교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.
| 학수번호 | 교과목명 | 학점 |
자기 학습 시간 |
영역 | 학위 |
이수 학년 |
비고 | 언어 |
개설 여부 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AAI2011 | 시스템프로그래밍 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 인공지능융합전공 | 한 | Yes | |
| 운영체제, 디바이스 드라이버, 컴파일러 등과 같은 시스템 소프트웨어는 직접적으로 컴퓨터 하드웨어를 콘트롤하고 응용 소프트웨어를 실행할 수 있는 환경을 제공한다. 이러한 시스템 소프트웨어는 C언어로 구현되는 경우가 많다. 본 교과목에서는 C언어 기반의 시스템소프트웨어 이론 및 설계/구현 방법론에 대해 다룬다. 또한, 유닉스/리눅스 환경에 대한 이해 및 사용법에 대해 학습한다. 프로세스/쓰레드 관리, 네트워크 통신 등 다양한 시스템 자원 관리를 위한 시스템소프트웨어 개발에 대한 경험을 제공한다. | |||||||||
| AIM4003 | 자연어처리개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 인공지능학과 | 한 | Yes |
| 본 과목에서는 자연어를 분석하고 생성하는 이론과 기술에 대한 전반적인 내용을 다룬다. 구체적으로 텍스트 수집, 텍스트 전처리, 문서 통계 분석, 문서 분류 및 성능 평가, 구문 분석, 파싱, 개체명 인식, 텍스트 벡터화, 텍스트 클러스터링, 텍스트 생성, 토픽 모델링, 유사문서, 요약, 단어 임베딩, 언어 모델 등의 주제를 다루며, 다양한 실전 문제를 해결하는 방식을 이해한다. 본 과목의 목표는 실전 자연어처리 문제를 해결하는 프로그램을 작성하는 것이다. 본 과목을 수강하기 위해서 파이썬 프로그래밍, 기계 학습 및 딥러닝 모델을 이해하고 구현할 수 있어야 한다. | |||||||||
| CHS7001 | 블록체인의기초 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 본 과목에서는 ‘블록체인’이라는 기술의 전반적 이해를 위한 기초개념을 다룬다. 블록체인 기술이 등장하게 된 배경 및 기술의 목적을 이해하고, 수강생 스스로 기술의 한계점 및 응용 가능성에 대해 생각해 볼 수 있는 기회를 가질 수 있도록 한다. 블록체인 기술을 최초로 도입한 대표적인 암호화폐인 비트코인의 구성 요소 및 구조를 이해하고, 나아가 탈중앙화된 플랫폼을 지향하는 이더리움의 구성 요소 및 구조를 이해하여 대표적인 두 암호화폐의 장단점 및 차이점을 체계적으로 이해한다. 또한 기술을 구성하고 있는 합의 알고리즘 (POW, POS 를 중심으로), 블록체인의 확장성, 암호경제학의 개념 및 한계점을 이해하고 이를 바탕으로 블록체인의 기술의 방향성 및 응용가능성에 대한 수강생 간의 논의를 통해 기술에 대한 수강생의 심층적인 이해를 유도한다. | |||||||||
| CHS7002 | 머신러닝과딥러닝 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 본 수업에서는 기초적인 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 이론 및 실습을 다룬다. 구체적으로, 선형 분류, 선형 회귀, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 다층신경망, 컨볼루션 네트워크 등 실제 사례에 널리 사용되고 있는 알고리즘들을 이론 강의를 통하여 습득하고, python을 이용하여 이론에서 배운 알고리즘을 실습을 통하여 자기주도적으로 학습한다. 본 수업의 원활한 수강을 위하여, 학생들은 기본적인 미적분학, 선형대수학, 확률 및 통계, python language의 활용 등에 대한 지식이 필요하다. | |||||||||
| CHS7003 | 인공지능응용 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사/박사 | 도전학기(대학원) | - | No | |
| 스탠포드 대학교의 공개 강좌인 cs231n은 이미지 인식과 딥러닝에 대한 가장 유명한 공개 강좌 중 하나이다. 본 수업은 스탠포드 대학교의 공개 강좌 cs231n을 이용하여 Flipped class 방식으로 수업을 진행한다. 본 수업을 수강하기 위해서는 학부 수준의 기본적인 수학 지식(선형대수, 미적분학, 확률/통계)와 기본적인 파이썬 기반의 코딩 능력이 요구된다. 수업에서 진행하는 구체적은 진행방식과 활동은 다음과 같다. 1) On-line 강의(English)를 청취 (학습자 주도) 2) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 개별 노트 정리 (학습자 주도) 3) On-line 강의(English) 청취한 내용에 대해 QnA 토론 (학습자 주도) 4) QnA 기반의 교수자 주도의 Off-line 강의(Korean) 강의 (교수자 주도) 5) 팀별 보충 발표 (학습자 주도) 매 토픽에 대하여 위에 언급한 1) ~ 5)의 진행방식을 활용하여 학습한다. 평가는 각 활동과 과제, 중간 시험, 기말 프로젝트에 기반하여 절대평가한다. 수업에 다루는 내용은 다음과 같다. - Introduction Image Classification Loss Function & Optimization (Assignment # 1) - Introduction to Neural Networks - Convolutional Neural Networks (Assignment # 2) - Training Neural Networks - Deep Learning Hardware and Software - CNN Architectures-Recurrent Neural Networks (Assignment # 3) - Detection and Segmentation - Generative Models - Visualizing and Understanding - Deep Reinforcement Learning - Final Project. 본 수업은 이미지 인식과 관련한 딥러닝 방법에 대하여 기초부터 응용까지 다루므로 관심이 있는 학생들에게 좋은 기회가 될 것이라 생각한다. | |||||||||
| CSE3036 | 컴퓨터공학세미나 | 1 | 2 | 전공 | 학사 | 3-4 | 컴퓨터공학과 | 영 | Yes |
| 컴퓨터 공학 세미나는 최근 컴퓨터 공학 분야에서 활발히 연구되고 있는 다양한 영역의 주제를 선정하여 교내외의 전문가들을 초청, 세미나 또는 토론을 수행하여 컴퓨터 공학 분야의 최신 흐름을 제공하고자 하는 과목이다. | |||||||||
| DES2033 | 디자인프로시저 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 디자인학과 | 한,영 | Yes |
| 모션그래픽 소프트웨어인 애프터이펙트를 이용하여 디지털 합성, 영상 제작, 편집, 및 스토리텔링을 통한 창의적인 아이디어 표현 방법에 대한 기초적 디자인 능력 배양 | |||||||||
| DES3034 | 디자인솔루션 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 디자인학과 | - | No |
| 디지털 시대의 새로운 환경 속에서 나타나는 변화에 따른 고객에게 감동을 줄 수 있는 감성적인 패키지를 디자인한다. 소비자의 개성을 충족시키는 새로운 패키지를 제안해보거나, 유통되고있는 패키지를 기업의 요구에 맞게 redesign하고, 디자인 해결방안을 제시한다. 본 수업을 통해 학생들은 소비자 관찰, 리서치, 디자인, 경제, 공학 등의 관점을 경험하게 된다. | |||||||||
| DES3038 | 인포메이션디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3 | 디자인학과 | 영 | Yes |
| 정보에 대한 과학적인 분석과 심미적인 감각은 시각디자이너가 필수적으로 갖춰야 하는 소양이다. 본 과목에서는 정보디자인의 개념과 원리를 이해하고 시각 커뮤니케이션 방법과 시각화 기술을 습득하여 창조적 시각물 구현을 목표로 한다. 학생들은 인쇄 및 전자매체에서의 효과적인 정보디자인을 위한 기본원리와 모범사례에 대해 학습하고 정보의 유형, 정보 분류 및 계층, 조직 패턴, 구조화된 정보 디자인과 기술, 인포매틱스, 콘텐츠관리, 시각커뮤니케이션의 원리,다이어그램,데이터 시각화 등을 다룬다. | |||||||||
| DES3039 | 통합디자인스튜디오 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 디자인학과 | 한 | Yes | |
| 1. 이 수업은 3년간의 전공수업과정을 통해 다양한 디자인의 기본개념과 적용방안을 통합적으로 이해하여 최종적으로는 시각디자인의 영역을 통합한 디자인 결과물을 만드는 것을 목적으로 한다. 2. 이 수업은 3년간의 전공수업과정을 통해 다양한 디자인의 기본개념과 적용방안을 통합적으로 이해하여 최종적으로는 써피스디자인의 영역을 통합한 디자인 결과물을 만드는 것을 목적으로 한다. | |||||||||
| EAM4014 | 글로벌테크노경영 | 2 | 4 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 신소재공학과 | - | No |
| 산업계에서 CEO 출신 전문가를 초청하여 해당 현장에서 필요한 기술의 요구사항 및 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 문제 해결 능력을 기른다. 또한, 특강을 통해 기업 경영, 창업 등에 관한 다양한 주제를 학습한다. | |||||||||
| ECE4249 | 컴퓨터비전 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 1-4 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes |
| 본 과목은 컴퓨터에 의한 영상해석을 위한 이론을 정의한다. 영상 형성의 모델, 초기처리과정, 경계선의 검출, 영역의 확장과 분할, 움직임검출, 정합, Morphology 등의 알고리즘 소개와, 도형인식을 위한 통계적 모델, 분별함수, 결정 경계 및 법칙, 신경망 등의 이론을 강의한다 | |||||||||
| ECE4272 | 심화융합캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 전자전기컴퓨터공학과 | 한 | Yes | |
| 1. 다학제 (디자인, 인문, 공학) 팀을 구성하여 사용자 중심 디자인 씽킹 및 프로토타이핑 프로세스에 중점을 두고 사회가 직면한 문제를 인문과학과 자연과학의 인터렉션(융합, 소통)에 중점을 두어 창의적 상품의 결과물의 설계까지를 진행함. 2. 관련 분야 전문가, 지역 사회 현장 실무자 및 고객으로 구성된 Co-creation 제품 및 service 융합형 프로젝트를 수행함. 프로젝트는 협업 과정이며 문제 해결에 직면한 사람들의 의견이 필수적이므로 이들과 정기적인 접촉을 유지하는 것이 중요함. | |||||||||
| EDU3031 | 감성지능과인포메틱스 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 1-4 | 교육학과 | - | No |
| 오늘날의 사회는 급속도로 발달한 IT와 함께 정보력이 매우 중요한 시기이지만 사회적 동물로서의 인간의 감정적 기능이 퇴행하고 있는 것이 현실이다. 감성지능은 정서지능과 함께 뇌 발달을 자극시켜 인식능력, 자기통제 및 실천력, 사회 및 조직에서의 적응 및 관계능력을 향상시켜 인간 개인의 삶과 더불어 타인의 삶의 만족에 중대한 영향을 미친다. - 의사소통기술 훈련 및 감정조절 능력 등 실제 상황에 적용할 수 있는 감성지능 향상 훈련을 실시한다. - 기본 지식을 기초로 전공영역을 접목시킨 활동 및 토론을 통해 유연하고 긍정적인 사고력을 증진시켜 창의적인 문제해결 능력을 배양한다. - 사회적 민감성을 통해 문제 발견, 대안 제시, 궁극적으로 결과 예측을 통해 원만한 대인관계를 형성하는 능력을 함양한다. - 감성지능 훈련을 통해 Design Thinking 및 Computational Thinking을 훈련한다. | |||||||||
| EEE2008 | 신호및시스템 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 2-3 | 전자전기공학부 | 영 | Yes |
| 시간 영역과 주파수 영역에서의 연속 및 이산신호에 대한 해석과 처리기법의 기본개념과, 선형 시불변 시스템 및 필터에 대한 이론을 컨블루션, 푸리에급수 (FS), 푸리에 변환(FT), 이산시간 푸리에 변환 (DTFT) 및 이산푸리에 변환 (DFT)기법을 통하여 파악하고, 아날로그 및 디지틀 통신의 기본개념 및 샘플링 이론에 대하여 강의한다. 위의 개념들은 PC lab 의 컴퓨터를 이용한 모의 실험 및 데이타 처리 기법을 통하여 직접 확인 숙지하도록 한다. | |||||||||
| EEE3011 | 디지털신호처리 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | 한 | Yes |
| 컴퓨터를 이용한 신호처리를 위한 신호해석 및 처리기법으로서 아날로그/디지틀 변환 회귀성 (Recursive) 및 비회귀성(Nonrecursive) 디지틀 필터, 그리고 정합 필터 등의 개념에 대해 공부하며, 시간급수를 이용한 파형분석, 이산신호에 대한 Z 변환, FFT 계산 알고리즘, 복소복조, 데이타 압축, 켑스트럼 기법 및 스펙트럼 추정론 등에 대하여 강의한다. | |||||||||
| EEE3012 | 디지털통신 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | 한 | Yes |
| 이 과목에서는 디지틀 통신망의 기본 구조와 소요기술 및 데이타 통신의 기초 확립을 목표로 한다. 이를 위해 디지틀 통신망의 구조, 회선 및 패킷 교환방식, 신호의 디지 틀적 표현과 변호나, 동기식 및 비동기식 디지틀 다중전송, 동기 및 타이밍 추출 등 을 다룬다. 또한, 데이타 통신망의 동작원리, 계층적 통신 프로토콜, 모뎀등과 함께 패킷 데이타 통신망, 근거리 통신망, 종합정보통신망 등의 기본개념들을 소개한다. | |||||||||
| EEE3024 | 제어공학기초 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | 한,영 | Yes |
| 이 과목에서는 선형시스템의 자동제어의 이해에 필요한 기초 이론을 강의한다. 입출력변수 및 상태변수의 정의, 제어시스템의 정의, 물리적 법칙에 의거한 시스템의 수학적 모델링, 시스템의 블록 다이어그램 표현법, 시스템 전달함수의 개념, 라플라스 변환을 이용한 전달함수의 표현, 상태방정식을 이용한 시스템의 표현 등의 내용을 소개한다. 피드백의 개념, 시스템의 안정도 개념, 시간영역에서의 응답특성으로 과도상태 및 정상상태 응답과 해석, 제어기의 기본형태 등을 다루며 제어용 컴퓨터 소프트웨어 툴을 이용하여 강의 내용을 확인할 수 있는 실습 과제가 부여된다. | |||||||||
| EEE3032 | 통신시스템 | 3 | 3 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | 한 | Yes |
| 본 과목은 실제의 통신에서 일어나는 여러가지 문제와 통신의 응용에 대한 기본 이 론과 모델을 강의한다. 포함되는 내용은 통신채널모델, 페이딩현상, 통신수신기의 구조 및 원리, 이동통신의 개요, 위성통신의 개요, 전파모델, 통신트래픽 모델, 동기화이론 등이다. | |||||||||
| EEE3049 | 컴퓨터네트워크개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 전자전기공학부 | - | No |
| 데이타 통신의 기본 개념을 근간으로 하는 상위계층의 인터페이스 표준 및 프로토콜에대한 내용을 포함하고 있다. 컴퓨터 대 컴퓨터 통신, 다양한 표준 인터페이스와 이들 을 보조하는 프로토콜을 이용한 데이타 통신의 여러 다른 형태의 동작 모드를 주로 다루고, OSI에 대한 OSI 표준 모델에 관한 다양한 응용지향 프로토콜을 통해 공동의 산 재된 정보처리 목적을 얻기 위하여 정보를 멀리 떨어진 다른 응용과 정보를 교환하기 위해 응용처리 수단을 제공한다. | |||||||||
| EME2009 | 동역학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 기계공학부 | 한,영 | Yes |
| 동역학은 힘과 운동의 관계를 연구하는 분야로서 기계공학의 중요분야이다. 동역학의 이론 및 응용과정을 다룬다. 질점역학, 강체역학을 운동자체에 관한 운동학과 운동과 힘의 관계를 운동역학으로 설명한다. | |||||||||
| EME3022 | 계측공학 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-4 | 기계공학부 | 영 | Yes |
| 공학계측시스템의 기본적인 구성, 원리, 각 요소들에 관하여 다룬다. 각 전기회로, 신호분석, 측정의 기초, 계측시스템의 모델링 및 특성해석에 대하여 학습하며, 센서, 소자, 연산증폭기 에 관하여 소개하고 길이, 각도, 속도, 힘, 유량, 온도 및 동력 등의 실제적인 측정방법에 관하여 취급한다. 또한 기존의 센서 뿐만 아니라 MEMS용 센서의 측정 방법 및 원리 및, computer를 통한 각 측정데이터의 database화, 처리, 시스템 진단과 에 대해서도 학습한다. | |||||||||
| EME3068 | 스마트카융합종합설계 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 4 | 기계공학부 | 한 | Yes |
| 본 수업은 스마트카와 연관된 프로젝트를 수행하는 수업으로, 학생들이 각각의 학문 분야별로 습득한 전문지식을 바탕으로 스마트카와 연관된 주제에 대해 학생들 스스로 설계, 제작, 시험/평가의 과정을 수행한다. 이러한 융합설계 팀 프로젝트 경험을 토대로 학생들이 창의성과 실무능력, 복합학제적인 팀웍 능력, 리더의 역할을 수행할 수 있는 능력을 보유할 수 있도록 한다. | |||||||||
| ERC2008 | 기술경영개론 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 2-3 | 공과대학 | 한 | Yes |
| 동 과목은 기술경영에 관한 다양한 이론과 실제적 응용을 다룬다. 주요내용은 기술혁신과정의 분석, R&D전략, 창조성관리, 특허관리, R&D프로젝트 계획수립, 시장분석, 기술가치평가, 기술계약, 기술관리임. | |||||||||
| ERC3001 | 글로벌캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 공과대학 | 한 | Yes |
| 공과대학 및 정보통신대학의 여러 학문 분야를 아우르는 다학제간 지식과 이론의 융합을 기반으로 사용자의 다양한 니즈 발견 및 이를 기반으로 한 문제 정의, 실제적인 제한 조건의 고려, 여러 가지 open-ended solution의 모색, 검증, 시험, 개선, 실현을 통한 문제 해결과정의 수행, 디자인 결과물의 제작 등 일련의 디자인 프로세스를 국제적 융합 팀을 구성하여 수행함으로써 차세대 엔지니어로서 필요한 글로벌 경쟁력, 혁신 능력 및 다학제 융합 기반 종합 설계 능력을 계발한다. | |||||||||
| ERC3011 | 산학융합캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 공과대학 | - | No |
| 본 교과목은 공과대학, 정보통신대학, 소프트웨어대학, 자연과학대학의 3~4학년 학생들이 연구팀을 형성하여 산업체 및 사회 니즈 분석(산업체 방문/전문가 인터뷰)을 통해 해결해야 할 산업체 연계 문제 해결 과제를 정의하고(Empathize-Define), 종합적 창의 설계 아이디어를 바탕으로 문제해결안을 도출하며(Thinking), 이를 실제 시험(Making)하고 결과를 공유(Sharing)하는 것을 목표로 한다. 수강 학생들은 문제해결이 필요한 산업체 현장 수준의 문제를 중심으로 - 다학제 연구팀을 형성하여 - 전공지식과 인문학적 지식을 바탕으로, - 현장의 실제 상황과 다양한 고려사항들을 반영하며, - 여러 가지 open-ended solution의 모색, 검증, 시험, 개선, 실현을 통한 문제 해결과정을 수행하고, - 실제로 응용 가능한 설계 결과물을 직접 준비하고 제작함으로써 엔지니어로서의 자질과 소양을 연마하며, 실용적인 산학 융합 종합 설계능력을 계발한다. 본 교과목의 설계과제는 여러 학부/학과의 학생으로 구성된 팀 단위로 소통.융합.협업을 통해 수행하며, 최종 결과물을 전시, 발표한다. 산학융합캡스톤디자인을 지원하기 위하여 다수의 학부/학과 교수 및 산업체 전무/엔지니어가 공동 지도한다. | |||||||||
| ERC3013 | 기술사업화캡스톤디자인 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 공과대학 | - | No | |
| 기술 및 공학 관련 아이디어를 지식재산권으로 보호하고 이를 실제 사업화(기술이전 등)까지 연계시킬 수 있는 전략을 설계하는 이론 및 실습으로 구성된다. | |||||||||
| ERC7003 | AI기반공학연구방법론 | 1 | 2 | 전공 | 학사/석사/박사 | 공과대학 일반대학원 | 한 | Yes | |
| AI기반공학연구방법론은 학사·석사·박사 과정 학생이 공통으로 수강할 수 있는 1학점 교과목으로, AI 시대에 필요한 보편적 연구 수행 역량을 체계적으로 기르는 것을 목표로 한다. 본 과목은 단순히 생성형 AI 사용법을 익히는 강의가 아니라, 연구자가 AI를 연구 과정의 보조 도구로 활용하되 그 결과를 비판적으로 검토하고 책임 있게 재구성하는 방법을 배우는 연구방법론 교과목이다. 수업은 AI가 연구와 학습 방식에 가져온 변화, 생성형 AI의 원리와 한계, 연구주제 탐색, 문헌 검색, 선행연구 분석, 연구 공백 도출, 연구문제와 가설 설정, 연구 설계, 자료 수집, 데이터 정리와 분석, 시각화, 연구계획서 작성, 연구윤리와 데이터 보안까지 연구 전 과정을 다룬다. 특히 AI가 제시한 답변의 환각, 편향, 허위 인용, 최신성 부족, 논리적 비약, 개인정보 및 비공개 자료 유출 가능성을 점검하는 훈련을 포함한다. 학생들은 자신의 전공 또는 관심 분야를 바탕으로 연구주제 후보를 만들고, 관련 문헌을 탐색하며, 연구문제와 분석 계획을 구체화한다. 최종적으로는 AI 활용 과정, 선행연구 정리, 연구 공백, 연구문제 또는 가설, 자료 수집·분석 계획, 검증 과정, 연구윤리 점검, 학습 성찰을 포함한 AI 연구 포트폴리오를 작성한다. 학부생은 기초 탐구 과제형, 석사과정생은 예비 연구계획서형, 박사과정생은 독립 연구 설계형 산출물을 목표로 한다. 본 교과목은 학생들이 AI를 활용해 연구 생산성을 높이며 연구자의 비판적 사고와 책임성을 유지하도록 돕는 미래형 연구역량 교육이다. | |||||||||
| ERP4001 | 창의심화탐구 | 3 | 6 | 전공 | 학사/석사 | 교무팀 교육연구 | - | No | |
| 이 과목은 교육을 중심으로 하는 연구를 병행하는 교과목으로서, 연구수행능력을 일정 수준 갖춘 학사과정생들을 중심으로 창의적인 아이디어를 도출하고, 학사과정생이 자율적으로 연구할 수 있는 기회를 확대하고자 설계되었다. 학생들은 과학기술 분야를 중심으로 한 인문사회, 문화예술 분야의 융합과 통섭을 기반으로 과학적 탐구력과 창의적 문제해결역량 신장에 적합한 창의 주제 탐구 수행한다. 또한 본 과목은 학제간 융합주제에 대한 교육-탐구설계-수행-논문지도-결과발표에 이르는 전 과정을 포함하고 있다. | |||||||||
| ESM3019 | 생산관리 | 3 | 6 | 전공 | 학사 | 3-4 | 시스템경영공학과 | 영 | Yes |
| 생산시스템의 설계 및 운영에 대해 공부한다. 주요내용으로는 생산관리 분야의 주요 의사결정, 생산전략의 기초개념, 수요예측, 생산계획, 일정계획, 프로젝트 관리를 위한 PERT/CPM, 제조라인의 라인밸런싱 등이 포함된다. | |||||||||