대학/학과 교과목
학년 학기 학수번호 교과목 과목구분 학점-강의-실습  
전학기 COE8026 석사논문연구 연구필수 2-2-0
본 교과목은 응용시스템학과의 석사과정 학생들이 지도교수와 함께 연구를 수행하는 과정으로 이루어진다. 지도교수의 지도 아래 연구를 수행하면서 연구력 향상을 꾀하고 최종적으로 석사논문을 준비한다.
전학기 COE8026 석사논문연구 연구필수 2-2-0
본 교과목은 응용시스템학과의 석사과정 학생들이 지도교수와 함께 연구를 수행하는 과정으로 이루어진다. 지도교수의 지도 아래 연구를 수행하면서 연구력 향상을 꾀하고 최종적으로 석사논문을 준비한다.
전학기 COE8026 석사논문연구 연구필수 2-2-0
본 교과목은 응용시스템학과의 석사과정 학생들이 지도교수와 함께 연구를 수행하는 과정으로 이루어진다. 지도교수의 지도 아래 연구를 수행하면서 연구력 향상을 꾀하고 최종적으로 석사논문을 준비한다.
전학기 COE8027 박사논문연구1 연구필수 2-2-0
전학기 COE8028 박사논문연구2 연구필수 2-2-0
1 ASY6002 스마트팩토리 전공선택 3-3-0
최근, 제조강국들은 제조업 경쟁력 강화를 위한 핵심 전략으로서, 스마트 팩토리의 실현에 대한 많은 연구개발을 수행중이다. 스마트 팩토리란 정보통신기술과 제조기술을 융합하여 생산 전 단계에 걸쳐 생산성, 지속가능성, 품질 및 고객만족도를 향상시키는 지능형 제조 시스템을 의미하며, 기계의 지능화와 초연결화를 달성하는 것이 핵심이다. 스마트 팩토리의 실현을 위해서는 가치사슬 관점에서 제품 수명주기에 걸친 엔드-투-엔드 엔지니어링, 제어 관점에서 소프트웨어와 하드웨어를 연결하는 공장자동화 등의 고도화 기술을 필요로 한다. 본 교과목은 이러한 스마트 팩토리 개념 그리고 시스템 구조, 핵심요소기술들에 대한 이해와 실습을 수행하도록 한다. 이를 통하여, 스마트 팩토리 응용 시스템의 모델링, 구현 및 운용을 위한 엔지니어링적 역량을 함양하고자 한다.
1 ASY6004 온톨리지공학 전공선택 3-3-0
본 교과목은 지식공학을 이용한 비정형 데이터의 정형화 기법인 온톨로지에 대한 개념을 이해하고, 온톨로지 언어, 모델링 기법 및 해석, 온톨로지 응용분야를 다룬다. 다양한 온토리지 언어의 특징과 한계를 이해하고, Protege 도구를 활용하여 온톨로지를 모델링하고 추론하는 방법을 배운다. 또한 고급 온톨리지 응용을 위해 온톨로지간 의미 매칭 및 개념을 분석하는 알고리즘에 대해서 학습한다.
1 ASY6012 연구방법론 연구선택 3-3-0
본 교과목은 연구의 개념에 대해 이해하고 연구를 수행하기 위한 기본적인 조사분석방법을 다룬다.
1 ASY6015 품질데이터애널리틱스 전공선택 3-3-0
본 교과목은 품질 데이터 분석에 초점을 맞추어 기존 통계 기반 품질경영 방법론과 최신 기계학습 기반 품질경영 방법론에 대해 학습하고자 한다. Python을 이용한 실습 및 분석 결과물 토론을 통해 다양한 산업의 품질 데이터 분석 능력을 항샹시키고자 한다.
1 ASY6002 스마트팩토리 전공선택 3-3-0
최근, 제조강국들은 제조업 경쟁력 강화를 위한 핵심 전략으로서, 스마트 팩토리의 실현에 대한 많은 연구개발을 수행중이다. 스마트 팩토리란 정보통신기술과 제조기술을 융합하여 생산 전 단계에 걸쳐 생산성, 지속가능성, 품질 및 고객만족도를 향상시키는 지능형 제조 시스템을 의미하며, 기계의 지능화와 초연결화를 달성하는 것이 핵심이다. 스마트 팩토리의 실현을 위해서는 가치사슬 관점에서 제품 수명주기에 걸친 엔드-투-엔드 엔지니어링, 제어 관점에서 소프트웨어와 하드웨어를 연결하는 공장자동화 등의 고도화 기술을 필요로 한다. 본 교과목은 이러한 스마트 팩토리 개념 그리고 시스템 구조, 핵심요소기술들에 대한 이해와 실습을 수행하도록 한다. 이를 통하여, 스마트 팩토리 응용 시스템의 모델링, 구현 및 운용을 위한 엔지니어링적 역량을 함양하고자 한다.
1 ASY6004 온톨리지공학 전공선택 3-3-0
본 교과목은 지식공학을 이용한 비정형 데이터의 정형화 기법인 온톨로지에 대한 개념을 이해하고, 온톨로지 언어, 모델링 기법 및 해석, 온톨로지 응용분야를 다룬다. 다양한 온토리지 언어의 특징과 한계를 이해하고, Protege 도구를 활용하여 온톨로지를 모델링하고 추론하는 방법을 배운다. 또한 고급 온톨리지 응용을 위해 온톨로지간 의미 매칭 및 개념을 분석하는 알고리즘에 대해서 학습한다.
1 ASY6012 연구방법론 연구선택 3-3-0
본 교과목은 연구의 개념에 대해 이해하고 연구를 수행하기 위한 기본적인 조사분석방법을 다룬다.
1 ASY6015 품질데이터애널리틱스 전공선택 3-3-0
본 교과목은 품질 데이터 분석에 초점을 맞추어 기존 통계 기반 품질경영 방법론과 최신 기계학습 기반 품질경영 방법론에 대해 학습하고자 한다. Python을 이용한 실습 및 분석 결과물 토론을 통해 다양한 산업의 품질 데이터 분석 능력을 항샹시키고자 한다.
1 ASY6016 블록체인과데이터분석 전공선택 3-3-0
1 ASY6017 대규모언어모델 전공선택 3-3-0
1 ASY6021 첨단제조세미나 전공선택 3-3-0
1 ASY6022 첨단제조부트캠프 전공선택 3-3-0
2 ASY6007 공급망모형분석 전공선택 3-3-0
공급망모형분석 강의는 공급망 (supply chain)을 구성하는 각 기업 및 구성원들 간의 상호작용을 수학 모형화 (modeling)하는 방법을 배운다. 모형의 분석을 통해 공급망의 역량 강화를 위한 최적해를 도출하고, 다양한 경영 환경 변화에의 대응 방법 및 시사점을 도출하는 방법 역시 학습할 것이다. 생산 및 서비스 운영관리 (operations management)의 내용을 확장하여 다양한 주제를 다룰 것이다. 본 공급망모형분석 강의는 소비자 효용 및 고객 수요 함수의 도출 등 수학 모형화의 기초부터 시작하여 최적해 도출 및 이의 민감도 분석까지 공급망 모형화의 전반을 다루어 학생들의 연구 역량을 이끌어내는 데에 그 목적이 있다.
2 ASY6013 최적화이론과응용 전공선택 3-3-0
최적화 이론인 OR 모델과 선형계획법, 심플렉스법, 비선형계획법, 정수계획법, 동적계획법, 의사결정론, 게임 이론 등의 최적화 이론을 다룬다. 이를 수송문제, 할당 문제, 네트워크 유량 흐름 문제 등의 대표적인 최적화 문제에 적용시키고 응용한다.
2 ASY6001 딥러닝 전공선택 3-3-0
본 과목에서는 인공 지능 분야의 주요 기술인 딥러닝 관련 상세 이론을 다룬다. 특히 자연어 처리(NLP)에 적용된 최신 딥러닝 기술을 소개하고 학생들이 논문 리뷰를 통해 관련 이론을 습득할 수 있도록 한다.
2 ASY6007 공급망모형분석 전공선택 3-3-0
공급망모형분석 강의는 공급망 (supply chain)을 구성하는 각 기업 및 구성원들 간의 상호작용을 수학 모형화 (modeling)하는 방법을 배운다. 모형의 분석을 통해 공급망의 역량 강화를 위한 최적해를 도출하고, 다양한 경영 환경 변화에의 대응 방법 및 시사점을 도출하는 방법 역시 학습할 것이다. 생산 및 서비스 운영관리 (operations management)의 내용을 확장하여 다양한 주제를 다룰 것이다. 본 공급망모형분석 강의는 소비자 효용 및 고객 수요 함수의 도출 등 수학 모형화의 기초부터 시작하여 최적해 도출 및 이의 민감도 분석까지 공급망 모형화의 전반을 다루어 학생들의 연구 역량을 이끌어내는 데에 그 목적이 있다.
2 ASY6013 최적화이론과응용 전공선택 3-3-0
최적화 이론인 OR 모델과 선형계획법, 심플렉스법, 비선형계획법, 정수계획법, 동적계획법, 의사결정론, 게임 이론 등의 최적화 이론을 다룬다. 이를 수송문제, 할당 문제, 네트워크 유량 흐름 문제 등의 대표적인 최적화 문제에 적용시키고 응용한다.
2 ASY6001 딥러닝 전공선택 3-3-0
본 과목에서는 인공 지능 분야의 주요 기술인 딥러닝 관련 상세 이론을 다룬다. 특히 자연어 처리(NLP)에 적용된 최신 딥러닝 기술을 소개하고 학생들이 논문 리뷰를 통해 관련 이론을 습득할 수 있도록 한다.
2 ASY6007 공급망모형분석 전공선택 3-3-0
공급망모형분석 강의는 공급망 (supply chain)을 구성하는 각 기업 및 구성원들 간의 상호작용을 수학 모형화 (modeling)하는 방법을 배운다. 모형의 분석을 통해 공급망의 역량 강화를 위한 최적해를 도출하고, 다양한 경영 환경 변화에의 대응 방법 및 시사점을 도출하는 방법 역시 학습할 것이다. 생산 및 서비스 운영관리 (operations management)의 내용을 확장하여 다양한 주제를 다룰 것이다. 본 공급망모형분석 강의는 소비자 효용 및 고객 수요 함수의 도출 등 수학 모형화의 기초부터 시작하여 최적해 도출 및 이의 민감도 분석까지 공급망 모형화의 전반을 다루어 학생들의 연구 역량을 이끌어내는 데에 그 목적이 있다.
2 ASY6013 최적화이론과응용 전공선택 3-3-0
최적화 이론인 OR 모델과 선형계획법, 심플렉스법, 비선형계획법, 정수계획법, 동적계획법, 의사결정론, 게임 이론 등의 최적화 이론을 다룬다. 이를 수송문제, 할당 문제, 네트워크 유량 흐름 문제 등의 대표적인 최적화 문제에 적용시키고 응용한다.
2 ASY6018 고급품질데이터마이닝 전공선택 3-3-0
2 ASY6019 탄소중립제조 전공선택 3-3-0
탄소중립에 대한 관심이 높아짐에 따라, 제품 생애주기의 친환경성은 없어서는 안 될 중요요소로 자리매김하고 있다. 이를 위하여 친환경 제품 및 제조 공정을 실현하기 위한 혁신적인 제품 생애주기 기반 친환경 패러다임을 심도분석 하도록 한다. 또한 정보통신기술과의 융합과 다양한 과학적⋅ 공학적 기법 및 도구의 활용을 통해 실무적으로 친환경 제품 및 공정을 개발할 수 있는 역량을 습득하도록 한다.
2 ASY6020 첨단제조산학협력프로젝트 전공선택 3-3-0
첨단 제조는 제조강국들의 제조업 경쟁력 강화를 위한 핵심 전략으로서, 첨단 제조 시스템의 실현을 위한 많은 연구개발을 수행중임. 스마트 팩토리란 정보통신기술과 제조기술을 융합하여 생산 전 단계에 걸쳐 생산성, 친환경성, 품질 및 고객만족도를 향상시키는 지능형 제조 시스템을 의미하며, 기계의 지능화와 초연결화를 달성하는 것이 핵심임. 본 교과목에서는 산업체와 학교의 상호연계를 통해 지식 공유의 차원을 넘어 현장에서 발생하는 실제적인 문제를 도출하고 이를 해결할 수 있는 실천적 연구자를 양성하기 위한 참여기업의 문제 정의 및 해결을 수행하는 산학협력 프로젝트 교과목임. 산업체에서 해결해야하는 ‘문제’를 산업체 담당자와 함께 정의하고, 학생이 문제해결을 위한 자기주도적 학습 활동 및 문제해결을 위한 다른 학생들과의 상호작용을 통하여 산업체의 문제를 해결하는 교과목임. 타 교과목을 통하여 습득된 전문 지식을 실제 문제에 적용하는 사례를 발굴함