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산업경영공학과 Department of Industrial & Management Systems Engineering

  • 수여학위명 : 공학석사, 공학박사
  • 사무실 : 국제캠퍼스 공과대학관 225호
  • TEL : (031) 201-2552
  • FAX : 031-203-4004
  • E-Mail : 031-203-4004
  • Homepage : http://imse.khu.ac.kr

교육목적

산업경영공학은 공학적 지식과 과학적인 경영기법을 바탕으로 산업 및 다양한 시스템의 계획, 설계를 체계적으로 수행하는 학문 분야이다. 이러한 활동을 위하여 경영 관리를 효율적, 계량적으로 운영하는 능력을 배양하고 구체적인 기법들을 습득하는데 초점을 두고 있으며, 이와 관련한 전문가를 사회에 배출하는 것을 목적으로 한다.

개황 및 연혁

http://imse.khu.ac.kr

연구분야 및 개요

연구분야 개요
산업지능 산업지능연구실(IAI Lab.: Industrial Artificial Intelligence Laboratory)은 여러 산업분야에서 직면하고 있는 문제들을 인공지능, 머신러닝, 프로세스마이닝 등의 기법을 활용하여 해결하는 연구를 수행한다. 특히 Smart Factory, Plant, Transportation, Social Media 등에서 제조지능, 교통지능, 소셜지능을 실현하기 위한 연구를 수행한다.
MIS MIS 연구실은 대학원생들에게 경영정보시스템과 관련된 기술적 지식의 제공과 함께 시스템 개발과 관련된 당사자들에 대한 건전한 이해를 제공하고, 동시에 기업운영과 국가 경제에 대한 전략적 안목을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이렇게 함으로써 MIS 연구실은 대학원생들에게 경영정보학과 관련된 지식을 습득하게 함은 물론 기업경영 컨설턴트로서의 역할과 미래 사회의 리더로서 성장할 수 있는 기반을 제공하는 것이다.
SCM 본 실험실에서는 Supply Chain 내 자재의 공급에서 제조, 분배에 이르기까지 다양하고 복잡한 생산 및 물류분야에 대하여 시스템 설계, 시스템 최적화, 운영분석에 대한 제반문제를 주된 연구과제로 삼고 있습니다. 특히 수.배송시스템, 자동창고시스템, 유연생산시스템 등의 설계 및 계획, 운영분석, 대안평가, 의사결정지원을 위하여 각종 수리모형의 구축과 휴리스틱 또는 인공지능 응용 설계나 다양한 기법(유전자 알고리즘, 전문가 시스템, 신경망이론 등)을 이용한 해법 및 DSS(Decision Support System) 개발을 주로 다루고 있으며, 복잡한 현실 시스템의 분석을 위하여 시뮬레이션기법의 적용도 함께 연구하고 있습니다.
경영과학 시스템의 성능을 평가하고 최적화하기 위한 계량적 분석에 대한 이론 및 응용을 연구한다. 주요 과제로는 수리계획법, 추계적 과정, 대기이론, 대기행렬 네트워크, 페트리 네트워크 등이 포함된다.
기술경영 기술경영(Technology Managemenet)은 공학(Engineering), 과학(Science), 경영(Management)의 지식 기반을 바탕으로 제품/기술의 계획, 개발, 생산, 확산에 연계하여 조직의 전략과 운영상의 목표들을 달성하기 위한 기술시장 전략을 수립하는 연구분야이다. 산업 및 기술시스템의 경제성 분석, 기업경영에 있어서의 기술혁신관리에 대한 이론 및 응용, 신제품 수요 예측 및 시장전략, 에너지·환경 경영 및 정책 등을 연구한다.
인간 중심설계 "인간 중심 설계 연구실은 전반적으로 제품을 사용하면서 나타나는 사용자의 인지적 특성, 감성적 특성, 행태적 특성에 대한 연구를 수행하고, 이러한 이해를 바탕으로 제품의 전반적인 이용 품질을 향상시켜 결과적으로 제품에 대한 사용자의 인식이나 감성적 반응의 개선을 불러오는 방안에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 주요 연구분야로는 Human-Computer Interaction, User Interface Design and Evaluation, Affective Engineering, User Analysis and Modeling이 포함됩니다."
지능형 시스템 설계 인간의 학습능력, 적응능력, 그리고 진화능력 등을 활용하는 인공지능 중 전산지능(computational intelligence) 방법을 응용하여 특정 시스템에 관련된 지식을 습득하고, 이를 통해 시스템의 관리에 효율적으로 적용되는 프로그램을 구축한다. 주요 연구내용은 신경망 이론, 퍼지 이론, 그리고 기계학습 등이며 이를 데이터 마이닝 및 패턴 인식에 응용하여 시스템의 설계 및 진단에 적용한다.
최적화 최적화란 제약조건을 만족하는 대안 중에서 의사결정권자의 목적함수를 최적화하는 것을 찾는 이론 일체를 말한다. 본 연구실은 이론적이고 수리적인 연구에 초점을 두고 있다. 관련 과목으로는 선형 및 비선형 계획, 정수계획 및 네트워크 최적화, 조합최적화, 최적화근사해법 그리고 최적화계산이론 등이 있다. 현실 문제를 과학적/수리적 방법론으로 모델링하려는 동기를 가진 학생, 수학 및 컴퓨터를 활용하여 현실의 최적화 문제를 해결하고자 하는 학생, 수학적 성숙도를 갖춘 학생을 바라고 있다.
빅데이터 분석 BIG(Behavior/Intervention/Green) Data Lab의 연구 목표는 1) 의료, 서비스, 비즈니스 등 데이터가 풍부한 환경에서 개선의 핵심이 될 수 있는 변동을 모니터링/진단/제어/중재하기 위한 빅데이터 방법론 개발과 2) 빅 데이터에 내재된 유용한 정보의 추출 및 분석에 의한 의사결정 지원 방법론 개발이다. 특히, 의료서비스 및 기업 운영에 인사이트를 제공할 목적으로 고객의 사회적 행동과 관계를 추정하고 예측하기 위해 모바일 기기 등으로부터 수집된 사람 관련 행위 및 상황 데이터를 분석하는 인문학과 공학의 융합적 연구를 수행한다. 이는 데이터 마이닝, 통계학, 인지과학, 심리학, 정보보호학 등 다학제 간 원리들의 통합적 적용에 의해 달성된다.
금융공학 금융산업에서 발생하는 여러 문제들을 해결하기 위한 최적화, 데이터분석, 프로그래밍 등의 수리적, 공학적 기법을 연구한다. 금융시장 및 금융상품의 리스크 분석을 통한 포트폴리오관리에 중점을 두며, 투자의 가치와 리스크를 모델링하는 연구를 수행한다.

전임교원

이름 직위 학위 학위수여대학 전공 연구분야 E-Mail
김상국 교 수 경영학박사 University of Wisconsin, Madison MIS - 기업정보시스템의 분석 및 개발
- MIS를 이용한 조직의 경영혁신
- 기업 및 국가의 전략 개발
sangkkim@khu.ac.kr
김영진 교 수 공학박사 University of California at Berkeley 지능형시스템설계 - 제품설계
- 진단
- 교통안전
yjkim@khu.ac.kr
박명주 조교수 공학박사 서울대학교 최적화 조합최적화, 근사해법, 다항최적화 pmj0684@khu.ac.kr
박양병 교 수 공학박사 Oklahoma State University SCM - SCM
- 산업물류
- 생산경영
ybpark@khu.ac.kr
변승남 교 수 공학박사 University of Michigan, Ann Arbor 인간공학 - 작업자 협업 체계 개발
- 인적 신뢰도 분석
- 원전 계측제어시스템의 사용성 설계
snbyun@khu.ac.kr
이덕주 부교수 공학박사 서울대학교 기술경제분석 - 기술경영
- 투자분석
- 게임이론
ldj@khu.ac.kr
이효성 교 수 공학박사 University of Michigan, Ann Arbor 경영과학 - 대기행렬이론
- 경영과학
- 생산시스템 모델링
hslee@khu.ac.kr
정재윤 조교수 공학박사 서울대학교 BPM - 비즈니스프로세스 관리
- 기업정보시스템
- 인터넷비즈니스
jyjung@khu.ac.kr
조재립 교 수 공학박사 한양대학교 품질/환경 시스템경영 - 제품/서비스 품질경영시스템
- 고객관계관리/ 고객만족경영시스템
- 전생애평가/ 환경경영시스템
jrcho@khu.ac.kr
진창호 조교수 공학박사 Texas A&M University 품질공학/데이타분석 - 품질공학
- 데이터 마이닝
- 활동 모니터링
chin@khu.ac.kr
박양병 교수님 교수 공학박사 Oklahoma State University SCM - SCM - 산업물류 - 생산경영 ybpark@khu.ac.kr
이효성 교수님 교수 공학박사 University of Michigan 경영과학 - 대기행렬이론 - 경영과학 - 생산시스템 모델링 hslee@khu.ac.kr
김상국 교수님 교수 경영학박사 University of Wisconsin, Madison MIS - 기업정보시스템의 분석 및 개발 - MIS를 이용한 조직의 경영혁신 - 기업 및 국가의 전략 개발 sangkkim@khu.ac.kr
김영진 교수님 교수 공학박사 University of California at Berkeley 지능형시스템설계 - 제품설계 - 진단 - 교통안전 yjkim@khu.ac.kr
진창호 교수님 부교수 공학박사 Texas A&M University 빅데이터분석 - Healthcare Diagnosis - Healthcare Intervention - Healthcare Monitoring - Healthcare Screening jihn@khu.ac.kr
정재윤 교수님 부교수 공학박사 서울대학교 산업지능 - 프로세스 마이닝 - 빅데이터 분석 - 스마트 팩토리 jyjung@khu.ac.kr
박명주 교수님 조교수 공학박사 서울대학교 최적화 - 조합최적화 - 근사해법 - 다항최적화 pmj0684@khu.ac.kr
김장호 교수님 조교수 공학박사 KAIST 금융공학 -포트폴리오 최적화 -투자 및 리스크 분석 -자산관리 시스템 -강건최적화 janghokim@khu.ac.kr
신정우 교수님 조교수 공학박사 서울대학교 기술경영 - 기술경영 - 환경경영 shinjung11@khu.ac.kr
반상우 교수님 조교수 공학박사 서울대학교 인간공학 - 인간공학 - HCI - UI/UX sbahn@khu.ac.kr

※ 아래 교육과정은 2016~2017학년도 교육과정과 다를 수 있습니다. 대학원 홈페이지 개편 관련 최종 교육과정은 추후 업데이트 예정입니다.

산업경영공학전공

이수구분 과목명 개요 학점
전공선택 전략적기술혁신론
(Strategic Management of Technological)
전략적 관점에서의 기술혁신 및 연구개발 경영에 관한 이론 및 사례를 최신 연구결과를 중심으로 연구 한다. 특히 기술혁신론, 기술전략론, 연구개발관리론, 창업론 등과 관련된 최신 논문에 대한 토론 위주 의 강의를 진행한다. 3
전공선택 추계적과정
(Stochastic Processes)
추계적과정의 기초이론 및 응용을 소개한다. 주요 논제로는 포아송과정, 이산시간 및 연속시간 마코프체인, 재생과정 등이 포함된다. 3
전공선택 추계적모형
(Stochastic Modelling)
대기행렬이론, Petri-네트워크, 포울링 시스템 등을 이용하여 추계적모형을 수립한다. 제조 시스템, 재고 시스템, 통신분야의 다양한 예제가 다루어진다. 3
전공선택 통계적공정관리
(Statistical Process Control)
기초적 공정관리의 리뷰와 분석을 바탕으로 방대하고 복잡한 구조의 데이터가 풍부한 현대적 제조 환경 및 서비스 분야에 효율적으로 적용할 수 있는 다양한 고급 공정관리기법들에 대해 논의한다. 3
전공선택 퍼지논리설계론
(Fuzzy Logics in Engineering)
인간의 사고는 컴퓨터의 이진추론과는 다르다. 이를 구현하는 모델중의 하나인 퍼지이론을 공부함으로써 궁극적으로 인간다운 추론을 구현하게 한다. 3
전공선택 프로세스마이닝
(Process mining)
본 과목은 기업정보시스템의 다양한 이벤트를 분석하여 업무수행과정, 즉, 비즈니스 프로세스를 분석하고 도출하고자하는 프로세스 마이닝을 다룬다. 관련 주제로는 비즈니스 프로세스 관리, 비즈니스 지능화, 인공지능, 데이터마이닝 등을 포함한다. 3
전공선택 형상인식론
(Methods in Pattern Recognition)
생산 현장 또는 시스템의 운용중에 발생하는 다양한 데이타를 분석하여 그 특징적인 패턴을 정하고 이를 통해 시스템을 운용하는데 필요한 진단 기술이나 성능향상 기술을 배양하는데 목적이 있다. 3
전공선택 MIS고등이론
(Advanced Topics on MIS)
변화하는 경영환경의 기업의 장기적 번영을 위한 환경의 분석, 전략의 수립 및 정책 시행시의 유의사항 등에 관한 여러 이론과 기법 그리고 실제 CASE들을 분석 연구한다. 3
전공선택 OR특수논제
(Special Topics on Operations Research)
최근에 개발된 OR분야의 이론 및 알고리즘, 최근에 보고된 OR분야의 사례연구 등이 논의되며, 교과과정 상에 포함되어 있지 않으나 중요한 OR 관련 기법 등이 소개된다. 3
전공선택 인간공학특론
(Advanced Topics in Industrial Ergonomics)
산업환경 내에서 작업이 작업자에 미치는 영향과 작업자의 수행능력, 생리적·심리적·생체역학적 한계를 체계적으로 조사, 분석, 평가하고 이를 이용하여 최적의 인간-기계 시스템을 설계하는 고급 이론을 강의한다. 주요 논제들인 Basic Ergonomics Method and Techniques, Assessment and Design of the Physical Workplaces, Techniques in Mental Workload Assessment, Human Reliability Assessment, Economic Analysis in Ergonomics 등을 심도 있게 논의한다. 3
전공선택 근사해법
(Approximation Algorithm)
NP-hard 최적화문제란 적절한 시간에 최적해를 정확히 계산하는 것이 불가능하다고 믿는 문제들이다. 이런 경우, 중요한 접근법의 하나는 계산자원을 적절하게 제한하는 경우 얼마나 최적해에 가까운 근사해를 보장할 수 있는가를 탐구하는 것이다. 강의는 다양한 근사해법 알고리듬 디자인 아이디어를 습득하는데 중점을 둔다. 동시에 학생 각자가 선택한 문제에 이러한 아이디어를 적용하는 과정을 병행한다. 3
전공선택 고객관계관리특론
(Special Topics in Customer Relationship Management)
본 과목은 고객관계관리의 동향, 쟁점, 최신 기술과 방법론을 다룬다. 문헌 연구를 통해 연구의 흐름과 최근 관심사를 파악하고 사례 연구와 쟁점 토론을 통해 CRM의 성공적 수행에 기여하는 새로운 연구 방향을 모색한다. 3
전공선택 고급투자공학
(Advanced Investment Engineering)
본 강좌에서는 최근 산업공학분야에서 새로운 응용분야로 주목받고있는 투자공학에 대한 기본적 개념과 분 석기법에 대해서 강의한다. 주요 논제로는 evaluation of capital projects, Risk assessment, Financing of capital projects 등을 학습한다. 3
전공선택 고급추계적과정
(Advanced Stochastic Processes)
추계적 과정에 대한 고급이론과 응용을 다룬다. 주요 논제로는 Markov renewal process, semi-regenerative process, Martigale 및 diffusion processes 등이 포함된다. 3
전공선택 리얼리티마이닝
(Reality Mining)
3
전공선택 고급물류시스템
(Advanced Industrial Logistics System)
물류경영의 전략, 전술, 운영적 접근방법의 이론과 기술 강의 3
전공선택 생체역학
(Occupational Biomechanics)
인간의 골격구조, 각 신체 부위의 동작, 근력 등에 관한 연구와 이를 기초로 하여 개발된 여러 가지의 생체 역학 모델들을 연구한다. 또한 이러한 생체역학 모델들을 응용하여 작업자의 상해를 최소화 시키는 수작업 물자 운반 설계, 수공구 설계, 작업장 설계, 작업 방법 및 절차 설계 등에 관해 논의한다. 3
전공선택 고급지능형시스템설계
(Advanced Intelligent System Design)
20세기 들어와서 불확실성을 가진 시스템에 인공지능을 활용하는 다양한 기법이 고안되어 적용되어 왔다. 그중 가장 광법위하게 실용적으로 사용되는 시스템중 하나는 베이지안 네트워크라 학 것이다. 본 강좌에서는 베이즈 법칙의 기본인 확률론을 다시 정리하고 이를 바탕으로 베이지안 네트워크의 기초와 이를 이용한 추론을 공부한다. 또한 베이지안 네트워크를 이용한 소프트웨어의 사용법을 익힌후 이를 이용한 텀 프로젝트를 수행한다. 3
전공선택 리얼리티마이닝특론
(Special Topics in Reality Mining)
본 과목은 리얼리티 마이닝의 동향, 쟁점, 최신 기술과 방법론을 다룬다. 문헌 연구를 통해 연구의 흐름과 최근 관심사를 파악하고 사례 연구와 쟁점 토론을 통해 리얼 리티 마이닝의 성공적 수행에 기여하는 새로운 연구 방 향을 모색한다. 3
전공선택 경영정책분석론
(Study on Business Strategies)
변화하는 경영환경에의 기업의 장기적 번영을 위한 환경의 분석, 전략의 수립 및 정책 시행시의 유의 사항 등에 관한 여러 이론과 기법 그리고 실제 Case 들을 분석 연구한다. 3
전공선택 자산운용을 위한 금융최적화
(Financial Optimization for Investment Management)
자산운용은 개인투자자 또는 기관투자자의 정해진 목적 에 따라 여러 종류의 금융 또는 실물 자산에 투자하고 운용하는 것을 의미한다. 본 과목에서는 자산운용의 전 반적인 과정과 이에 필요한 여러 최적화 기법들을 소개 한다. 구체적으로는 마코위츠 포트폴리오 이론, 자산 가 격 결정 모형, 로버스트 포트폴리오 최적화, 다기간 포 트폴리오 최적화 등 현대 포트폴리오 이론의 근간을 이 루고 있는 다양한 이론 및 기법들을 다룰 예정이다. 3
전공선택 경쟁분석론
(Analysis of Competition)
경쟁상황을 모형화하고 분석하는 게임이론의 기초 이론과 응용을 강의한다. 특히 비협조 게임이론을 중심으로 산업조직, 마케팅, 기술전략, 생산전략 등의 분야에 응용되는 사례도 다룬다. 3
전공선택 고급금융공학
(Advanced Financial Engineering)
본 강좌는 대학원생을 대상으로 개설되는 고급금융공학 강좌로써 파생상품, 주식투자, 포트폴리오 관리 등 금융시장 분석에 사용되는 여러 공학기법에 중점을 둠. 금융공학 이론뿐만 아니라 매트랩(MATLAB), 파이썬(Python), 엑셀(MS Excel) 등을 활용하는 방법도 배우게 되며 기말 프로젝트를 통해 학생들이 직접 실습까지 진행하게 됨. 3
전공선택 정보시스템특론
(Special Topics of Information Systems)
3
전공선택 사용성 공학
(usability engineering)
3
전공선택 인지과학
(cognitive science)
3
전공선택
(Human Computer Interaction )
3
선택 경영정보학개론
(Management Information Systems)
컴퓨터 분야에 사전지식을 가지고 있지 않은 일반인에게 경영정보학 및 기타 컴퓨터에 관련된 제분야에 대해 전문 경영인으로서 필요한 폭 넓은 기초 지식의 제공을 목적으로 한다. 3
선택 경제성공학특론
(Special Topics in Engineering Economics)
산업 및 기술 시스템의 경제성 분석에 관련한 최신이론과 응용에 대해서 주제를 선정하여 다룬다. 주 내용은 투자공학, 가치평가론, 통신 경제이론, 기술경제학, 생산경제학 등을 포함하며, 최신 문헌에 대한 토론 위주의 강의를 진행한다. 3
선택 고급고객관계관리
(Advanced Customer Relationship Management)
이 과정은 "고객 만족을 통해 고객 유지"와 "고객 통찰력을 통해 고객의 개발"로 CRM의 두 가지 주요 목표를 달성하기위한 CRM에 데이터 마이닝 기법을 적용하는 방법에 대한 것입니다. 그것은 CRM, 데이터 마이닝 기법의 도입, CRM 데이터 마이닝의 응용 프로그램의 개요를 설명합니다. 3
선택 고급대기행렬이론
(Advanced Queueing Theory)
대기행렬시스템의 고급 이론 및 응용을 소개한다. 주요 논제로는 서어버 휴가모형, 행렬기하법과 다양한 근사적기법 등이 포함된다. 3
선택 고급SCM
(Advanced Supply Chain Management)
운영 단계상의 많은 의사결정문제에 대하여 분석적 도구를 이용하여 해결기법을 제시하고, 이러한 개념과 요소들이 어떻게 적용되고 있는 가를 다룬다. 3
선택 데이터베이스관리론
(Database Management)
데이터 베이스의 구축 및 응용에 관한 지식의 제공을 목적으로 하여 기술적인 세부설명을 필요 최소한으로 줄이고 기업에서 실제 데이터베이스를 설계, 운영하는 데 필요한 전략의 수립, 데이터베이스 구축 기법, 관리 기법 등을 강의한다. 3
선택 산업스케쥴링이론
(Industial Scheduling)
산업시스템의 다양한 분야에서 발생하는 스케쥴링문제를 해결하는데 사용할 수 있는 이론과 기법을 다룬다. 주요주제로서, 흐름생산스케쥴링, 기계스케쥴링, 인력스케쥴링, 수송차량스케쥴링, 공구스케쥴링 등을 포함한다. 3
선택 생산/물류시스템특론
(Special Topics Production/Logistics)
생산/물류시스템의 설계 및 분석에 관련한 최신이론과 기법을 선정하여 다룬다. 주요 주제로는 SCM, 생산시스템의 모델링 기법, 메타휴리스틱, 전문가시스템의 응용, 컴퓨터시뮬레이션의 응용, JIT, ERP등을 포함한다. 강의주제는 강의개설 시점마다 새롭게 선정될 것이다. 특히, 주제별 그룹연구와 발표를 활성화한다. 3
선택 서비스사이언스
(Service Science)
서비스 사이언스는 서비스 산업의 경영, 운영, 개선을 위하여 과학적 기법을 도입하는 학제적 학문이다. 서비스 사이언스는 서비스 경영, 서비스 설계, 서비스 운영, 서비스 마케팅, 서비스 엔지니어링, 서비스 컴퓨팅 등의 다양한 분야를 포함한다. 3
선택 시스템시뮬레이션설계및분석
(System Simulation Design and Analysis)
시스템의 동적인 흐름에 대한 분석을 위해 시뮬레이션 모델을 작성하는 방법과 결과에 대한 통계적 분석기법을 다룬다. 시뮬레이션 전문언어인 ARENA등을 통해 다양한 형태의 시스템을 모델링하고 분석하는 훈련을 수행한다. 3
선택 안전공학특론
(Advanced Occupational Safety Engineering)
산업재해의 종류 및 산업재해의 발생 원인 분석기법, 산업재해의 체계적 관리 및 재해 예방책에 대해 강의한다. 또한 산업재해가 노사관계에 미치는 영향을 연구하고 재해 발생 시 노사간에 발생한 법적 문제를 심도 깊게 논의한다. 3
선택 의사결정지원론
(Theory of Decision Support Systems)
변화하는 경영환경의 기업의 장기적 번영을 위한 환경의 분석 전략의 수립 및 정책 시행시의 유의사항 등에 관한 분석 연구 3
선택 인간성능
(Human Performance)
작업과 작업환경이 작업자에게 미치는 영향을 작업자의 감지, 정보처리, 저장, 재생 능력을 중심으로 하여 조사, 분석, 평가하는 방법 등에 관하여 강의한다. 주요논제로는 Information Processing Theory, Visual Processing System, Auditory Processing System, Mental Workload 등이 있으며 이들을 이용한 기기 및 계기설계, 작업설계 등이 있다. 3

학과내규

대학원 산업공학과 석·박사과정 대학원생들은 대학원 학칙을 준수하고 동시에 학과내규도 준수해야 된다. 

제1장 총 칙

제1조(목적)
본 내규는 경희대학교 대학원 학칙 및 대학원 산업공학과 내규규정에 따라 학과의 특성을 살려 이를 운영하는 세칙을 규정함을 목적으로 한다. 

제2조(과정)
대학원 산업공학과 내에는 산업공학과 전공의 석사학위과정과 박사학위과정을 두고, 필요에 따라 석사학위 과정과 박사학위과정의 통합과정을 둘 수 있으며, 또한 각 과정 안에 대학원ㆍ연구기관ㆍ산업체와의 협동과정과 학과간 협동과정을 둘 수 있다. 


제2장 입 학

제1조(입학자격)
대학원 산업공학과에 입학하고자 응시하려는 자는 산업공학과나 이와 유사한 학과 출신으로 학과 교수회의에서 그 자격을 인정하는 자이어야 한다. 

제2조(입학 후 의무사항)
석사·박사과정에 입학한 모든 학생은 입학 후 학과주임교수, 지도예정교수 및 학과전제교수들의 면담에 응해야 한다. 


제3장 이수과목 및 졸업시험
대학원 산업공학과의 이수과목 및 수업과정은 석사과정과 박사과정으로 구분하여 정한다. 

제1조(이수과목)
대학원 산업공학과에 입학한 학생은 다음과 같은 요건을 만족해야 한다.
I. 석사과정
석사과정에 입학한 학생 중 학부의 기초과목 성적이 불충분하다고 인정되는 학생은 석사과정 이수 이외에 학부에 개설된 과목을 이수해야 한다. 단, 수강필요 학부과목에 대해서는 지도교수 또는 관련 과목담당교수의 지도를 따른다. 

II. 박사과정
박사과정에 입학한 학생 중 학부나 석사과정의 기초과목 성적이 불충분하다고 인정되는 학생은 박사학위 학점 취득과 관계없이 학과 교수회의에서 지정한 학부나 석사과정에 개설된 과목을 이수하여야 한다. 

제2조(타전공자 취득학점 인정)
I. 석사과정
학부에서 다른 전공을 이수한 학생이 입학한 경우, 해당 학생은 반드시 9학점 이상의 학부과목을 이수해야 한다. 다만 유사과목을 수강한 경우에는 지도교수 또는 관련과목 담당교수의 협의를 거쳐 면제 받을 수 있다. 

II. 박사과정
① 박사과정에 입학한 학생 중 학부에서 다른 전공을 이수한 학생은 박사과정 이수학점 이외에 학과 교수회의에서 지정한 12학점 이상을 석사과정에 개설된 과목을 이수하여야 한다. 단, 학과 교수회의의 의결을 거쳐 유사학점의 인정으로 필요학점을 면제받을 수 있다.
② 박사과정에 입학한 학생 중 특수대학원을 졸업하여 유사 또는 타전공의 석사과정을 수료한 학생은 박사과정 이수학점 이외에 학과 교수회의에서 지정한 동일계 6학점, 비동일계 12학점 이상을 석사과정에 개설된 과목을 이수하여야 한다. 

제3조(전공종합시험과목)
전공 종합시험 과목명은 학과교수회의에서 학생의 전공과 수강과목을 참조하여 결정한다. 

제4조(학부과정 중 대학원 과목의 이수)
① 3학년까지의 평균 평점이 3.5 이상인 4학년 학생은 대학원 산업공학전공 주임교수의 승인을 받아 학부학생의 이수가 허용된 대학원 교과목을 통산 6학점까지 이수할 수 있으며, 그 취득학점은 전공선택과목의 학점으로 인정받을 수 있다.
② 대학원 과목의 취득학점이 A-학점 이상인 경우에는 대학원 학칙에 따라 학사학위 취득에 필요한 학점의 초과분에 한하여 대학원 진학 시에 6학점까지 인정받을 수 있다. 


제 4 장 장학금규정

제1조(장학생 선발)
장학생은 다음과 같은 원칙에 의해 선발한다.
① 과에 배정된 인원을 전공을 안배하여, 각 전공 지도교수의 추천을 받아 주임교수가 확정한다.

제2조(학술연구 장학생 추천기준)
학술연구 장학생 선발 및 선정기준은 다음과 같은 사항에 의거하여 추천한다.
① 대상자 선정기준
- 장학금 수혜 대상은 석ㆍ박사과정중의 대학원생으로서 현재 석사는 3기 이상, 박사는 2기 이상에 한한다.
- 학생의 장학금 수혜 회수는 대학원 전과정 동안 1회로 제한한다.
② 점수배정 기준
- 심사시점 이전 2학기 동안의 성과를 토대로 평가한다. 단, 현재 박사 2기인 경우 박사 1기에 취득한 학점과 석사과정 시 취득한 평균학점을 평가한다.
- 교과목 평균 성적을 9점 만점으로 환산하여 배점한다.
- 박사과정 학생에 대해서는 장학금 성격을 고려하여 0.5점을 추가한다.
- 아래의 세부기준에 따라 점수를 추가하되 논문은 지도교수와 연명으로 되어있는 것에 한한다.
 
구 분 저 자 국 내 국 외
학술회의 Proceeding 게재 First 저자 0.4점 0.7점
Second 이후 저자 0.2점 0.5점
교내 학술전문지 게재 First 저자 0.5점
Second 이후 저자 0.3점
교외 심사제 학술전문지 게재 First 저자 1.0점 1.3점
Second 이후 저자 0.5점 0.8점
- 위 사항의 평가들을 합산하여 최고점수를 부여받은 학생을 추천한다. 


제5장 졸업자격
대학원 산업공학과 학생은 대학원에서 실시하는 종합시험을 통과하고, 다음과 같은 졸업에 필요한 요건들을 충족해야 하고, 또는 5인 이상의 학과 교수회의에서 정한 동등한 자격을 갖추어야 한다. 

제1조(졸업이수학점)
대학원 산업공학과를 졸업하기 위한 석ㆍ박사과정의 이수학점은 각각 다음과 같다. 
① 석사학위과정을 수료하기 위해서는 논문지도 학점을 제외하고 24학점이상을 이수해야 한다.
② 박사학위과정을 수료하기 위해서는 논문지도 학점을 제외하고 36학점이상을 이수해야 한다.

제2조(연구발표) 
I. 석사과정
석사학위 후보자는 2회에 걸쳐 연구발표회를 갖는다. 제1회 발표는 지도교수와의 개별발표회로 대체 가능하고, 제2회 발표는 반드시 학과 교수회의에서 정한 교수의 참석 하에 시행되어야 한다. 

II. 박사과정
① 박사과정의 학생은 3회에 걸쳐 연구발표회를 가져야 한다. 
② 박사학위 논문은 외부교수 1인을 포함한 심사위원을 위촉하여 발표하며 2회 이상에 걸친 심사위원들의 심사과정을 걸쳐 합격 여부를 결정한다. 


제6장 준용규정

제1조(준용조항)
본 대학원 산업공학과 내규는 대학원 학칙에 우선하지 않으며, 규정되지 아니한 사항은 학과 교수회의에서 토의하여 결정한다. 

제2조(변경)
본 대학원 산업공학과 내규는 학과 교수회의에서 5인 이상의 교수동의하에 변경할 수 있다. 

부칙
본 대학원 산업공학과 내규는 2008년 2학기 입학자부터 적용한다.