교육 목표

정성적 목표

ㅇ 부산특화 산업(실버케어 테크, 패션 및 섬유, 스마트시티 및 디지털트윈) 분야 AI 프로토타입 개발 교육

ㅇ 특허 출원 및 논문을 통한 우수 AI 기술 확보

ㅇ 경진대회 출품∙수상 등 성과 확산, 지역 대학 학생의 지역 정주 유도

정량적 목표

ㅇ 수료 : 25명

교육 대상

□재직자

■미취업자

■전공자

□비전공자

일정 및 기간

2025. 07. 01. ~ 08. 30. 중(160H)

교육 시간

총 160H

교육 수준

고급

교육 구분

데이터

필요 역량

기술활용, 분석력 등

구분

내용

교육방법

시간

비고

1장

디지털트윈 GIS 기반 생성형 AI 개발

오프라인

30H

2장

생성형 AI 기반 신발 3차원 모델링 및 가상핏팅 프로토타입 개발

오프라인

30H

3장

실버케어 테크 기반 AI 응용 운동·재활 프로토타이핑

오프라인

60H

4장

실버케어 테크 기반 ICT·웨어러블 데이터 기반 맞춤형 운동 설계

오프라인

40H

계

160H

구분

세부 교육내용

시수

디지털트윈 GIS 기반 생성형 AI 개발

ㅇ 디지털트윈과 GIS 데이터 구조 이해 (8H)

- 디지털트윈 개념과 도시 시뮬레이션 활용 사례

- GIS 데이터 구조 및 포맷 이해, Kepler.gl 시각화 실습

ㅇ 생성형 AI + 지도정보 기반 대화형 리포트 개발 (8H)

- 보행안전/조도/교통 데이터 분석 및 시각화

ㅇ 실시간 데이터 연동 및 응용 서비스 기획 (8H)

- 생성형 AI를 활용한 공간 정보 요약 실습

- GPT API 연동 + 위치 기반 프롬프트 설계

ㅇ Streamlit 기반 위치 입력 + 리포트 출력 앱 실습 (6H)

30H

생성형 AI 기반 신발 3차원 모델링 및 가상핏팅 프로토타입 개발

ㅇ 신발 3D 모델링 개요 및 생성형 AI 응용 (8H)

- 3D 모델링 및 텍스처링 기초

- 생성형 AI를 활용한 3D 모델 자동 생성 기법

ㅇ 고해상도 신발 데이터셋 구축 및 전처리 (8H)

- 신발 3D 스캔 데이터 수집 및 정리

- Mesh 및 Point Cloud 데이터 처리 기법

ㅇ 가상 피팅 AI 모델 설계 및 구현 (8H)

- 인체 및 발 데이터와 신발 3D 모델 매칭 기법

- GAN 및 Neural Rendering을 활용한 가상 피팅 모델 개발

ㅇ 가상 피팅 프로토타입 배포 및 최적화 (6H)

- WebGL을 활용한 웹 기반 가상 피팅 서비스 구축

- AI 기반 피팅 결과 최적화 및 성능 개선

30H

실버케어 테크 기반 AI 응용 운동·재활 프로토타이핑

ㅇ 고령자 기능·신체특성 이해와 스포츠의학 기초(8H)

ㅇ 고령자 운동 위험평가 및 안전관리(8H)

ㅇ OpenSim Creator를 통한 인체 근골격계 모델링(4H)

ㅇ 모션 캡처 기술에 대한 이해와 실습(4H)

ㅇ Biomechanics 기초와 OpenSim근골격계 해석 고급실습(8H)

ㅇ AI 데이터 수집 및 전처리 (모션캡처, 웨어러블)(8H)

ㅇ AI 프롬프트 설계 기초 (운동·재활 시나리오)(8H)

ㅇ AI 기반 맞춤형 운동/재활 프로토타입 설계(8H)

ㅇ 프로토타입 프로젝트 발표(4H)

60H

실버케어 테크 기반 ICT·웨어러블 데이터 기반 맞춤형 운동 설계

ㅇ 실버케어 테크 최신 동향과 ICT 장비 이해(8H)

ㅇ 웨어러블·IoT 센서 활용 고령자 모니터링(8H)

ㅇ 웨어러블 데이터 분석 및 시각화(8H)

ㅇ AI 프롬프트로 운동 데이터 자동 분석(8H)

ㅇ 데이터 기반 개인맞춤 운동 설계 실습(8H)

40H