인재양성 프로그램 추진체계 (연차별 세부 계획)
1차년도 (2018년)
o에너지 기술 연구 기관과 KEPCO-AI 연구 센터 (프로그램)간의 적극적인 기술 교류를 통해 신재생에너지 기술 주도권 선점을 위한 문제 선정 및 그 해결을 위한 세부 교육 시행
o KAIST의 온라인 교육 플랫폼을 적극적으로 활용하여 데이터 스트림 처리 기술, SDN 기술, 지능형 모니터링/인증 기술 등의 강의 및 자료를 공유
o 주관 대학 (KAIST)과 4개의 참여 대학에서는 연구 사업 확정 후 3개월 이내에 세부 교육 계획 수립 후 시행
o 상세 프로그램 내용
시계열 데이터 스트림 실시간 처리를 위한 딥러닝 기술
실시간 전력 데이터 네트워킹을 위한 SDN 기술
실시간 전력 데이터 지능형 모니터링/인증 기술
o 매주 한차례 정기 기술 공유 컨퍼런스 미팅을 통해 에너지 분야의 신기술을 공유하고 문제 해결 전문가 양성
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)
2차년도(2019년)
o다양한 교육프로그램을 통하여 기존 인공지능 기술들의 한계점을 분석하고 이를 극복하기 위한 방법론을 학습함으로써 스마트 에너지 플랫폼 고도화를 위한 새로운 해결 방안 도출 지원
o KAIST의 온라인 교육 플랫폼을 적극적으로 활용하여 시계열 학습 모델, XAI 기술, 지능형 시각화 기술 등의 강의 및 자료를 공유
o 주관 대학 (KAIST)과 4개의 참여 대학에서는 연구 사업 확정 후 3개월 이내에 세부 교육 계획 수립 후 시행
o 상세 프로그램 내용
실시간 데이터 스트림 분석을 위한 시계열 학습 모델
에너지 서비스 지능화를 위한 XAI 기술
시공간적 패턴 분석 기반 지능형 시각화 시스템 기술
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)
3차년도(2020년)
o 제안된 아이디어들을 실데이터/모의생성데이터를 기반으로 평가를 할 수 있는 기술 환경 및 전문가 연계 지원. 모니터링과 운영 관리 도구들을 통하여 제안된 기술의 우수성을 평가하고 개선을 통하여 고도화 된 기술 전문가 과정을 수행. 현실성이 부족한 기술의 경우 그 원인을 도출하고 이를 지원하기 위한 선행 요구 기술을 도출하여 기술 도입 로드맵을 작성, 해당 분야의 산업계 전문가로 진학할 수 있도록 전문가, 교수의 지도 운영.
o KAIST의 온라인 교육 플랫폼을 적극적으로 활용하여 딥러닝 기반 수요 예측 기술, 전력 융합 서비스 기술, 전력 시스템 보안 기술 등의 강의 및 자료를 공유
o 주관 대학 (KAIST)과 4개의 참여 대학에서는 연구 사업 확정 후 3개월 이내에 세부 교육 계획 수립 후 시행
o 상세 프로그램 내용
딥러닝 기반 전력 수요 예측 기술
에너지 자립형 전력 융합 서비스 기술
기계학습 및 빅데이터 처리를 이용한 전력시스템 보안
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)