철강산업, AI융합 인력양성교육 '활발'

철강산업, AI융합 인력양성교육 '활발'

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  • 승인 2022.10.11 11:47
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기자명 박진철 기자 jcpark@snmnews.com
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과기부·산업부 지원 교육사업 진행 중.... 철강協 홈페이지서 신청 가능

인공지능(AI)과  4차 산업혁명 격변기 속에서 철강산업에서도 특화된 AI 전문인력 양성을 위한 활발한 활동이 펼쳐지고 있다. 

철강산업은 구조적인 변혁기에 직면하여 원가 절감, 생산성 혁신 도구로서 AI 적용은 나날이 늘어날 전망이다.

현재 철강업계에서는 한국철강협회와 한국비철금속협회, 한국디지털융합진흥원이 운영하는 '금속소재산업 METAL-AI 융합인력 양상과정', ‘철강산업 재도약을 위한 Steel-AI 융합기술인력 역량강화’ 과정이 진행 중이다.

 

 

 

'금속소재산업 METAL-AI 융합인력 양상과정'은 과학기술정부통신부가 공모한 '2022년 산업전문인력 AI 역량 강화' 사업의 지원을 받았다. ‘철강산업 재도약을 위한 Steel-AI 융합기술인력 역량강화’과정은 산업통상자원부가 공모한 ‘AI융합형 산업현장 기술인력 혁신역량 강화’ 지원 사업이다.

교육을 희망하는 자는 한국철강협회 철강전문교육사이트(lms.kosa.or.kr)에서 교육 대상 및 내용을 확인한 후 신청할 수 있다. 자세한 사항은 한국철강협회(02-559-3569)로 문의하면 된다.

세부적으로 살펴보면 '금속소재산업 METAL-AL 융합인력 양상'  과정은 리더 과정(80명/20명*4회) / 중간관리자 과정 (300명/20명*15회) / AI융합 전문가 과정(60명/20명*3회) 이렇게 총 3개 과정으로 이루어져 있으며, 수료 시 교재와 함께 한국철강협회 명의의 수료증이 발급된다.

교육은 온라인 실시간 강의, 오프라인 강의, 온라인 동영상 강의 등 다양한 방식으로 진행되고, 철강 데이터를 이용한 사례 및 실습교육을 포함하고 있어 철강산업의 AI 도입 및 확산에 크게 기여할 것으로 보인다. 

‘리더 과정’은 금속산업 분야 기업 임원 및 관리자가 대상이고, AI 도입 전략 및 방법론에 대한 교육을 통해 AI 도입 구축 판단 재료를 학습할 수 있는 과정으로 구성되어 있다.

‘중간관리자 과정’은 금속산업에 AI를 도입하기 위해 이를 기획·운영할 중간관리자를 대상으로 한다. 세부적으로는 △금속 가공공정 소요시간 예측 모델 기반 인공지능 역량강화 과정 △금속표면불량 이미지 검출 모델 기반 인공지능 역량강화 과정 △금속 공정 실시간 모니터링 모델 기반 인공지능 역량강화 과정 △금속공정 데이터를 활용한 금속설비 이상 탐지모델 구축 과정 △금속공정 비전검사 데이터를 활용한 표면 이상 탐지모델 구축 과정 등으로 구성됐다. 금속산업 재직자에게 AI가 현업에서 어떻게 적용될 수 있는지 이해시키고, AI 관련 과제 진행 시 내외부 커뮤니케이션이 가능한 수준에 도달할 수 있도록 교육하는 것이 목표다.

'AI융합 전문가 과정'은 AI 도입 중에 있는 관련 부서 재직자를 대상으로 진행하는 과정과 금속산업에 관심 있는 AI·SW 개발자와 컨설턴트, 또한 철강 및 비철 기업 임직원 및 금속산업에 관심이 있는 일반인을 대상으로 하는 과정으로 이뤄졌다. 본 과정을 수료한 IT 전문가는 중간관리자 과정의 멘토로 참여하여 금속산업 재직자들에게 컨설팅을 진행하고 있다.

'제조산업 제도약을 위한 Steel-AI융합 기술인력 역량강화' 교육 과정은 △철강 데이터를 활용한 데이터 구축 및 전처리 과정 △철강 데이터를 활용한 데이터분석과 시각화 과정 △철강설비 데이터를 활용한 도구 기반 인공지능 모델링 과정 등 총 3개 과정으로 이루어져 있다. AI 자동화 도구를 기반으로 논코딩 교육을 진행하는 기초교육으로, 수료 시 교재와 함께 철강 데이터가 제공되며, 한국철강협회 명의 수료증을 발급한다.

교육 대상자는 철강 도메인 지식을 기반으로 AI를 도입할 철강 및 관련 제조업 분야의 생산공정 담당자이다. 사전교육 및 기초교육은 온라인 동영상 강의로 진행되고, 심화 및 PBL(Project Based Learning) 강의는 온라인 실시간 교육 및 오프라인 교육으로 진행된다.
 
AI 도입 시 초기 데이터 구축 및 전처리 이해와 기초통계 데이터 분석 방법을 배우고, 데이터 탐색과 시각화 방법을 이해하고, 데이터 분류와 예측에 필요한 다양한 모델과 필요한 기법을 습득할 수 있다.

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