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기술경영경제정책의사결정방법론

[M1592.000500] Decision Analysis for Technology Management, Economics, and Policy · SNUgenie ↗

기술경영경제정책 분야의 연구 및 실무에서 직면하게 되는 의사결정문제들을 분석하고, 최적의 해를 찾는데 사용되는 의사결정방법들을 소개한다. 확실성 및 불확실성 하에서의 의사결정방법론, 기술 및 프로젝트의 경제성분석과 의사결정방법론을 포함하며, 사례실습을 통해 의사결정문제에 대한 학생들의 이해도를 높인다. 먼저 의사결정분석에 사용되는 모형과 방법들을 배우게 되며, 여기에는 경제성분석; 자원배분; 의사결정분석을 위한 위험, 민감도, 정보의 가치, 베이스 이론, 주관적 확률, 의사결정에 있어서의 왜곡, 효용, 다목적 의사결정, 리얼옵션; 시뮬레이션을 위한 모형과 분석 소프트웨어; 최적화를 위한 선형계획, 비선형계획, 마아코프 과정모형 등이 포함된다. 이어서 배운 방법들을 이용한 사례실습을 하게 되며, 여기에서 기술과 기술개발 프로젝트의 경제성분석, 위험 및 불확실성 분석과 관리, 의사결정나무분석, 마아코프 체인과 마아코프 과정, 시뮬레이션, 리얼옵션 등을 사례를 통해 실습하게 된다.

English Overview

This course introduces students to decision analysis methodologies that would help them to analyze and find optimum solutions to problems they face in research and practice of technology management, economics, and policy. The course covers both methodologies for decisions under certainty and decisions under uncertainty as well as economic and decision analysis of technologies and projects, and cases are used to strengthen students’ understanding of the methodologies. First, students will learn models and methodologies used in decision analyses and they include economic analyses; resource allocation; risk, sensitivity, value of information, Bayes theorem, subjective probability, biases in decisions, utility, multiple objective problems, and real options in decision analyses; models and software in simulation; and linear and nonlinear programming and Markov process models in optimization. Then students will practice economic analyses, risk and uncertainty management, decision tree analysis, Markov chain and Markov process, simulation, and real options through cases in technology management and policy.

강의계획서 (2025-2학기 · 이재현)

강의계획서 원문 ↗

  • 평가: 절대평가, 출석 10% / 과제 30% / 중간 20% / 기말 20% / 수시 10% / 태도 10% (합계 100%)
  • 출석: SNU 기본 정책 (1/3 초과 결석 시 F)

수업목표

이 수업은 기술경영경제정책 전공 학생들이 연구와 실무에서 발견할 수 있는 의사결정 문제를 분석하고 효과적인 해결방안을 모색하는 역량을 키우는 것을 목표로 한다. 수강생들은 기술경영경제정책 분야 의사결정 문제 사례를 고찰하고, 인과추론 개념을 학습한다. 나아가, 이러한 의사결정 문제 사례 고찰과 인과추론 개념을 바탕으로 연구 설계를 수행한다.

생성형 AI 도구활용 방침

▪ 본 강의에서는 생성형 AI의 활용이 가능합니다. 수강생은 수업의 목적과 학습 성과를 저해하지 않는 범위 내에서, 모든 수업 활동 중 생성형 AI를 사용할 수 있습니다.▪ 본 강의에서는 생성형 AI를 학습 보조 도구로 활용할 수 있습니다. 과제 수행에 필요한 아이디어 및 주제 탐색, 자료분석 등의 목적으로 생성형 AI를 사용할 수 있습니다. 다만, 생성형 AI를 과제 수행에 사용한 경우, 사용 도구명, 사용 과정 및 생성 내용 등을 과제에 명시해야 합니다.▪ 본 강의의 모든 수업 활동은 생성형 AI를 활용하지 않고 진행합니다. 수강생의 독창적인 문제 해결력과 비판적 사고력 함양을 위하여 생성형 AI를 사용하지 않습니다.

개설 이력

학년도학기정원/수강언어주담당교수강의계획서
20252학기25/24영어이재현↗
20242학기30/25영어이정혜↗
20232학기17/13영어이정혜↗
20212학기30/26한국어구윤모↗

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