인공지능과 경영과학

인공지능과 경영과학

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Description
급변하는 디지털 시대, 인공지능은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 인공지능은 모든 산업 분야에서 혁신을 주도하며, 경영 환경을 근본적으로 변화시키고 있는 게임체인저입니다. 인공지능은 일상의 삶에도 깊이 들어와 있습니다. 인공지능이 생활 곳곳에 스며들어 인류가 수천 년간 풀지 못한 난제(難題) 해결의 실마리를 제공하는 수준까지 올라섰습니다.
이 책은 인공지능 기술이 경영과학과 만나 탄생시키는 시너지를 심층적으로 분석하고, 경영과학 의사결정 문제를 인공지능으로 쉽게 해결함으로써 지속 가능한 성장을 이루기 위한 실질적인 방법을 제시할 것입니다.
인공지능의 도입은 조직 효율성 추구에 도움을 줄 것입니다. 복잡하고 다변화하는 경영 환경 속에서 인공지능이 어떻게 새로운 기회를 창출하고, 효율적인 의사결정을 지원하며, 나아가 기업의 경쟁 우위를 확보할 수 있는지, 이 책을 통해 명확한 해답을 찾으실 수 있을 것입니다. 경영과학은 의사결정을 다루는 ‘종합예술’입니다. 당장의 이익도 중요하지만, 고객을 만족시키지 못하면 미래는 없습니다. 이를 위해선 의사결정 과정에서 데이터와 분석 인프라인 소프트웨어가 뒷받침돼야 합니다.
경영의사결정 과정에서 데이터는 21세기 기업의 가장 귀중한 원천자산입니다. 인공지능 시대에 데이터에 경영 전략과 핵심가치가 있습니다. 깔끔한 데이터(tidy data)의 축적과 정리는 인공지능 학습과 시각화(visualization)를 쉽게 할 수 있습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 추출하여, 기업이 더욱 정확하고 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이 책에서는 의사결정 방법론 개념 설명, 인공지능을 활용한 데이터 분석 기법, 예측 모델링, 최적화(이익 최대화, 비용 최소화) 등 다양한 경영과학적 기법을 소개할 것입니다. 다양한 예제를 통해 그 효과를 생생하게 보여줍니다. 데이터 기반의 경영의사결정을 설계하고, 인공지능 시대의 의사결정 리더로 성장하고자 하는 학생과 경영자들에게 큰 도움이 될 것입니다.
본서는 경영과학 문제를 쉽게 해결하는 데 도움을 주기 위해서 쓰여졌습니다. 경영과학이 어렵다고 생각하는 이들에게 경영학과 이론적인 배경을 자세히 설명하였습니다.
예제를 푸는 방법을 소개해 놓았으며 실제 Python으로 해결하는 방법을 제시하였습니다. 본서에서는 Python 언어의 웹 기반 아나콘다(Anaconda)인 주피터 노트북(Jupyter Notebook)을 사용하게 됩니다. 기본 코딩 방법에 대해 학습하고자 할 경우 [부록 1] Python 코딩을 미리 학습하면 좋을 것입니다. 여러분은 경영과학과 인공지능의 접목을 통한 경영과학 기반 의사결정을 할 수 있을 것입니다.
인공지능으로 제조업과 서비스업의 융합과 플랫폼화와 이에 따른 새로운 비즈니스모델은 지속적으로 혁신을 거듭할 것입니다. 이에 지식경영자를 꿈꾸는 우리는 앨프리드 마셜이 이야기한 ‘따뜻한 가슴과 냉철한 이성’의 균형으로 개인 역량을 키우고 자신이 속한 조직과 사회에 가치를 창출해야 할 것입니다. 〈인공지능과 경영과학〉이 조금이라도 도움이 되었으면 하는 희망을 가져봅니다.
저자

김계수

경희대학교에서경영학을수학하고고려대학교대학원과경희대학교에서경영학석사학위와경영학박사학위를받았다.세명대학교경영학과에서통계학개론,데이터프로그래밍R,데이터프로그래밍Python,서비스운영관리강의를하고있다.세명대학교대학원경영학과에서는품질경영,구조방정식모델링,조사연구방법론을강의하고있다.
ㆍ홈페이지:https://sites.google.com/view/kimgyesoo
ㆍ블로그:https://homodeus.tistory.com/

목차

제1부인공지능과경영과학의본질
제1장인공지능과경영과학
제1절경영과학의개념과중요성
제2절경영과학의절차와방법
제3절인공지능과경영과학
제2장경영과학을위한수학
제1절아나콘다
제2절기본경영수학
제3절상관분석예제

제2부확정적모델
제3장회귀분석과비선형함수
제1절회귀분석
제2절중회귀분석
제3절비선형회귀분석
제4장선형계획법
제1절인공지능과선형계획법
제2절선형계획법의의의
제3절선형계획법의기본가정
제4절선형계획법의구성요소와선형계획법절차
제5절선형계획모형작성
제6절민감도분석
제5장선형계획법_비용최소화
제1절비용최소화
제2절비용최소화예제
제3절비용최소화
제6장DEA
제1절기본개념
제2절서비스생산성측정
제3절DEA모형
제4절DEA와전략매트릭스
제5절서비스조직생산성측정실습

제3부확률적모델
제7장프로젝트경영-PERT/CPM
제1절일정관리시스템이란?
제2절네트워크구성
제3절프로젝트관리예제
제4절비용분석
제5절PERT/CPM의장점과한계점
제8장마아코브분석
제1절마아코브분석의정의
제2절마아코브분석과정요소
제3절마아코브분석(MarkovAnalysis)의장점과단점
제9장AHP
제1절AHP의개념
제2절AHP의절차
제3절AHP예제
제10장대기행렬
제1절대기행렬과인공지능
제2절대기행렬의구성
제3절대기행렬의기본적인구조
제4절대기행렬의비용
제5절대기행렬모형의가정
제6절대기행렬모형
제7절대기행렬모형과시뮬레이션
제11장분배및네트워크모델
제1절분배및네트워크모델정의와종류
제2절수송문제
제3절할당문제
제4절최소비용흐름문제
제5절경유수송문제
제12장의사결정론
제1절의사결정이론이란?
제2절의사결정의종류
제3절게임이론
제13장시뮬레이션
제1절시뮬레이션의정의와방법
제2절시뮬레이션의사용이유
제3절시뮬레이션적용분야
제4절시뮬레이션수행절차
제5절시뮬레이션의장ㆍ단점
제6절시뮬레이션언어
제7절몬테카를로시뮬레이션
제14장텍스트마이닝
제1절텍스트마이닝
제2절텍스트마이닝예제1