수치형 데이터와 범주형 데이터의 정리 및 분석능력, 발표력 및 토론능력을 배양하고, SPSS 소프트웨어 활용을 통한 대규모 데이터 분석능력을 배양한다.

석사학위과정의 학생이 이 시간을 통해 지도교수와 함께 논문을 쓰고 상호 토론하는 기회를 가지게 된다.

박사학위과정의 학생이 이 시간을 통해 지도교수와 함께 논문을 쓰고 상호 토론하는 기회를 가지게 된다.

가치개념과 원가계산, 투자안 비교분석 및 평가, 설비대체 공공시설에 대한 경제성을 분석한다.

정보시스템의 제반개념 및 구조와 기술적 환경을 사용자의 측면에서 응용위주로 학습한다.

OSI 모델 중 물리계층, 데이터링크계층, 네트워크계층, 그리고 TCP/IP에 주로 초점을 맞추어 데이터 통신망의 원리 이해 및 기초 기술을 학습한다.

기업조직의 제반 관리측면의 문제를 수리적 논리에 입각해서 접근하고 해를 도출하는 과정을 습득함으로써 논리적, 개념적 역량을 제고함과 동시에 실제문제에 대한 해결능력을 갖추도록 한다.

경영분야의 전략개념을 중심으로 최근의 특수 이슈와 다양한 모델 및 기법을 습득함으로써 기업조직의 전략수립과 계획에 요구되는 역량을 배양한다.

단순한 교환망(Switching network)에서 시작하여 멀티미디어 트래픽을 처리해주는 멀티 미디어망까지 다양한 최신의 망 구조, 프로토콜 이해 및 성능 분석에 대한 연구를 한다.

기술 전략과 계획, 연구개발, 평가, 확산, 연구기술인력관리, 지식경영 등 기술 경영 전반에 관한 체계적이고 실무지향적인 개념, 모형과 방법론 등 전문적인 지식을 학습한다.

데이터베이스 시스템의 습득 및 최근의 DBMS 이해 및 응용을 학습한다.

정보통신사업이나 프로젝트를 기술적 차원에서 경제성을 평가하고, 비용효과를 대안적 관점에서 제시하고 분석하는 방법론 습득한다. 기술로드맵, 시장수요예측, 원가추정, 경제성분석 및 수익성 평가 등의 이론 및 적용방법을 실제 사례에 비추어 익힌다.

다량의 데이터를 대상으로 변수간의 관계분석을 기본 내용으로, 관련 소프트웨어를 활용하는 능력을 배양한다. 주요 내용으로 결정나무를 이용한 데이터분류, MBA(Market Basket Analysis)그리고 신경망 기법에 의한 데이터분석 등이 있으며 소비자 마케팅 등에 기본 정보를 추출하는 도구로 활용된다.

각종 서비스시스템, 공공기관 및 비제조시스템 활동의 효과와 효율을 향상시키기 위한 전략, 설계, 운영, 통제, 평가 및 품질경영 등에 관한 전문적인 이론과 기법의 활용능력을 배양한다.

조직의 성과달성을 위한 주요한 영역인 사람과 조직에 초점을 맞춰 구조적, 인적, 자원적, 정치적 및 상징적 관점에서 조직을 조명하며, 연봉제 이 후 그 중요성이 높아진 성과관리 (평가)시스템과 합리적 코칭방법론에 대해 학습함을 그 목적으로 한다.

일반 프로젝트 및 IT 프로젝트의 특성을 이해하고 프로젝트의 계획, 관리 및 실행 방법 등을 학습한다. 프로젝트 관리 패키지를 이용한 실제 프로젝트 관리 사례를 익힌다.

투자에 대한 기본적인 개념과 이론을 공부한다. 기업재무, 투자론, 금융을 하나의 통합적인 개념으로 공부한다. 투자의 핵심이 되는 이자율의 구조, 위험의 개념, 위험관리, 투자안 분석, 자산의 가치평가 등을 학습하며, 투자대상이 되는 채권 및 주식의 투자의사결정 과정을 살펴보고, 선물, 옵션 등 파생상품의 가격 결정에 관한 개념도 소개한다.

일반소프트웨어를 개발하는데 필요한 절차와 단계별로 사용되는 도구들을 익힌다. 소프트웨어의 개발프로세스를 정의하고, 요구사항분석, 설계, 아키텍쳐, 프로세스, 시험유지보수 등의 소프트웨어관리방법론을 다룬다. 최신 소프트웨어 공학기법으로 CMM, 비용산정기법에 대해서도 다룬다.

정보시스템(Information systems)의 구축 및 평가에 활용할 수 있는 ABC(activity-based costing), economic value added, Japanese cost management techniques, life cycle costing, throughput accounting, cost of quality, financial versus operational performance measures 등과 같은 다양한 costing 기법을 배운다.

본 과목은 이전에 산업정보시스템을 전공하지 않은 학생들에게 산업정보시스템 전공이 무엇이고, 문제를 해결하기 위해 어떠한 방법론을 사용해 왔는지에 대해 소개한다. 이 과목은 산업공학이나 경영과학적 방법론 뿐만 아니라 경영정보시스템에 대한 기본개념, 그리고 기술경영 분야를 모두 다룬다. 즉, 이 과목의 목적은 산업정보시스템 공학이라는 학문을 소개하는 것이다.

본 과목에서는 IT정책 의사결정분석에서 많이 사용되는 계층적의사결정기법(Analytic Hierarchy Process : AHP) 과 자료포락분석(Data Envelopment Analysis : DEA) 에 대해 다룬다. AHP 기법과 DEA 기법을 소개하고 이와 관련된 최신 응용 논문을 연구한다. 또한 현실 문제를 발굴하여 AHP 또는 DEA 응용 논문을 작성하여 본다.

본 과목에서는 메타휴리스틱 기법으로 유전알고리즘(Genetic Algorithm), 타부서치(Tabu Search), 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing) 기법에 대해 다룬다. 유전알고리즘에서는 해의 표현, 교차연산, 돌연변이 방법 등에 대해 소개하고, 타부서치와 시뮬레이티드 어닐링 기법에서는 이들의 알고리즘에 대해 소개한다. 각 기법과 관련된 최신 논문들을 소개하고 이를 구현하기 위한 툴을 익힌다.

다양한 신기술 개발 및 이를 응용한 시스템 구축에 필수적인 정책 입안의 다양한 방법론과 평가론을 세미나를 통하여 연구한다.

사회연결망분석(Social Network Analysis, SNA)은 사회적 관계(혹은 연결망)에 대한 분석을 통해 사회현상에 담긴 함의를 분석한다. 사회연결망 분석의 이론적 배경과 주요 개념과 방법, 자료의 수집과 분석 방법 등을 다루고, 연결망분석을 활용한 연구결과들을 읽고 해석한다. 정해진 주제를 토대로 자료를 수집하거나, 혹은 수집된 자료를 직접 분석하는 능력을 기른다.

기업의 정보시스템을 보호하는 데 필요한 식별과 인증, 감사, 암호기술, 네트워크보안, 응용보안 등의 기본적인 정보보호 이론을 학습한다.

해킹에 의한 정보유출을 방지하기 위해 해킹에 사용되는 해킹프로그램, 악성코드, DDos 공격 도구 등을 학습하고 이에 대응하기 위한 보안기술들을 학습한다.

통계 분석용 소프트웨어인 R의 활용 능력을 배양하고 다변량 데이터의 특성을 파악하기 위한 회귀분석, 주성분분석, 요인분석, 정준상관분석, 판별분석 기법 등을 학습한다.

제조 및 물류시스템과 같은 물리적 시스템 혹은 사회적 시스템을 이해하고 분석하기 위한 모델링 방법론을 학습하고 시간의 경과나 환경변화 혹은시스템 관리자의 정책변화에 따른 시스템 성능의 변화를 추척하고 시뮬레이션하는 방법을 학습한다. 이를 위해 시스템다이내믹스 기법을 익히고 시스템 다이내믹스 기법이 기반을 둔 소프트웨어(VemSim) 사용법을 익혀 관심이 있는 시스템을 선택하여 모델링하고 시뮬레이션함으로써 정책 및 규칙 개선 혹은 개발을 탐색하는 사례기반의 논문 작성을 실행한다.

본 과목에서는 깊은 신경망 모형인 딥러닝에 대해 기본적인 이해를 도모하고 딥러닝 모델이 활용되는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식등의 여러 응용사례에 대해 소개한다.

본 수업에서는 빅데이터를 저장하고 관리하기 위한 기법을 배운다. 먼저, Google, Facebook, Amazon과 같은 거대 기업에서 다루는 데이터의 유형 및 크기를 분석하여 빅데이터 저장하고 관리하는 기법의 필요성을 배운다. 다음으로, 정형화된 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스와 분산 데이터베이스 이론을 학습하고 실용적인 예제를 바탕으로 상용 데이터베이스(Oracle)를 이용한 실습을 수행한다. 마지막으로, HBase, Cassandra, MongoDB 등 다양한 스템을 학습한다. NoSQL 시스템들 중 하나를 선정하여 장단점을 조사하고 실제 사용해 본 결과를 바탕으로 개인 그룹 프로젝트를 수행한다.

UX/UI 디자인을 위한 기본 이론과 다양한 방법론을 학습함으로써 사용자 경험을 설계하고, 분석하는 프로세스를 학습한다. UX/UI 가이드라인, 구성 요소, 사용자 조사 방법론, AI device UX/UI 설계 등을 학습한다.

텍스트 형태의 데이터를 분석하는 다양한 방법론과 실제 사례를 학습한다. Naive한 빈도 기반 분석 부터 단어 표상, 문서 표상, 문서 분류/그룹핑, 시퀀스 데이터 분석까지 텍스트 형태의 데이터 분석 기법의 대부분의 범위를 아우른다.