| 학년 | 학기 | 이수구분 | 학수번호 | 교과목명 | 학점 | 시수 | 비고 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 이론 | 실습 | |||||||
| 1 | 1 | 경영통계학 | 3 | 3 | 0 | |||
| 1 | 1 | 생산경영론 | 3 | 3 | 0 | |||
| 1 | 1 | 빅데이터 개론 | 3 | 3 | 0 | |||
| 1 | 2 | 의사결정 최적화 | 3 | 3 | 0 | |||
| 1 | 2 | 산업정책과 기업혁신 | 3 | 3 | 0 | |||
| 1 | 2 | 빅데이터 분석 | 3 | 3 | 0 | |||
| 2 | 1 | 빅데이터 분석 | 2 | 2 | 0 | |||
| 2 | 1 | 조사방법론 | 3 | 3 | 0 | |||
| 2 | 1 | 생산전략과 경영혁신 | 3 | 3 | 0 | |||
| 2 | 1 | 산업 빅데이터 분석 실무 | 3 | 3 | 0 | |||
| 2 | 2 | 통계분석과 정책수립 | 3 | 3 | 0 | |||
| 2 | 2 | 스마트 혁신 세미나 | 3 | 3 | 0 | |||
| 2 | 2 | 인공지능 개론 | 3 | 3 | 0 | |||
| 계 | 38 | 38 | 0 | |||||
| 교과목명 | 국문 | 경영통계학 |
|---|---|---|
| 영문 | Business Statistics | |
| 주요강의내용 | 각종 데이터를 획득하고 분석하기 위해 필요한 기초적인 이론을 학습하고 통계분석 도구를 통한 실습을 수행한다. 데이터 표본조사의 설계, 분산분석, 상관관계분석, 단순회귀 및 다중회귀분석, 판별분석, 시계열 분석 등의 응용과제를 다룬다. | |
| 교과목명 | 국문 | 생산경영론 |
|---|---|---|
| 영문 | Contemporary Production Management | |
| 주요강의내용 | 본 과정은 경영 및 생산경영론의 연관성과 연구방법론을 연구하는 동시에 생산시스템 내외의 환경분석과 대응전략 방안을 학습한다. 생산경영활동 시스템구조, 환경분석, 전략적 공장 및 공정설계, 생산성 측정 및 향상, 생산보상시스템 설계 등에 대해 학습한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 빅데이터 개론 |
|---|---|---|
| 영문 | Introduction to Big Data | |
| 주요강의내용 | 빅데이터 비즈니스 모델, 탐색적 자료분석, 산업데이터베이스 등을 다루고 빅데이터 처리에 대한 전반적인 개념 및 적용 분야 등을 다룬다. | |
| 교과목명 | 국문 | 의사결정 최적화 |
|---|---|---|
| 영문 | Decision-making Optimization | |
| 주요강의내용 | 의사결정 문제를 모형화 할 수 있는 선형계획, 최적화, 비선형계획 등을 다룬다. 기업경영과 스마트산업 운영 전반에 나타나는 현실 의사결정 문제를 모델링 하고, 문제에 적합한 알고리즘을 사용하여 그 해를 구하여 문제를 해결하는 과정에 대한 이해와 능력을 배양한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 산업정책과 기업혁신 |
|---|---|---|
| 영문 | Industrial Policy and Enterprise Innovation | |
| 주요강의내용 | 산업경제의 현황과 국가의 산업정책방향을 이해하고 기업경영에 어떻게 접목할 것인지를 세미나 형식으로 진행한다. 특히, 현재 국가에서 중점적으로 추진하는 산업정책을 소개하고 실제 기업에서는 어떻게 대응하는지에 대한 사례를 소개한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 빅데이터 분석 |
|---|---|---|
| 영문 | Big Data Analysis | |
| 주요강의내용 | 데이터 수집과 전처리, 라벨링을 수행하여 통계분석, 연관분석, 군집분석 등 다양한 분석방법론을 다룬다. | |
| 교과목명 | 국문 | 조사방법론 |
|---|---|---|
| 영문 | Research Methodology | |
| 주요강의내용 | 기업경영에 필요한 정보를 획득하고 분석하기 위하여 요구되는 기초적인 이론을 학습하고 통계분석 실습을 수행한다. 연구의 목적과 연구대상을 고려하여 적합한 통계분석 기법을 적용하고, 통계분석 결과를 다각도로 분석하여 의미있는 시사점을 도출할 수 있는 역량을 함양한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 생산전략과 경영혁신 |
|---|---|---|
| 영문 | Production Strategy and Business Innovation | |
| 주요강의내용 | 국제화 시대에 발맞춰 제조 및 서비스 업체에 대해 생산전략개념, 제품개발, 품질관리, 생산계획, 재고관리, 설비배치 및 보전관리, 작업연구, 생산성 관리, 자동화 등을 총론적으로 학습한다. 특히, 관심 주제에 대해 이론 및 사례중심으로 심도있게 다룬다. | |
| 교과목명 | 국문 | 산업 빅데이터 분석 실무 |
|---|---|---|
| 영문 | Industrial Big Data Analytics | |
| 주요강의내용 | 기업 내의 생산 활동을 토대로, 생산과정에서 발생하는 데이터를 수집, 축적 및 분석하고 미래상황을 예측하고, 이를 활용한 의사결정에 필요한 새로운 비즈니스 통찰력을 이끌어낼 수 있도록 지원하는 다양한 분석기법과 도구를 학습한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 통계분석과 정책수립 |
|---|---|---|
| 영문 | Statistical Analysis and Policy Making | |
| 주요강의내용 | 해마다 양산되는 각종 통계자료로부터 정책수립을 위한 유의미한 근거를 도출하기 위해 적절한 통계기법의 사용은 필수적이다. 정책입안 자료로 삼기 위해 직접 데이터 수집을 할 경우에도 데이터 특징을 잘 반영한 통계학적 방법을 사용하여 분석해야 설득력을 제고할 수 있다. 이 과목에서는 정책수립과 관련된 자료를 계량적으로 분석하는 데 사용되는 전문적인 통계 기법을 학습한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 스마트 혁신 세미나 |
|---|---|---|
| 영문 | Smart Innovation Case Study | |
| 주요강의내용 | 전략, 생산, 재무, 마케팅, e비즈니스, 경영혁신 등 스마트 산업의 다양한 경영사례를 분석하고 연구한다. 세미나와 토론 형식으로 진행하여 다각도의 심도 깊은 토론이 이루어 지도록 하며, 실무 응용능력을 배양한다. | |
| 교과목명 | 국문 | 인공지능 개론 |
|---|---|---|
| 영문 | Introduction to Artificial Intelligence | |
| 주요강의내용 | 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 이르는 인공지능의 역사와 발전과정에 대해 학습하고, 인공지능의 종류 및 학습 개념을 이해한다. 인공지능의 스마트 경영 활용 사례 등에 대해 탐색한다. | |