산업정보시스템전공
품질 및 예측 Lab (Quality and Prediction Lab) / 담당: 홍정식 교수

본 연구실은 크게 두 가지 주제를 다룬다. 하나는 제품 및 서비스의 품질문제이다. 제품 및 서비스의 품질향상을 위한 다양한 방법에 대한 연구가 수행된다. 두 번째 연구주제는 예측인데, 이 주제는 다시 수요예측과 패턴예측으로 나누어지며, 전자에서는 확산모형을 기반으로 중장기수요예측과 수요확산 패턴에 대한 다양한 연구가 수행되고, 후자에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 다양한 패턴의 예측을 위한 연구가 수행된다.

 

제약경영 및 시뮬레이션 Lab (Constraint Management and Simulation Lab) / 담당: 장성용 교수

본 연구실은 제약이론(Theory of Constraints)을 생산, 서비스 경영, 물류, SCM, 경영전략, 마케팅, 프로젝트관리 등에 활용하는 문제에 관해 연구하고 학습하며 또한 컴퓨터시뮬레이션 기법을 이해하고 학습하여 경영개선, 생산, 물류, SCM, 교통 및 서비스 시스템 개선에 활용하는 방법을 연구한다. 이를 위해 제약경영의 주요도구인 사고프로세스 (Thinking Process)를 익혀서 시스템 및 경영개선에 활용하고 시뮬레이션 소프트웨어인 Arena 와 VenSim을 사용한 시스템 모델링 능력을 배양해서 시스템 디자인 및 개선 나가서는 다양한 운영정책 개발을 위한 연구에 활용하며, 학생들이 국내외 각종 경진대회에 출품하는 활동을 하게 된다.

 

☐ 통신망분석 Lab (Communication Network Analysis Lab) / 담당: 이강원 교수

데이터만을 전송하는 비교적 단순한 통신망에서 시작하여 고속의 멀티미디어서비스를 무선으로 전송하는 휴대 인터넷통신망에 이르기까지 컴퓨터 통신망은 매우 급속도로 진화하여왔다. 본 연구실은 멀티미디어 환경 하에서 최적의 통신망을 설계, 운영하기 위한 통신망 분석에 목적을 두고 있다. 본 연구실의 주요 연구 분야는 다음과 같다. ①Operation Research 기법을 이용한 Multimedia망의 성능분석 ② Wireless Mobile Network, Ad hoc Network ③ BGP Routing

 

지능정보시스템 Lab (Intelligent Information Systems Lab) / 담당: 이원영 교수

본 지능정보시스템 실험실에서는 DBMS(Database Management System; 데이터베이스 관리시스템), 인공지능(특히, 전문가시스템), MIS(Management Information System; 경영정보 시스템), KMS(Knowledge Management System; 지식관리시스템 또는 지식경영시스템)의 설계, 구축 및 운영을 체계적이고 합리적으로 연구하며, 인간이 지닌 지식을 어떻게 하면 인간이 아닌 컴퓨터를 이용해서 효율적으로 사용할 수 있을 것인지에 대해 초점을 맞추고 있다.

 

경제성분석 Lab (Economic Assessment Lab) / 담당: 안재경 교수

경제성평가 연구실에서는 공공 및 민간 투자사업의 경제적, 기술적, 정책적 타당성 분석에 관한 연구를 수행한다. 주요 연구분야로는 현금할인에 기초한 비용-혜택 분석(Cost-Benefit Analysis)과 재무적 타당성 분석(Financial Assesment), 기술가치평가분석(Technology Valuation), 융합서비스분석(Business Cases for Convergence Service), 분석적 계층화법(AHP Analysis)등이 있다.

 

네트워크보안실험 Lab (Network Security Lab) / 담당: 국광호 교수

정보공유의 중요성이 폭발적으로 증가하고 웹을 기반으로 한 다양한 정보 서비스들이 출현하면서, 정보의 비밀성, 무결성, 인증성, 그리고 가용성에 대한 요구가 사회적으로나 국가적 차원에서 필수적으로 증가하고 있다. 본 연구실은 정보 누출, 도청, 위조, 그리고 변조 등의 다양한 공격과 위협으로부터 정보통신망과 컴퓨터를 보호하고, 해킹 및 악성코드 등의 사이버 침해 사고로부터 정보시스템을 보호하기 위한 방법을 연구한다. 주요 연구 분야로는 악성코드분석, 모델링 & 시뮬레이션, 디지털 포렌식 등이 있다.

 

정보시스템분석평가 Lab (Information Systems Analysis and Evaluation Lab / 담당: 김지표 교수

정보의 생성과 축적에서부터 활용 및 평가에 이르기까지 정보의 흐름에 대한 분석 및 통합화에 대한 연구를 주요 목적으로 하고 있다. 특히 생산 및 IT 분야의 정보시스템 설계 및 분석, 평가가 주된 대상이며 이를 위하여 방법론 및 평가시스템 개발에 중점을 두고 있다. 주요 연구내용은 통합정보시스템 설계, 공급사슬관리(SCM), 기술 및 투자 평가, IT시장 분석 등이 있다.

 

IT서비스 Lab (Information Technology Service Lab) / 담당: 김우제 교수

IT 서비스 연구실은 최적의 정보기술을 활용하여 조직의 경쟁력을 제고시키고, 해당 분야의 업무 및 사업의 부가가치를 제고하며, 정보기술을 기반으로 기존산업과 융합화하여 새로운 서비스를 창출하는 것을 추구한다. 주요 연구 분야로는 IT 컨설팅, 시스템 개발 및 구축 (SI: System Integration), 구축된 정보 시스템의 운영 및 유지보수 (SM: System Management), IT Outsourcing, IT 융합서비스, IT 의사결정 등이 있다. 본 연구실에서는 이들 분야의 방법론과 모델링 기법, 최적화 방안에 대해 연구한다.

 

비즈니스컴퓨팅 Lab (Business Computing Lab) / 담당: 조남욱 교수

비즈니스컴퓨팅 연구실은 다양한 정보기술을 활용하여 조직의 생산성 및 효율성 향상을 추구한다. 주요 연구 분야로는 비즈니스 프로세스(Business Process)의 체계적 관리, 분석에 관한 연구와 정보시스템 처리 결과를 분석하여 프로세스 개선과 위험관리에 적용하기 위한 연구 등이 있다. 또한 최근 중요성이 부각되고 있는 서비스 영역의 개선 연구와 사회 연결망 분석 (Social Network Analysis)을 기업경영에 활용하기 위한 연구를 모색하고 있다.

 

PAM Lab (Power/Process Analysis and Modeling Lab) / 담당: 김자희 교수

본 연구실에서는 프로세스를 중심으로 정보시스템을 모델링하고 분석하는 연구를 목적으로 하고 있다. 주로 관심을 갖는 분야는 전력망 등의 인프라시스템 뿐만 아니라 국방 정보시스템 등 대형 정보시스템으로 아키텍처 관점에서 시스템의 요구사항을 분석하고 정보시스템의 품질을 향상시키는 것에 중점을 두고 있다.

 

혁신경영 Lab (Innovation Management Lab) / 담당: 이학연 교수

본 연구실은 융합 패러다임 하의 지식기반 혁신 창출 및 관리를 위한 기술경영 및 서비스사이언스 분야의 최신 주제에 대한 연구를 수행한다. 특히 기술기획, 기술확산, 연구개발 성과평가, 서비스 기획, 신서비스 개발, 서비스 성과평가의 여섯 가지 영역에 대한 연구를 중점적으로 수행한다.

 

정보보호 Lab (Information Security Lab) / 담당: 이윤호 교수

가치 있는 정보의 악의적인 개체로의 노출은 소유자들에게 많은 유무형의 손실을 야기시킨다. 본 연구실에서는 이러한 정보의 안전한 사용 및 보존을 보장하기 위한 연구를 수행한다. 이를 위해 다양한 정보 시스템에 발생할 수 있는 유무형의 공격자 모델을 분석하고, 이를 무력화할 수 있는 방안에 대해 모색한다. 특히, 데이터 시스템 보호, 개인 정보 보호, 프라이버시, 암호 응용 기술 등에 대하여 관심을 갖고 연구를 수행한다.

 

서비스혁신 Lab (Service Management Lab) / 담당: 금영정 교수

본 연구실은 혁신의 핵심 동력인 서비스를 효과적으로 기획, 설계, 운영하기 위한 연구를 수행한다. 특히 기술기반 서비스의 트렌드를 파악하고, 새로운 서비스를 개발하기 위한 아이디어 창출 및 기획 과정을 다루는 연구를 주로 수행한다. 또한 서비스 혁신의 대표적 동인인 시장 혁신과 기술 혁신의 과정에 관해서도 연구를 수행한다.

 

데이터마이닝 Lab / 담당 : 김경옥 교수

본 연구실에서는 다양한 영역에 다양한 형태로 존재하는 대량의 데이터간의 관계, 패턴 및 규칙 등을 찾아내고 이를 이용하여 의사결정을 지원하고 새로운 가치 창출에 기여하는 데이터마이닝 알고리즘 개발 및 적용에 관련된 연구를 수행한다. 이를 위하여 패턴인식(Pattern Recognition) 및 기계 학습 (Machine learning)알고리즘 개발, 비즈니스 인텔리전스 시스템 구축 및 적용 등을 중점적으로 수행한다.

In Data Mining Lab, the main research goal is finding relationships, patterns and rules among various types of data in many different domain for supporting decision making and developing new data mining algorithms that contribute to new value creation. To this end, our laboratory mainly conduct research on pattern recognition, machine learning and business intelligence systems.

 

데이터 인텔리전스 Lab (Data Intelligence Lab) / 담당 : 황상흠 교수

본 연구실은 대량의 데이터를 기반으로 이에 내재되어 있는 패턴 및 규칙을 학습하여 지능 시스템을 설계하는 연구를 수행한다. 이를 위해 영상, 텍스트 및 시계열 등 여러 형태의 데이터를 처리하고 학습하는 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘에 대한 연구를 수행한다. 또한, 데이터 기반 모델링 결과를 제조, 서비스, 헬스케어 등의 다양한 산업 분야에 활용하는 방안에 대해 모색한다.

 

The Data Intelligence Lab investigates how to design an intelligence system based on learning the underlying patterns or rules in large-scale data. Specifically, we study data mining and machine learning algorithms to learn useful knowledge from various types of data including but not limited to image, text, and time-series data. In addition, we find a way to create data-driven intelligence systems for manufacturing, service and healthcare industries.

 

빅데이터 관리 및 응용 Lab (Big Data Management and Application Lab) / 담당: 권혁윤 교수

본 연구실은 빅데이터를 효율적으로 수집 및 관리하고 그로부터 유용한 정보를 찾아주는 연구를 수행한다. 먼저, 대량의 데이터를 효율적으로 수집하기 위하여 병렬 및 분산 시스템 및 웹 크롤러에 대한 연구를 수행한다. 다음으로, 수집한 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 NoSQL 시스템 및 병렬 DBMS 기반 시스템에 대한 연구를 수행한다. 마지막으로, 빅데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위하여 다양한 유형의 데이터(그래프 데이터, 위치 데이터, 텍스트 데이터 등)를 하나의 정보로 통합하는 문제를 연구한다. 이를 위하여 데이터 색인, MapReduce, 기계학습(Machine Learning) 등의 기법을 활용한다.

 

In this Laboratory, we work on efficient collection and management of Big data and the application of finding useful information from Big data. First, for efficient data collection, we study parallel and distributed systems and Web crawler. Next, for efficient management of the collected data, we study NoSQL systems and parallel DBMS based systems. Last, for finding useful information from Big data, we study the problem to integrate multiple data types (e.g., graph data, location data, text data) into one information. For this, we utilize data indexing, MapReduce, and Machine Learning.

 

 

담당자 : 박은하
전화번호 : 02-970-6795
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