제1부 선형대수학 기초 제1장 벡터 1. 벡터의 개념과 연산 / 2. 위치벡터 / 3. 벡터의 곱셈 / 4. 벡터의 성분 / 5. 볼록성과 선형독립 제2장 행렬 1. 행렬의 개념과 연산 / 2. 행렬과 연립일차방정식 / 3. 행렬식 제2부 최적화 문제와 해결책 제3장 선형계획 1. 의사결정 / 2. 실제 문제와 모형 / 3. 최적화 모형의 의미와 특징 / 4. 선형계획 모형의 의미 / 5. 선형계획 모형수립의 예 제4장 선형계획의 해법 1. 선형계획의 도해적 해법 / 2. 선형계획의 대수적 해법 / 3. 단체법 적용을 위한 사전 작업 / 4. 단체법의 적용 / 5. 단체법 적용 시 검토사항들 제5장 쌍대문제와 민감도 분석 1. 선형계획 해의 종류 / 2. 원-쌍대 문제 / 3. 선형계획 모형의 민감도 분석 / 4. 단체법의 행렬연산 / 5. 선형계획의 특수 해법들 제6장 소프트웨어를 이용한 선형계획 해법 1. 소프트웨어 준비하기 / 2. 엑셀의 ‘해 찾기’ 기능 사용하기 / 3. 엑셀을 이용한 ‘해 찾기’에서 특수한 해를 판독하는 방법 제7장 선형계획 응용Ⅰ－정수계획법 1. 정수계획법의 특징 / 2. 정수계획법의 실행가능 영역의 변화 - 도해법 / 3. 엑셀을 이용한 정수계획법의 최적해 찾기4. 이진 정수계획법 / 5. 정수계획법의 응용 분야 제8장 선형계획 응용Ⅱ－수송문제와 목적계획법 1. 수송문제 / 2. 수송계획의 선형계획 모형화 / 3. 할당문제 / 4. 목적계획법 제3부 네트워크 이론 제9장 네트워크 모형과 이론 1. 네트워크와 그래프 / 2. 그래프의 표현 / 3. 경로와 사이클 / 4. 트리 제10장 네트워크와 최적화 문제 1. 최단경로 문제 / 2. 최소비용 흐름 문제 / 3. 최소비용 걸침 나무 문제 제4부 확률에 기반한 의사결정 제11장 확률과 확률변수 1. 확률의 개념 / 2. 사건의 발생확률 / 3. 확률의 연산 / 4. 베이지안 이론 / 5. 변수의 정의 / 6. 확률변수7. 확률분포 / 8. 확률함수 / 9. 확률분포의 기대값과 분산 / 10. 두 확률변수의 결합분포 제12장 확률분포 Part Ⅰ 이산형 확률분포 1. 베르누이 시행 / 2. 이항분포 / 3. 초기하분포 / 4. 포아송분포 / 5. 기하분포 Part Ⅱ 연속형 확률분포 1. 균등분포 / 2. 정규분포 / 3. 표준정규분포 / 4. t-분포 / 5. 카이제곱-분포 / 6. F-분포 / 7. 지수분포 제13장 의사결정 분석 1. 불확실성을 고려한 의사결정 / 2. 의사결정 나무 / 3. 사전확률과 사후확률 제14장 확률과정과 시뮬레이션 1. 이산시간 마르코프 체인 / 2. 대기행렬 이론 / 3. 몬테카를로 시뮬레이션