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사업재편 기업에 지금
가장 필요한 주제만 골랐습니다

사업재편 기업을 위한
주제선정

신사업 전환 과정에서 사업재편 기업이 실제 필요한 내용을 교육으로 다룹니다.

필요한 교육만
골라 듣습니다

모든 과정이 1~2일로 구성되어 업무에 지장없이 필요한 과정만 수강할 수 있습니다.

선수지식 없이
누구나 참여합니다

사전 지식이 없어도 따라올 수 있게 설계되어 직무와 관계없이 수강할 수 있습니다.

SCHEDULE

2주 교육 일정

AI지적재산권ESG · 탄소중립정부지원사업

1 1차

2026. 10. 12 – 10. 23

1차 교육 일정 (2026. 10. 12 – 10. 23)
월	화	수	목	금
10.12 D-1 AI 전환 전략·과제 발굴	10.13 D-2 공정 데이터 구조·분석	10.14 D-3 예측 모델·AI 에이전트	10.15 D-4 피지컬 AI·로봇 자동화	10.16 D-5 바이브코딩 웹앱 개발
10.19 D-6 IP 리스크 관리전략	10.20 D-7 탄소규제 대응 ESG 실무 ①	10.21 D-8 탄소규제 대응 ESG 실무 ②	10.22 D-9 F.I.N.D. 정부지원사업	10.23 D-10 P.A.S.S. 사업계획서

2 2차

2026. 10. 26 – 11. 6

2차 교육 일정 (2026. 10. 26 – 11. 6)
월	화	수	목	금
10.26 D-1 AI 전환 전략·과제 발굴	10.27 D-2 공정 데이터 구조·분석	10.28 D-3 예측 모델·AI 에이전트	10.29 D-4 피지컬 AI·로봇 자동화	10.30 D-5 바이브코딩 웹앱 개발
11.2 D-6 IP 리스크 관리전략	11.3 D-7 탄소규제 대응 ESG 실무 ①	11.4 D-8 탄소규제 대응 ESG 실무 ②	11.5 D-9 F.I.N.D. 정부지원사업	11.6 D-10 P.A.S.S. 사업계획서

CURRICULUM

과정 소개

D-1 AX 인사이트

사업재편을 위한 AI 전환 전략 및 과제 발굴

AI 기술별 적용 범위를 이해하고 우리 현장의 AI 과제를 도출

산출물 기업 맞춤형 AI 과제 도출

D-2 제조 데이터

사업재편을 위한 공정 데이터 구조와 분석

공정 재배치 이후 달라지는 데이터 구조 이해와 AI 기반 분석

산출물 제조 데이터 수집방법

D-3 AI 자동화

사업재편 예측 모델과 AI 에이전트

노코드로 수율 예측 모델을 만들고 AI 에이전트로 업무 자동화

산출물 공정맞춤 AI 예측모델

D-4 피지컬 AI

사업재편 대응 유연 생산 및 로봇 자동화

로봇 시뮬레이터와 비전 연동으로 유연 생산 라인 구현

산출물 피지컬 AI 도입 로드맵

D-5 바이브코딩

바이브코딩을 활용한 업무용 웹앱 개발

비개발자가 AI 개발환경을 구축해 업무용 웹앱을 만들고 배포

산출물 업무용 웹앱

D-6 지적재산권

IP(지적재산권) 분쟁과 리스크 관리전략

상표·특허 분쟁 사례와 기술 IP 계약·유출 리스크 관리

산출물 자사 IP 리스크 진단표

D-7 · D-8 ESG · 2일

탄소규제 외부대응을 위한 ESG 실무

Scope 1·2·3 배출량 직접 산정과 감축 로드맵, 공시 대응

산출물 탄소 대응 액션플랜

D-9 정부지원사업

F.I.N.D. 정부지원사업 성공전략

자금 유형 이해와 AI를 활용한 우리 기업 맞춤 지원사업 발굴

산출물 기업맞춤 지원사업 리스트

D-10 정부지원사업

P.A.S.S. 정부지원사업 사업계획서 작성전략

평가위원 관점으로 공고문을 분석하고 AI와 함께 사업계획서 작성

산출물 사업계획서 초안

ELIGIBILITY

교육 신청 대상

1
사업재편 승인기업 재직자
2
사업재편 관심 및 신청 예비기업 재직자 확인서 제출
3
제조업, 이차전지, 탄소중립에 관련된 업종 기업의 재직자 확인서 제출
4
AI 활용 및 신사업 접목에 관심 있는 일반기업 재직자

확인서 제출

사업재편 신청 예비기업의 경우, 관련 확인서 작성 및 제출 필요
사업재편 승인기업 외 기업은 교육참석 전 제출/취합 필요

FAQ

자주 묻는 질문

Q

각 과정별로 사전지식이 없어도 되나요?

네, 모든 과정은 사전지식 없이도 수강할 수 있도록 설계되었습니다.

Q

필요한 과정만 들을 수 있나요?

각 과정이 1~2일로 완결되어 원하는 날짜만 선택해 수강할 수 있습니다.

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