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비즈니스컨설팅론Business consulting theory
비즈니스 컨설팅 방법론, IT 비즈니스 컨설팅, 경영 전략, 조직 행동론, 경영 혁신 등 비즈니스 컨설턴트의 역량 함양을 목표로 함.
The goal is to cultivate the capabilities of business consultants, including business consulting methodology, IT business consulting, management strategy, organizational behavior, and management innovation. -
데이터베이스 모델링 실무Database Modeling Practice
기업의 업무분석과 정보시스템 구축의 대상이 되는 요구사항을 분석하고 이를 체계적으로 개념적 설계, 논리적 설계, 정규화, 물리적 설계 등 과정을 학습함으로 데이터베이스를 효율적으로 설계 및 구축
Analyze the requirements for business analysis and information system construction of a company and systematically learn the processes of conceptual design, logical design, normalization, and physical design to efficiently design and build a database. -
정보관리시스템구축 실무Information Management System Development Practice
정보시스템의 개념, 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 데이터, 네트워크, 프로세스, 사람), 그리고 그 중요성을 학습함. 정보의 수집, 가공, 저장, 검색 등 데이터의 효율적인 관리 방법과 정보 유출, 변조 등을 방지하기 위한 정보 보안 시스템의 중요성을 이해함.
MDD(Model Driven Development) Tool 기술을 습득하여 성공적인 정보관리시스템을 구축하는 것을 수행함.
Learn the concepts, components (hardware, software, data, networks, processes, people) of information systems, and their importance. Understand the importance of efficient data management methods, including information collection, processing, storage, and retrieval, and information security systems to prevent information leaks and alterations. Acquire MDD (Model Driven Development) Tool technology to build a successful information management system. -
경영정보시스템Information system for MIS & ERP
경영학의 원리와 전사적자원관리(ERP)의 원리 및 IT 기술을 결합하여 기업의 문제를 해결하고 성과를 높이는 방법을 학습함.
Learn how to solve business problems and improve performance by combining business principles with enterprise resource planning (ERP) principles and IT technology. -
통계학과 빅데이터 분석Statistics & Big data analysis
통계적 분석을 통해 데이터를 체계적으로 정리하고 해석하여, 과학적이고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 키움. 복잡한 데이터를 다루는 과정에서 논리적으로 사고하고, 문제의 본질을 파악하여 실질적인 문제 해결에 통계적 방법론을 적용하는 능력을 배양함. 데이터 분석을 위해 컴퓨터를 활용하는 것이 필수적이므로, 데이터 분석과 시각화 및 계산과학에 핵심 도구 중 하나인 파이썬(Python)의 기본 문법과 프로그래밍(Coding)을 배움.
Develop the ability to systematically organize and interpret data through statistical analysis, enabling scientific and rational decision-making. Develop the ability to think logically in the process of handling complex data, grasp the essence of the problem, and apply statistical methodologies to solve practical problems. Since utilizing computers for data analysis is essential, learn the basic syntax and programming (coding) of Python, a key tool for data analysis, visualization, and computational science. -
식품안전관리인증기준HACCP
HACCP 7원칙은 위해 요소 분석, 중요 관리점 결정, 한계 기준 설정, 모니터링 체계 수립, 개선 조치 방법 수립, 검증 절차 수립, 문서화 및 기록 유지로 구성되며, 식품 생산 과정에서 발생할 수 있는 위해 요소를 사전에 관리하여 안전한 식품을 공급하기 위한 체계적인 시스템을 학습함.
The seven principles of HACCP consist of hazard analysis, determination of critical control points, setting of limit standards, establishment of a monitoring system, establishment of improvement measures, establishment of verification procedures, and documentation and record keeping. This systematic system is learned to supply safe food by preemptively managing hazards that may occur during the food production process. -
계량경영학Quantitative Management
운영론(Operations Research), 경영분석, 경영과학의 핵심 개념, 수학적 모델링 등의 내용을 다루며, 데이터 기반의 합리적인 의사결정 능력을 키우는 데 중점을 둠
Covers operations research, management analysis, core concepts of management science, and mathematical modeling, focusing on developing data-driven, rational decision-making skills. -
데이터베이스 구축 실무Database construction practice
본 교과과정을 통해 데이터베이스 시스템 활용을 위한 SQL 구문의 이해, 데이터베이스 설계 방법과 툴의 활용, 데이터베이스 프로그래밍 기초 기술 및 데이터베이스 시스템 구축 설계 기초 등을 이해하는 것을 목표로 함.
This course aims to provide an understanding of SQL syntax for utilizing database systems, database design methods and tool utilization, basic database programming skills, and the basics of database system construction design. -
머신러닝 AI 이론과 실습Machine Learning AI Theory and Practice
주어진 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 결과를 예측하는 방법(예: 회귀, 분류)을 배움. 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 찾아내는 방법(예: 군집화)을 학습함. 데이터 수집, 전처리, 탐색 및 분석 능력을 키움. 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 언어인 파이썬(Python)을 활용하여 모델을 적용하는 방법을 배움.
Learn how to learn patterns and predict outcomes based on given data (e.g., regression, classification). Learn how to find hidden structures or patterns in data (e.g. clustering). Develop data collection, preprocessing, exploration, and analysis capabilities. Learn how to apply models using Python, the most widely used language in machine learning and deep learning. -
생산이력관리시스템 구축 실무Product history management system construction practice
농산물(1차)과 식품 생산(2차) 및 유통 과정에서 발생하는 데이터를 추적하고 관리하는 시스템 구축 및 활용, 생산 과정에서 발생하는 데이터를 추적하고 관리하는 시스템 구축 및 활용, 생산 공정의 효율성 및 품질 향상을 위해 생산 이력 데이터를 구축 및 활용
Establishment and utilization of a system to track and manage data generated during agricultural products (primary) and food production (secondary) and distribution processes. Establishment and utilization of a system to track and manage data generated during the production process. Build and utilize production history data to improve the efficiency and quality of the production process. -
공장운영관리시스템Factory Operation Management System
스마트팩토리의 개념, 기술 동향, MES의 역할과 운영 기준 정보를 학습함. 스마트팩토리의 체계 및 통합 모델을 이해하고, ERP와 MES 시스템의 통합 방안을 학습함. 생산 시스템의 설계, 생산 계획, 운영, 그리고 생산과 연계된 다양한 품질 관리 기법을 학습함. 스마트공장 운영을 위한 데이터 수집 방법, 센서 네트워크의 융합, IoT 기술의 활용 등을 다룸.
Learn about the concept of smart factories, technology trends, the role of MES (Manufacturing Execution System), and operating standards. Understand the system and integration model of smart factories and learn how to integrate ERP and MES systems. Covers data collection methods for smart factory operation, fusion of sensor networks, and utilization of IoT technology. -
수리통계학Mathematical statistics
확률 분석, 미분 방정식, 측도 이론 등 통계학에서 사용되는 핵심적인 수학적 도구들을 학습하고 응용하는 방법을 익힘. 자료(Data)를 과학적으로 분석하고 추론하여 최적의 의사결정과 미래 예측에 필요한 정보를 가공하는 능력을 키움. 데이터 분석을 위해 컴퓨터를 활용하는 것이 필수적이므로 파이썬(Python)의 기본 문법과 프로그래밍(Coding)을 배움.
Learn and apply core mathematical tools used in statistics, such as probability analysis, differential equations, and measure theory. Develop the ability to scientifically analyze and infer data and process the information necessary for optimal decision-making and future prediction. Since using a computer for data analysis is essential, learn the basic grammar and coding of Python. -
스마트팜정보시스템Smart Farm Information System
정보통신기술(ICT)을 농업에 접목하여 농업 생산성과 효율성을 높이는 기술을 배우는 것으로, 센서 기술, 자동화 시스템, 데이터 분석, 원격 모니터링 등 농업 환경의 최적화를 위한 이론과 실습을 다룸.
This course covers the theory and practice of optimizing the agricultural environment through the application of information and communication technology (ICT) to agriculture to increase agricultural productivity and efficiency. It covers sensor technology, automation systems, data analysis, and remote monitoring. -
국제운송물류International Transport Logistics
국제무역의 핵심인 상품의 국가 간 이동에 관련된 육상, 해상, 항공 운송의 기본 개념, 운송 시스템, 관련 국제 규범 및 조약 등을 학습
Learn the basic concepts of land, sea, and air transport, transportation systems, and related international norms and treaties related to the movement of goods between countries, which is the core of international trade. -
물류정보시스템Logistics Information System
운송, 창고, 포장 등 전반적인 물류 과정을 효율적으로 관리하고 시스템화하기 위해 사용되는 정보 시스템(WMS, OMS, TMS, SCM 등)의 이론과 실무 활용 능력을 배움
Learn the theory and practical application of information systems (WMS, OMS, TMS, SCM, etc.) used to efficiently manage and systematize the overall logistics process, including transportation, warehousing, and packaging. -
스마트HACCPSmart HACCP
중요관리점(CCP)의 모니터링 데이터를 센서 등을 통해 실시간으로 자동 기록하고, 이상 발생 시 즉각적인 알림 및 대응 시스템에 대한 학습. 수집된 데이터를 분석하여 위해 요소를 사전에 예측하고, 예방적 관리를 강화하는 등 과학적이고 체계적인 식품 안전 관리 시스템을 구축하는 방법 학습
Learning about a system that automatically records monitoring data from critical control points (CCPs) in real time through sensors and other means, and provides immediate notification and response when an abnormality occurs. Learn how to build a scientific and systematic food safety management system, including analyzing collected data to predict risk factors in advance and strengthen preventive management. -
스마트공장모니터링시스템Smart Factory Monitoring System
공정의 환경, 온도, 압력, 전류, 진동 등 다양한 데이터를 IoT 센서와 설비에서 수집. 수집된 데이터는 통합 플랫폼으로 전송되어 관리. 수집된 데이터는 대시보드를 통해 시각화되어 생산 목표 달성률, 설비 이상 여부 등의 주요 지표(KPI)를 실시간으로 확인.
수집된 데이터를 분석하여 문제 발생 지점을 파악하고, 예지 보전 및 불량 예측을 통해 공정을 최적화함.
Collect various data such as process environment, temperature, pressure, current, and vibration from IoT sensors and equipment. The collected data is transmitted to an integrated platform and managed. Collected data is visualized through a dashboard, allowing real-time monitoring of key indicators (KPIs), such as production target achievement rates and equipment abnormalities. Analyze collected data to identify problem areas and optimize processes through predictive maintenance and failure prediction. -
생산정보관리시스템Production Information Management System
생산 활동의 실시간 모니터링 및 통제, 데이터 기반의 의사 결정, 작업 표준화 및 품질 관리, 효율적인 자원 관리 등 MES의 주요 기능과 중요성을 배우게 됨.
Learn the key functions and importance of MES, including real-time monitoring and control of production activities, data-driven decision-making, work standardization and quality management, and efficient resource management. -
경제학특론Special Topics in Economics
경제학의 기본 원리들을 실제 경제현상에 적용하여 분석하는 능력 함양. 복잡한 경제 문제에 대한 깊이 있는 이해와 비판적 사고 능력 개발. 자신이 관심 있는 특정 경제 분야에 대한 전문성을 심화.
Develop the ability to analyze and apply the basic principles of economics to actual economic phenomena. Develop a deep understanding of complex economic issues and critical thinking skills. Deepen your expertise in a specific economic area of interest. -
디지털트윈 실무Digital Twin Practice
3D 시뮬레이션 기반의 가상공장 구축, 물류 흐름 최적화, 공장 레이아웃 분석, 제품의 설계, 생산 공정의 최적화, 설비 유지보수, 품질 관리 등 CPS 기술을 활용한 공정 개선 방법을 수행함.
Implement process improvement methods utilizing CPS technology, including building a virtual factory based on 3D simulation, optimizing logistics flow, analyzing factory layout, designing products, optimizing production processes, maintaining equipment, and managing quality. -
딥러닝 AI 이론과 실습Deep Learning AI Theory and Practice
대량의 데이터를 입력, 데이터의 특징을 추출, 추출된 특징들을 통해 모델은 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 학습, 학습된 패턴을 기반으로 이미지 분류, 텍스트 생성 등 특정 과제를 수행함. 복잡한 비정형 데이터(이미지, 음성 등)를 다루는 것을 학습함.
Enter large amounts of data. Extract features from data. Through the extracted features, the model learns complex patterns and relationships within the data. Perform specific tasks such as image classification and text generation based on learned patterns. Learn to handle complex, unstructured data (images, voice, etc.). -
플랫폼비즈니스전략Platform Business Strategy
플랫폼 비즈니스의 본질과 주요 원리 이해. 플랫폼 비즈니스의 성공과 성장을 위한 전략을 수립하고 실행. 다양한 산업 분야의 플랫폼 비즈니스를 분석하고, 새로운 플랫폼 비즈니스 기회를 발굴.
Understanding the nature and key principles of platform business. Develop and implement strategies for the success and growth of platform businesses. Discover new platform business opportunities. -
데이터베이스 보안Database Security
데이터를 안전하게 저장하고 운영하기 위해 필요한 다양한 데이터베이스 보안 기술을 학습. 허가되지 않은 접근으로부터 데이터를 보호하고, 정보 유출, 변조, 파괴 등 사이버 위협으로부터 시스템을 방어하는 방법을 배움. 데이터베이스 접근 제어, 암호화, 로그 관리 등 실제 보안 기술을 이해하고, 이를 데이터베이스 시스템에 적용하는 실무 능력을 기름.
Learn various database security technologies required to safely store and operate data. Learn how to protect your data from unauthorized access and defend your systems against cyber threats such as information leaks, tampering, and destruction. Understand practical security technologies such as database access control, encryption, and log management, and develop practical skills to apply them to database systems. -
데이터베이스모델링 캡스톤디자인Database Modeling Capstone Design
이론 중심의 학습에서 벗어나 실제 산업체나 지역사회에서 요구하는 문제를 해결하는 경험을 통해 실무 능력을 키움. 스스로 아이디어를 기획하고, 팀을 이루어 종합적인 문제 해결 과정을 수행하며 창의적인 결과물을 도출.
Develop practical skills by moving beyond theory-centered learning and experiencing solutions to problems encountered in real-world industries and communities. Plan your own ideas, form a team, and carry out a comprehensive problem-solving process to produce creative results. -
머신러닝 AI 캡스톤디자인Machine Learning AI Capstone Design
이론 중심의 학습에서 벗어나 실제 산업체나 지역사회에서 요구하는 문제를 해결하는 경험을 통해 실무 능력을 키움. 스스로 아이디어를 기획하고, 팀을 이루어 종합적인 문제 해결 과정을 수행하며 창의적인 결과물을 도출.
Develop practical skills by moving beyond theory-centered learning and experiencing solutions to problems encountered in real-world industries and communities. Plan your own ideas, form a team, and carry out a comprehensive problem-solving process to produce creative results. -
앙상블 모델 분석론Ensemble model analysis theory
개별 모델들의 장점을 최대한 활용하고 단점은 보완하여 전체적인 예측 정확도를 높임. 다양한 모델의 예측을 종합함으로써, 새로운 데이터에 대해 더 안정적이고 정확한 예측을 할 수 있음. 여러 모델을 사용하고 그 결과를 종합함으로써, 특정 데이터에 과도하게 맞춰지는 과적합 현상을 줄여줌.
Maximize the strengths of individual models and complement their weaknesses to improve overall prediction accuracy. By synthesizing predictions from various models, more reliable and accurate predictions can be made for new data. By using multiple models and synthesizing their results, it reduces overfitting, which is excessive fitting to specific data. -
딥러닝 AI 캡스톤디자인Deep Learning AI Capstone Design
이론 중심의 학습에서 벗어나 실제 산업체나 지역사회에서 요구하는 문제를 해결하는 경험을 통해 실무 능력을 키움. 스스로 아이디어를 기획하고, 팀을 이루어 종합적인 문제 해결 과정을 수행하며 창의적인 결과물을 도출.
Develop practical skills by moving beyond theory-centered learning and experiencing solutions to problems encountered in real-world industries and communities. Plan your own ideas, form a team, and carry out a comprehensive problem-solving process to produce creative results.