대학원

대학원 과정 내 관련 교육과정 소개

교과목명 교과목소개 비고
Advanced Multivariate Methods & Data Mining This course explores advanced multivariate and data mining methods. Primacy will be given to the analysis of multivariate distributions, location and dispersion problems for one and two samples, multivariate analysis of variance, linear models, repeated measurements, inference for dispersion and association parameters, principal components, discriminant and cluster analysis, and simultaneous inference. 디자인 및 인간공학부
Advanced Engineering Design Methods This course covers advanced optimisation techniques, interval arithmetic, constraint satisfaction & propagation algorithms and Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) and distributed Artificial Intelligence (DAI) as design verification and evaluation methods. Uncertainty theories and normative/prescriptive theories of decision making will be discussed to model imprecise information and the choice under risk in early phase design. Theoretical exercises with case studies will complement the course. 디자인 및 인간공학부
Product Lifecycle Management This course studies the concept and application of product lifecycle management (PLM), and covers Beginning of Lifecycle (BOL), Middle of Lifecycle (MOL), and End of Lifecycle (EOL) managements while placing emphasis on emerging information technologies and decision making issues. Through this course, the student will learn the in-depth understanding of lifecycle engineering. 디자인 및 인간공학부
Root Cause Analysis Root Cause Analysis (RCA) methods and No Fault Found (NFF) phenomena will be introduced as product diagnostics methods. The course covers data analysis, fault identification and elimination. Some topics from the state-of-the-art in vehicle diagnostics will be offered selectively each year. 디자인 및 인간공학부
Optimization Methods The course discusses fundamentals of discrete optimization methods as applied to engineering problems. Topics include discrete optimization models, integer and mixed-integer programming algorithms, graph search algorithms, heuristic algorithms, and case studies. The student are expected to learn how to create appropriate mathematical optimization models and to use analytical and computational techniques to solve them. 디자인 및 인간공학부
Probability and Stochastic Processes
(확률 및 확률과정론)
Expectation, conditional probability, law of large numbers, central limit theorem, markov chains, martingales, and Brownian motions. 수리과학부
Numerical Analysis and Applications
(수치해석 및 응용)
Interpolation and approximation of functions, numerical differentiation and integration, numerical solutions of ordinary differential equations and direct and iterative methods in linear algebra. 수리과학부
Numerical Linear Algebra
(수치선형대수)
LU-decomposition, QR factorization, least square method. Condition numbers and accuracy. Solutions of large sparse matrix system and iterative methods. 수리과학부
Dynamical Systems
(동적시스템)
Stability analysis of differential equations, Hamiltonian systems, Pointcare mapping, and Reduction methods. 수리과학부
Advanced Database 데이터베이스 시스템 성능 향상, 쿼리 최적화 기법 등에 대해 학습하며, 최신 DBMS 기술 및 빅데이터 연구에 대해 논의한다. 전기전자컴퓨터공학부
Cloud Computing 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 가상 머신 기술에 대해 학습한다. 전기전자컴퓨터공학부
Parallel Computing 멀티 코어, 매니코어, 병렬 프로그래밍 모델 등 병렬 컴퓨팅의 최신 연구 및 기본 이론들을 학습한다. 전기전자컴퓨터공학부
DDistributed Systems 다양한 분산 알고리즘을 학습하며 대규모 분산 시스템을 구축하는데 필요한 기본 이론 및 원리에 대해 배운다. 전기전자컴퓨터공학부
Advanced Machine Learning 대규모 데이터에서의 최적화와 기계학습, 데이터 분석을 위한 희소성 기반 학습 및 차원감소 기법 등에 대해 학습하며 기타 최신 기계학습 주제에 관해 논의한다. 전기전자컴퓨터공학부
Advanced
Techniques
for Data
Mining
Advanced data mining is the process of discovering new patterns from large data sets involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics and database systems. The Advanced data mining techniques and their use in a business context will be addressed. 경영학부
프로세스 마이닝 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 가상 머신 기술에 대해 학습한다. 경영학부

기술경영대학원

비즈니스 분석(Business Analytics) 프로그램

빅데이터를 활용한 기업경영에 필요한 지식 및 관련 기법을 교육하기
위해 학생들은 통계학, 데이터마이닝, 분석 프로그래밍 등의
분석기술은 물론, 시장분석, 경영전략 정보관리 등의 경영과목을
수강하게 됩니다. 또한 프로젝트 수행 및 practicum등의
프로그램으로 실제 업무에 가까운 지식 및 경험을 습득하게 될 것이다.
비즈니스 분석 과정은 디지털화 된 데이터를 반영하여 급변하는
세계적 환경변화에 대한 통찰력을 함양하고, 분석가, BI 전문가,
컨설턴트, 시스템 분석가 등 다양한 분야의 전문가로 진출 할 수 있다.

비즈니스분석 프로그램 단기과정
( APSM Business Analytics Program )

데이터의 디지털화에 따라 비즈니스 활동으로부터 생성된 데이터 양은
급속히 증가하고 있지만, 데이터의 처리와 분석을 위한 전문가는
부족한 실정이다. 본 비즈니스분석(Business Analytics) 단기과정은
데이터를 효율적으로 다루기 위한 핵심적인 기술과 지식을 제공한다.
비즈니스분석 단기과정을 통해 다양한 형태의 비즈니스 데이터를
정리하고 분석할 수 있으며, 보다 효과적으로 결과를 전달할 수 있다.
참석 대상은 대기업 중간관리자, 중견기업 및 벤처 중소기업
중간관리자, 전문직 종사자, 기타 위의 자격과 동등한 자격에 준한
자이며, 모집인원은 20명 내외, 주 1회, 총 4주간 강좌 (8과목)로
이루어지며 수료증을 수여한다.

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