 위한 과학기술혁신으로 구성되며, 학생들은 수업 전 세 모듈에 대한 핵심 문헌을 학습하고 각 문헌 중 하나에 대해 추가적인 문헌을 탐색하여 발표한다. 본 과목의 이수를 통해 학생들은 과학기술혁신 연구를 위한 핵심적인 개념을 이해하고 연구 주제를 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.
본 과목은 과학기술정책을 수립하는데 기초가 되는 과학과 문화를 학습하기 위한 것이다. 그 내용은 1)과학문화·대중의 과학이해·과학커뮤니케이션 등에 대한 다양한 정의, 2)해외 주요국가에서의 과학문화정책과 역사, 3)국내 대표적인 과학문화정책 사례 분석(사이언스코리아 운동, 중앙일보 공동발간 ‘과학과 미래’섹션지 발간사업, 생활과학교실사업 등), 4)국내외 과학문화의 현주소(현장전문가들과의 질의응답), 5)국내 과학문화가 가야할 방향에 대한 전체토론 및 방안제시로 구성된다.
본 수업에서는 수강생들이 일련의 통계분석에 대한 이론을 이해하고, 이론을 바탕으로 실제 데이터 분석, 분석결과의 해석, 그리고 결과 해석을 기반으로 정책적 함의까지 도출하는 능력 배양을 목적으로 한다. 데이터분석을 위해 기본적으로 배우게 되는 통계는 t-검정, 카이자승검정, 분산분석, 상관관계분석, 요인분석, 회귀분석, Logit분석, 다항로짓(Multinomial Logit)분석 등을 학습한다.
과학기술정책은 다양한 행정체계의 네트워크를 통해 정책이 기획-집행-평가된다. 따라서 본 교과목은 조직 관점에서 과학기술 행정체계의 지원 기능과 의사결정 기능을 이해하는데 목적이 있다. 또한, 대한민국 과학기술 행정체계의 변천 과정을 살펴봄으로써 과학기술 정책의 역사적 맥락과 향후 발전 방향을 고찰한다.
급속도로 변화하는 과학기술 환경 속에서 기업들은 현존하는 기술의 발전을 모니터링 함과 동시에 새롭게 부상하는 유망기술을 찾아야만 경쟁력을 가질 수 있다.
국가 수준에서 또한 미래의 사회와 기술의 변화방향을 예측하고 미래를 선도할 유망연구 및 기술을 찾기 위한 노력을 지속하고 있다. 본 과목에서는 미래의 과학기술을 예측하는 다양한 방법론을 검토하고 각 방법론의 장단점과 적용 실례를 연구한다.
과학기술을 견인할 새로운 틀로 변화가 되기 위해서는 산업융합이 필수요소로 자리매김을 하고 있다. 산업융합은 새로운 제품과 시장, 서비스를 창출하여 산업의 패러다임을 근본적으로 변화시키는 글로벌 트렌드이다. 정부는 산업융합을 활성화하기 위하여 2011년에 산업융합촉진법이 제정하고, 2018년에 전면 개정이 되어 기능이 강화되었다. 본 과정에서는 산업융합과 관련된 교육 및 연구역량을 키우고, 과학기술정책 및 산업정책 대안을 세울 수 있도록 기초 전공지식 및 이해 능력을 배양하는데 중점을 둔다. 기초 전공지식으로 4차 산업혁명시대 과학기술 교육 및 연구의 대응방향, 산업융합 정책기획, 산업융합 규제대응, 산업융합 기반조성, 산업융합 융합R&D 활성화, 산업융합 선도 기업 사례연구 등을 중점적으로 학습한다.
본 교과목에서는 디지털경제와 관련된 다양한 경제사회정책과 통상에 대해서 분석한다. 금융, 유통, 제조업 등 거의 모든 산업분야에서 재화나 서비스의 생산, 분배, 소비 등에 이르는 경제활동이 디지털화되고 있다.
본 과목에서는 특히 산업별 디지털화 추진을 위한 현안과 과제, 디지털 독과점, 신구 산업 간의 갈등, 대기업과 중소기업 간의 역할, 경제적 불평등의 심화 등에 대해서 분석한다. 다양한 산업 중에서는 특히 금융 분야에서의 디지털화(디지털 화폐, 핀테크 등)에 주목한다.
이와 동시에 디지털 시대로의 전환과정에서 발생하는 미중 갈등과 같은 국가 간 통상마찰과 국가 간 협력 등에 대해서 고찰한다.
4차 산업혁명의 시대에 인공지능은 컴퓨터 기술의 한 부분을 넘어서 인간의 삶에 다양한 영향을 주고 있다. 본 교과목에서 인공지능의 배경과 발전을 통해 기술을 살펴보고, 현재 활용되고 있는 사례와 삶에 영향을 주고 있는 이슈에 대해 생각한다.
구체적으로 아래와 같은 내용을 다룬다.
인공지능의 역사적 배경과 기술의 발전에 따른 사회/문화/관계/사고 등의 변화
인간처럼 사고하는 논리의 인공지능 기술의 이해: 탐색·추론·학습·계획
사례 연구: 인공지능 기술·SW 응용기술·빅데이터·블록체인
이슈: 인공지능 사례를 통해 연결할 수 있는 보안과 안전성·인간의 자율적인 사고의 문제·거버넌스
디지털 트윈은 제조업뿐 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술이다. 기본적으로는 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합으로,
과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 인터페이스라고 할 수 있다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용될 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선한다.
본 과목에서는 디지털 트윈의 기술적 요소와 융합모형, 정책수립의 폭넓은 내용을 제공한다.
미래에너지 정책은 화석에너지보다는 지속 가능한 신재생에너지를 사회 전반으로 확산하는 적극적 기술개발 및 설비투자 등으로 미래에너지 정책 패러다임의 전환이 되고 있다.
친환경 분산에너지 확산체계 마련 및 효율화 사업 활성화를 위하여 전력망 계통체계 정비 및 에너지시장 구축 등 미래에너지 관련 기술이 활발하게 연구되고 있다.
본 과정에서는 미래에너지와 관련된 교육 및 연구역량을 키우고, 미래에너지 과학기술정책 및 산업정책 대안을 세울 수 있도록 기초 전공지식 및 이해 능력을 배양하는데 중점을 둔다.
기초 전공지식으로 에너지정책, 에너지경제, 에너지 전환기술, 에너지 고효율화(제로 에너지화), 에너지 저장기술, 에너지 소재 및 소자기술, 신재생에너지 확산 기반(풍력, 태양광, 연료전지, 수소에너지 등),
그린모빌리티 기술(자율차, 전기차, 수소차, 충전인프라)등을 중점적으로 학습한다.
본 과목은 환경 및 기후변화의 메커니즘을 이해하고 미래 변화를 정확히 예측하기 위한 융합과학에 대해 학습한다.
기후 환경 정책의 수립 과정을 이해하고 환경과학과 기술을 바탕으로 한 신뢰성 있는 기후 환경정책 수립방안을 학습한다. 국내 뿐 아니라 외국의 기후 환경정책을 비교 연구한다.
바이오메디컬 인포메틱스는 생명현상과 관련 있는 다양한 의생명 데이터에 컴퓨터 사이언스, 정보시스템, 통계학 등을 융합한 학문으로 4차 산업혁명 시대의 핵심 지식 산업이다.
본 과정에서는 바이오메디컬인포메틱스와 관련된 연구 및 산업 문제 해결 역량을 키우고 과학기술 정책 및 산업 정책 대안을 세울 수 있도록 기초전공지식 및 이해능력 배양을 목표로 한다.
연구개발과 과제관리의 원칙, 전략, 프로세스 및 방법들에 관한 지식체계(Body of Knowledge)를 학습하고 실제 프로젝트의 수행을 통해서 숙달한다.
특히, 시스템엔지니어링 기본 철학을 중심으로 연구개발 과정에서 요구하는 다학제적 접근 및 전 수명주기 관점에서 다루어 학습한다. 프로젝트관리의 경우, 주요 포인트인 통합관리, 범위관리, 일정관리, 비용관리, 인사관리,
품질관리, 위험부담 관리, 외주관리, 변경관리 등에 대한 관리 기법들을 공부하며 이들에 대한 응용사례들을 연구한다. 프로젝트 관리를 시스템적 사고로 접근하는 Process, People, 그리고 Product(or Service)와 지원(enabling) 시스템 요소들 간의 통합의 관점에서
해석하고 조합하며 관리 하는 핵심개념들을 학습한다.
본 과목은 비교과 과정으로, 정부공공 및 민간의 과학기술 관련 정책연구 요구에 대응하여 지도교수 및 전문 멘토와 함께 팀 프로젝트로 참여한다. 1)과학기술정책 프로젝트의 개념 및 목표 설정, 2)프로젝트 범위와 역할 분배, 3)국가혁신 및 기술혁신의 이해, 4)정책의 거버넌스 설계 및 제안, 5) 해외 사례연구의 방법론 및 대안 제시로 구성된다.
과학기술정책이라는 분야가 단독으로 형성되기 전부터 연구개발의 필요성, R&D 효율 증대, 혁신역량 강화, 지식기반 경제 등의 분야를 중심으로 관련 정책 활동이 이루어져 왔고, 최근 과학기술의 중요성이 증대되면서 독자적인 학문 분야로써 학문적 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 본 수업은 국내 현실에 적합한 정책 수립 및 적용 이론과 실무를 아우를 수 있는 학연관의 전문 교수진을 초빙하여 과학기술정책 융합을 위한 실무역량 향상 프로그램으로 진행한다. 또한 과학기술 분야의 기술동향 및 글로벌 동향 등을 조사하여 과학기술 정책에 좀 더 다양하게 접근하는 방법과 현재 정책이 적용되는 사례들을 살펴보게 될 것이다.
본 과목은 학생들의 과학기술정책에 대한 현장 실습을 지원하는 것이다. 학생들이 실전에서 과학기술정책을 인턴쉽 프로그램에서 적용하기 위한 배치 및 평가 프로세스를 운영하고,
인턴쉽에 지원하는 학생들의 평가 및 인터뷰를 실시하고, 각 인턴쉽 코스에 대한 정보 제공 및 인턴쉽 과제를 설정한다. 학생별 담당 교수 및 담당 멘토를 통한 지도 및 자문을 받을 수 있고, 인턴쉽 결과에 대한 보고회 및 평가로 진행한다.
적합성운영실무는 적합성평가 분야의 취업을 목적으로 국제적합성 체계, 표준물질, 소급성 체계, 법정단위 등의 기본교육과 시험교정기관 운영을 위한 ISO17025 운영실무 교육, 검사기관 운영을 위한 ISO17020 운영실무 교육 및 측정결과의 참값을 찾기 위한 측정불확도 추정을 교육한다.