서브 컨텐츠
| 번호 | 교과목 |
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미분적분학 (Calculus) 일변수 함수의 미분, 적분 이론과 그 응용에 대하여 공부한다.In this course, we study the derivatives and integral theories of functions (functions of one variable), the partial derivatives of functions of several variables, and their applications. |
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기초프로그래밍 (Basic Computer Programming) 산업경영공학에서 다루는 데이터 분석 및 도표화, 수치해석, 기계학습 등에서 다루는 알고리즘을 위해 필요한 기본적인 컴퓨터 프로그래밍 언어를 배우며, 주로 파이선 프로그래밍을 배운다.Students learn the basic computer programming language, mainly Python programming, necessary to understand the algorithms in engineering fields such as data analysis, charting, numerical analysis, and machine learning. |
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일반물리 (General Physics) 단학기 과목으로 물리학 전반에 대한 기본 개념을 이해시킨다. 역학, 열물리, 전자기, 파동 등을 다룬다.Learn and understand basic concept of physics and physical thinking covering briefly on mechanics, waves, thermodynamics, electromagnetism, optics and modern physics. |
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산업경영공학의이해 (Understanding Industrial and Management Systems Engineering) 산업경영의 역사 및 발전과정, 직무영역 및 내용, 산업경영 분석기법 및 시스템 이론을 소개하여 산업경영의 개념과 내용을 개괄적이고 총체적으로 이해하도록 한다.This course provides an overview of the historical development and career opportunities in fields related to industrial engineering. Analytical techniques and methodologies along with computer software are presented. |
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공학수학1 (Engineering Mathematics 1) (Capstone Design 2) 1계 및 2계 선형미분방정식, Laplace 변환, 경계값 문제, 급수해, 직교함수, Strum-Liouville 문제, Fourier 해석 및 편미분 방정식의 기초를 학습한다.This class introduces the 1st order/2nd order linear differential equations, Laplace transformation, boundary value problems, power serious, orthogonal function, Sturm-Liouville problem, Fourier analysis and partial differential equations. |
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실험통계학 (Experimental Statistics) 기술통계학과 추측통계학 그리고 실험통계학의 기초적인 개념과 기법들을 소개하여 응용할 수 있도록 한다. 주요 내용으로는 표본공간, 수학적 기대값, 확률분포 이론, 추정이론, 검정이론, 1원배치, 2원배치, 다원배치 등을 다룬다.This course covers fundamental concepts and techniques for descriptive statistics and inferential statistics and also experimental statistics. Main topics include sample space, mathematical expectation, probability distribution, estimation, one-way, two-way, and multi-way factorial designs. |
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공학수학2 (Engineering Mathematics 2) 행렬, 행렬식, 가우스 소거법, 역행렬, 고유치 등의 개념을 포함하는 선형대수학과 구배 등의 미분기하학을 다루는 벡터대수학을 학습한다.This class introduces basic concept of matrix, determinant, Gaussian elimination, inverse matrix, eigen value, and gradient. |
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응용통계학 (Applied Statistics) 본 과목은 통계학이론 중에서 확률통계이론의 응용력을 확대할 수 있는 기법과 확장된 이론을 다룬다. 신뢰구간, 가설검정 등을 통한 모집단 분석을 중점적으로 다루며, 분산분석, 단순선형회귀분석, 다중선형회귀분석 등을 학습한다.This course focuses on the applications of the basic probability theory covered in statistics. Main topics include confidence intervals, hypothesis tests, ANOVA, simple linear regression, and multiple linear regression. |
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경영과학1 (Management Science 1) 계량적 방법을 통하여 어떻게 최선의 의사결정을 내릴 수 있는지 수강자들에게 관련된 이론을 체계적으로 소개하고 이를 현실사회의 문제에 실제로 적용할 수 있도록 훈련시킨다. 선형계획법 및 그 응용분야가 주로 다루어진다.An introduction to deterministic models in operations research with special emphasis on linear programming. Topics include simplex algorithm, transportation and assignment algorithms and their engineering applications. |
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창의적종합설계1(산업경영공학) (Capstone Design 1) 본 교과목은 학생들이 프로젝트 실습을 통하여 산업경영공학의 제반 이론을 산업현장에서 응용할 수 있는 종합설계능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 특히 프로젝트 실습을 산업경영공학과의 세부분야별로 실시함으로써 전 분야에 대하여 기초적인 현장 응용과 종합설계 경험을 가질 수 있도록 운영한다.This course provides students with the capstone design capabilities of applying industrial engineering theories to industrial fields through project practices. Students will participate in team projects that focus on a specific area within industrial engineering. |
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창의적종합설계2(산업경영공학) (Capstone Design 2) 본 교과목은 학생들이 프로젝트 실습을 통하여 산업경영공학의 제반 이론을 산업현장에서 응용할 수 있는 종합설계능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 특히 프로젝트 실습을 산업경영공학과의 세부분야별로 실시함으로써 전 분야에 대하여 기초적인 현장 응용과 종합설계 경험을 가질 수 있도록 운영한다.This course provides students with the capstone design capabilities of applying industrial engineering theories to industrial fields through project practices. Students will participate in team projects that focus on a specific area within industrial engineering. |
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경제성공학 (Engineering Economics) 본 과목은 경제성분석을 위한 자금의 시간적 가치, 현가 및 연간 비용의 분석, 수익률분석, 비용편익분석, 감가상각의 분석, 세금의 분석, 투자분석 등의 내용을 다룬다.This course covers concept and techniques for performing economic analysis. Main topics include compound interest, present value analysis, annual worth analysis, rate of return analysis, benefit-cost analysis, and depreciation methods. |
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데이터베이스 (Database) 기업들은 기업경영에 필요한 중요한 자료와 정보를 데이터베이스에 기록하여 저장한다. 본 과목에서는 데이터베이스를 설계하고 관리하는 데 필요한 이론을 습득하고, 데이터베이스 시스템을 사용하는 방법을 배우고 실습한다.Enterprises record and store crucial data and information for management in database systems. In this course, students learn the database theory to design and administrate the database systems, and practice the usage of the systems. |
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제품개발및제조시스템 (Product Design and Manufacturing System) 혁신적인 제품 설계 및 개발에 관한 모든 과정[프로젝트 계획, 마켓분석, 설계문제정의, 특허 및 문헌조사, 제품설계, 원가계산, 제작공정설계, 제품서비스개발 등]을 경험해 봄으로써 실제품의 개발능력을 배양한다. 또한 전 제품 수명 주기상의 활동인 개념설계, 상세설계, CAM, 제조공정과 제조시스템 및 동시 공학에 대해서 배운다. 수업방법은 제품개발설계 및 제조시스템에 관한 이론 강의, 조별 과제발표 및 토론으로 진행한다.This course provides the opportunity to obtain the practical knowledge to design and develop innovative products by experiencing all procedures [project management, market analysis, problem definition, patent survey, cost analysis, production design, service design, etc]. The students also learn all stages of whole product life cycle from concept design, detail design, CAM, process design, manufacturing system and concurrent engineering. This course is composed of lectures on theories of product design and manufacturing system, team activities, and discussion. |
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데이터사이언스 (Data Science) 본 과목은 학생들에게 데이터 사이언스의 기본 원칙들을 소개한다. 또한 기업이 수집한 데이터로부터 유용한 지식과 비즈니스 가치를 추출하는 데 필요한 “데이터 분석 사고”를 강의한다. 이러한 원칙들은 데이터 마이닝 기술을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 프로세스와 전략을 뒷받침하게 된다.This course introduces students to the fundamental principles of data science and walks them through the “data-analytic thinking” necessary for extracting useful knowledge and business value from the data enterprises collect. These principles underpin the processes and strategies necessary to solve business problems through data mining techniques. |
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경영정보시스템 (Management Information Systems) 컴퓨터 및 경영정보, 양주홍죽일반산업단지에 관한 사전 지식이 없는 사람들에게 경영정보학에 대한 기초지식의 제공을 위해, 컴퓨터 S/W와 H/W, 그리고 사무자동화, 데이터베이스 및 인공지능 등에 대해 개괄적으로 강의한다.The purpose of this course is to provide broad and general idea about the Information Systems development related areas. Important topics include computer structure, computer working theory, networking, Internet, hardwares and softwares, and the effects of computers in our daily lives. |
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생산경영론 (Production and Operations Management) 생산시스템의 운영을 계획·통제하는데 필요한 여러 과학적인 경영기법을 소개한다. 주요 내용으로 생산전략, 생산계획, 수요예측, MRP, JIT, PERT/CPM, 재고관리, 생산성평가 등이 포함된다.This course covers theory and concepts involved in model formulation, analysis, and control of production and operation system. Topics include production strategy, forecasting, production planning and scheduling, MRP, JIT, PERT/CPM, inventory control, and evaluation of productivity. |
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하이테크마케팅 (Hightech Marketing) 수많은 새로운 상품 및 서비스가 시장에 출시되고 있다. 전통적인 제품들과 달리 첨단 기술에 의해 개발된 신제품들은 시장 및 제품의 불확실성으로 인하여 시장 확산에 실패하는 경우들이 빈번하다. 하이테크마케팅은 첨단 제품들이 시장에서 성공하기 위한 전략을 수립하고 수행하는 방법을 제시한다.A lot of new products and services are launched in markets. Compared to traditional products, high-technology products often fail to appeal their customers and increase the markets. High-tech marketing deals with the strategy of successfully launching the new products and the way to managing the market strategy. |
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데이터마이닝 (Data Mining) (Analysis and Design of Management Information System) 데이터 마이닝이란 대량의 데이터에서 의미 있는 패턴과 규칙을 발견하기 위해 자동적인 또는 준자동적인 방법에 의해 데이터를 조사하고 분석하는 절차이다. 본 과목은 데이터 마이닝의 기초적인 개념들과 그 적용법들을 제공한다. 주요 논제로 데이터 마이닝 정의 및 프레임워크, 데이터 종류 및 속성, 데이터 전처리, 분류 분석, 연관 분석, 군집 분석, 이상치 탐지, R 프로그래밍 등을 다룬다.Data Mining is the process of exploration and analysis, by automatic or semi-automatic means, of large quantities of data in order to discover meaningful patterns and rules. This course provides the fundamental concepts of data mining and its applications. Topics may include the definition and framework of data mining, data types and properties, data preprocessing, classification analysis, association rule discovery, cluster analysis, anomaly detection, and R programming. |
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인간공학 (Introduction to Ergonomics) 작업자의 능력과 한계를 고려한 인간 중심의 시스템 설계에 필요한 제 기법을 소개한다. 인체 측정학, 생체역학, 작업과 생리학, 누적 외상병과 같은 육체적 생리적 기법 외에 인간 정보모형, 공간적 정보 표현법, 주의와 정신적 작업부하, 자동화와 인간 정보 처리 등과 같은 공학 심리학적 기법도 강의한다.The concept of the human machine system is used as a basis for study of workers safety, health and performance. Topics include work measurement, anthropometry, biomechanics, work physiology, cumulative trauma, information presentation and processing problems, and control design are presented through lectures, laboratory demonstrations, and projects. |
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공급사슬관리 (Supply Chain Management) 기업의 공급사슬은 원자재 단계부터 시작하여 최종 고객까지 물품의 흐름, 변형(제조), 저장 그리고 정보의 흐름과 관련된 모든 활동을 포함한다. 공급사슬관리(SCM)란 공급사슬에 속한 구성원들의 개선된 관계 및 협력을 통해 이들 활동을 통합적으로 관리함을 의미하며, 이에 따라 기업은 지속적으로 경쟁우위를 성취할 수 있게 된다. 본 과목은 공급사슬 전략 및 개념들을 다루고, 필요한 분석 도구를 교육함을 목표로 한다.The supply chain encompasses all activities associated with the flow and transformation of goods from the raw materials stage, through to the end user, as well as the associated information flows. Supply chain management(SCM) is the integration of these activities, through improved supply chain relationships or coordination, to achieve a sustainable competitive advantage. The goal of this course is to cover supply chain strategy and concepts along with analytical tools. |
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기술경영 (Technology Management) 본 교과목은 공학자들이 성공적인 CTO/CEO가 되기 위해 필요한 기술경영 관련 이론과 이슈들을 다룬다. 주요 내용으로 기술경영, 기술혁신, 기술예측, 기술전략, R&D 경영, 신제품개발 등이 포함된다.This course covers theories and current issues of technology management which will provide engineers with necessary knowledge to be successful CTO/CEO in their own fields. Topics include principles of technology management, technology innovation, technology forecasting, technology strategy, R&D management and new product development. Some emerging issues will also be discussed. |
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금융공학 (Financial Engineering) 본 과목은 금융시장 분석에 활용되는 기본적인 공학기법을 다룬다. 현금흐름 분석, 채권가격 분석, 포트폴리오 이론, 자산배분 최적화, 파생상품 가치평가 등에 대해 학습한다.The objective of this course is to study the basics of quantitative methods for analyzing financial markets. Main topics include cash flow analysis, bond price analysis, portfolio theory, portfolio optimization, and derivatives valuations. |
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경영과학2 (Management Science 2) 생산, 분배 및 서비스시스템의 행태를 예측하고 최적화하기 위한 계량적 의사결정기법을 소개한다. 주요 논제는 정수계획법, 게임이론, 동적계획법, 의사결정이론, 마코프체인, 대기행렬이론 등이다.Quantitative decision making models are introduced for describing, predicting and optimizing the behavior of systems such as production, distribution and service. The topics include integer programming, game theory, dynamic programming, markov chains, and queueing theory. |
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인간컴퓨터인터페이스 (Human Computer Interface) 사용자가 쉽고 편리하게 사용할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하는데 필요한 여러 인터페이스의 원칙과 기법을 소개한다. 주요 논제로는 직접제어방식(direct manipulation), 메뉴설계(menu design), 명령어와 자연어(command and natural language), 정보검색과 시각화(information search and visualization), 그리고 하이퍼미디어와 월드와이드 웹(hypermedia and world wide web) 등이다.This course introduces methods for designing and evaluating computer systems for ease of use. Topics covered are keyboard and how people type, vision and video display design, human body size and computer furniture, regulation concerning working conditions, software issues, methods for studying user performance, documentation, and information systems of the future. |
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품질공학 (Quality Engineering) 품질공학은 제품 및 서비스의 개발과 생산에 관련된 품질 문제들을 분석하고 해석하는 공학적 방법론이다. 본 과목은 품질계획, 통계적 분석, 통계적 공정관리, 샘플링검사 등을 다룬다.Quality Engineering is an engineering discipline that analyzes and interprets quality-related problems involved in the development and production of goods and services. Topics include quality planning, statistical analysis, statistical process control, and sampling inspection. |
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인공지능 (Artificial Intelligence) 인공지능은 컴퓨터와 정보기술을 이용하여 인간을 모사하거나 인간보다 우수한 행위를 구현하고자 하는 기술이다. 기본적으로 지식표현 및 추론, 전문가시스템, 기계학습, 자연어처리 등의 기법을 포함한다. 최근에는 딥러닝의 기본 개념 및 핵심 기법들을 학습하는데 중점을 둔다. 산업에서 직면하는 다양한 문제들을 해결하는 확장적 방법을 습득하고자 한다.Artificial Intelligence is a field that uses computers and information technology to imitate human behavior and thinking, and implement them better than humans. Basically, the course includes technologies such as knowledge representation and reasoning, machine learning, and artificial neural networks. In particular, we recently focus on the theory and implementation of deep learning technology. Students will learn expanded methods to solve a variety of problems faced in industry. |
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정보시스템설계및개발 (Information System Design and Development) 본 수업은 산업적인 활동을 지원하는 소프트웨어 엔지니어링의 최신 기법과 방법론을 배우고 정보시스템과 제어 시스템의 설계 및 분석 기법을 소개한다. 또한 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 휴먼-머신 인터페이스, 인터페이스 설계문제점, 인터페이스 최적화 모델에 대해서 논한다. 실습으로 사물인터넷-에지컴퓨팅-클라우드에 이르는 시스템 설계를 통해서 최신 정보 시스템의 구조를 학습한다.This course introduces principles of analysis and design of management information and control systems and reviews current tools and techniques in software engineering to support industrial activities. In addition, models of human-computer interaction, interface design problems, and interactive optimization are considered from the systems engineering point of view. The system design of IoT-Edge-Cloud is applied to the design project in order to learn modern system architecture. |
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물류관리 (Logistics Management) 구매, 제조, 분배활동을 연결하는 산업물류에 관한 내용을 다룬다. 주요 주제로서, 물류망 설계, 유통센터 관리, 시설배치, 제조/분배 interface, global 물류관리, 전략적 동맹, 공급자관리 등을 포함한다.This course focuses on the planning, organizing, and controlling of the activities for business logistics. Topics include logistics strategy, transportation, inventory, order processing, purchasing, warehousing, materials handling, packaging, customer service standards, and product scheduling. |
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사물인터넷 (Internet of Things) 사물인터넷은 인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망을 의미한다. 본 과목에서는 사물인터넷의 기본 개념과 핵심기술, 빅데이터 분석, 응용 서비스, 다양한 이슈에 대해 강의한다.The Internet of Things (IoT) refers to an object-space connection network that forms intelligent relationships such as sensing, networking, and information processing in cooperation with humans without explicit human intervention for the three distributed environment elements of humans, objects, and services. This course provides the basic concepts and core technologies of the Internet of Things, and its big data analysis, application services, and various issues. |
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기술경영데이터분석 (Data Analysis for Technology Management) 본 과목에서는 기업과 국가가 전략적 기술경영을 수행하기 위해 필요한 데이터분석의 기초지식과 실무역량에 대해 학습한다. 특히, 데이터 분석 자체 뿐 아니라 분석 결과를 올바르게 해석하고 이로부터 유용한 시사점을 도출하는 방법에 대해서도 중점을 두어 학습한다. 본 과목은 특정 분석 방법론에 집중하기보다는 수강생들이 기술경영 분야에서 널리 활용되는 다양한 유형의 분석 방법론(회귀분석, 구조방정식, 자료포락분석, 특허분석, 컨조인트분석 등)을 폭넓게 경험하고, 이를 통해 관련 지평을 넓히고 관심 분야를 결정할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.This course provides fundamental knowledge and practical skills in data analysis, which is crucial for assisting strategic technology management decisions of businesses and governments. The course also focuses on learning how to appropriately interpret the analysis results and derive useful implications from them. The course focuses on introducing various useful approaches used in the field of technology management rather than focusing on a few approaches in detail. |
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서비스데이터사이언스 (Service Data Science) 본 과목은 서비스와 서비스시스템의 개발, 설계, 운영에 대한 데이터 분석 기반 학제간 접근법을 강의한다. 주요 논제로 헬스케어와 같이 데이터가 풍부한 서비스 분야에서 새로운 서비스 개발, 서비스 전략, 서비스 품질, 서비스 운영, 서비스 마케팅을 다룬다.This course covers data analysis based interdisciplinary approach to the development, design, and management of services and service systems. Main topics include new service development, service strategy, service quality, service operation, and service marketing in data rich service areas such as Healthcare. |
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컴퓨터시뮬레이션 (Computer Simulation) 이산형 시스템의 설계 및 평가에 사용할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 소개한다. 시뮬레이션의 적용에 필요한 이론과 기술들을 체계적으로 다룬 후, 시뮬레이션 언어인 SIMIO를 이용하여 생산/서비스 시스템을 시뮬레이션 하는 기술을 습득한다.This courses introduces the analysis of systems through discrete event simulation. Topics include an introduction to systems analysis and modeling, input data collection and analysis, model development and validation, and problem analysis through simulation. Simulation language SIMIO is practiced to learn how to simulate manufacturing/service systems. |
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CAD/CAM (Computer Aided Design/Computer Aided Manufacturing) 컴퓨터 그래픽스를 수행하는 기본적인 수학적 이론과 Programming을 학습하여 2차원 및 3차원 물체를 컴퓨터에 도시하는 기법과 상업용 프로그램을 이용한 3D Modeling 기법도 습득한다.CAD is an important engineering field which is related to the wide range of areas such as mechanical drawing, architectural design, circuit design, and solid modeling for manufacturing. This course covers basic computer graphics theory and manipulation of CAD software such as Solidworks and CATIA. Students are encouraged to implement basic graphics theory into a computer program using high level language. |
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기술사업화 (Technology Commercialization) 기업에서 기술혁신을 성공시키기 위한 마지막 실현단계가 기술사업화이다. 기술사업화는 연구개발의 효율성을 강조하면 그 중요성이 더해가고 있다. 본 과목에서는 엔지니어들에게 기술개발뿐만 아니라 기술사업화의 중요성을 인식시키고, 기술을 사업화 할 수 있는 다양한 방법들을 강의한다.Technology commercialization is the last step for realizing the success of innovation activities. Recently as the efficiency of R&D is emphasized, the importance of technology commercialization is growing bigger and bigger. This course introduces the relevant concepts of technology commercialization and studies various ways to deploy and exploit the technological developments. |
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작업및안전관리 (Management of Work and Safety) 작업장을 효과적으로 관리하고 작업자의 효율을 측정, 평가, 향상시키는데 사용되는 제 기법들을 소개한다. 주 내용으로 공정 분석, 작업 분석, 표준 시간 측정, 표준자료법, 워크샘플링, PTS법 등이 있다. 또한, 산업재해를 예방 또는 감소시키기 위한 공학적 제 기법을 소개한다.This course introduces the techniques used to effectively manage the workplace and measure, evaluate and improve the efficiency of the worker. Main contents include process analysis, job analysis, standard time measurement, standard data method, work sampling, and PTS method. This course also introduces engineering techniques to prevent or reduce industrial accidents. |
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산업경영알고리즘 (Algorithms for Industrial Engineers) 기본적인 자료구조 및 알고리즘 이론을 배우고, 경영과학, 인공지능, 데이터마이닝, 기계학습 등과 같은 산업경영공학의 다양한 학문에서 사용되는 알고리즘들을 이해한 후, 프로그래밍 언어를 통하여 직접 구현해보고 실습한다.This course provides a basic theory of data structure and computer algorithm, and after understanding a variety of algorithms of industrial engineering, students practice to implement the algorithms with computer programming languages. |
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머신러닝 (Machine Learning) 본 강의는 데이터 기반 인공지능 방법론인 머신러닝에 대해 소개한다. 머신러닝의 기본적인 구성과 절차에 대해 학습하고, 정형데이터 분석을 위한 분류, 회귀, 앙상블 알고리즘을 학습한다. 비정형 데이터 처리와 관련해서는 합성곱 신경망, 트랜스포머와 같은 최신 딥러닝 기반 이미지 및 텍스트 분석 기법을 소개하고 실습한다.This lecture introduces the fundamentals of machine learning, a representative data-driven artificial intelligence method. At the beginning of the lecture, students learn essential components and pipelines of the machine learning process. For structured data analysis, classification, regression, and ensemble concepts are covered. The lecturer introduces the basics of image and text processing with state-of-the-art deep learning methods. |
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경영경제데이터분석 (Business and Economic Data Analysis) 본 과목에서는 기업 및 국가의 전략적 경영 의사결정 지원을 위해 유용하게 활용될 수 있는 주요 데이터분석 기법의 기초지식과 실무역량에 대해 학습한다. 특히, 데이터분석 자체 뿐 아니라 분석 결과를 올바르게 해석하고 이로부터 유용한 함의를 도출하는 방법에 대해서도 중점을 두어 학습한다. 본 과목은 경영 의사결정 지원에 널리 활용되는 주요 분석 방법론(시계열 분석, 텍스트 분석 등)을 경험하고, 이를 통해 관련 지평을 넓히고 추후 실무에 이를 적절히 활용해 볼 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.This course provides fundamental knowledge and practical skills in data analysis, which is crucial for assisting strategic management decisions of businesses and governments. The course also focuses on learning how to appropriately interpret the analysis results and derive useful implications from them. The course focuses on experiencing useful approaches used in assisting managerial decisions and being capable of applying these approaches in real-world cases. |
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연구연수활동1(산업경영공학) (Internship in Research 1(Industrial and Management Systems Engineering)) 산업경영공학과의 연구실에서 각종 실험실습 및 프로젝트 참여 등을 통해 전공지식을 응용한다.In this course, students apply theoretical knowledge by participating in research projects in one of the research labs in the department of Industrial and Management Systems Engineering. |
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연구연수활동2(산업경영공학) (Internship in Research 2(Industrial and Management Systems Engineering)) 산업경영공학과의 연구실에서 각종 실험실습 및 프로젝트 참여 등을 통해 전공지식을 응용한다.In this course, students apply theoretical knowledge by participating in research projects in one of the research labs in the department of Industrial and Management Systems Engineering. |
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독립심화학습1(산업경영공학과) (Independent Learning & Research 1(Industrial and Management Systems Engineering)) 독립심화학습은 학생 1인 혹은 팀이 연구 주제를 정하고 산업경영공학과 소속 전임교수를 담당교수로 지정하여 한 학기 동안 지도를 받으며 독립적으로 학습한다. 제안한 주제에 관한 심화학습 및 연구 내용에 관한 보고서 작성을 목표로 진행하여 지도교수에게 그 결과물을 제출한다.Independent research is performed individually or as a team by selecting a research topic and a faculty advisor from the department of Industrial and Management Systems Engineering. The course output includes a report on the research performed during the semester. |
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독립심화학습2(산업경영공학과) (Independent Learning & Research 2(Industrial and Management Systems Engineering)) 독립심화학습은 학생 1인 혹은 팀이 연구 주제를 정하고 산업경영공학과 소속 전임교수를 담당교수로 지정하여 한 학기 동안 지도를 받으며 독립적으로 학습한다. 제안한 주제에 관한 심화학습 및 연구 내용에 관한 보고서 작성을 목표로 진행하여 지도교수에게 그 결과물을 제출한다.Independent research is performed individually or as a team by selecting a research topic and a faculty advisor from the department of Industrial and Management Systems Engineering. The course output includes a report on the research performed during the semester. |