* 행사안내
1. 주제 : 제2기 인공지능 기반 데이터 인텔리전스 실무 전략: ChatGPT / Gemini 실전 활용 !!
- 내 데이터에서 논문·특허 빅데이터까지, 분석·정제·시각화 A to Z
2. 일시 : 2026-02-03 10:00 - 17:00
3. 장소 : FKI 타워 컨퍼런스센터 2층, 루비홀(여의도)/ 온라인
4. 주최 : 한국미래기술교육연구원
5. 문의 : 02-545-4020 / kecft@kecft.or.kr
6. 사전 준비사항
- 본 교육은 교재를 제공치 않으며 PDF 파일 및 강의에 활용 된 Code를 제공해 드립니다.
- 본 교육 중 실습을 위한 사전 준비 사항 관련 내용은 세미나 신청 시 매뉴얼로 제공 해드립니다.
7. 관련 등록 및 상세 페이지 : https://www.kecft.or.kr/shop/item20.php?it_id=1763598367
8. 강사 소개 : 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 박강민 교수
※ 약력
2025 ~ 현재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 / 경영정보학부 교수
2014 ~ 2025 소프트웨어정책연구소 선임연구원
2011 ~ 2013 한국국제협력단(KOICA) 국제협력요원
2024 공학박사 – 한국과학기술원(KAIST) 미래전략대학원
2016 경영학석사 – 서울대학교 기술경영경제정책대학원
2011 공학사(전산학) – 한국과학기술원(KAIST)
※ 학술 및 수상활동
- 기술경영경제학회 동계학술대회 최우수 논문상 (2024)
- 기술경영경제학회 하계학술대회 최우수 논문상 (2024)
- 디지털정책학회 동계학술대회 최우수 논문상 (2023)
- 아산나눔재단 최우수 사례연구상 (2016)
- 기술경영경제학회 이사 (2025 ~)
※ 저서
- 박강민 외. (2025). AI Literacy Primer.
- 박강민 외. (2025). 생성형 AI 프롬프트 디자인 실무.
- 박강민 외. (2024). 생성형 AI 프롬프트 디자인.
- 박강민 외. (2022). 디지털 파워 2023: 디지털 혁신이 이끄는 미래 사회.
- 박강민 외. (2021). 디지털 파워 2022: 디지털 대전환과 미래변화.
- 박강민 외. (2021). 디지털 파워 2021: SW가 주도하는 미래사회의 비전.
- 박강민 외. (2021). 디지털 혁신으로 이루는 미래 비전.
- 박강민. (2013). 내 이름은 테스파: 에티오피아에서 희망으로 산 730일.
9. 주요 프로그램
PART 1 : 내 데이터, AI로 똑똑하게 분석하기
[Stage 01] 데이터 첫 만남… AI로 손쉽게 탐색하기
- 데이터 탐색(EDA)의 기본 개념과 중요성
- 데이터 자동 분석 도구 및 AI 기반 시각화 기법 소개
- 복잡한 데이터셋을 빠르게 이해하기 위한 요약 및 인사이트 생성 원리
- 실습: 개인 혹은 기업의 데이터셋 불러오기
- 실습: 기본 통계량(평균, 분산, 빈도 등)과 데이터 분포 확인
- 실습: AI가 자동으로 제안하는 그래프(히스토그램, 상자그림, 산점도 등) 생성
[Stage 02] 데이터 깨끗하게 만들기… 전처리 자동화
- 데이터 품질이 분석 결과에 미치는 영향
- 결측치, 이상치, 중복 데이터 처리 전략
- 범주형 데이터 인코딩, 스케일링 등 전처리의 핵심 기법
- 실습: AI 자동 코드 생성기를 통한 결측치 보간/삭제 시연
- 실습: 이상치 탐지 및 처리(통계 기반, 머신러닝 기반)
- 실습: 텍스트/범주형 데이터의 표준화 및 인코딩 자동화
[Stage 03] 예측 모델 한 번에… 머신러닝 자동화
- AutoML 개념과 최신 기술 동향
- 분류(Classification), 회귀(Regression), 시계열(Time Series) 모델 선택 가이드
- 결과 해석 및 비즈니스 적용 시 주의사항
- 실습: AI로 데이터셋 학습 → 자동 모델 추천 및 학습
- 실습: 성능 평가(정확도, F1 Score, RMSE 등) 자동 계산
- 실습: 모델 해석(Feature Importance, Shapley Value 등) 시각화
PART 2. 논문·특허 빅데이터, AI로 빠르게 인사이트 찾기 (Lens.org)
[Stage 04] 기술정보 탐색… R&D 데이터 다루기
- 논문·특허 데이터의 구조와 특징(저자·기관·피인용·분류코드 등)
- R&D 기획 및 기술로드맵 수립에서의 데이터 활용 방식
- Lens.org, Google Patents, Semantic Scholar 등 주요 플랫폼 비교
- 실습: Lens.org에서 관심 키워드 기반 논문·특허 데이터 다운로드
- 실습: CSV/JSON 파일 불러와 AI로 구조적 요약 생성
- 실습: 주요 저자, 기관, 연구 네트워크 파악하기
[Stage 05] 키워드로 핵심만… 논문·특허 데이터 정제
- 저자명, 기관명 표준화의 필요성과 정제 방법
- 특허 텍스트 데이터의 특수성(권리청구항, IPC 코드 등)
- 기술 키워드 추출과 주제어 분석 기법(NLP 기반)
- 실습: AI로 메타데이터 정제 및 표준화(기관명 통일, 중복 제거)
- 실습: 주요 키워드 및 주제어 자동 추출
- 실습: 연구 분야별 클러스터링과 핵심 기술맵 도출
[Stage 06] 기술 트렌드 한눈에… 시각화와 리포트 만들기
- 기술 동향 분석의 시각화 방법: 연도별 추세, 네트워크 그래프, 토픽맵
- 트렌드 리포트 작성 시 핵심 구성요소(시장성, 연구 집중도, 경쟁 상황)
- 원페이지 보고서 및 대시보드 자동화 트렌드
- 실습: AI 기반 시각화 툴로 연도별/국가별 연구 추세 차트 생성
- 실습: 협력 네트워크(공동 저자·기관) 그래프 자동화
- 실습: 자동 리포트 생성기를 활용한 원페이지 보고서 완성
