이름: 이상윤
주전공: 융합데이터과학전공
다전공(복수/부전공): 산업공학과(부전공)
Q0. 간단한 자기소개 부탁드립니다. (주전공과 현재 이수 중인 다전공 포함)
안녕하세요! 첨단융합학부 24학번 융합데이터과학전공 이상윤입니다. 작년 2학기(25-2)에 산업공학과 부전공에 진입해 이수하고 있습니다!
Q1. 현재 다전공 분야에 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가요?
저는 고등학교 때 산업공학과 진학을 지망했습니다. 산업공학은 비효율적인 문제 상황을 효율적으로 개선하는 학문으로, 그 과정에서 수학적 기법과 인간공학적 기법 등 다양한 방법을 두루 활용합니다. 이렇게 문제를 정량적으로 분석하고 개선하는 방법론이 제 성향과 잘 맞는다고 판단했고, 첨단융합학부에 입학한 이후에도 이 분야를 계속 공부하고 싶었습니다.
결정적인 계기는 다전공 진입 전에 수강한 경영과학1이었습니다. 문제 상황을 수학적 기법으로 모델링해 해결하는 방식이 물리나 화학을 기반으로 하는 다른 공과대학 과목들보다 훨씬 흥미로웠고, 제가 입학 전 원래 생각했던 방향과도 맞아떨어져 자연스럽게 산업공학과를 다전공으로 선택하게 되었습니다.
Q2. 해당 다전공의 진입 조건은 무엇이며 조건 충족을 위해 어떤 준비(ex. 학점 관리, 교과목 수강 등등)를 했나요?
산업공학과 홈페이지에 공식적으로 게시된 다전공 요건은 아래와 같습니다.
1.
2개 정규학기 이상 이수, 33학점 이상 취득한 재학생 (복학예정자 포함)
2.
전체 성적 평점평균 2.7 이상
3.
교과목 3개 선이수 (복수전공은 필수, 부전공은 이수자 우선선발 / 이번 학기 이수 중인 과목도 인정 가능)
•
공학수학1, 선형대수학, 선형대수학1, 선형대수학2, 응용해석1, 응용공학수학1 중 한 과목
•
공학수학2, 확률의 개념 및 응용, 경제통계학, 응용해석2, 응용공학수학2 중 한 과목
•
컴퓨터의 개념 및 실습, 컴퓨팅 핵심: 컴퓨터로 생각하기 중 한 과목
이 중 공학수학, 선형대수학, 확률의 개념 및 응용, 컴퓨터 핵심 등은 첨단융합학부(특히 융합데이터과학전공) 커리큘럼을 따라가다 보면 자연스럽게 이수하게 되는 과목들입니다. 따라서 전공 과목을 수강하면서 목록에서 빠지는 과목 한두 개만 추가로 챙기면 선이수 조건은 어렵지 않게 충족할 수 있습니다.
다만 복수전공의 경우 평점 커트라인이 꽤 높게 형성되는 편으로 알고 있으니, 복수전공 진입을 희망한다면 평소 학점 관리에 신경 써두는 것이 좋습니다.
Q3. 해당 분야를 학습하는 여러 방법들 중에서 다전공 이수를 선택한 이유는 무엇인가요?
여느 전공과 마찬가지로, 강의와 책에서 배우는 내용은 의지만 있다면 혼자서도 학습할 수 있습니다. 그럼에도 이 분야를 제대로 공부하려면 다전공을 이수하는 편이 낫다고 판단했습니다. 솔직히 다전공을 하지 않았다면 스스로 챙겨 공부하기는힘들었을 것 같고, 융합데이터과학전공과의 시너지도 좋아 결정에 큰 고민은 없었습니다. 또한 해당 분야의 교수님·주전공생들과 교류할 수 있다는 점, 그리고 산업공학 특성상 중요한 프로젝트 경험을 쌓을 수 있다는 점에서 다전공을 이수할 이유는 충분하다고 생각합니다.
Q4. 다전공에서 지금까지 수강했거나 현재 수강 중인 주요 교과목을 간단히 소개해주세요.(최소 3개 이상) 이 교과목들을 통해 느끼기에, 이 전공에서 가장 중요한 역량은 무엇인가요?
1.
경영과학1(전공필수) : 최적화의 수학적 기법을 처음으로 배우는 과목입니다. 선형계획법, 네트워크, 게임이론을 다루는데, 각 내용이 직관적으로 크게 어렵지는 않습니다. 복잡한 현실보다는 단순화된 상황을 주로 다루지만, 수리적 최적화 분야(Operations Research, OR)를 계속 공부하고 싶은 학생에게는 기본이 되는 과목이라 추천합니다.
2.
경영과학2(전공필수) : 최적화의 수학적 해법 중 확률적인(Stochastic) 상황에서의 결정을 이론적으로 다룹니다. 동적 프로그래밍, Markov Chain, 포아송 과정, 대기행렬(Queueing) 이론 등 다른 분야에서도 중요하게 쓰이는 내용을 배웁니다. 경영과학1보다 다소 어렵게 느껴졌지만, 문제 상황을 수학적으로 분석하는 것을 좋아한다면 충분히 재미있게 들을 수 있습니다.
3.
데이터관리와 분석(전공필수) : 이름 그대로 데이터 관리(데이터베이스)와 분석(데이터마이닝·검색)을 배웁니다. 데이터베이스 이론과 SQL 언어를 학습하고 직접 데이터베이스를 설계·구현하는 실습을 하며, 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색과 문서 분류 방법론도 익힙니다. 기초 이론부터 실제 실습까지 폭넓게 경험할 수 있다는 점이 좋았습니다.
4.
시뮬레이션(전공선택) : 제품 생산 라인과 같은 실제 시스템을 ARENA라는 프로그램으로 모델링해보는 수업입니다. 시뮬레이션의 개념과 ARENA 사용법을 익힌 뒤, 실제 시스템을 모델로 구현하고 문제점을 개선하는 팀 프로젝트를 진행합니다. 공정을 분석해 순차적으로 모델을 설계하는 과정을 직접 경험할 수 있습니다.
이 과목들을 들으며 느낀, 이 전공에서 가장 중요한 역량은 현실의 복잡한 문제를 수학적으로 ‘정형화’하는 능력이라고 생각합니다. 주어진 문제에서 변수·제약·목적을 명확히 정의해 모델로 옮기고, 그 결과를 다시 현실의 언어로 해석하는 과정이 산업공학 전반을 관통하는 주제이기 때문입니다.
Q5. 다전공에 관한 정보를 보통 어느 경로를 통해 얻었나요?
저의 경우 주전공생만큼 정보를 얻을 수 있는 경로가 많지는 않았습니다. 진입 요건이나 개설 과목 같은 공식적인 정보는 학과 홈페이지나 학교에서 발간하는 다전공 자료집을 참고했습니다. 반면 전공과 과목에 대한 실제 평이나 분위기는 산업공학과를 비롯한 다른 학과에 있는 지인들을 통해 주로 접했습니다. 사실 다전공 정보가 완벽하지 않더라도 큰 문제는 없다고 생각합니다. 저 역시 산업공학과에 대해 많이 알고 진입한 것은 아니었지만, 수업을 듣고 이수해 나가는 데 큰 불편은 없었습니다.
Q6. 주전공과 다전공을 함께 공부하면서 느낀 장점이나 시너지가 있다면 무엇인가요?
의도를 갖고 두 전공을 함께 시작한 것은 아니지만, 융합데이터과학전공과 산업공학과는 함께 공부하기에 아주 좋은 조합이라고 생각합니다. 앞서 말씀드린 것처럼 산업공학과 선이수과목만 봐도 융합데이터과학전공을 이수하며 충분히 채울 수 있을 만큼, 두 전공이 다루는 내용의 뿌리가 비슷합니다. 산업공학 수업에서는 공장에서 나오는 불량품의 분포처럼 확률적인 상황을 자주 다룹니다. 특히 경영과학2 수업에서는 기댓값, 지수분포, 행렬 등에 대한 깊은 이해를 요구하는데, 이때 융합데이터과학전공에서 학습한 확률·통계 베이스가 큰 도움이 됩니다. 데이터를 직접 가공하고 다뤄야 하는 경우에도 주전공에서 익힌 데이터 분석 역량이 유용하게 쓰입니다.
Q7. 해당 다전공을 이수하며 궁극적으로 얻고자 하는 바는 무엇인가요?
개인적으로 뚜렷한 목표를 세우고 산업공학과 부전공을 시작한 것은 아닙니다. 단순히 이 분야에서 배우는 내용이 재미있어 보여서 결정했습니다. 산업공학 학부 과정은 한 분야의 전문가를 길러내기보다, 여러 방법론을 토대로 문제를 해결하는 인재를 양성하는 데 가깝다고 느낍니다. 실제로 학과 홈페이지에서도 “산업공학에서는 경영과학(최적화, 응용통계), 정보 시스템, 인간공학, 생산관리, 서비스 품질경영과 같은 고유의 기법과 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 공학, 인문사회, 경제, 경영 등 다양한 인접 분야의 방법론을 활용하고 융합하여 주어진 문제를 종합적이고 체계적인 시각에서 접근하고 있습니다.”라고 학과를 소개합니다.
Q8. 다전공을 고민 중인 후배들에게 해주고 싶은 말이나 팁이 있다면?
산업공학과가 아니더라도, 서울대학교에서 다전공하는 것을 정말 추천합니다. 대부분의 전공에 그 분야에 진심인 학생들과 실력 있는 교수님들이 모여 있기 때문입니다. 어떤 전공이든 본인이 관심 있는 분야라면 분명 만족할 것이라 생각합니다. 적극적으로 탐색하고 신청해보시길 추천합니다!
Q9. 이 외에도 전공 관련해서 하고 싶은 말이 있으시면 해주세요.
산업공학과에서 다루는 내용에 관심이 갈 첨융 학생들이 꽤 많을 것이라 생각합니다. 산업공학과 복수전공이나 부전공을 고민하거나 궁금한 점이 있는 학생은 제 개인 메일(yuniyuni@snu.ac.kr)로 연락 주시면 적극적으로 도와드리겠습니다! 읽어주셔서 감사합니다.
