2022년 조선산업 산업전문인력 AI역량강화
I. 교육개요
1. 교육 목표 및 특장점
- 조선산업의 AI 융합 디지털 혁신을 선도하기 위한 실무적용형 교육과정
교육 목표
- 조선해양산업 분야의 실제 데이터를 활용한 PBL(Project-Based Learning) 진행
- 리더, 3년차 이상의 실무자, 개발자들을 대상으로 구분하여, 실제 문제상황 시뮬레이션을 통한 실무 역량 강화
- 울산대, 해양대, 서울대, 부산대 등 우수 교수진을 통한 교육과정 전문성 및 신뢰성 확보
조선산업 AI역량강화 과정 체계와 특징
- 실제 프로젝트를 통한 AI 활용 산업활용도 제고를 위한 교육프로그램 구성
- 리더과정 15시간, 3년차 이상 및 AI개발자 과정 48시간 (정원 30명 내외 * 각 2~4회차 예정)
2-1. 조선산업 인공지능 기술과 응용
교육내용
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 3 | 디지털화, 데이터, 시뮬레이션 인공지능 |
|
| 모듈2 | 3 | 데이터 기반의 선박 설계 | |
| 모듈3 | 3 | 자율운항 기술 동향 및 요소 기술 | |
| 모듈4 | 3 | 스마트야드 기술 동향 및 요소기술 | |
| 모듈5 | 3 | 현장 AI문제 및 해결책 구상 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 학 | 최민주 교수 | |
| 학 | 우주현 교수 | |
| 학 | 우종훈 교수 |
2-2. 기상 빅데이터 처리를 통한 선박운항경로 최적화
교육내용
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 6 | 기상데이터 크롤링 | |
| 모듈2 | 12 | 데이터 분석 도구 | |
| 모듈3 | 12 | 운항 스케줄 최적화 | |
| 모듈4 | 12 | 실전 프로젝트 | |
| 모듈5 | 6 | 구현 결과 발표 및 논의 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 학 | 최민주 교수 | |
| 학 | 박호민 교수 | |
| 학 | 우주현 교수 |
2-3. 인공지능 활용 선박 엔진 데이터 처리와 진단
교육내용
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 8 | 엔진 진동 데이터 이해 | |
| 모듈2 | 4 | 데이터 분석 도구 | |
| 모듈3 | 4 | 운항 스케줄 최적화 | |
| 모듈4 | 8 | 실전 프로젝트 | |
| 모듈5 | 8 | 구현 결과 발표 및 논의 | |
| 모듈6 | 10 | 구현 결과 발표 및 논의 | |
| 모듈7 | 6 | 구현 결과 발표 및 논의 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 학 | 벙광다오 교수 | |
| 학 | 김재훈 교수 | |
| 산 | 정균식 | |
| 산 | 장민국 |
2-4. AI 활용 구매/자재/재고관리 및 운영 KPI 관리
교육내용
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 8 | AI 활용 구매/자재/재고관리 및 운영 KPI 관리 기술 이해 | |
| 모듈2 | 8 | AI 활용 구매/자재/재고관리 및 운영 KPI 관리 방법론 개발 | |
| 모듈3 | 8 | 구매/자재/재고관리 분야 AI 적용을 위한 핵심과제 설계 | |
| 모듈4 | 8 | AI 활용 구매/자재/재고관리 프로세스 개선 ROI | |
| 모듈5 | 8 | 실제 적용 DB구축 및 학습용 데이터셋 구축 방안 | |
| 모듈7 | 8 | 운영 KPI 부문의 AI 활용 실습 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 산 | 김정완 대표 | |
| 산 | 최봉문 본부장 | |
| 산 | 김병덕 본부장 | |
| 산 | 김병건 대표 |
2-5. 예지/보전 기반 제조공정 검사 자동화 및 이상탐지
교육내용
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 16 | 이미지 학습 기반 안전, 불량해결 사례 분석 및 개발체계 구축 | |
| 모듈2 | 8 | 이상탐지 알고리즘 상세 분석 및 유스케이스 기획 | |
| 모듈3 | 8 | 프로젝트 분석 및 실습(1) (고무패킹 체결 이상탐지) |
|
| 모듈4 | 8 | 프로젝트 분석 및 실습(2) (피팅 및 유압호스 체결 이상탐지) |
|
| 모듈5 | 8 | 학습능률 고도화를 위한 DB 구축 및 학습용 데이터셋 구축 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 산 | 김정완 대표 | |
| 산 | 최봉문 본부장 | |
| 산 | 김병덕 본부장 | |
| 산 | 김병건 대표 |
2-6. AI/IoT 기술을 활용한 실시간 위험감지 및 상황 모니터링
교육내용
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 8 | 무선네트워크와 센싱 데이터 기반 위험상황 인지 시스템의 이해 | |
| 모듈2 | 8 | 센싱데이터 상관관계 분석 및 시계열 데이터 처리방법 | |
| 모듈3 | 8 | 이미지 학습기반 위험상황 인지 기술 | |
| 모듈4 | 8 | 인공지능 기반 이미지, 시계열 데이터 통합처리 | |
| 모듈5 | 10 | 프로젝트 분석 및 실습 (위험케이스별 프로토콜 설계) |
|
| 모듈6 | 6 | 프로젝트 발표 및 토의 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 학 | 김동현 교수 |
2-7. 조선해양산업 AI 융합역량 향상
IT개발자 교육
| 구분 | 시간 | 강의명 | 강의내용 |
|---|---|---|---|
| 모듈1 | 16 | 조선해양 도메인 이해 | |
| 모듈2 | 8 | 조선해양 설계/모델링 및 데이터셋 구축 및 응용 | |
| 모듈3 | 8 | 자율운항선박을 위한 데이터셋 구축 및 응용 | |
| 모듈4 | 8 | AI 기반 스마트야드 응용 | |
| 모듈5 | 8 | AI 기반 스마트선박 응용 | |
| 모듈6 | 8 | AI 기반 자율운항 응용 |
예정강사진
| 구분 | 강사명 | 주요경력 |
|---|---|---|
| 학 | 오민재 교수 | |
| 학 | 김기수 교수 | |
| 멘토 | 이혜원 | |
| 멘토 | 전도현 |
II. 교육일정 및 신청안내
1. 연간 교육일정
| 교육과정 | 강의형태 | 7월 | 8월 | 9월 | 10월 | 11월 | 12월 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| [리더] 조선산업 인공지능 기술과 응용 | 실시간비대면 | 07.14-07.21 (매주 목) |
08.17-08.24 (매주 수) |
09.22-09.29 (매주 목) |
11.10-11.17 (매주 목) |
||
| [AI역량강화] AI 활용 구매/자재/재고관리 및 운영 KPI 관리 |
온앤오프 | 08.08-08.16 (월-금, 화) (울산) |
09.26-10.04 (월-금, 화) (부산) |
11.21-11.28 (월-금, 월) (부산) |
|||
| [AI역량강화] 예지/보전 기반 제조공정 검사 자동화 및 이상탐지 |
온앤오프 | 08.22-08-29 (월-금, 화) (울산) |
10.17-10.24 (월-금, 화) (부산) |
12.05-12.12 (월-금, 월) (부산) |
|||
| [AI역량강화] AI/IoT 기술을 활용한 실시간 위험감지 및 상황 모니터링 |
실시간비대면 | 08.16-09.01 (매주 화/목) |
10.04-10.20 (매주 화/목) |
11.01-11.17 (매주 화/목) |
|||
| [AI역량강화] 기상 빅데이터 처리를 통한 선박운항경로 최적화 |
실시간비대면 | 08.17-09.21 (매주 수) |
09.16-10.21 (매주 금) |
11.04-12.09 (매주 금) |
|||
| [AI역량강화] 인공지능 활용 선박 엔진 데이터 처리와 진단 |
실시간비대면 | 08.18-09.02 (매주 목/금) |
10.13-10.28 (매주 목/금, 5~6일차 매주 금) |
11.10-11.25 (매주 목/금, 5~6일차 매주 금) |
|||
| [AI융합전문가] 조선해양산업 AI 융합역량 향상 |
실시간비대면 | 08.11-08.23 (1,2주차 목/금, 3주차 월/화) |
09.15-09.30 (매주 목/금) |
11.10-11.25 (매주 목/금) |
2. 교육신청 방법
- 1단계 한국생산성본부 홈페이지 회원가입 및 로그인 (https://www.kpc.or.kr/)
-
2단계
희망교육 과정 및 일자를 선택 후 교육신청
- 과정 리스트 : https://www.kpc.or.kr/PTWED003_dtil_view.do?ecno=40373 -
3단계
교육생 대상 자격 서류 제출
- 제출 링크 : https://forms.gle/2XGbo2s2F1Zqya1z8
- 제출서류 : ① 사업자등록증, ② 재직증명서 혹은 건강보험자격득실확인서
- * AI융합전문가 교육의 경우 ② SW경력증명서 제출 바랍니다. -
4단계
자부담금 입금(1인당 5만원) / 입금시 “회사명_교육생명”으로 적요 작성바랍니다.
- 대표계좌 입금시 : 기업은행 024-098540-01-984 / 예금주 한국생산성본부
III. 신청문의
1. 신청문의
단체신청 문의
- 03170
- 서울시 종로구 새문안로 5가길 32,
한국생산성본부 - 최동덕 위원 (ddchoi@kpc.or.kr)
- Tel. 02-724-1093 / Fax. 02-724-1867
개인신청 문의
- 48821
- 부산시 동구 중앙대로 180번길 13, 15층 한국생산성본부
부산울산경남지역본부 - 김민서 위원 (mskim@kpc.or.kr)
- Tel. 051-442-5866 / Fax. 051-466-5877
