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특히 '기술혁신 경영', '산업데이터 분석', '스마트 제조 시스템' 등 커리큘럼은 산업 변화의 흐름에 직접 대응할 수 있는 실무적 연구를 가능하게 합니다.
대학원에서 의 학업 목표는 데이터 기반의 기술혁신의사결정체계를 구축하는 것입니다.
첫 학기에는 '기술혁신 경영', '산업데이터 분석', '통계적 품질관리', '연구조사 방법론'을 수강할 예정입니다.
연구의 핵심은 인공지능 알고리즘이 산업의사결정 과정에서 어떻게 인간의 판단을 보조하고, 기업의 기술혁신 속도를 높일 수 있는가를 실증적으로 검증하는 것입니다.
제가 대학원에서 중점적으로 탐구하고자 하는 연구 주제는 "인공지능 기반산업 데이터 해석을 통한 기술혁신의사결정 모델의 고도화"입니다.
특히 산업현장에서 축적되는 대규모 데이터가 경영전략 수립 과정에 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 기술혁신을 예측하거나 관리하는데 어떤 변수들이 결정적으로 작용하는지를 분석하고자 합니다.
궁극적으로 제 연구의 목표는 기술혁신의 불확실성을 데이터로 예측 가능하게 만드는 것입니다.
단기적으로는 산업데이터 분석 및 기술혁신연구를 병행할 수 있는 기업연구소나 정부출연연구기관에서 근무하며, 대학원에서 다룬 AI 기반의사결정 모델을 실제 산업환경에 적용해 볼 생각입니다.

제가 정보산업경영 전공에 진학하고자 결심한 이유는, 산업구조의 급격한 변화 속에서 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 전문성을 키우고 싶었기 때문입니다.
특히 연세대학교의 교육과정은 기술기반산업의 실제 문제를 학문적으로 분석하고, 산업 전반의 가치사슬을 통합적으로 이해하도록 설계되어 있다는 점이 큰 매력으로 다가왔습니다.
연세대학교 정보산업경영전공은 단순한 이론 전달이 아니라, 데이터 기반의사결정과 혁신전략을 실제 사례로 탐구한다는 점에서 다른 대학과 차별화되어 있습니다.
대학원에서 의 학업 목표는 데이터 기반의 기술혁신의사결정체계를 구축하는 것입니다.
이를 위해 저는 '정보산업 경영'의 핵심이 되는 세 가지 축, 즉 데이터 분석(DataA nalytics), 혁신전략(InnovationStrategy), 생산·운영관리(Operations Management)의 학문적 기초를 체계적으로 확립할 계획입니다.
첫 학기에는 '기술혁신 경영', '산업데이터 분석', '통계적 품질관리', '연구조사 방법론'을 수강할 예정입니다.
학기에는 '스마트 제조 시스템', '프로젝트 관리', '산업정보시스템 설계'를 통해 기술경영의 실무 적응용을 다룰 예정입니다.
세 번째 학기부터는 본격적인 연구에 착수하여, "AI 기반 예측분석을 활용한 기술혁신의사결정 지원 모델 개발"을 주제로 논문을 진행할 예정입니다.
또한, 데이터 기반의사결정 과정에서 인간의 주관적 판단이 어떤 영향을 미치는지 탐구하기 위해, 인지심리적 요인을 고려한 하이브리드 모델을 병행 연구할 예정입니다.
연구 주제를 단순히 기술적 성과에 그치지 않고, 산업현장에서 실제 적용 가능한 경영의사결정 모델로 발전시키는 것이 제 연구의 핵심입니다.
연세대학교가 추진하는 'DigitalTrans formationLab'에서 진행되는 빅데이터 기반산업 분석 연구에 참여하여, 연구의 현장 적용 가능성을 검증할 계획입니다.
제가 대학원에서 중점적으로 탐구하고자 하는 연구 주제는 "인공지능 기반산업 데이터 해석을 통한 기술혁신의사결정 모델의 고도화"입니다.
특히 산업현장에서 축적되는 대규모 데이터가 경영전략 수립 과정에 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 기술혁신을 예측하거나 관리하는데 어떤 변수들이 결정적으로 작용하는지를 분석하고자 합니다.
또한 인공지능이 제시하는 예측 결과를 맹목적으로 수용하는 것이 아니라, 인간의 경험적 판단과 조화시키는 구조를 연구할 계획입니다.
특히 교수진의 연구 중 "산업AI 기반 경영의사결정 연구"와"혁신성장 데이터 분석모델"은 제가 계획 중인 연구와 방향성이 유사합니다.
저는 인공지능 기반 분석을 통해 객관적 판단 근거를 제공하고, 산업구조의 지속가능한 발전에 기여할 수 있는 이론적 모델을 완성하겠습니다.
단기적으로는 산업데이터 분석 및 기술혁신연구를 병행할 수 있는 기업연구소나 정부출연연구기관에서 근무하며, 대학원에서 다룬 AI 기반의사결정 모델을 실제 산업환경에 적용해 볼 생각입니다.
특히 산업 빅데이터의 해석을 통해 산업 전체의 경쟁구조를 분석하고, 국가 차원의 기술정책이나 산업전략에 기여할 수 있는 학문적 기반을 마련하고자 합니다.

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