한국섬유개발연구원은 산업통상자원부가 주관하는 ‘인공지능 융합형 산업현장기술인력 혁신역량강화사업’에 선정되어 “섬유패션산업 AI융합 산업현장 기술인재양성 사업”을 5년 동안 추진한다. 한국섬유산업연합회, 한국표준협회, 한국생산기술연구원, ECO융합섬유연구원 등 지역별 대표기관들이 이 사업에 함께 참여한다.

글로벌 디지털 기술의 확산에 따라 섬유산업도 패러다임의 변화가 요구되고 있는 시기에, 이의 주축이 되는 현장인력들의 빅데이터, 인공지능(AI) 관련 교육을 통해, 지역 기업들에게 AI 기술인재를 보급하여 섬유산업의 변화에 능동적으로 대응하기 위함이다.

한국섬유개발연구원은 대구·경북 지역에 소재하는 섬유기업 재직자와 경력 5년 이상의 구직자를 대상으로 10/14~10/20까지 5일간 온라인 교육을 먼저 실시하고, 10/21, 10/22, 10/27~29까지 5일간 오프라인 교육을 실시할 예정이다.

섬유패션산업에서의 디지털 전환 기술은 크게 ▲생산공정 관리 및 최적화, ▲제조현장 자동화, ▲ICT 융합섬유, ▲언택트 마케팅, 유통, ▲고객 관리 등으로 분류할 수 있다. 이들 분류에 기초하여 섬유기업 수요조사와 AI 전문가의 의견 수렴을 거쳐 ▲섬유패션 빅데이터 활용, ▲AI 학습을 이용한 압력센싱 Yarn 제조, ▲섬유제조공정 AI기반 품질분석의 3가지 테마로 각 지역의 참여기관별로 테마를 나누어 교육을 진행할 예정이다. 그 중 한국섬유개발연구원은 “AI 학습을 이용한 압력센싱 Yarn 제조 교육”을 기초입문 및 실무과정으로 구분하여 교육을 진행한다.

세부적인 교육내용으로는 1) 전자 섬유 산업과 데이터 산업의 이해 (마이크로러닝 1시간), 2) 인공지능의 다양한 산업화 (이러닝 4시간), 3) 전자섬유 구조와 작동원리 및 파이썬기반 머신러닝, 데이터 전처리, AI 학습 알고리즘 구축 및 전자섬유 제조분야 AI적용 기술소개 (이러닝 10시간), 4) Twisting 장비를 활용한 전도사 제조공정 데이터 분석, 제품 기능 설계 및 품질 평가, 공정해석 및 문제 도출 해결 (오프라인 30시간) 등이 있다.

심승범 산연혁신지원실장은 “섬유패션 산업에서 디지털 전환이라는 큰 흐름에 유연하게 대응하지 못하면 글로벌 경쟁에서 도태될 수 있다. 아직까지 섬유기업들의 수준은 걸음마 단계이다. 이번 재직자 교육을 통해 AI 융합기술을 지역 섬유기업에게 인식시키고, 관련 기술을 점차 확산시켜 섬유산업의 변화와 기업 경쟁력 향상에 노력하겠다”고 밝혔다.

교육에 대한 정보는 한국섬유개발연구원 홈페이지(www.textile.or.kr)를 통해 알 수 있으며, 교육신청은 산업정보‧교육팀으로 접수하면 된다.

‣ 신청방법 : 홈페이지 접속 ⇒ 신청서 다운로드 ⇒ 신청서 작성 후

⇒ 메일 (edutex@textile.or.kr) 또는 팩스 053-560-6679

(신청여부 전화 확인 요망)

‣ 모집대상: 섬유패션업계 재직자(우대), 전직·취업예정자 (경력 5년 차 이상)

‣ 모집인원: 과정별 선착순 20명 (교육비 무료, 점심제공)

‣ 문 의 : 한국섬유개발연구원 산업정보ㆍ교육팀 (☎ 053-560-6670~2)

<교육일정(오프라인)>

일정 과정명 교육세부내용 시간
10/21

1. Twisting 장비를 활용한 압력센싱 Yarn의 구조 설계

- 합연사의 정의, 목적, 기초 용어 설명

- 압력센서 구조 및 작동 원리

6
10/22

2. 전도사 제조를 위한 Twisting 장비의 이해4. PBL : 제품 기능 설계 및 품질 평가

- 합연장비의 종류

- 합연장비 구동 원리 및 구동방법 실습

6
10/27

3. Twisting 장비를 활용한 전도사 제조공정 데이터 분석

- AI학습을 위한 데이터 취득

(입력데이터, 출력 데이터)

- 취득한 데이터를 활용한 AI 프로그램 설계

6
10/28

4. PBL : 제품 기능 설계 및 품질 평가

- AI를 활용한 분류 및 군집화된 데이터를 활용한 제품 설계 및 품질 평가

6
10/29

5. PBL : 공정해석 및 문제도출 해결

- AI를 활용한 데이터 해석 및 결과 출력을 통한 문제 해결방법 습득

- AI학습을 통해 계산된 샘플 제작 및 평가

6
    30

(교육 세부일정은 사정에 의해 변경될 수 있습니다)

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