Transcript 정보산업공학과 전공소개 연세대학교 공과대학 2006. 11. 17.(금)

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Y
정보산업공학과
전공소개
연세대학교 공과대학
2006. 11. 17.(금)
학과 특징 및 교육 목표
특징
- 단순지식에 구애 받지 않는 폭넓은 시야를 기르는 소양 및 인성교육
- 이론과 실습에 기반한 전공교육
- 국제사회에 필요한 정보산업 인력의 교육
- 미래 지향적인 정보기술 및 시스템 통합 분야 중심의 교육
- 각종 첨단 기자재와 다양한 소프트웨어 지원으로 경쟁력 있는 교육
환경 조성
목표
- 정보산업공학을 통해 정보기술(IT) 관련 분야의 통합 및 협력 연구
- 전문적인 지식과 해법을 제시하는 Knowledge Consultant
- 경영능력을 소유한 Engineer CIO/CTO/CEO 양성
정보화 사회에의 공헌
Best Solution Provider for management and Service
생산/물류시스템
경영시스템
문제
!!!
Solution
금융/재무시스템
Implementation
through
mathematical
tools and information
techniques
공공시스템
정보산업공학 분야
• Engineering Economy
공학경영
• Technology Management/Innovation
• Financial Engineering
• Knowledge Management
• Technology Policy
경영과학 및
생산시스템
첨단
경영능력
배양
• Operations Research
• Industrial Statistics
• Production System
• Human-Computer Interaction
정보 공학
• Electronic Commerce
• Enterprise Resource Planning
• Information Systems Evaluation
• Semantic Web and Web Service
연세대학교 정보산업공학과 연혁
대학원
석.박사과정 개설
1994년
산업시스템공학과
1994년
개설
기계전자공학부
산업시스템전공
1996년
정보산업공학
전공으로 개칭
1999년
컴퓨터.산업공학
부로 개칭
2002년
정보산업공학과로
독립
2005년
학부/대학원 졸업생 진로 현황
• 기업의 경영 및 시스템 적용관련 컨설팅 업체
• 정보 시스템 관련 SI 또는 정보 기술업체
• 경영 정보 관련 연구소 및 기업체
• 벤처기업 창업 및 취업
• 공무원 (기술고시)
• 국내.외 박사 및 박사 후 과정으로 진학
연세대학교 정보산업공학과 가족
대학원 재학생
약 80명
학부 졸업생
약 550명
교수 11명
* 경영과학 및 생산시스템 분야 (4)
* 정보공학 분야 (3)
* 경영공학 분야 (4)
대학원 졸업생
약 120명
교과 과정
Ⅰ
• 선형대수와그응용
확률 통계
Ⅰ : 전공 기초
Ⅱ~Ⅳ : 전공 필수/선택
• 경영공학 • 공학전자계산
• 작업설계및개선
경영과학 및 생산 시스템
Ⅱ
Ⅲ
경영공학
정보 공학
산업정보 관리론
OR 응용
통계 응용
생산 시스템
OR확정모델
자료분석
생산계획 및
통제
인간공학
프로세스공학
금융공학
OR확률모델
실험 계획법
시뮬레이션
분석및설계
경영정보 시스템
품질 공학
정보전략계획및설계
정보시스템분석및설계
경영과학 시스템설계
Ⅳ
로지스틱스공학
고객관계 경영
설비 배치론
지식경영시스템및설계
산업정보시스템
생산시스템분석
및설계
기술 경영
정보산업응용설계및경영
비지니스웹응용시스템및설계
지능 정보공학
IT비지니스계획및분석
금융정보시스템분석및설계
정보 산업공학과 연구실
경영과학 및 생산시스템 분야
- 물류 시뮬레이션 연구실(http://las.yonsei.ac.kr), 김경섭 교수
- 산업 통계 연구실(http://isl.yonsei.ac.kr), 손소영 교수
- 생산 시스템 분석 연구실(http://msa.yonsei.ac.kr), 정봉주 교수
- 시스템 최적화 연구실(http://sol.yonsei.ac.kr), 이영훈 교수
정보공학 기술 분야
- 기업정보 통합 연구실(http://eii.yonsei.ac.kr), 김창욱 교수
- 산업정보 시스템 연구실(http://ebiz.yonsei.ac.kr), 임춘성 교수
- 지능정보 시스템 연구실(http://iwec.yonsei.ac.kr), 김우주 교수
경영공학 분야
- 지식경영 연구실(http://km.yonsei.ac.kr), 박희준 교수
- 금융공학 연구실(http://felab.yonsei.ac.kr), 오경주 교수
- 상호작용 설계 연구실(http://interaction.yonsei.ac.kr), 지용구 교수
- 기술경영정책 연구실(http://web.yonsei.ac.kr/jskm), 이주성 교수
물류 시뮬레이션 연구실
• Logistics Information System
• Logistics Performance Analysis
• Computer-Aided Logistics
Management
• Genetic algorithm
• Tabu Search
• Neural Network
• Fuzzy Theory
Logistics
Meta
Heuristic
Simulation &
Optimization
SCM
• Supply Chain Simulator
• Supply Chain Information
• ERP-based SCM
• Production-Distribution Planning
Intelligent
Material
Handling
System
Best Logistics System
Development & Performance
• Automatic Storage/ Retrieval System
• Automated Guided Vehicle System
• Order Picking System
산업통계 연구실
Technology
Evaluation
Technological
Forecasting
CRM
Reliability Test
SPC
Data Mining & CRM
Six Sigma Quality &
Technology Management
Reliability Engineering
Quality & Reliability
Data Mining
http//:isl.yonsei.ac.kr
http//:isl.yonsei.ac.kr
New Product
Production
Process Design
System
Efficiency
다수의
시스템
Analysis
효율성 분석
DEA, SEM (Strategy)
Market
Research
Product Design
생산 시스템 경영 연구실
생산시스템의 물류에 대한 기본 메커니즘의 분석 및 모델링을 통
하여 생산시스템의 운용에 대한 기본 법칙과 원리를 도출하고,
이를 바탕으로 생산시스템의 분석, 진단, 그리고 개선된 시스템
의 최적 설계를 위한 방법에 대한 연구
Modeling
+
Analysis
Manufacturing
system
Optimize
Manufacturing
Performances
시스템 최적화 연구실
Vision
경영과학 최적화 이론과 S/W 응용기술을 이용한 SCM / E-Business 전문가
OR, 경영과학 이론 및 응용
OR 최적화 이론 (LP, DP, IP, 네트워크 이론 등)을 응용한 분석 연구
생산계획 및 통제, 스케줄링, 재고관리를 응용한 분석 연구
대규모 생산라인의 물류 통제 및 스케줄링, 자동화 로직 연구
반도체 생산라인의 설비 할당, 물류 스케줄링 연구
생산 계획 및 스케줄링 소프트웨어 시스템 모델 설계 및 개발
Crew Scheduling : 항공기 조종사 승무원 스케줄링 연구
SCM (공급 체인 경영) 모델의 응용
생산관리, 재고관리, 물류분배, 수 배송에 관한 연구
부품자재 조달 및 유통 네트워크 모델 분석 연구
수 배송 최적 네트워크 및 Route 설계, 알고리즘 개발
주문과 연계된 생산, 로지스틱스 분배, 운송체계 분석
E-Business 및 Global 프로세스
인터넷을 응용한 SCM / E-Business 모델 설계 및 로직 개발
Virtual Enterprise 구현을 위한 통합 계획 및 정보 공유모델 분석
B2B Market Place 최적 솔루션 체계 분석
생산 물류 판매 유통의 Global 프로세스 통합 관리기술분석 연구
기업정보 통합 연구실
*Introduction to Research
Part
1
User Needs
Information Integration
Output
(information
acquisition )
Part
2
Financial Engineering
기업정보이질성 통합
효율성 능률성의 증대
Industrial
Engineering
Technique
Information
Engineering
Technique
1.
Transactional
IT Analytic
IT
Portfolio
Industrial
Engineering
Domain
Financial
Management
Domain
Financial Markets
(ERP,SCM,
EC,RTE)
Info. Integration Research
1.1
Semantic Web
1.2
Web service – XML, WSDL, UDDI, SOAP
1.3
Collaborative Workflow Systems
1.4
Java and XML (Object-Oriented) Based
Enterprise Information Integration Frame
work
1.5
Ontology Based Contents Management
Systems
1.6
Multi-Agent Based Systems
2.
Financial Eng. Research
2.1
2.2
Mechanics of Stocks, Bonds, Interest rates
Mechanics of Derivatives
- Futures, Forwards, Options, Swaps
2.3
Risk Management - Hedging Mechanism
2.4
Movements of Financial Markets
2.5
2.6
Forecasting and Portfolio Management
- Probability and Statistics( ANOVA,
Regression), Optimization Method
Engineering Economics
산업정보 시스템 연구실
기업정보화를 효율적으로 수행하기 위한 방법론, 기업모델에 관한 연구 수행 및 개발
기업정보화 수준, IT 투자에 대한 타당성을 분석, 평가
기업의 업종별 프로세스를 분석, 그 선진사례를 구축, 적용
■ informatization level
analysis
■ information strategy
planning methodology
IT
Customer
■ analysis of IT investment
and benefits
ISP
EIII
EJMS
BPC
■ business process
standardization
지능정보 시스템 연구실
Intelligent Web Service
Smart Information Retrieval
Semantic Web Based Reasoning
Location
Based
Systems
Semantic
Web
Artificial
Intelligence
Web
Base
Technologies
Intelligent
Agent
Services
Decision
Science
e-Business
e-Commerce
Ubiquitous
Application
Areas
Intelligent
Business
Intelligence
Toward the Intelligent Web and E-Commerce
Computing
Knowledge
Management
지식 서비스경영 연구실
Environmental Influences
Social
Economic
Political
Governmental
KNOWLEDGE MANAGEMENT
The Architecture of Enterprise Engineering
BUSINESS
LEADERSHIP
STRATEGY
ORGANIZATION
TECHNOLOGY
LEARNING
Drive values
for knowledge
creation and
sharing
thereby
cultivating the
business
strategy.
Organize to
support the
values (i.e.,
knowledge
creation and
sharing).
Connect
knowledge
through a
network to
allow the
breadth of
knowledge that
is the sum of
the collective
enterprise.
Cultivate and
utilize virtual
teams and
exchange
forums for
shared results
and
innovation.
LEADERSHIP
ORGANIZATION
TECHNOLOGY
LEARNING
BUSINESS
STRATEGY
금융공학 연구실
미래의 금융시장 설계 및 유지 전략 수립 금융시장의
변동성과 방향성 예측을 통해 미래의 금융전문가 양성
인공지능을 활용한 시장상황 별 선물투자전략시스템 개발
옵션시장의 변동성을 이용한 선물/옵션 합성투자전략시스템 구축
투자자산의 최적 배분을 위한 Asset allocation 모델 구축
투자 상품 및 시스템의 Risk 측정
금융시장의 잠재적 Risk Management를 위한 모델링
금융 Risk의 유형별 분석을 통한 투자전략 구축
선물옵션
투자전략
시스템
포트폴리오
최적화
유전자 알고리즘을 활용한 계층형 및 군집형
인덱스 펀드 모형 개발
스타일 펀드의 종목구성을 위한 포트폴리오
알고리즘 개발
Risk
Management
Credit
Scoring
&
Valuation
대기업 및 중소기업의 부도예측 및 신용등급 모델링
벤처기업 및 인터넷 비즈니스 기업의 가치평가 모델링
AHP를 활용한 투자 대안의 우선순위 결정
금융시계열
분석모델링
개발
금융시장의 위기관리를 위한 조기경보시스템 구축
펀드 유출입 조기경보시스템 개발
금융시장 이상매매 적출시스템 개발
상호작용 설계 연구실
상호작용설계연구실은 HCI(Human Computer Interaction) 관점에서 ICT(Information and
Communication Technology) System에 대한 Design & Evaluation & Implementation 과정을 다루며,
이 과정을 둘러싼 중요 현상들에 대하여 연구한다
Adaptive (Intelligent)
user interface tool
User issues
in ubiquitous computing
Web site &
Mobile usability
Cultural usability
& Trust issue
Practical (simplified) usability
& UCD methodology
기술경영정책 연구실
Technology Management & Policy Lab aims to deliver new insights for high-tech
managers and policy makers through practical research for achieving sustainable growth
PRACTICAL
GLOBAL
QUANTITATIVE
RESEARCH
IMPACT
APPROACH
Sustainable Growth
The students of TMP Lab are trained to become global leaders with a deep understanding
in both technology and management
Research Areas
Technological Innovation Policy for Sustainable Growth
Technology
Management
Talent
(Human Capital)
Management
Sustainable Engineering Systems Design and Operations
Management of R&D Projects and Technology Transfer
Innovative Management of Individual/Organizational Talent
Engineering
Systems
Management
기타
• 정보산업공학과 홈페이지:
http://ie.yonsei.ac.kr
• 정보산업공학과 사무실:
제3공학관 420호 (02-2123-4010)