○ 인공지능솔루션전공(AI Business Solution)

인류의 역사에서 도구의 활용은 석기시대부터 시작되어 인간의 물리적 한계를 극복하고 생존과 문명 발전을 가속화해 왔다. 오늘날 기업 경영의 핵심도구는 단연 인공지능기술이다. 인공지능솔루션전공은 기업의 생존과 지속가능경영을 지원하기 위해 실무에 즉시 적용 가능한 AI 융합인재 양성을 목표로 한다. 본 전공은 인공지능기술과 솔루션을 활용한 비즈니스 문제 해결, 창의적 경영혁신, 실용적 가치 창출 역량을 체계적으로 배양하는 데 중점을 둔다. 이를 위해 경영·전략, 제조·기술, 연구개발 분야의 글로벌 인공지능솔루션 기업이 참여하는 실습 중심의 프로젝트형 커리큘럼을 운영한다. 또한 다양한 산업의 AX(AI Transformation)관련 혁신 사례 분석, 문제 정의, 혁신 목표 수립, 시나리오 기반 솔루션 설계 및 구축·실행에 이르는 전 과정을 학습함으로써 차별화된 경쟁력을 갖춘 전문 인재를 양성한다.

[인공지능솔루션전공 교과목 해설]

구분	코드	교과목명	학점	시간	이론/실습	비고
학과공통	069245	경영학연구	3	3	온라인
	069246	경제학연구	3	3	온라인
	069247	통계및연구방법론	3	3	온라인
		AI경영개론	3	3	온라인
전공 선택	074356	기술혁신기반 전략경영	3	3	이론
	074364	시스템엔지니어링	3	3	이론
	074369	제조업의 디지털경쟁력	3	3	이론
		전략기반 신제품개발	3	3	이론
		플랫폼 기반의 모듈라전략	3	3	이론
		AI 기술의 이해와 응용	3	3	이론
		인공지능비즈니스전략	3	3	이론
		AI기반 경영혁신사례 연구	3	3	이론
		AI활용 비즈니스프로세스	3	3	이론
		AI기반 가상제품설계	3	3	이론
		가상기반 신뢰성 설계	3	3	이론
		스마트기반 제조 솔루션과 AI	3	3	이론
		경영데이터최적화	3	3	이론
		경영AI모델 설계	3	3	이론
		인공지능 마케팅	3	3	이론
연구 지도	069266	논문연구지도1	3	-	-
	069267	논문연구지도2	3	-	-

⦁기술혁신기반 전략경영(Strategic Management of Technological Innovation)

기업의 혁신 활동은 1980년대는 품질경영을, 90년대는 Time to Market과 생산성에 초점을 맞춰졌다면 21세기의 혁신은 R&D 생산성이 중심이다. 본 과정은 그간의 혁신 패턴과 유형을 이해하고 기술 표준 경쟁을 넘어 기술혁신 전략을 수립하기 위한 전략으로서 조직의 전략방향 설정, 혁신 프로젝트의 선정, 협업전략을 이해하고 기술혁신 전략의 실천을 위한 혁신조직 구성, 신제품개발의 프로세스와 팀 관리, 평가 및 확산 전략을 실사례 중심으로 학습한다.

⦁시스템엔지니어링(System Engineering)

본 과정은 시스템을 구성하는 각 서브 시스템을 유기적으로 통합하여 전체 시스템의 성능을 최적화하고 고객의 요구사항을 만족시키는데 필요한 학문이다. 시스템엔지니어링은 요구분석 (Requirement Analysis), 기능분석 및 할당(Functional Analysis & Allocation), 설계조합(Design Analysis)과 이러한 절차 간에 시스템 전체 개념이 분석과 통제를 통해 균형을 이루게 하는 프로세스에 대하여 학습한다.

⦁제조업의 디지털경쟁력(Digital Transformation, Digital Competition in the Manufacturing Industry)

제조기업의 AI, 데이터, 자동화, 연결된 운영체계를 활용하여 디지털 경쟁력을 구축하는 방식을 학습한다. 전통적 생산 시스템이 스마트 제조 환경으로 진화하는 과정을 이해하고, 디지털 플랫폼, 산업 데이터, 예측 분석, 지능형 의사결정의 역할을 검토한다. 운영 가시성, 품질 혁신, 공급망 연계, 공장 성과, 인력 변화, 현장 적용 사례를 함께 다루며, 제조업의 디지털 전환이 단순 기술 도입이 아니라 프로세스, 거버넌스, 역량, 성과관리의 재설계라는 점을 인식하고 학습한다.

⦁전략기반 신제품개발(NPD Based Business Strategy & Smart Operation)

R&D의 역할과 책임이 어느 범위까지인가 하는 갈등이 있는 것은 사실이다. R&D의 결과가 기업의 지속가능경영을 담보하는데 있다는 것을 공감한다면 기술과 제품의 개발은 고객의 가치를 구현하는 수단이라고 해도 과언이 아니다. 본 과정은 기술과 제품 개발을 통해 제품의 품질과 생산성 향상 즉 제조 환경을 혁신하는 방법에 대해 익히는 것이다. 학생들은 생산 과정의 데이터를 근간으로 공정을 분석하여 수율 향상과 비용 절감, 운영 결함을 혁신하는데 필요한 방법을 배우고, 지속적인 향상을 유지하기 위해 유용한 추가 수집 필요 데이터는 무엇이며 어떻게 수집 정제하여 분석에 활용할 것인지 통찰력도 익히게 된다.

⦁플랫폼 기반의 모듈라전략(Platform Bseds Modular Design)

모델 기반 설계(MBD)는 전통적인 설계 방법론과 달리 복잡한 제어, 신호 처리 및 통신 시스템 설계와 관련된 문제를 해결하기 위한 수학적이고 시각적인 방법이다. 모델 기반 설계는 임베디드 소프트웨어 설계에 적용되는 방법론으로서 개발 주기를 지원하면서 설계 프로세스 전반에 걸쳐 통신을 위한 공통 프레임 워크를 설정하는 효율적인 접근 방식이다. 본 과정은 디지털 설계 및 제조 중심으로 시스템 요구 사항, 설계, 분석, 검증 및 유효성 검증 활동의 근간으로 시스템 엔지니어링, 설계 및 제조에 대한 모델 기반 접근 방식, 모델 기반 엔터프라이즈 로드맵을 이해하고 MBSE를 활용할 수 있는 조직의 잠재력에 대한 기본 평가를 수행하는 데 필요한 지식을 익힌다.

⦁AI 기술의 이해와 응용(AI Technologies & applications)

급변하는 비즈니스 환경 속에서 국내외 학계와 산업계는 인공지능(AI)에 높은 관심과 많은 자원을 투자하고 있다. 본 과목은 인공지능(AI)이 현대 비즈니스 환경에서 어떤 전략적 의미를 가지며, 기업의 운영·의사결정·혁신 방식에 어떠한 영향을 미치는지 종합적으로 이해하도록 설계된 경영 실무 중심 강의이다. 학생들은 머신러닝, 생성형 AI 및 AI Agent, Physical AI에 대한 개념과 의사결정 구조, 알고리즘 작동원리 및 AI 모델개발과정, AI 기반 혁신방법론 등을 경영자의 관점에서 학습한다.

⦁인공지능비즈니스전략(AI Business Strategies)

조직이 AI를 활용하여 경쟁우위를 확보하고 비즈니스 전략을 재설계하며 새로운 경쟁 우위를 창출하는 방법을 다룬다. AI 기회 발굴, 가치 정의, 과제 우선순위 설정, 전략 적합성 평가, 투자 정렬 방안을 학습하며, AI를 단순한 생산성 향상 수단이 아니라 고객가치 혁신, 운영모델 혁신, 생태계 재포지셔닝, 장기적 차별화의 도구로 이해하도록 한다. 기업 사례와 전략 프레임 워크를 활용하여 매출 확대, 비용 효율화, 서비스 모델 혁신, 전환 우선순위를 연결하는 경영 리더십 관점을 다룬다.

⦁AI기반 경영혁신사례 연구(Case Study of AI Business)

기업경영 관점에서 산업별 글로벌 주요 국내외 선진기업의 사례를 분석 및 연구한다. 전략, 운영, 마케팅, 재무, 제조, R&D, 고객경험 등에서 AI가 어떻게 활용되었는지를 검토하고, 성공 사례뿐 아니라 실패 사례, 실행 장벽, 거버넌스 이슈, 조직 저항, 교훈도 함께 다룬다. 이를 통해 어떤 AI 프로젝트가 가치를 창출하고 어떤 프로젝트가 실패하는지 그 구조를 비판적으로 해석하는 능력을 배양한다. 또한 제품 개발 디지털 트랜스포메이션 추진에 관한 방법과 절차를 탐색한다. 이를 통해 산업별 응용 차이와 경영적 통찰을 이해한다.

⦁AI활용 비즈니스프로세스(AI BPM Architecture Design)

비즈니스프로세스 재설계와 AI 기반 아키텍처 사고를 통합적으로 다룬다. 워크플로우 분석, 가치 병목 식별, 역할 정의, 의사결정 지점 재설계, 데이터 구조화, 시스템 상호작용 설계를 학습하며, AI를 기존 프로세스에 단순히 부가하는 것이 아니라 업무가 조정·자동화·모니터링·개선되는 구조 자체를 새롭게 설계하도록 한다. 또한 프로세스 모델과 아키텍처 계층, 연계 로직, 실행 구조 간의 관계를 함께 검토하여, 조직 목표와 정렬된 확장 가능한 AI 운영 구조를 설계할 수 있도록 한다.

⦁AI기반 가상제품설계(Virtual Product design)

AI와 디지털 엔지니어링이 가상 환경에서 제품 설계를 어떻게 지원하는지를 학습한다. 디지털 모델, 설계 지식, 시뮬레이션, 협업 도구, AI 지원 설계 방식을 활용하여 개념 설계 속도 향상, 설계 품질 개선, 물리적 시제품 의존도 감소 방안을 익힌다. 또한 제품 설계 의사결정이 제조, 검증, 라이프사이클 관리와 어떻게 연결되는지도 함께 다룬다. 엔지니어링 중심 산업과 R&D 환경에서 AI가 혁신과 생산성을 어떻게 향상시키는지를 이해하도록 하며, 학생들은 가상 설계를 프론트로딩관점에서 기술적이면서도 전략적인 요소로 인식하게 한다.

⦁가상기반 신뢰성 설계(Virtual Reliability Test)

실제 배치 이전에 가상 환경에서 신뢰성, 강건성, 품질을 평가하는 방법을 학습한다. 가상 검증, 시나리오 기반 시험, 고장 예측, 강건성 분석, 시뮬레이션과 데이터를 활용한 설계 개선 방법을 다루며, 제조 및 R&D 환경에서 시험 비용, 개발 기간, 안전, 성능 리스크를 효과적으로 관리할 수 있도록 한다. 물리적 시험의 일부를 가상 분석으로 전환함으로써 불확실성을 줄이고 개발 주기를 단축하며, 보다 이른 시점에 품질 의사결정을 가능하게 하는 구조를 이해하도록 한다.

⦁스마트기반 제조 솔루션과 AI(Manufacturing Solutions and AI)

인공지능(AI) 기반 제조 솔루션은 제조업의 생산성, 품질, 효율성을 극대화하기 위해 AI 기술을 제조 현장 데이터와 융합하는 응용 학문 및 기술 분야다. 단순한 생산의 개념을 넘어 새로운 제조 도메인을 제시 설계하고 데이터 과학에 의해 튜닝되는 자율형 제조(Autonomous Manufacturing)를 목표로 유지보수 최적화, 지능형 품질관리, 공정최적화 및 디지털트윈등을 실현한다.

⦁경영데이터최적화(Enterprise Data Architecture; Data Fabric Design)

경영데이터 최적화는 기업이나 조직이 직면한 경영 의사결정 문제를 과학적인 분석 기법과 데이터 중심의 수리적 모델링을 활용하여 효율성과 생산성을 극대화하는 학문이다. 구체적으로는 금융/재무 관련 데이터나 제조 현장의 데이터, 비즈니스 운영상의 데이터, 마케팅 데이터를 활용해 수리적 최적화와 데이터 기반의 의사결정, 시스템 효율화를 높이는 방법을 연구한다.

⦁경영AI모델 설계(Cutting-Edge AI Skills)

이론적 연구에 머물지 않고, 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 실무형 AI 역량에 집중한다. 실시간 데이터 처리나 최신 언어모델을 활용한 콘텐츠 기획, 프롬프트 엔지니어링, 딥러닝 강화학습 알고리즘 등 인공지능 분야의 연구성과와 핵심 기술을 현장에 적용하여 지속가능 경쟁우위를 강화하는 실용 학문 및 기술 영역을 학습한다.

⦁인공지능 마케팅(Agentic AI Based Product Planning & Marketing)

인공지능 마케팅은 신제품개발을 위한 상품기획에서 판매, 물류, 광고, 홍보 등 론칭플랜에 이르는 경영 전반을 다루는 광범위한 학문 분야로서 산업에서는 Agentic AI가 가장 활발하게 활용되는 영역이다. 본 과정은 CRM 시스템에 Agentic AI를 접목하여 상품기획에서 고객관리에 이르는 전 과정의 프레임워크 설계와 활용, 성과의 측정에 이르는 영역을 학습한다.