전주대학교

전공교과소개

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산업공학과 전공 교과목 소개입니다. ※ 출처: 학사 DB

과목명 소개
공업수학Ⅰ (Engineering MathematicsⅠ) 본 교과목은 미적분학을 기초로 다양한 미분방정식의 해법을 이해하고, 공학적 문제해결 및 모델링 능력을 배양하는데 목적이 있다. 2계 상미분방정식의 해법까지를 학습한다.

과목명 소개
경영과학 (Management Science) 본 과목은 산업체 및 공공기관에서 나타나는 여러 의사결정문제들을 수학적으로 모델링하고, 이를 수리적인 방법으로 풀어 최적해를 구하는 방법론을 배운다. 주요 논제로는 모델링, 경영과학방법론, 선형계획법, 수송모형, 할당모형, 네트워크 모형, 정수계획법, 게임이론, 동적계획법 등이 있다.
품질경영 (Quality Management) 제품품질을 만족할 수 있는 수준으로 유지하고, 지속적 품질 개선하기 위해 통계적 이론을 이용하여 관리도 작성 및 해석, 공정능력분석과 품질개선기법에 대한 실제 사례를 학습하고, ISO인증시스템, TS 16949(자동차분야의 품질인증시스템), 6시그마경영, 고객지향적 품질경영 추세 등을 다룬다.
공업통계 (Industry statistics) 본 과목에서는 산업체에서 필요한 추정,검정 등 추정 통계학 을 배우며 통계적인 방법론 을 활용 하여 다양한 종류의 데이터 를 경영활동에 체계적으로 활용 하는데 필요한 기초적 응용밥법을 습득.또한 산업체에서 필요한 통계학을 배워 실제 현장에서 적용해 본다.
도면관리 (Drawing Management and Understanding) 스마트제조를 포함한 4차산업에 필요한 생산기술을 활용하기 위해 도면의 이해와 관리를 위한 교육을 수행한다. 산업시스템의 핵심인 요소부품을 관리하기 위하여 평면도법, 투상법, 단면법, 보조투상도, 특수투상도, 치수기입법, 표면거칠기, 공차 등의 기초방법을 다룬다. 특정 목표를 달성 할 수 있는 기계요소를 설계하기 위한 도면작성기법을 강의한다.
선형대수 (Linear Algebra) 본 과목에서는 딥러닝, 머신러닝을 이해하는데 필수적인 선형대수학에 대한 개념이해를 바탕으로 파이썬 프로그래밍을 통해 다양한 행렬, 벡터활용, 선형변환, 분류기 구현 등을 실습한다.
의사결정과비즈니스모델 (Decision Theory and Business Model) 경영이란 가장 효과적인 방법으로 조직의 목적을 성취하는 과정을 말한다. 성공적인 경영자가 되기 위해서는 합리적인 문제해결과 의사결정능력을 갖추어야 한다. 의사결정과 비즈니스모델은 이러한 경영에서의 최적의 의사결정을 위한 일련의 합리적인 접근방법을 다룬다.
인간-기계시스템 (Human-Machine System) 인간-기계 시스템에 영향을 미치는 주요 인자에 대해 특히 이를 정보전달 과정상에서 살펴봄으로써 인간의 감각적 특성과 시스템을 둘러싼 작업 환경적 특성을 알아볼 수 다.
작업관리 (Work Study) 작업관리의 영역은 동작연구와 시간연구로 구분된다. 동작연구를 통해 경제적인 작업방법을 검토하여 최적의 표준화된 작업방법을 개발하고, 시간연구를 통해 표준화된 작업방법에 의하여 작업수행성능의 표준시간 설정을 학습한다. 최근에 동작연구는 방법연구로 시간연구는 작업측정으로 불리고 있는데, 방법연구에서는 작업 및 공정을 종합적으로 분석하여 경제적인 작업방법을 연구하며, 작업측정은 표준시간을 포함하여 작업시간의 측정 및 응용에 관하여 다룬다.
프로그램기초와실습 (basic engineering programming and practice) 스마트제조혁신을 위한 IT응용 프로그램밍과 시스템설계 기초교육을 수행한다. 현재 주로 사용하고 있는 고급수준의 컴퓨터언어를 이용하여 문제의 이해, 알고리즘 개발과 컴퓨터프로그래밍 을 소개하며, 분류와 검색알고리즘의 자료 표현, 자료 구조를 다룬다. 데이터베이스의 이론과 실습을 겸하여 현장에서 바로 활용할 수 있는 수준 높은 교과과정을 진행한다.
확률통계 (Probability and Statistics) 본 교과목은 다양한 실생활 및 산업 분야에서 나타나는 다양한 데이터의 분포와 특성을 학습하고 이를 확률적으로 분석할 수 있는 역량을 제고한다. 다양한 확률 함수, 확률 분포에 대해 학습하고, 이를 실생활에 활용할 수 있는 다양한 응용 사례에 대해 학습한다.

과목명 소개
감성공학 (Sensibility Ergonomics) 소비자의 감성에 호소할 수 있는 새로운 제품을 개발하기 위한 제품 및 환경에 대한 소비자의 요구를 객관적이고 과학적으로 측정하고, 인간의 감성에 적합한 제품 및 환경설계에 이의 결과를 응용하고 구현하기 위한 접근방법과 요소기술의 연구를 다루고자 한다.
생산운영관리 (Production and Operations Management) 산업체의 생산과 관련된 시스템을 효율적으로 설계,운영,개선해 나가는 방법을 전략전으로 배우며, 생산목적인 고객만족을 경제적으로 달성할 수 있도록 생산활동이나, 생산과정을 관리해야하며 품질좋은 제품/서비스를 필요한 시기에, 필요한 수량을 고객이 만족 할 수 있는 가격으로 생산 공급 할 수 있도록 이에 필요한 자원들을 효율적으로 활용하여 이와 관련된 생산과정을 운영하고 관리하는 것을 배운다.
인간공학 (Ergonomics) 인간의 행동, 능력, 한계, 특성 등에 관한 정보를 발견하여 이를 도구, 시스템, 과업, 직무, 환경의 설계에 응용함으로써 인간이 생산적이고 안전하며 쾌적하고 효과적으로 이용할 수 있도록 하고자 한다. 인간적 이용을 위한 설계와 작업 및 생활 조건의 최적화를 실현하기 위해 일과 일상생활에서 사용하는 제품, 장치, 설비, 수순, 환경 등을 인간과의 상호작용에 따라 응용해본다.
CAD/CAM (CAD/CAM ) 컴퓨터를 이용한 기계 또는 제품의 2차원 도면 작성의 기본 개념을 익히고, 생산현장에서 사용되는 도면들을 직접 설계할 수 있는 능력을 갖게 하기 위하여, 상용 소프트웨어인 Auto CAD, NX 또는 CATIA 등을 이용하여 단품과 제품의 도면 작성을 실습한다.
디지털설계응용 (Appllied Digital Design and Programming) 사물인터넷과 센싱기술을 통한 새로운 4차산업으로의 산업혁신에 필요한 프로그래밍과 이론교육을 목표로 한다. 시스템의 제어를 위한 제어기의 하드웨어와 소프트웨어를 이용하는 기초 기술을 습득한다. 사물인터넷 등 센싱기술과의 결합을 통해 다양하게 기존 제품군 개발을 위한 모델링과 대용량 정보처리를 위한 프로그래밍과 이론교육을 수행함
사물인터넷응용 (Appllied IoT for Smart Manufacturing) 스마트 제조공학에 필수적인 IoT 센서와 활용과 이에 필요한 계측방법 등을 교육한다. 시스템에 이용되는 센서의 구성 요소 및 측정 원리를 이해하고, 다양한 센서를 이용하여 산업시스템의 특성을 측정하는데 필요한 기본적인 개념과 방법을 다룬다. 과목에서는 센서의 재질, 센서의 교정, 출력 신호의 특성, 센서 인터페이스, 센서의 특성을 다룬다.
생산계획및통제 (Production planning and control) 본 과목에서는 제품생산을 위한 생산계획과 생산 진행과정을 통제하는 생산 전반에 필요한 의사결정 과정을 습득하고 실습을 통해 산업체 적용방법을 배우며기업의 제조 활동과 관련된 생산시스템 및 자동화에 관한 기술과 제품생산에 필요한 자동화 생산을 금형기술을 중심으로 강의한다.
인공지능시스템 (A.I. based control system) 각종 공정과 시스템들이 대형화되고 고도화됨에 따른 시스템제어와 모델링 교육한다. 실제로 우리의 일상 행위의 모든 면이 어떤 형태의 제어계에 의하여 영향을 받고 있다. 본 강의는 제어의 기본적인 이론과 원리(동적모델링, 전달함수, Routh- Hurwitz, Nyquist, PID 제어설계 등), 제어시스템 설계, 산업분야(공장자동화, 항공우주제어, 컴퓨터제어 등)에 적용할 수 있는 능력을 배양하고자 한다.
최적화이론 및 응용 (Optimization Theory and their Application) 다양한 분야에서 발생하는 최적화 문제에 대해 이해하고 해결 방안에 대해 학습하며, Convex sets, functions, optimization problem과 같은 기본적인 개념에서부터 이를 해결 및 최적화하는 방법을 습득한다.
통계적품질관리 (Statistical Quality Control) 통계적 품질관리는 데이터를 수집, 분석, 정보화 하는 과정에서 품질문제를 사전에 철저히 예방하는 기본과정이다. 주요내용으로 품질개념의 이해, 데이터 정리방법, 확률변수와 확률분포, 통계적 추정?검정, 상관회귀분석과 프로세스(제조공정)의 산포를 파악하고 품질 문제점 해결하기 위해 관리도해석, 공정능력분석, 샘플링기법활용 등을 다룬다.

과목명 소개
캡스톤디자인(1) (Capstone Design(1)) 생산제조기술의 Capstone Design. 2, 3학년 전 과정의 기초이론을 바탕으로 일정한 목적과 기능을 가진 기계제품의 개발을 Concept-Engineering-Design의 순서로 작업하는 과정을 통하여 시스템화 된 제품을 기획, 설계, 제작하고, 산학협력을 기본으로 종합적인 실무능력을 배양한다.
CAD/CAM응용 (CAD/CAM Applied) 컴퓨터를 이용한 기계 또는 제품의 2차원 도면 작성의 기본 개념을 익히고, 생산현장에서 사용되는 도면들을 직접 설계할 수 있는 능력을 갖게 하기 위하여, 상용 소프트웨어인 Auto CAD, NX 또는 CATIA 등을 이용하여 단품과 제품의 도면 작성을 실습한다.
기술경영과특허 (Management of Tehnology & Intellectual Property) 기업 R&D의 효과적*효율적 관리와 성과물의 성공적인 사업화 연계가 가능하도록 R&D 전 주기에 이르는 기술경영 메커니즘을 학습한다.
데이터머신러닝 (Data Machine Learning) 본 교과목은 미래 융합 기술 트렌드의 핵심인 Data를 효율적으로 학습시킬 수 있는 응용통계 이론과 머신러닝 기법에 대해 학습한다. 휴먼인트라데이터(심박, 호흡, 제스쳐, 언어, 뇌파, 피부온도, 피부전도도 등)와 휴먼인터데이터(상호작용으로 창출되는 산업의 다양한 데이터)를 효율적으로 활용할 수 있는 관련 이론과 파이썬 코딩에 대해 학습하고, 이를 바탕으로 미래 융합 비즈니스 모델에 응용할 수 있는 관련 활용 사례를 다룬다. 상황에 따라서 다르게 인덱싱되는 다양한 데이터의 속성을 이해하고 모델링 기법을 연구하여 미래 융합 기술 사회에서의 데이터 테크놀로지 전문가를 양성한다.
데이터분석기초 (Basics of Data Analytics) 최근 4차산업혁명의 핵심은 IT에서 DT(Data Technology)로 빠르게 변화하고 있다. 이에 본 교과목에서는 다양한 ICT 플랫폼 및 실생활에서 획득할 수 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 기본 데이터 처리 방법과 분석기법을 학습하고 관련 응용 사례를 다룬다. 산업 필드에서의 데이터 분석법과 비즈니스 활용 사례를 학습하고 다양한 시스템, 인터페이스, 모델링 기법을 연구하여 데이터사이언스 분야에서의 테크-리더십 전문가를 양성한다.
산업안전공학 (Industrial Safety Engineering) 안전이란 위험으로부터 얼마나 자유롭냐하는 것이라 할 수 있다. 다시 말해서 사고를 발생하지 않도록 하는 것이다. 따라서 안전공학이란 안전을 공학적, 과학적인 방법으로 체계적으로 연구하는 것이라 할 수 있다. 본 과정에서는 산업재해 예방에 대한 중요성과 필요성이 대두되는 상황에서 현장에서 적용되는 안전기술과 최근의 추세인 컴퓨터 보안과 안전교육 등 산업안전 전반에 관한 내용을 다루는 것을 목적으로 한다.
신뢰성공학 (Reliability Engineering) 제품수명 데이터 분석을 위한 신뢰성 이론에 대해 학습한다. 주요 논제로 신뢰도관리, 신뢰도함수와 고장률, FTA/FMEA, 보전정책, TPM 등을 다룬다.
캡스톤디자인(2) (Capstone Design (2)) 생산제조기술의 Capstone Design 2. 2,3학년 전 과정의 기초 이론을 바탕으로 일정한 목적과 기능을 가진 기계제품의 개발을 Concept-Engineering-Design의 순서로 작업하는 과정을 통하여 시스템화 된 제품을 기획, 설계, 제작하고, 산학협력을 기본으로 종합적인 실무능력을 배양한다.