인재양성 프로그램 연차별 운영목표 및 내용
(1) 1차년도
① 운영목표
o 문제 해결 중심의 기술 공유와 학재 별 융합 전문 교육을 통하여 산재되어 있는 에너지 기술의 문제를 분류, 정책-시장-기술의 현황 분석을 하여 미래 에너지 기술을 달성하기 위한 핵심 문제를 도출. 스마트 에너지 빅데이터 분석, 신재생 및 분산/이동 전원 (ESS/EV)과 스마트 빌딩, 스마트 홈 환경에 걸친 XAI 기반 지능형 에너지 관리 시스템 (EMS) 모델 등 핵심 기반 선행 기술을 학습하여 전문성 함양.
② 내용 및 범위
o 교육 내용 (잠정)
프로그램 | 주제 | 내용 |
정규과목 | 시계열 데이터 스트림 실시간 처리를 위한 딥러닝 기술 | 실시간으로 수집되는 시계열 데이터 스트림의 복합 이벤트 처리 구조 및 분산 처리 기술에 대하여 다루며 특히 복합 이벤트 처리를 딥러닝 기반으로 수행할 때 현재까지의 딥러닝 처리에서 한계를 보이는 시변 데이터에 대한 연속 학습(Continuous Learning)에 대한 이슈에 대하여 교육 |
정규과목 | 실시간 전력 데이터 네트워킹을 위한 SDN 기술 | 전력 데이터 네트워킹에서의 데이터 전송 가속화를 위한 SDN 기술 적용을 통하여 이상(Abnormal) 상황에 대한 데이터 수집/대응에서의 실시간성을 보장하고 오버레이(Overlay) 네트워크를 통하여 보다 중요하거나 긴급한 데이터 흐름(Flow)에 대한 고성능 네트워킹이 가능하도록 하는 기술을 다룸 |
전문과정/단기강좌 | 실시간 전력 데이터 지능형 모니터링/인증 기술 | 발전/변전 설비 등의 모니터링 기술로써 RTU 등의 기기들을 하나의 네트워크로 통합하기 위한 지능형 인터페이스 게이트웨이 기술 및 에너지 플랫폼 환경에서의 블록체인 기반 사용자 인증 기술을 다룸 |
o 매주 정기 기술 공유 컨퍼런스 미팅과 연간 2회 이상 문제 해결 워크샵, 전문가 초청 교육을 실시. 문제 해결을 위한 전문가 프로그램 기획 및 시행
o 기타 (단기 강좌 등 전문 프로그램)
−하계/동계 방학 기간을 이용한 8주 과정 (매년 1~2월, 7~8월)
−정규학기 기간을 이용한 16주 과정 (매년 3~6월, 9~12월)
(2) 2차년도
① 운영목표
o 스마트 에너지로 새로운 미래가치를 창출하기 위한 에너지-지능형ICT 친환경 융복합 기술을 개발하기 위해 에너지 생산, 공급,수요에 대한 최적 운용 모델을 XAI 기술을 기반으로 도출하고 XAI 기반 에너지 플랫폼 기술, 지능형 스마트 그리드 설비 인터페이스 및 제어기술, 지능형 에너지 데이터 플랫폼 기술, XAI 데이터 활용 맞춤형 에너지 신사업 모델 등 개별 전문 분야의 도구들을 융합, 생태계에 대한 통찰력을 통해 창의적인 해결 방안을 도출할 수 있는 인재 양성
② 내용 및 범위
o 교육 내용 (잠정)
프로그램 | 주제 | 내용 |
정규과목 | 실시간 데이터 스트림 분석을 위한 시계열 학습 모델 | 현재 RNN 모델로써 Long Short Term Memory (LSTM) 및 Gate Recurrent Unit (GRU) 등의 모델들이 시계열 데이터 분석을 위한 딥러닝 모델로써 활발히 연구되고 있음. 따라서 해당 시계열 학습 모델에 관련된 이슈와 이를 연속 학습 형태로 수행하기 위한 전반적인 기술을 다룸 |
정규과목 | 에너지 서비스 지능화를 위한 eXplainable AI (XAI) 기술 | 빅데이터 분석 등에서 뛰어난 성능을 보이는데 반하여 기존 이유 설명이 불가능한 딥러닝에서의 신뢰성 문제 등을 개선 가능한 eXplainable AI 기술과 지능적 전력 정책 의사결정시스템 기술에서의 전반적인 이슈를 다룸 |
전문과정/단기강좌 | 시공간적 패턴 분석 기반 지능형 시각화 시스템 기술 | 다양한 요인들에 영향을 받는 에너지 사용량의 특성 상 비정형 에너지 사용량을 다양한 각도에서 효과적으로 분석해줄 시각화 시스템을 다루며 전력 시변 데이터의 직관적인 이상탐지 분석을 위한 데이터 시각화 기술 및 사용자와 시스템 간의 상호작용을 통한 정밀한 맞춤형 에너지 보급모델 등의 이슈에 대하여 교육 |
o 매주 정기 기술 공유 컨퍼런스 미팅과 연간 2회 이상 문제 해결 워크샵, 전문가 초청 교육을 실시. 문제 해결을 위한 전문가 프로그램 기획 및 시행
o 기타 (단기 강좌 등 전문 프로그램)
−하계/동계 방학 기간을 이용한 8주 과정 (매년 1~2월, 7~8월)
−정규학기 기간을 이용한 16주 과정 (매년 3~6월, 9~12월)
(3) 3차년도
① 운영목표
o 에너지 기술, 데이터, 모델링, 지능적 처리에 걸쳐 에너지 산업계에 직접적이고 실질적인 도움이 될 수 있는 실용성, 창의성을 갖춘 인재 양성. 플랫폼 운영의 고도화와 테스트베드 환경에서의 예비 구동을 통하여 XAI기반 지능형 에너지 플랫폼 운영 관리 및 에너지-지능형ICT 융복합 기술의 혁신 기술 전문성과 통찰력을 겸비하는 실무문제 해결형 전문 인재를 양성.
② 내용 및 범위
o 교육 내용 (잠정)
프로그램 | 주제 | 내용 |
정규과목 | 딥러닝 기반 전력 수요 예측 기술 | 한국전력 i-Smart 등에서 제공하는 전력 데이터를 이용한 지도(Supervised)/비지도(Unsupervised) 학습 기반 수요 예측 기술들을 다루며 세부적으로 이를 1시간, 30분, 15분, Peak 수요 예측 등의 다양한 시간/ESS, 송배전 등의 다양한 영역들로 확장할 때 고려해야할 이슈들에 대하여 교육 |
정규과목 | 에너지 자립형 전력 융합 서비스 기술 | 에너지 자립형 프로슈머 지향 전력 융합 서비스를 위한 기반 기술들을 다루며 특히 해당 서비스를 위한 수요 예측에서의 인과 관계 설명을 위한 확률기반 모형 및 딥러닝 모형을 동시에 고려를 통한 XAI 기술 등에 대하여 교육 |
전문과정/단기강좌 | 기계학습 및 빅데이터 처리를 이용한 전력시스템 보안 | 시스템 차원에서의 안전한 빅데이터 수집/정제/저장/마이닝/인메모리 처리 기술과 보안 관제 및 악성코드 감지 등의 전력시스템 보안 등에 대하여 교육 |
o 매주 정기 기술 공유 컨퍼런스 미팅과 연간 2회 이상 문제 해결 워크샵, 전문가 초청 교육을 실시. 문제 해결을 위한 전문가 프로그램 기획 및 시행
o 기타 (단기 강좌 등 전문 프로그램)
−하계/동계 방학 기간을 이용한 8주 과정 (매년 1~2월, 7~8월)
−정규학기 기간을 이용한 16주 과정 (매년 3~6월, 9~12월)
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