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강의 

 

IE251 Manufacturing Process Innovation 
[ 제조 프로세스 혁신 ]

본 강좌는 이제 산업공학과에 막 진학한 학생들을 대상으로 산업공학의 기초 배경지식을 쌓을 수 있도록 하는 수업이다. 학생들은 수업을 통해 재고 관리, 생산 계획, 공급망관리, IT 시스템, 제조업에서의 사물인터넷(Internet of Things) 등을 배움으로서 산업공학의 핵심 문제들에 대해서 배우게 된다. 또한 해당 강좌는 산업공학 진입생들의 첫 전공 필수 수업으로서 문제해결을 위한 수학적 모델링, 확률, 통계 분석등의 산업공학의 기초 방법론들에 대해서도 가르친다.
강의는 주로 제조 분야의 이론적인 측면에 초점을 맞추어 진행되며, 과제들을 통해 현실에의 적용, 사례 연구도 다루고 있다. 또한 다양한 초청 강연과 체험 학습, 시뮬레이션 들을 통하여 이론이 현실에서 어떻게 나타나는지도 배우게 된다.

IE426 Supply Chain Management 
[ 공급체인관리 ]

본 강좌에서 학생들은 생산관리, 재고관리, 유통 시스템에 대해서 배우게 된다. 또한 수요 예측, 생산 능력 관리, 시설 배치, 생산 계획, 스케쥴링, 재고 관리, 공급망 조정 등에 대해서도 다루고 있다. 이 수업의 목적은 학생들로 하여금 공급망 관리의 정량적인 모델을 쉽게 다룰 수 있게 하고, 모델을 통해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 하는 것이다. 특히 이론과 산업 현장의 이슈를 연결 짓는데 초점을 맞추고 있으며, 아마존, 자라, BMW, Dell, HP, 나이키, LG 등의 실제 글로벌 대기업들의 사례들을 다루게 된다. 본 수업은 공급체인망관리 분야의 비즈니스 컨설팅, 프로젝트 관리, 제조, 비즈니스 운영/계획 등에 필요한 분석적 능력을 배양시키고자 하는 학생들에게 특히나 도움이 될 것이다.

 

IE436 Case Studies for Industrial & Systems Engineering 
[ 산업 및 시스템공학 사례연구 ]

본 강좌는 산업공학 학생들이 현실의 문제들로 부터 유리되지 않도록 현실의 문제들을 다루는 수업이다. 실제 산업계 현장 곳곳에서 해결을 필요로 하는 문제들을 다루며, 이를 산업 공학 전공에서 배우는 다양한 방법론들을 적용하여 해결한다. 실제 현장의 문제를 다루고 있기에 이론에서 배우는 가정에 기반한 문제들에 비해 훨씬 모호하며 복잡한 문제들을 다루게 된다. 또한 현업에 계신 전문가들을 초청하는 세미나를 통해 경험을 전해듣고, 책에서 배운 방법론들이 현실에서 어떻게 적용될 수 있는지도 배울 수 있다.

 

IE540 Dynamic Programming and Reinforcement Learning 
[ 동적계획법과 강화학습 ]

본 강좌는 의사 결정을 내리는 수학적 도구 중 하나인 Markov Decision Process(MDP)에 대해 배우고, MDP를 푸는 방법론인 동적계획법(Dynamic Programming)에 대해서도 배운다. 하지만 모델에 대해서 정보가 부족하거나, 문제가 커질수록 계산량이 많아져 동적계획법으로 최적해를 구하는 건 불가능에 가깝게 된다. 이를 극복하기 위한 방법론으로 객체와 환경사이의 상호작용을 통해 경험을 쌓으며 더 나은 해를 찾아가는 강화학습 방법론에 대해서도 배운다. 또한 강화학습이 실제 제조 현장에 적용된 사례에 대해서도 다뤄볼 것이다.