2027 KAIST 경영공학부 면접족보

Q1. 지원동기 및 장기적 학문 목표 Q2. 데이터 기반 의사결정의 편향 문제 극복 방안 Q3. 인공지능(AI) 기술의 경영학적 적용 및 한계 Q4. 기술혁신과 신산업 창출 과정에서 경영공학의 역할 Q5. ESG 정성적 데이터의 정량적 모형화 방법론 Q6. 공급망 관리(SCM) 불확실성 감소를 위한 정량 기법 Q7. 연구 및 프로젝트 실패 경험과 학문적 교훈 Q8. 빅데이터 수집 시 윤리적법적 문제 해결 방안 Q9. 플랫폼 비즈니스 네트워크 효과 부작용 및 대응 전략 Q10. 핀테크 발전과 전통 금융기관 비즈니스 모델 변화 Q11. 경영 연구에 가장 유용한 계량머신러닝 방법론 Q12. 기업 디지털 전환(Digital Transformation) 실패 원인과 해결책 Q13. 기술벤처 가치평가 시 전통 재무제표의 한계 극복 대안 Q14. 정량적 분석 능력과 경영 현장 직관의 균형 Q15. KAIST 경영공학부 희망 세부 전공 및 핵심 연구주제

Q1. KAIST 경영공학부에 지원하게 된 결정적인 동기와 본인의 장기적 학문 목표는 무엇입니까
저는 대학 시절 첨단 기술과 경영 전략의 결합이 선사하는 폭발적인 산업적 파급력을 체감하며 기술의 진정한 가치는 정밀한 경영학적 분석을 거칠 때 비로소 완성된다는 확신을 갖게 되었고, 국내 최고의 연구 인프라와 융합적 학문 풍토를 자랑하는 KAIST 경영공학부야 말로 저의 학문적 지평을 넓힐 최적의 터전이라 판단하여 지원하게 되었으며, 입학 후에는 계량 모형과 데이터 과학 기술을 고도화하여 급변하는 기술 생태계 속에서 기업의 지속 가능한 성장 전략을 도출하는 융합형 연구자로 성장하고자 합니다. 특히 글로벌 최고 수준의 학술지에 독창적인 논문을 게재하고 최첨단 기술의 시장 착근을 견인하는 정량적 방법론을 제시함으로써 학계와 산업계 모두에 실질적 인 기여를 하는 전문 연구자가 되는 것이 저의 최종 학문적 목표이자 꿈입니다.

Q2. 데이터 기반의 경영 의사결정에서