강좌 소개

주별 교육내용

기타 참고사항

본 강의에서는 경영과학의 기본적인 모형과 역사적 발달사 및 이들이 가지는 의미 등에 대하여 서술하고 있다.

조직목표달성을 최우선시하기 위하여 조직의 모든 관리자는 규칙적으로 조직의 자원을 여러가지 활동에 배분하는 의사결정을 해야한다. 이러한 배분 방법 중 가장 대표적인 것이 선형계획법으로(Linear Programming: LP) 의사결정을 하는 관리자에게 많은 도움을 줄 수 있는 강력한 문제 해결 도구이다. 본 강의에서는 선형계힉법에 대한 소개, 기본개념와 기본적인 모형, 선형계획을 이용한 문제의 모형화에 대하여 언급한다.

본 강의에서는 2주차에서 배운 선형계획모형을 바탕으로 모형수립 후 이를 해결할 수 있는 방법론적 측면에 대하여 언급한다. 전통적으로 가장 많이 사용되어온 도해법과 단찌히가 개발하여 현재까지 이론적으로나 실제 문제해결 소프트웨어에 적용되어(implemented) 사용되고 있는 심플렉스(SIMPLEX)에 대하여 예제를 통하여 설명한다. 도해법은 2개의 의사결정변수만을 가지는 문제에 적용되는 그림을 이용한 해법으로 심플렉스법을 쉽게 이해시키기 위하여 사용된다. 근래에 많이 사용되는 스프레드시트를 이용한 선형계획모형 수립 및 해법에 관한 내용도 추가적으로 다룬다.

본 강의에서는 선형계획모형을 여러 분야에 적용하는 것에 대한 내용을 다룬다. 실제 사례 및 응용 예제 등을 통하여 이를 보다 자세히 설명한다. 고전적으로 모형이 잘 적용되어 온 분야로는 혼합생산문제, 항공기 직원일정계획, 공급/분배,마케팅문제, 분배네트워크문제, 비용-이익절충문제, 광고문제, 자원배분문제, 자금조달문제 등을 들 수 있다.

본 강의에서는 제2주차에서 배운 도해법에 대한 보다 자세한 적용 절차, 예제 풀이, 심플렉스법과의 관계, 방법이 가지는 의미에 대하여 강의한다. 본 강의는 공학/이학과 관련된 선형계획법 강의가 아니므로 수학과 관련된 내용에 소홀해 질 수 있으므로 도해법의 적용을 통하여 심플렉스법의 기초에 대한 이해가 가능케한다. 또한 선형계획모형의 (모형 그 자체에 대한 내용만이 아닌) 풀이법에 대한 수학적 해결 절차를 심도있게 설명하여 과학적 의사결정기법이 가지는 의미 등을 쉽게 이해시키고자 한다.

본 강의에서는 제2주차에서 배운 심플렉스법에 대한 보다 자세한 적용 절차, 예제 풀이, 방법이 가지는 의미에 대하여 강의한다. 본 강의는 공학/이학과 관련된 선형계획법 강의가 아니므로 수학과 관련된 내용에 소홀해 질 수 있으나 심플렉스법의 아주 심도있는 적용절차에 대한 소개는 경영대학내의 경영과학과목의 범위를 넘어가는 것으로 좀 더 쉽게 심플렉스법에 대한 이해를 도모하고자 한다. 또한 심플렉스법이 내제되어 단순히 패러메타 입력만으로 쉽게 해를 구하게 되는 최근의 여러가지 방법에 대하여 예제를 통하여 살펴본다.

본 강의에서는 선형계획모형이 적용되는 여러가지 분야의 문제 중 가장 중요하며 많이 적용되는 선형계획의 2가지 특수 유형인 수송문제, 배분(할당)문제에 대하여 살펴본다. 수송문제는 어떻게 하면 상품을 최적으로 (최소비용 및 최단거리 등) 수송할 수 있을까라는 현실의 문제에 자주 응용되기 때문에 붙여진 명칭으로 유통네트워크 문제의 일종으로도 해석할 수 있다. 배분(할당)문제는 사람/기계, 장비 등을 여러 임무 또는 작업에 배분하는 문제에 응용된다.

중간고사 문제

본 강의에서는 지금까지 배운 선형계획모형에 대한 민감도 분석을 다룬다. 민감도 분석은 매개변수(parameters)의 변화에 따른 최적해의 변화가 어떻게 이루어지는지를, 영향을 주는 지를 보여주는 것으로 단일한 선형계획문제를 풀어서 얻는 해보다 더 중요한 의미를 가진다. 엑셀을 이용하여 민감도보고서를 자동으로 생성하는 방법과 가장 중요한 경영학적인 읨를 가지는 잠재가격에 대하여 고찰한다. 또한 선형계획문제 응용에 대한 재검토를 하였고 용선형계획법 풀이 도해법, 심플렉스법에 대한 리뷰가 이루어졌다.

네트워크모형은 다양한 경영 환경에서 여러가지 모양으로 나타난다. 물자수송, 전력전송, 통신 등과 관련된 네트워크는 일상 생활에서 널리 사용되고 있다. 생산,유통,프로젝트기획,입지선정, 자원관리,자금계획 등을 다루는 문제들도 네트워크 형태로 나타낼 수 있다. 본 강의에서는 이러한 네트워크모형을 이용한 최적화문제에 대하여 설명하고 있다. 네트워크 모형의 해를 구할 수 있는 알고리즘의 획기적인 발전으로 불과 십여년전에는 최적해를 구하기가 불가능한 문제들도 손쉽게 개인 컴퓨터에서도 구할 수 있으며 이를 엑셀 등의 도구를 이용하여 해결하는 절차를 소개한다.

본 강의에서는 선형계획모형(법)과 밀접한 관계를 가지는 정수계획모형 및 정수계획법에 대한 내용을 다룬다. 경영의사결정 문제를 표현하기 위하여 정수계획모형을 이용하는 경우는 의사결정변수의 일부 또는 전부가 정수이어야 한다는추가적인 제약조건이 있는 것을 제외하면 선형계획모형과 동일하다. 어떤 의사결정문제에서는 의사결정변수가 오직 정수만을 가져야 의미가 있는 경우가 있다. 예를 들어 사람, 기계, 자동차의 수 등은 어떤 활동에 반드시 정수 양만큼 할당할 필요가 있기 때문이다.

본 강의에서는 선형계획모형(법)과 밀접한 관계를 가지는 정수계획모형의 해법에 대하여 자세히 다룬다. 경영의사결정 문제를 표현하기 위하여 정수계획모형을 이용하는 경우는 의사결정변수의 일부 또는 전부가 정수이어야 한다는추가적인 제약조건이 있는 것을 제외하면 선형계획모형과 동일하다. 따라서 기존의 선형계획모형의 해법과 유사한 도해법을 중심으로 설명하며 수학적으로 대단히 복잡한 Branch-and-Bound 등의 방법에 대한 간략한 소개, 그리고 스프레드시트 (엑셀 2003)를 이용한 방법에 대하여 예제를 통하여 설명한다.

과거의 매출과 관련된 수요, 판매 자료를 이용할 수 있으면 이 자료를 바탕으로 미래의 수요 등에 대한 예측을 할 수 있다. 아무도 미래에 대한 예측을 정확하게 할 수 는 없다. 이는 불확실한 환경을 바탕으로 하기 때문이며 모든 경영 사업에서 미래의 성공은 제품판매의 수요 예측을 얼마나 잘 하느냐에 달려 있다고 하겠다. 본 강의에서는 이와 같은 예측이론에 대한 몇 가지 검증된 통계적 예측 기법에 대하여 소개한다.

앞서 배운 지금까지의 과학적 기법들은 선택한 의사결정의 결과가 어느 정도 확실하게 알려져 있는 경우의 의사결정에 초점을 맞추었다. 그러나 모든 의사결정문제는 그 환경이 확실하게 결정되어 있는 경우보다 불확실한 경우가 많으며 커다란 불확실성에 직면했을 때의 의사결정을 의사결정분석이라 한다. 본 강의에서는 의사결정분석에 대한 기본개념, 의사결정 기준 등에 대한 이론을 소개한다.

본 강의에서는 지난 주에 배운 의사결정분석에 대한 기본개념, 의사결정 기준 등에 대한 이론을 바탕으로 의사결정기법에 대한 내용을 소개한다. 여기에는 Maxmin 의사결정기준법, Bayes 의사결정기준법, 의사결정나무법 (decision tree) 및 민감도 분석 등이 있으며, 그리고 이들을 스프레드시트에서 어떻게 구현하는지에 대한 내용을 다룬다.

기말고사 문제