제가 산업공학에 진학하고자 결심한 이유는 기술과 인간, 그리고 시스템이 유기적으로 연결되는 구조를 이해하고 그 효율을 극대화하는 방법을 학문적으로 탐구하고 싶었기 때문입니다.
저는 학문이 현장의 문제와 단절되지 않도록 하기 위해, 실제 산업데이터를 활용한 실증연구에 적극 참여할 계획입니다.
결국 제연구의 방향은 '데이터에 근거한 예측 가능한 산업시스템 구축'입니다.
제가 대학원에서 집중하고자 하는 연구 주제는 '데이터 기반의사결정 시스템의 최적화와 인간-기계 협업구조 설계'입니다.
제가 궁극적으로 추구하는 연구의 목표는 산업공학의 전통적 기법을 데이터 기반 지능형 시스템으로 확장하는 것입니다.
산업공학은 단순한 기술개선의 학문이 아니라, 인간의 행동과 시스템의 구조를 수리적으로 해석해 사회의 효율을 설계하는 종합적 과학이라고 생각합니다.
중장기적으로는 박사과정에 진학해 '지능형 의사결정 시스템'과 '데이터 기반산업 최적화 모델'을 심화연구할 계획입니다.
산업공학을 통해 사회의 효율뿐 아니라 인간의 삶의 질까지 향상시키는 연구자로 성장하는 것이 제학문적 포부 입니다.

이 때 산업공학의 매력은 기술적 세부보다 문제를 구조적으로 해석하고, 인간 중심의 효율을 설계하는 데 있음을 확신하게 되었습니다.
연세대 산업공학과는 생산시스템, 데이터 분석, 인공지능 응용, 서비스공학 등 다양한 연구영역을 통합적으로 다루며, 실제 산업데이터와 연계한 실험적 연구를 활발히 수행하고 있습니다.
기초이론의 정밀한 습득. 둘째, 데이터 기반의 연구방법론 확립.셋째, 실제 산업 문제를 분석하는 응용연구 수행입니다.
고급 최적화 이론」에서는 선형 계획법과 비선형 계획법의 수리적 원리를 깊이 있게 학습해 복잡한 의사결정 문제를 정량적으로 해결하는 능력을 기르겠습니다.
저는 학문이 현장의 문제와 단절되지 않도록 하기 위해, 실제 산업데이터를 활용한 실증연구에 적극 참여할 계획입니다.
결국 제연구의 방향은 '데이터에 근거한 예측 가능한 산업시스템 구축'입니다.
제가 대학원에서 집중하고자 하는 연구 주제는 '데이터 기반의사결정 시스템의 최적화와 인간-기계 협업구조 설계'입니다.
그때부터 저는 '데이터를 해석하고 시스템에 반영하는 지능형 의사결정 구조'를 학문적으로 연구하고 싶다는 목표를 세웠습니다.
이런 불일치를 줄이기 위해 인간의 경험적 판단을 확률적 변수로 변환하고, 이를 기계학습 모델과 결합하여'의사결정 보조시스템'을 설계하는 연구를 수행할 것입니다.
실제 데이터를 활용해 의사결정 과정에서 발생하는 변동성과 불확실성을 수리적으로 설명할 수 있다면, 산업현장은 훨씬 유연하고 지능적으로 운영될 수 있을 것입니다.
효율성만을 추구하는 기술이 아니라, 인간의 의사결정 패턴을 고려한 실질적인 최적화 시스템을 설계하고 싶습니다.
이를 통해 산업공학이 단순한 공정개선의 학문이 아니라, 인간과 기술의 균형을 설계하는 지적체계임을 학문적으로 입증하고자 합니다.
산업공학은 단순한 기술개선의 학문이 아니라, 인간의 행동과 시스템의 구조를 수리적으로 해석해 사회의 효율을 설계하는 종합적 과학이라고 생각합니다.
저는 대학원에서 배운 이론과 연구 경험을 토대로, 산업의 변화 속에서도 안정적으로 작동할 수 있는 의사결정체계를 설계하는 연구를 지속할 계획입니다.
단기적으로는 연구기관이나 산업기술연구소에서 데이터 기반 시스템 최적화 프로젝트에 참여해 실증적 연구 경험을 축적하고자 합니다.
중장기적으로는 박사과정에 진학해 '지능형 의사결정 시스템'과 '데이터 기반산업 최적화 모델'을 심화연구할 계획입니다.

[hwp/pdf]연세대학교 공학대학원 산업공학과 석사 학업계획서