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교육과정
졸업요건
연번 | 내용/과정 | 석사 | 박사 | 석/박사 통합 | 비고 | |
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1 | 수업연한 | 2년(4학기) | 2년 6월(5학기) | 4년 6월(9학기) | - | |
2 | 학점 | 수강신청 |
1학기당 최대 9학점 신청가능 | 직전학기 4.0 이상일 경우 지도교수 또는 소속전공 주임교수의 승인을 받아 12학점까지 취득가능 |
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졸업이수 |
27학점 (연구윤리와 석사논문연구 3학점 포함) |
36학점 (연구윤리와 박사논문연구 6학점 포함) |
60학점 (석사 24, 박사 36학점) |
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3 | 외국어시험 (영어) |
지원자격 | 해당사항 없음 | 2학기 이상 등록자 |
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연 2회 시험 실시 (3월, 9월) |
과목 |
(단, 영어를 모국어로 하지 않는 외국인의 경우 영어시험을 볼 수 있다.) |
영어(80점이상 합격자 박사과정 진급가능) |
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4 | 종합시험 | 지원자격 | 해당사항 없음 |
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[박사] 각 과목 70점 이상 합격 (100점 만점) |
과목 | 4과목(전공선택4) | 1과목(80점 이상 합격자 박사과정 진급가능) |
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5 | 지도교수선정 | 3차 학기초 이전 | - | |||
6 | 필수이수과목 | 해당사항 없음 |
1. 박사과정 개설과목 중 전공선택 4과목 이상 이수(단, 연구윤리와 박사논문연구 과목 제외) |
- | ||
1. 박사과정 개설과목 중 전공선택 4과목 이상 이수 (단, 연구윤리와 박사논문연구 과목 제외) |
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7 | 학위종류 |
* 이학 학위 희망자는 이학 관련 2과목을 이수해야 함 * 공학 학위 희망자는 공학 관련 2과목을 이수해야 함 * 경영학 학위 희망자는 경영학 관련 2과목을 이수해야 함 (학위종별 졸업 이수과목은 표 하단 참조) |
트랙 인증은 표 하단 참조 | |||
8 | 논문제출연한 | 수료 후 3년 | 수료 후 5년 | - |
논문제출자 : 27학점(연구윤리와 석사논문연구 3학점 포함)
논문미제출자 : 27학점 ~ 33학점(2009년도 입학생부터)
이하의 ①②③ 중 1가지에 해당하고 소정의 졸업시험 3과목에 합격해야 함(3차학기에 신청서제출)
논문제출자: 36학점(연구윤리와 박사논문연구 6학점 포함)
외국어 시험과 종합시험 합격 후, 이하의 연구실적요건에 관한 규정을 충족하여야 함
1. 연구실적 배점기준에 따른 통산점수 100점 이상의 연구실적
2. 자신이 주저자(제1저자 또는 교신저자)로서 SCI급(SCIE, SSCI, A&HCI, SCOPUS) 국제학술지 또는 국내 연구재단 등재후보 이상의 게재논문 1편 이상
1 | 국제학술지 (SCIE, SSCI, A&HCI) | 200점 |
2 | 국제학술지 (SCOPUS) | 130점 |
3 | 국제학술지 (일반) | 50점 |
4 | 국제학술대회 발표논문 | 30점 |
5 | 국내학술지 (연구재단등재지) | 100점 |
6 | 국내학술지 (연구재단등재후보지) | 80점 |
7 | 국내학술지 (일반) | 30점 |
8 | 국내학술대회 발표논문 | 30점 |
1. 1인 연구:100% 인정
2. 2인 공동연구:70% 인정(주저자의 경우 80%)
3. 3인 공동연구:50% 인정(주저자의 경우 70%)
4. 4인 이상 공동연구:30% 인정(주저자의 경우 60%)
5. 5인 이상 공동연구:20% 인정(주저자의 경우 50%)
6. 6인 이상 공동연구:(1/(n+1))×100% 인정(주저자의 경우 (2/(n+1))×100%)
CRM과 고객전략, HCI와 UX혁신(구.HCI), Process관리세미나, 고객정보처리 및 행동결정이론(舊 고객/사용자정보처리이론, 고객/사용자행동결정이론), 데이터과학개론, 데이터애널리틱스, 비즈니스애널리틱스, 소셜네트워크분석, 통계데이터분석, 프로젝트관리론, 텍스트데이터분석(텍스트마이닝), 디지털제품기획과 비즈니스모델, 생성형AI프롬프트 디자인 비즈니스 실무
고급트레이딩전략, 기업분석과 증권투자전략, 변동성분석과 전략, 옵션실전트레이딩, 자산배분전략, 주식실전투자연구, 주식트레이딩시스템연구, 증권시스템트레이딩, 트레이딩개론
1. 비즈니스IT전공 소속학생이 이학 학위를 취득하기 위해서는 다음에 명시된 과목 중 2개 이상을 수강하여야 함.
R프로그래밍, 고객경험애널리틱스, 데이터과학개론, 데이터마이닝, 데이터베이스와 NoSQL, 데이터애널리틱스, 데이터웨어하우스와 BI, 딥러닝과 텍스트분석, 비즈니스애널리틱스, 빅데이터분석세미나, 소셜네트워크분석, 웹스크레이핑과 데이터분석, 인공지능세미나, 텍스트데이터분석(구.텍스트마이닝), 통계데이터분석, 파이썬입문, 데이터시각화, HCI와 UX혁신(구.HCI), 고객경험, 디지털마케팅, 고객경험의 원리와 사례, 고객/사용자조사론, 고객문제해결의 원리 및 실제, 고객/사용자정보처리이론, 고객/사용자행동결정이론, 고객/사용자경험디자인, 고객/사용자경험프로젝트, 창의적 고객문제 해결의 원리와 실제, 프라이싱과 비즈니스 모델, IT보안 및 고객프라이버시 보호, 디지털 정부와 경제, 공급망관리와 물류, 연구방법론 및 논문작성.
2. 트레이딩시스템전공 소속학생이 이학 학위를 취득하기 위해서는 다음에 명시된 과목 중 2개 이상을 수강하여야 함.
트레이딩개론, 주식트레이딩시스템연구, 옵션실전트레이딩, 트레이딩계량분석방법론, 트레이딩세미나, 주식시장분석, 증권시스템트레이딩, 변동성분석과전략, 트레이딩시스템개발방법론
1. 비즈니스IT전공 소속학생이 공학 학위를 취득하기 위해서는 다음에 명시된 과목 중 2개 이상을 수강하여야 함.
Process관리세미나, R프로그래밍, 고객경험애널리틱스, 데이터과학개론, 데이터마이닝, 데이터베이스와 NoSQL, 데이터베이스입문, 데이터애널리틱스, 데이터웨어하우스와 BI, 딥러닝과 텍스트분석, 딥러닝데이터분석, 비즈니스애널리틱스, 빅데이터분석세미나, 소셜네트워크분석, 웹스크레이핑과 데이터분석, 인공지능세미나, 텍스트데이터분석(구.텍스트마이닝), 통계데이터분석, 파이썬입문, 프로젝트관리론, 데이터시각화, HCI와 UX혁신(구.HCI), 고객경험, 디지털마케팅, 고객경험의 원리와 사례, 고객/사용자조사론, 고객문제해결의 원리 및 실제, 고객/사용자정보처리이론, 고객/사용자행동결정이론, 고객/사용자경험디자인, 고객/사용자경험프로젝트, 창의적 고객문제 해결의 원리와 실재, 프라이싱과 비즈니스 모델, IT보안 및 고객프라이버시 보호, 디지털 정부와 경제, 비즈니스IT개론, 비즈니스 애널리틱스와 LLM, 공급망관리와 물류, 연구방법론 및 논문작성
2. 트레이딩시스템전공 소속학생이 공학 학위를 취득하기 위해서는 다음에 명시된 과목 중 2개 이상을 수강하여야 함.
트레이딩개론, 옵션실전트레이딩, 고급트레이딩전략, 트레이딩계량분석방법론, 트레이딩세미나, 주식시장분석, 증권시스템트레이딩, 변동성분석과전략, 자산배분전략, 트레이딩시스템개발방법론
1. 비즈니스IT전공 소속학생이 경영학 학위를 취득하기 위해서는 다음에 명시된 과목 중 2개 이상을 수강하여야 함.
CRM과 고객전략, HCI와 UX혁신(구.HCI), Process관리세미나, R프로그래밍, 경영과 정보기술, 고객/사용자경험디자인, 고객/사용자경험프로젝트, 고객/사용자정보처리이론, 고객/사용자행동결정이론, 기초연구방법론, 데이터애널리틱스, 비즈니스애널리틱스, 소셜네트워크분석, 웹스크레이핑과 데이터분석, 통계데이터분석, 프로젝트관리론, 데이터시각화, 고객경험애널리틱스, 고객경험, 디지털마케팅, 고객경험의 원리와 사례, 고객/사용자조사론, 고객문제해결의 원리 및 실제, 창의적 고객문제 해결의 원리와 실제, 프라이싱과 비즈니스 모델, 비즈니스IT개론, 디지털 정부와 경제, 정보통신정책, 스마트SCM세미나, 생산운영관리, B2B영업의 이해와 실무, 디지털마케팅세미나, 비즈니스 애널리틱스와 LLM, 공급망관리와 물류, 연구방법론 및 논문작성.
2. 트레이딩시스템전공 소속학생이 경영학 학위를 취득하기 위해서는 다음에 명시된 과목 중 2개 이상을 수강하여야 함.
고급트레이딩전략, 글로벌투자1, 글로벌투자2, 기업분석과증권투자전략, 옵션실전트레이딩, 주식시장분석, 주식실전투자연구, 주식트레이딩시스템연구, 증권시스템트레이딩, 트레이딩개론, 트레이딩세미나