1학년

경영수학 (Mathematics for Management Engineering)
본 과목에서는 경영 공학의 원리를 체계적으로 이해할 수 있도록 하기 위한 수학적 기초를 제공한다. 기본적인 집합론과 벡터, 행렬, 함수, 최적화 등을 학습함으로써 학생들로 하여금 고학년 전공과목 수강을 위하여 대비할 수 있게 한다.

공학경제 (Engineering Economy)
기업 또는 개인의 경영 및 경제적인 활동을 위한 의사결정을 지원하기 위해 시스템, 제품, 서비스 및 기술의 가치를 경제적인 관점에서 분석하고 평가하는데 유용한 개념과 기법을 학습하며, 공학적인 접근에 의한 산출물 혹은 공학적 제안에 대한 가치를 재무 혹은 투자의 관점에서 분석하고 평가할 수 있는 능력을 배양한다.

산업경영공학개론 (Introduction to Industrial and Management Engineering)
본 과목에서는 새로운 경영환경에서의 산업경영공학에 대한 소개와 산업경영공학에 속해 있는 다양한 분야들이 어떤 문제들을 다루고 있는가에 대하여 학습한다.

비즈니스 어낼리틱스 입문 (Introduction to Business Analytics)
비즈니스 어낼리틱스(BA)는 산업, 경영분야에서 발생하는 다양한 문제들에 대한 해결책을 제시하는 학문이다. 문제의 해결책을 제시하기 위해서는 문제를 올바르게 모형화 하고 문제를 정의하는 데이터를 올바르게 다룰 수 있어야 한다. 또한 이와 같은 방법을 통해 얻은 해결책이 어떠한 의미를 가지는지 해석할 수 있어야 한다. 본 과목은 선형 계획법 (LP), 정수 계획법(IP), 게임 이론(Game Theory)등의 BA의 핵심 이론들을 입문 수준에서 제시한다. 또한 실제 문제 데이터를 사용하여 대해 배운 이론을 적용하는 방법도 다룬다.

기초확률 및 통계 (Basic Probability and Statistics)
본 과목에서는 확률 및 통계의 기본적인 개념을 전반적으로 다룬다. 확률 및 통계의 기초 이론 및 분석 방법을 배움으로써 고급통계를 연구하는데 필요한 지식을 익힌다.

컴퓨터프로그래밍 (Computer Programming)
컴퓨터 개론 및 실습 강의를 바탕으로 좀 더 복잡한 형태의 프로그래밍 기법에 대하여 강의 및 실습을 한다.

2학년

공학통계 (Engineering Statistics)산업공정에서 생산되는 자료를 분석하기 위한 기초 확률 및 통계이론, 샘플링 이론, 추정, 가설검정 등과 여러 변수간의 상관관계 및 회귀분석에 관한 이론을 다루며, 통계 패키지를 사용하는 기법을 학습한다.

공학회계 (Engineering Accounting)
회계 전반에 대한 기본 개념을 이해하고, 생산시스템의 관점에서 원가 및 관리 회계의 다양한 기법을 학습한다.

자료구조 및 알고리즘 (Data Structure & Algorithm)
자료의 기본 개념과 리스트, 스택, 큐 등의 기본적인 자료구조를 학습하고 산업정보공학 관련 여러 가지 기본적인 알고리즘을 구현해 본다.

생산계획 및 통제 (Production Planning & Control)
제품 및 서비스의 생산 활동을 전반적으로 계획하고 통제하는 데 사용되는 수요예측, 자재계획, 재고관리, 일정계획, 공정관리 등에 대한 기본개념 및 이론을 학습한다.

시뮬레이션 (Simulation)
확률과 통계 이론의 개념을 바탕으로 discrete event simulation 방법과 simulation 패키지 사용법을 익힌다. 

데이터 사이언스 개론 (Introduction to Data Science)

IT의 발달과 사물인터넷(IoT, Internet of Things)의 급격한 성장은 기존에 존재하지 않던 대량의 데이터(Big-Data)를 발생시키고 있다. 따라서 대량의 데이터에서 빠르게 의미 있는 지식과 통찰을 추출하는 것은 산업과 경영의 경쟁력을 강화시키는데 필수적인 능력이 되고 있다. 데이터 사이언스(Data Science)는 데이터에서 지식을 얻어내기 위해 Python, R등을 사용하여 데이터를 가공, 정제, 해석, 예측, 시각화하는 구체적인 방법들에 대해 배운다. 본 과목은 수강학생이 기초적인 IT와 통계에 대한 이해를 가지고 있음을 전제로 한다.

데이터베이스 설계 및 응용 (Database Design & Application)
정보시스템의 성공적 구축을 위해서는 데이터 관리기법의 정확한 이해가 필수적이다. 본 강의에서는 Oracle과 같은 DBMS를 사용하여 기초이론과 SQL을 학습한다. 아울러 Developer2000 등과 같은 4GL(Fourth Generation Language)을 이용하여 정보시스템의 구축을 실습한다.

3학년

경영과학 (Operations Research)선형계획법 및 네트워크 이론을 중심으로 결정론적 최적화 이론 및 알고리즘을 학습하고 실제 문제의 모형화 방법 및 해법을 학습한다.

SCM (Supply Chain Management)
SCM은 공급망의 효율성을 위한 전략, 운영정책, 계획에 이르는 전반적인 사항을 분석한다. SCM에 관련된 계량적 기법의 응용과 정보기술의 적용 방법도 같이 검토한다. 본 과목은 생산계획 및 통제의 후속과목으로서 CPIM의 Master Planning of Resources와 Strategic Management of Resources와 직접적으로 관련되어 있다.

품질경영 및 관리 (Quality Management & Control)
품질경영에 대한 기본적 개념을 숙지하고, 통계처리의 기본적 개념을 재정립하고, 통계적 품질관리 방법론인 관리도(Control Chart), 공정능력, 샘플링 검사이론 등을 배운다.

기업정보시스템 (Enterprise Information Systems)
현대 기업경영을 위한 정보시스템의 전략, 역할, 기능, 관련 기술 등의 이론과 ERP, CRM 등의 정보시스템의 기능을 학습한다.

정보시스템 개발 및 실습 (Developing Information Systems with Lab)
프로젝트 기반의 본 강의는 웹기반 응용 시스템을 개발할 수 있도록 다양한 기법들을 - SP, Spring Framework, Javascript, Bootstrap 등 - 소개 및 실습한다.

인턴프로그램1,2 (Internship Program 1,2)
본 인턴프로그램은 학교에서 습득한 전문 지식을 산업 현장에서 현장의 문제에 직접 적용하고,
산업 현장을 체험함으로써 현장 실무 감각을 높이는 것을 목적으로 한다.

물류시스템 (Logistics Systems)물류시스템의 운영과 실행에 관련된 MRP, CRP, 생산 스케줄링, 창고관리, 수배송관리 등의 체계적
방법과 다양한 분석 기법 및 관련된 정보기술의 적용 방법을 다룬다. 본 과목은 생산계획 및 통제의 후속과목으로서 CPIM의 DSP(Detailed Scheduling and Planning)와 ECO(Execution and Control of Operations)와 직접적으로 관련되어 있다.

비즈니스 어낼리틱스 응용 (Business Analytics and Its Applications)
비즈니스 어낼리틱스(Business Analytics, BA)를 실제 문제에 적용하기 위해서는 문제 정의, 데이터 가공 및 정제, 최적화 모형 수립, 결과 해석 등의 과정이 필요하다. 본 과목에서는 다양한 최적화 문제에 대한 모형화 방법을 배우고 만들어진 최적화 모형을 구현하기 위해 필수적인 SW의 사용법을 배운다. 실제 데이터를 대상으로 BA의 전 과정을 심도 있게 다룸으로써 실제적인 문제 해결 능력을 가지는 것이 본 과목의 목표이다. 본 과목은 수강생들이 경영과학과 컴퓨터 언어 등에 대해 기본적인 지식을 가지고 있음을 전제로 한다.

데이터마이닝 응용 (Data Mining Application)
DBMS, ERP 등의 발달로 현대의 기업은 데이터의 바다에서 고민하고 있는 실정이며, 여기에 가장 효과적인 대안 중의 하나가 Data Mining 기법이다. 본 강의는 이러한 기법의 기본 이론을 소개하고 패키지를 이용하여 실습한다.

시스템 통합 및 설계 (System Integration & Design)
단위 정보시스템의 구축 능력과 이해를 바탕으로 전체 시스템의 구축을 위한 시스템 요구분석, 설계, 구현, 검사를 수행하는 이론을 배우고 실습 프로젝트를 통하여 시스템을 구현하는 절차를 학습한다.

4학년

캡스톤디자인프로젝트 (Capstone Design Project)산업경영공학에서 학습한 제반 지식을 바탕으로 현장의 문제를 중심으로 프로젝트를 수행한다. 3학년까지 학습한 산업경영공학의 각종 원리 및 기법을 실제 문제의 해결에 응용하고 문제해결 능력을 배양한다.

캡스톤디자인실습 (Capstone Design Project Lab)
프로젝트 연구에서 진행되는 각 팀별 작업을 실습을 통해 구현해 보고, 산업경영공학 분야의 각종 원리 및 기법을 토대로 개별 주제를 선정하여 논문연구을 수행한다.

딥러닝 응용 (Deep Learning Applications)
기계학습의 한 분야인 딥러닝을 이해하기 위한 기초 개념, 이론, 구현방법, 응용 등을 다룬다. 이미지, 음성 등의 데이터 처리를 위한 콘볼루션신경망, 순환신경망과 같은 기본 딥러닝 모형을 학습하고, 생성적 적대신경망, 강화학습 등을 이용한 최신 딥러닝 응용분야를 배운다.

텍스트 어낼리틱스 (Text Analytics)
텍스트는 시간과 공간을 넘어서 정보를 제공하는 핵심적인 의사소통 방법으로 유용한 많은 정보를 포함하고 있다. 하지만 비정형적 형식으로 표현되어 있기 때문에 자동화된 분석에는 많은 한계점이 존재했다. 기계학습 및 딥러닝 기법의 도입은 텍스트 분석에 획기적인 발전을 가능하게 하였다. 본 교과목에서는 텍스트 데이터의 전처리, 전통적인 텍스트 마이닝, 딥러닝 방식을 이용한 텍스트 분석 등에 관련된 이론과 기법을 배우며, Python을 이용하여 실질적 구현을 가능케 하는 역량을 배양하도록 한다.

산업경영공학특론 (Special Topics in Industrial and Management Engineering)
산업경영공학의 최신 기법이나 이론에 대한 강의 및 실습을 교수한다.

확률적 의사결정 (Probabilistic Decision Making)
본 과목에서는 불확실한 환경 하에서 의사결정 문제를 모델링하고 분석할 수 있는 확률모형,
Markov 프로세스, 대기이론 등의 기법을 학습하고, 그 적용 사례를 제조, 통신, 금융 등의 산업 분야에서 살펴본다.

데이터 어낼리틱스 특론 (Special Topics in Data Analytics)

데이터 어낼리틱스(Data Analytics)는 데이터 사이언스(Data Science)와 비지닉스 어낼리틱스(Business Analytics)를 포괄하며, 기초 데이터(Raw data)에서부터 의사결정 최적화까지의 전 과정을 의미한다. 본 과목에서는 데이터 사이언스, 데이터 마이닝, 비지닉스 어낼리틱스 등의 깊은 지식을 바탕으로 이루어지는 다양한 최신 연구에 대해 다룬다. 본 과목은 수강생들이 데이터 사이언스, 데이터 마이닝 등에 대해 기본적인 지식을 가지고 있음을 전제로 한다.

기술사업화 (Technology Commercialization)
우리나라는 과거 인력집약적인 저부가가치 산업에서, 현재는 기술집약적인 고부가가치 산업으로 변모하고 있어 기술경영의 중요성이 증대되고 있다. 본 교과목은 기술경영의 핵심 주제인 기술사업화에 대해 사례를 위주로 학습한다.

기술경영전략 (Business Strategy)
본 과목은 기업의 내외적 환경을 분석하는 기법과 기술과 관련한 경영전략에 대하여 학습한다.
이를 통해 기업 및 사업부 수준의 전략을 설정하는 능력을 배양하게 됨과 동시에 기술 전략을 수립하는 능력을 함께 배양할 수 있게 된다.

품질공학 (Quality Engineering)
본 과목에서는 제품의 개발 및 생산에 관련된 품질 문제들을 기술적 관점에서 접근하고, 품질을 개선하기 위한 방안들을 배운다.
고객의 요구에 기반하여 제품 및 공정을 설계하는 과정인 설계 품질 (Quality of Design) 및 제품이 설계 기준에 부합되도록 생산하는 과정의 품질인 적합 품질 (Quality of Conformance) 등에 대하여 학습한다.

서비스경영 (Service Management)
정보 기술의 발달에 따라 정치, 사회, 경제, 문화 등 모든 분야에서 서비스 경영은 매우 중요해지고 있다. 본 과목의 목적은 지식 경제(knowledge economy) 시대의 새로운 경제 패러다임을 이해하고, 이러한 환경에서의 서비스 경영에 대한 이해를 높이는 것이다.

산업정보공학특론 (Special Topics in Industrial Information Engineering)
산업정보공학 분야의 최신기법이나 이론에 대하여 학습한다.