산업교육연구소

■ 인사말최근 생성형 AI는 다양한 도구와 외부 시스템을 활용해 복합적인 업무를 수행하는에이전트로 발전하고 있습니다. 이에 따라 AI 에이전트가 실제 업무 환경에서효과적으로 작동할 수 있도록 AI 모델과 도구의 연동 및 실행을 지원하는하네스(Harness)의 설계·운영과 결과물의 품질 및 수행 성과를 평가하는체계(Evals)의 구성 등이 주요 과제로 떠오르고 있습니다.이에 소프트웨어 개발 및 아키텍처 설계 분야에서 오랜 연구 경험을 쌓고클라우드·IoT 플랫폼 및 생성형 AI 기반 솔루션 설계 역량을 보유하고 있으며AWS에서 관련 업무를 수행하고 계신 전문가를 모시고 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : AI 에이전트를 ‘믿고 맡기는’ 설계ㆍ운영ㆍ평가 실전 전략 세미나2. 일 시 : 2026년 11월 24일(화) 10:00~16:303. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 또는 kieiseminar@kiei.com ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. 2026년 프롬프트 설계 기준의 변화-“마법의 문구”에서 “명세”로: 목표/제약/성공 기준/출력 형식을 적는 방식-여전히 유효한 것과 달라진 것-프롬프트 버전 관리와 팀 표준2.. 컨텍스트 설계의 원칙과 한계-무엇을 넣고 무엇을 빼는가-긴 컨텍스트의 비용/지연/정확도 문제-RAG/메모리/요약/도구 결과 관리-“넣는다고 다 읽지는 않는다”는 한계3. 국내 도입 사례 분석- 공개 자료의 범위와 한계-공개 사례에서 확인되는 사실과 확인되지 않는 부분의 구분-성과 수치를 읽는 법-우리 조직에 옛길 때의 체크리스트4. 에이전트 운영 구조(하네스) 설계-모델을 감싸는 실행 루프/도구/권한/메모리-가드레일과 사람 승인 지점-실패/재시도/중단 처리-단일 vs 다중 에이전트 선택 기준5. 산출물 품질 평가 체계(Evals)의 구성-평가 질문 세트 만들기-자동 채점/AI 심사/사람 평가의 조합-정확성/안전/비용/지연 지표-변경마다 돌리는 회귀 평가6. 현업 적용 방안과 질의응답-업무 선정 기준과 파일럿에서 확산까지의 단계-거버넌스/보안 점검-질의응답 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말최근 첨단산업의 기술 경쟁이 심화되면서 연구개발 기간 단축과실험의 효율성 및 정확성 향상이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.특히 자율실험실(Self-Driving Lab)은 소재, 반도체, 바이오 등 여러 분야에서AI가 실험 결과를 바탕으로 후속 실험을 설계하고 최적화하는 방식으로복잡한 실험 과정에 소요되는 시간과 자원을 줄이고 효율적인 연구개발을 지원하는차세대 연구개발 환경으로 주목받고 있습니다.이에 자율실험실(SDL)의 기술 동향을 이해하고 연구개발의 효율성과 신뢰성을 높이기 위한실질적인 활용 방안을 공유하고자 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : R&D 대전환- AI 기반 자율실험실(SDL) 심층분석- 최적화 구축/활용/실습 3차 세미나2. 일 시 : 2026년 11월 13일(금) 10:00~15:303. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 또는 kieiseminar@kiei.com ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)0. 도입 및 산업적 배경- 왜 지금 AI for Materials인가, 공정-구조-물성- 성능 프레임워크, 소재 탐색/개발/최적화- 전체 과정 안내[모듈1] 문제 정의와 소재 데이터- 기본 용어에서 지표 정의까지- AI/ML 기본 용어- 회귀, 분류, 군집화, 최적화의 차이- 입력값, 목표값, 기술자, 라벨 및 도메인 제약조건- 성공 지표 정의[모듈2] 소규모ㆍ불완전ㆍ불일치 데이터- 수집에서 설계까지- 문헌 데이터 수집, 결측 발생 메커니즘, 삭제와 대치의 비교- MICE, KNN, 랜덤 포레스트 및 화학 지식 기반 대치, 데이터 누출 방지- 학습/검증/시험 데이터 설계[모듈3] 공정-물성 관계 예측과 모델 선택 및 비교- 기준 모델, 트리 앙상, 교차 검증, RMSE, R2, 정밀도, 재현율 및 F1- 하이퍼파라미터 튜닝, 제한된 데이터에서의 모델 선택[모듈4] 역설계와 실험 추천 및 최적화- 정방향 모델과 역설계의 차이, 공정변수 최적화, 제약조건과 실행가능성- 설계-소자(design-to-device) 파이프라인, 실험 검증[모듈5] 소재 특성평가를 위한 컴퓨터 비전 사례를 통한 상태분류- CNN 개념, 이미지 선별 및 증강, 패치 분할/크롭, 클래스 불균형- 혼동행렬: Grad-CAM, 도메인 이동과 일반화[모듈6] 불확실성과 신뢰성 및 해석 가능성 사례 분석- 점 예측과 확률론적 예측, 우연적/인식론적 불확실성- NGBoost: 음의 로그우드와 보정, SHAP: 분포 외 시험[모듈7] 산업 적용과 자율실험 데이터인프라 및 실험설계- 데이터 인프라, 최소 실행 가능 데이터셋, 모델 모니터링- 시뮬레이션, 특성평가, 실험실 자동화와의 통합- 베이지안 최적화와 폐루프 실험- 거버넌스 및 책임 있는 활용8. 종합 마무리- AI for Materials 활용사례 개요 작성- 문제, 데이터, 모델, 검증, 불확실성, 사업 가치 및 다음 실험 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말기업의 업무 환경이 빠르게 변화하면서 생성형 AI를 단순한 정보 검색과 문서 작성에활용하는 것을 넘어 업무 과정 전반에 접목하려는 움직임이 커지고 있습니다.특히 목적에 맞는 프롬프트 설계와 문서 작성·시각화, 반복 업무 자동화 등AI를 실질적인 업무 성과로 연결하는 방법이 중요해지고 있습니다.이에 ChatGPT의 최신 기능과 활용법을 익히고 Codex의 주요 기능을 살펴보고다양한 실습을 통해 업무에 적용할 수 있는 AI 활용 및 자동화 전략을 공유하고자본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : 최신 ChatGPT 활용부터 업무자동화까지! 실습 중심 구축 전략 3차 세미나2. 일 시 : 2026년 11월 11일(수) 10:00~17:003. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 또는 kieiseminar@kiei.com ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. 생성형 AI 활용 실무 기본 및 업무 적용 사례 [실무 실습 진행]-문서작성, 기획, 보고, 컨설팅 등 업무에서의 AI 활용 흐름-ChatGPTㆍClaudeㆍGemini 등 주요 도구의 역할과 활용 범위 비교-실무에서 활용가능한 AI 업무 사례 2. 실무형 프롬프트 작성 기법 [실습 진행]- 역할, 맥락, 목적, 결과물 형식을 반영한 프롬프트 구조화 방법- 프롬프트 오류 유형과 개선 전략- 프롬프트 엔지니어링/컨텍스트 엔지니어링/하네스 엔지니어링 3. ChatGPT 최신기능 활용 [실습 진행]- 프로젝트 기능을 활용한 업무별 맞춤형 지침 구성- 파일 업로드 기반 문서 분석 및 요약- Canvas를 활용한 긴 문서 수정 및 보완- 데이터 분석, 이미지 생성 기능을 활용한 보고자료 구성 4. Codex를 활용한 업무 자동화 설계 및 실습 [실습 진행]- 비개발자를 위한 AI 업무자동화 이해- 반복업무를 자동화 가능한 작업 단위로 분해하는 방법- Codex 활용 개념과 실무 적용 방식 이해- 자동화 요청서 작성법- 문서 템플릿, 파일, 구조, 결과물 생성 흐름 설계 5. 개인별 업무 자동화 시나리오 작성 및 제작 [실습 진행]- Codex를 활용한 반복업무 자동화- 본인 업무 중 자동화 가능한 업무 선정- ChatGPT와 Codex 역할 구분- 개인별 AI 업무자동화 셋팅 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말최근 인공지능 기술 발전과 데이터 기반 R&D의 중요성이 높아지면서연구개발 패러다임이 반복적인 실험 중심에서 AI가 실험을 설계하고최적화하는 자율실험실(Self-Driving Lab) 중심으로 변화하고 있습니다.특히 소재ㆍ반도체ㆍ바이오 등 첨단산업에서 AI 기반 자율실험 활용이 확대되고 있으며정부 역시 AI 소재 R&D 플랫폼 구축을 통해 지능형 연구생태계 조성에 나서고 있습니다.이에 자율실험실 관련 기술과 주요 동향 및 활용전략을 살펴보기 위해 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : R&D 대전환- AI 기반 자율실험실(SDL) 심층분석 최적화 구축/활용/실습 2차 세미나2. 일 시 : 2026년 10월 12일(월) 10:00~15:303. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 또는 kieiseminar@kiei.com ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. 도입 및 산업적 배경: 공정-구조-물성, 성능 프레임워크, 소재 탐색/개발/최적화2. [모듈1] 문제 정의와 소재 데이터- 기본 용어에서 지표 정의까지: AI/ML 기본 용어, 회귀, 분류, 군집화, 최적화의 차이: 입력값, 목표값, 기술자, 라벨 및 도메인 제약조건,성공 지표 정의3. [모듈2] 소규모ㆍ불완전ㆍ불일치 데이터- 수집에서 설계까지: 문헌 데이터 수집, 결측 발생 메커니즘, 삭제와 대치의 비교: MICE, KNN, 랜덤 포레스트 및 화학 지식 기반 대치, 데이터 누출 방지: 학습/검증/시험 데이터 설계4. [모듈3] 공정-물성 관계 예측과 모델 선택 및 비교: 기준 모델, 트리 앙상, 교차 검증, RMSE, R2, 정밀도, 재현율 및 F1: 하이퍼파라미터 튜닝, 제한된 데이터에서의 모델 선택5. [모듈4] 역설계와 실험 추천 및 최적화: 정방향 모델과 역설계의 차이, 공정변수 최적화: 제약조건과 실행가능성, 설계-소자(design-to-device) 파이프라인, 실험 검증6. [모듈5] 소재 특성평가를 위한 컴퓨터 비전 사례를 통한 상태분류: CNN 개념, 이미지 선별 및 증강, 패치 분할/크롭, 클래스 불균형: 혼동행렬: Grad-CAM, 도메인 이동과 일반화7. [모듈 6] 불확실성과 신뢰성 및 해석 가능성 사례 분석: 점 예측과 확률론적 예측, 우연적/인식론적 불확실성: NGBoost: 음의 로그우드와 보정, SHAP: 분포 외 시험8. [모듈 7] 산업 적용과 자율실험 데이터인프라 및 실험설계: 데이터 인프라, 최소 실행 가능 데이터셋, 모델 모니터링, 시뮬레이션, 특성평가: 실험실 자동화와의 통합, 베이지안 최적화와 폐루프 실험, 거버넌스 및 책임 있는 활용9. 종합 마무리: AI for Materials 활용사례 개요 작성: 문제, 데이터, 모델, 검증, 불확실성, 사업 가치 및 다음 실험: 핵심 정리와 질의응답 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말최근 인공지능 기술이 업무 전반에 빠르게 확산됨에 따라 기업 실무자들이ChatGPT 등 생성형 AI를 활용해 업무 효율성을 높이는 전략이 주목받고 있습니다.특히 프롬프트 설계와 데이터 활용, 반복 업무 자동화 등실무에 직접 적용할 수 있는 역량의 중요성이 커지고 있습니다.이에 ChatGPT의 최신 기능과 활용법을 익히고 실전·실습을 통해업무에 바로 적용할 수 있는 활용 전략을 공유하고자 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : 최신 ChatGPT 실전 활용 & AI 업무자동화 완전정복- 실습ㆍ구축 2차 세미나2. 일 시 : 2026년 09월 18일(금) 10:00~17:003. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 또는 kieiseminar@kiei.com ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. [실무 실습 진행] 생성형 AI 활용 실무 기본 및 업무 적용 사례2. [실습 진행] 실무형 프롬프트 작성 기법3. [실습 진행] ChatGPT 최신기능 활용4. [실습 진행] Codex를 활용한 업무 자동화 설계 및 실습: 비개발자를 위한 AI 업무자동화 이해5. [실습 진행] 개인별 업무 자동화 시나리오 작성 및 제작 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말AIㆍ클라우드와 전력수요의 급속한 확산으로 인해데이터센터는 산업, 학계, 공공 전반의 핵심 인프라로 자리매김하고 있습니다.특히 AI 기술의 비약적인 발전과 함께 데이터센터는 단순한 IT 설비를 넘어미래 산업 경쟁력을 좌우하는 전략적 기반으로 주목받고 있습니다.이에 AI 데이터센터 인프라를 둘러싼 기술 동향과 핵심 이슈를 공유하고미래 발전 방향과 대응 전략을 함께 모색하고자 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : AI 데이터센터 인프라 구축ㆍ운영의 핵심 이슈와 최적화 전략 세미나2. 일 시 : 2026년 08월 25일(화) 10:00~17:103. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)-AI 데이터센터 전력설비 화재리스크 평가기술과 예방ㆍ진단사례-데이터센터 열관리의 핵심 액침냉각 기술개발 동향과 주요 이슈 및 실증사례-소버린 AI 데이터센터를 위한 보안 모델과 핵심 기술-데이터센터 전력공급을 위한 가용 PPA 제도와 활용방식-탄소저감형 수중데이터센터 실증모델 개발-AI 데이터센터 성공 구축을 위한 핵심 설계 요소와 최적화 방안-데이터센터 화재안전 기술기준과 예방 및 진단사례 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말최근 인공지능 기술의 발전과 데이터 기반 R&D의 중요성이 높아지면서연구개발의 패러다임이 기존의 반복적인 실험 중심에서 AI가 실험을 설계하고최적화하는 자율실험실(Self-Driving Lab) 중심으로 빠르게 변화하고 있습니다.특히 소재ㆍ반도체ㆍ바이오 등 첨단산업 분야에서는 연구 효율성과 정확성을 높이고개발 기간을 단축하기 위해서 AI 기반 자율실험실의 활용이 더욱 확대되고 있습니다.이에 자율실험실의 기술 동향을 이해하고 연구개발의 효율성과신뢰성을 높이기 위한 실질적인 활용 방안을 모색하고자 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : R&D 대전환- AI 기반 자율실험실(Self-Driving Lab) 최적화 구축과 활용 심층분석 세미나2. 일 시 : 2026년 08월 18일(화) 10:00~15:303. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)-자율실험실 도입 및 산업적 배경-[모듈1] 문제 정의와 소재 데이터- 기본 용어에서 지표 정의까지-[모듈2] 소규모ㆍ불완전ㆍ불일치 데이터- 수집에서 설계까지-[모듈3] 공정-물성 관계 예측과 모델 선택 및 비교-[모듈4] 역설계와 실험 추천 및 최적화-[모듈5] 소재 특성평가를 위한 컴퓨터 비전 사례를 통한 상태분류-[모듈6] 불확실성과 신뢰성 및 해석 가능성 사례 분석-[모듈7] 산업 적용과 자율실험 데이터인프라 및 실험설계-종합 마무리  ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말최근 생성형 AI는 단순한 대화형 서비스를 넘어 데이터 분석, 업무 자동화 등다양한 업무에 활용되며 기업의 생산성과 경쟁력을 높이는 기술로 자리잡고 있습니다.특히 ChatGPT와 Codex를 활용한 AI 자동화 기술의 발전으로 비개발자도 반복 업무를효율적으로 처리하고 실무에 생성형 AI를 손쉽게 적용할 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.이에 ChatGPT의 최신 활용법과 Codex 활용 전략을 공유하기 위해본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : 최신 ChatGPT 실무 바로활용- 실전/실습 구축 전략 세미나2. 일 시 : 2026년 08월 11일(화) 10:00~17:003. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com)또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. [실무 실습 진행] 생성형 AI 활용 실무 기본 및 업무 적용 사례2. [실습 진행] 실무형 프롬프트 작성 기법3. [실습 진행] ChatGPT 최신기능 활용4. [실습 진행] Codex를 활용한 업무 자동화 설계 및 실습: 비개발자를 위한 AI 업무자동화 이해5. [실습 진행] 개인별 업무 자동화 시나리오 작성 및 제작: Codex를 활용한 반복업무 자동화 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말전 세계적인 디지털 전환 가속화와 생성형 AI의 확산으로 AI 데이터센터가국가 디지털 경쟁력의 핵심 인프라로 자리매김하면서 방대한 데이터를초고속·초저지연으로 전송하기 위한 차세대 광통신 및 광학 기술의 중요성이 커지고 있습니다.이에 따라 국내외 기업들은 초고속 광통신 부품과 광소자, 광네트워크 기술 확보를 위한투자를 확대하는 등 시장 선점을 위한 경쟁을 본격화하고 있습니다.이러한 시기에 AI 데이터센터 경쟁력 강화를 위한 차세대 광학·광통신 기술의국내외 기술개발 동향과 주요 기술별 적용 사례를 공유하고자본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)1. 행사명 : [AI 인프라 핵심] 데이터센터 간 차세대 광학ㆍ광통신 혁신기술 트렌드와 주요 이슈 세미나2. 일 시 : 2026년 07월 22일(수) 10:00~15:503. 장 소 : KIEI 세미나실 (서울 구로디지털단지 內) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)6. 문 의 : (02)2025-1333~7 ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. AI 데이터센터를 위한 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics) 기술2. [광스위칭 기술] OCS(Optical Circuit Switch) 기술과 데이터센터 스위칭 아키텍처의 진화 및 실증사례3. [소자 기술] AI(딥러닝) 기반 광학 문자 인식(OCR) 기술개발과 주요 이슈 및 실증사례4. [전송 기술] AI 데이터센터를 위한 단일모드 특수 광섬유 제조 기술개발과 주요 이슈 및 실증사례5. [광 네트워크] AI DC의 네트워크 발전방향과 광네트워크 적용 전략 ※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.

■ 인사말최근 생성형 AI 확산과 초거대 AI 모델의 등장으로 데이터 처리 수요가 급증하면서AI 데이터센터는 국가 경쟁력과 미래 산업을 이끄는 핵심 인프라로주목받고 있습니다. 특히 국내 데이터센터 시장의 빠른 성장과 함께전력 공급 안정성 및 인프라 최적화의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.이에 AI 데이터센터의 효율적 구축 전략과 차세대 인프라 혁신 방향을공유하고자 본 세미나를 개최합니다. ■ 행사개요 (본 세미나는 온라인/오프라인 동시 진행됩니다.)<2026 뉴에너지 페어 오송 동시개최>1. 행사명 : AI 데이터센터 최적화 구축전략과 차세대 인프라 혁신 세미나2. 일 시 : 2026년 07월 09일(목) 10:00~17:003. 장 소 : 청주오스코(OSCO) 2층 회의실 207~208호 (충북 청주시) / 온라인 스트리밍4. 등 록 : 온라인등록(https://www.kiei.com) 또는 전화등록5. 주 최 : 산업교육연구소(KIEI)ㆍ충청북도ㆍ청주시6. 문 의 : 전화 (02)2025-1333~7 또는 이메일(kieiseminar@kiei.com) ■ 프로그램 (프로그램의 주제 및 스케줄은 연사의 사정에 의해 일부분 변경될 수 있습니다.)1. AI 데이터센터 혁신 트렌드와 대응전략2. AI 데이터센터 최적화를 위한 AI 트윈기술 융합 구축전략과 기대효과3. AI 데이터센터 효율적 운영을 위한 ESS 주요 이슈와 활용전략4. 데이터센터 구축과 운영의 PUE 절감기법의 주요 이슈 및 요소5. 데이터센터 액침냉각의 오해와 진실6. AI 데이터센터 구축을 위한 쿨링 인프라 현황과 대응전략7. 데이터센터 구축을 위한 연료전지 기반 전력공급 솔루션8. LVDC 기술 기반 AI 데이터센터 전력 인프라 구축 트렌드 ※ 본 세미나 참석자에게는 “2026 뉴에너지 페어 오송” 전시장 무료 입장 혜택을 제공합니다.※ 본 행사는 사전등록이 마감될 경우, 현장등록은 불가능하오니 사전등록 바랍니다.※ 자세한 사항은 홈페이지(https://www.kiei.com) 또는 전화 (02)2025-1333~7 문의 바랍니다.