나에게 득이 되는 정보들
나에게 득이 되는 정보들
공지사항 모아보기
│LLM 응용 엔지니어링부터 RAG 지식베이스, AI 서비스 구축까지
안녕하세요.
한국직업전문학교입니다.
AI 기술이 빠르게 산업 현장에 확산되면서 단순히 AI를 활용하는 것을 넘어,
AI 기술을 실제 서비스에 적용하고 개발할 수 있는 전문인력에 대한 수요도 함께 높아지고 있습니다.
이러한 산업 변화에 발맞춰 한국직업전문학교가
「산업구조변화대응 등 특화훈련」 AI전문인력 양성(AI SHIFT) 2026년도 제2차 공모에서 훈련공급기관 및 과정이 선정되었습니다.
정보기술·사업관리산업 인적자원개발위원회가 발표한 선정 결과에 따르면, 한국직업전문학교는 다음 3개 AI 서비스 개발자 과정에 선정되었습니다.
한국직업전문학교 선정 과정
01. AI 서비스 개발자 과정 LLM 응용 엔지니어링
: 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 AI 서비스를 개발하기 위한 응용 기술 영역을 다루는 과정입니다.
02. AI 서비스 개발자 과정 RAG 지식베이스
: LLM과 외부 데이터를 연결하여 AI 서비스에서 지식과 정보를 활용하는 핵심 기술 영역입니다.
03. AI 서비스 개발자 과정 LLM 응용 서비스 구축
: LLM 기술을 실제 AI 서비스 구축으로 확장하는 응용 영역을 다루는 과정입니다.
LLM → RAG → AI 서비스 구축
이번에 선정된 3개 과정은 각각 독립적인 기술 영역을 다루면서도,
LLM 응용 엔지니어링
↓
RAG 지식베이스
↓
LLM 응용 서비스 구축
으로 이어지는 AI 서비스 개발의 주요 영역을 보여줍니다.
한국직업전문학교는 이러한 산업 변화에 맞춰
AI 기술을 이해하고 실제 서비스 개발 역량으로 확장할 수 있는 실무형 디지털 인재 양성을 목표로 교육을 운영하고 있습니다.
AI를 사용하는 것을 넘어, AI 서비스를 만드는 역량으로
ChatGPT와 같은 생성형 AI를 활용하는 것을 넘어
AI를 실제 업무와 서비스에 적용하고 개발하는 역량이 중요해지고 있습니다.
한국직업전문학교는 이번 AI SHIFT 과정 선정을 계기로 변화하는 산업 환경에 대응하고, AI 서비스 개발 분야의 전문인력 양성을 위한 교육 역량을 지속적으로 강화해 나가겠습니다.
AI 개발 분야에 관심이 있으시거나
LLM·RAG 기반 AI 서비스 개발 역량을 준비하고 계신다면
한국직업전문학교의 AI 교육과정을 확인해 보시기 바랍니다.
한국직업전문학교
💯 취업, 준비가 아니라 완성이 되다. 경력, 멈춤이 아니라 성장이 되다.
※ 본 게시물의 선정 내용은 정보기술·사업관리산업 인적자원개발위원회가 공고한
「산업구조변화대응 등 특화훈련」 AI전문인력 양성(AI SHIFT) 2026년도 제2차 훈련공급기관 및 과정 선정 결과를 기준으로 작성되었습니다.
카페24, 한국직업전문학교와 AI 인재 육성
│AI 인프라 기반 프로젝트 교육 MOU
[사진. 카페24 제공]
카페24가 한국직업전문학교와 손잡고 산업 현장에서 활약할 실무형 인공지능(AI) 인재를 육성한다.
8월 21일 카페24는 한국직업전문학교와 AI 인재 양성을 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.
한국직업전문학교는 1998년 설립된 고용노동부 인증 직업훈련기관으로, 서울 구로 디지털단지에 자리 잡고 있다.
현재까지 AI·풀스택·웹·앱 개발 등 정보기술(IT) 분야에서 실무 중심 교육과정을 운영해 왔다.
인공지능·머신러닝 기초부터 AI 기반 프로젝트 수행에 이르는 단계별 커리큘럼을 갖췄으며, K-디지털 트레이닝 과정 등을 통해 산업 현장에 필요한 인재를 배출해 왔다.
이번 협약은 AI 기술을 교육 현장에 접목해 교육생이 AI를 활용한 프로젝트를 직접 수행하고, 결과물을 실제 서비스로 구현·배포하며 실무 역량을 키우도록 지원하고자 추진됐다.
양사는 이번 협약을 바탕으로 ▷카페24 AI 에이전트 기반 프로젝트형 교육과정 운영 ▷카페24 AI 스페이스(AI Space) 기반 결과물 구현·배포 환경 제공 등에 협력할 계획이다. 헤럴드경제 차민주 기자
안녕하세요. 날씨가 많이 추워지고 있습니다.
아래와 같이 올해의 KDT과정이 준비되어 있으니 관심있는 분들은 상담신청해보세요.
가을맞이 새 시작준비 취업을 향하여! AI과정 / JAVA과정
1. AI 서비스 개발자(Search, 객체탐지, 판독)과정
2. 의료 Medical AI 개발자 과정
3. JAVA 풀스택 개발자 과정
✅ 의료 데이터를 활용하여 슬관절, X-ray 분석해보기 "나도 AI 전문가"
✅ RAG 기반 검색 챗봇 실전 개발 "PDF 넣으면 답하는 나만의 GPT, 직접 만들어보자"
✅ 텍스트 마이닝으로 감정 판독 챗봇 만들기 "대화로 우울증 감지? 텍스트 마이닝으로 감정 읽기"
✅ 음성·텍스트 판독 서비스 구현 A to Z "회의록 자동 전사·요약하는 AI 서비스, 실습으로 따라하기"
✅ YOLOv8로 시작하는 객체 탐지 실전 "CCTV 영상에서 폭행 감지하는 AI 만들기"
☎️ 문의 전화 : 02-6959-3647 or 010-2008-8858
✅ 카톡ID : koreavc
✅ 홈페이지 : https://koreavc.or.kr
✅ 인스타그램 : https://www.instagram.com/korea_vc
✅ 유튜브채널 : https://www.youtube.com/@KOREA_VC
#인공지능 #객체탐지 #탐지 #판독 #감정 #영상 #멀티모달 #생성형AI #chatGPT #챗GPT #취업연계 #구로디지털단지 #AI #KDT #고용노동부 #K디지털트레이닝 #의료 #JAVA #AI서비스개발자 #한국직업전문학교
안녕하세요. 한국직업전문학교 여러분~~
우리 한직교에서 홈페이지를 리뉴얼 했습니다.
보다 품질 있는 교육으로 원하는 취업을 안내하고자 한국직업전문학교는 노력해왔고 더욱 정진할 것입니다.
취업은 준비가 아니라 완성이 된다는 생각으로 수강생 여러분의 미래를 준비하고 도와줄 것입니다.
🌈 고용노동부 3년인증 훈련기관 🌈 K-디지털 트레이닝 교육 운영 기관
취업이 답답할 때 한직교~!
취업이 어려울 때 한직교~!
취업이 막막할 때 한직교~!
🎶🎵 취업이 답답할 때 한직교~! 취업이 어려울 때 한직교~! 취업이 막막할 때 한직교~! 🎹🎸
💯 취업, 준비가 아니라 완성이 되다. 한국직업전문학교
학교장 이하 임직원 일동
2022년 10월 7일 디지털 헬스케어 진흥 및 보건의료데이터 활용 촉진에 관한 법률안(보건의료데이터법안)이 국회에 발의되었다. 의료데이터의 가명처리 및 활용에 관한 사항, 데이터의전송 요구권을 핵심으로 하고 있다. 그러나 이에 반대하는 대한의사협회, 대한병원협회, 대한약사회 등 보건의료 5개 단체는 12월 26일 공동성명을 통해 보건복지부의 보건의료데이터법 추진 중단을 요구했다. 이러한 반발은 의료정보가 상당히 높은 보안성이 요구되는 민감정보라는 점에 있다. 해킹에 취약한 전자적 형태로 전송이 가능하게 되면 개인정보 유출 위험이 높고, 보건의료정보는 민감정보로서 개인에게 상당히 내밀한 사적영역인 점, 공개 시 취업이나 보험가입 등 사회적 차별로 이어질 수 있는 점 등에서 우려가 높은 상황이다.
그럼에도 불구하고, 보건의료데이터의 원활한 활용은 절대 포기해서는 안 될 시대적 과제이다. 특히 우리나라는 국가의료보험제도의 운영으로 막대한 의료정보가 집약적으로 수집·관리되고 있고, IT강국으로서 이를 처리할 기술의 발전도 얼마든지 도모할 수 있다. 이미 유럽, 영국, 미국, 일본 등은 헬스케어산업과 국민의 보건복지 측면에서 의료데이터 활용 시스템을 갖추고 정보가 경쟁력인 시대에 소리 없는 경쟁과 한편으로는 교류가 이루어지고 있는 시점에 우리나라만 도태되어서는 안 된다. 무엇보다, 보건의료데이터는 잘 활용할 수만 있다면 의약산업의 발전뿐 아니라 국민의 보건, 생명의료측면에서도 진일보할 기반이 된다. 막대한 임상비용과 기간을 줄이는 데 활용할 수 있을 뿐 아니라, 개인 맞춤형 치료의 개념인 정밀의료, 코로나19 사태로 인해 그 필요성이 더욱 부각된 원격진료 등에 활용됨으로써 생명을 살리고 건강을 유지시키는데 효율성을 높일 수 있다.
그렇다면, 개인정보보호의 안전판을 충분히 확보하면서 보건의료데이터를 활용할 방안은 무엇일까. 우리나라는 보건의료데이터에 대하여 상당히 프라이버시 보호 중심의 접근을 유지해온 측면이 있다. 2018년 데이터 3법의 개정으로 가명정보의 활용 가능성이 명문화되면서 데이터의 활용에 대한 시각이 부각되기 시작하였다. 보호와 활용의 균형을 위하여, 법제도가 개선되고 사회적 신뢰를 구축할 필요가 있다.
첫째 독립법제 마련에 대하여
정부에서 추진하고 있는 보건의료데이터법안과 같이, 산업분야별 개인정보보호에 대한 독립법제를 마련하는 방안에는 장단점이 존재한다. 현재 우리나라는 보건의료데이터에 관한 독립법제 대신 '보건의료데이터 활용 가이드라인' 등 관련 지침을 마련하여 보완하고 있다. 이러한 지침은 법적 강제성은 없지만 유연한 해석과 사회적 합의에 도움이 된다. 국가기관의 판단 재량이 넓어지고 탄력적인 정책집행이 가능하며, 다양한 법체계와 조화를 이룰 수 있고 광범위한 개인 및 집단의 참여가 가능하다는 장점이 있다. 데이터 산업과 같이 변화가 빠르고 다양한 융합서비스가 발생할 수 있는 첨단 분야에 보다 적절한 규율 방식이다. 현재 개인정보보호 분야에서의 빠른 기술발전과 데이터 환경의 변화는 가이드라인과 같은 행위규범이 활용될 여지가 많은 분야이다.
둘째 민감정보의 가명정보 활용 근거 법규 명확화
개인정보보호법에 민감정보에 대한 특례 조항을 둔 것은 일반 개인정보에 비하여 보호법익이 중대하여 특히 엄격하게 제한하겠다는 취지일진대, 조문을 엄격하게 문언적으로 해석해 본다면 가명처리에 대한 가부를 정하고 있는 조문이 부재한 것으로 해석될 여지가 있다. 실무적으로 살펴보면, '보건의료데이터 활용 가이드라인'에서는 보건의료데이터를 비식별화하여 활용할 수 있는 것을 전제하고 관련 세부사항을 규정하고 있다. 민감정보의 특례규정이 있음에도 불구하고, 보건의료데이터의 활용에 있어서 그 절차를 완화하는(정보주체의 동의 면제) 요건을 법규성 없이 사법적 해석과 가이드라인에만 맡겨두는 것은 꽤 지속적으로 논의가 제기되어 왔다.
셋째, 법률정합성의 보완
우리나라의 보건의료데이터 수집 및 처리에 대한 근거법령은 공공데이터 관련법과 개인정보보호법, 생명윤리법, 의료법 등 의약산업분야 관련법 등에 조문이 혼재되어 있다. 그렇다 보니 용어의 정의나 정보처리 절차에 대하여 서로 상이하게 해석될 여지가 존재한다. 예를 들면 비공개대상정보의 분리 제외 처리의 의미가 가명처리에도 적용되는 것인지 여부 등에 관한 문제이다. 이러한 부분은 수범자로 하여금 혼란을 야기하여 정보의 처리와 활용을 저해하는 요인이 된다.
넷째, 데이터 거버넌스 활용과 신뢰구축
정부는 보건의료 빅데이터 사업을 시행하여 보건의료빅데이터 플랫폼을 구축하고 보건의료분야 개관의 데이터를 연계하고 개방하도록 추진하였다. 데이터의 품질과 효용성에 대하여 보완하고, 안전한 활용을 보장할 충분한 시스템의 도입을 통해 신뢰를 구축할 필요가 있다. 국가건강보험체계를 갖고 있는 영국의 경우 보건의료데이터 처리 컨트롤타워로서 NHS Digital이 기능하는바 이러한 해외의 사례를 참고할 수 있다. 또한 보건의료데이터 심의 전문 거버넌스를 구축하고 전문심의위원회를 구성하여 데이터의 안전성에 대하여 전문적 검토와 정책적 조언을 할 수 있는 기구의 마련도 방안이 될 수 있다. 현재 운영되고 있는 보건의료 빅데이터 플랫폼 내 정책심의위원회는 보건복지부 훈령인 운영규정에 근거하여 구성 및 운영되고 있다. 가령 보건의료기술진흥법 등에 근거규정을 두고 자세한 사항은 법규에 위임함으로써 법률적 근거를 갖추도록 하는 것도 도움이 될 수 있다.
이상으로 필자의 저서 《보건의료빅데이터의 활용과 개인정보보호》(2022) 및 필자의 학위논문 〈보건의료데이터의 안전한 활용을 위한 법제개선에 관한 연구〉(2022)에 담았던 개선방안들을 개략적으로 피력해보았다.대한민국이 사회적 신뢰와 법제도 정비를 바탕으로, 안전하고 효율적으로 보건의료데이터를 활용하여 데이터강국, 의료강국으로 발돋움할 수 있기를 바란다.
김지희 변호사(한국유나이티드제약·서울대 법학박사)
빅데이터를 활용한 복지 위기가구 발굴 기준(변수)에 건강보험료 연체가 포함되는지?
건강보험료 연체 정보는 현재 입수되는 위기정보 34종에 포함되는 정보입니다.
세부입수 기준은 건강보험료 월 10만 원 이하 지역가입자 중 납기마감일로부터 3개월 이상 체납된 경우입니다.
건강보험료가 16개월 연체되었는데, 정부(중앙) 위기가구 발굴 대상자에 포함되었는지?
건강보험료 연체 정보 단독변수 보유자로 중앙 복지 위기가구 발굴대상자에 포함되지 않았지만,
* (2022년 3차 기준) 전체 위기정보 입수자 5,441천명 중 중앙발굴 123천명 발굴하였으며, 건강보험료 체납정보 입수자는 1,014천명임.
보건복지부가 제공하는 전체 위기정보 입수자 명단에 포함되어, 이를 바탕으로 지자체의 자체 발굴 대상에 포함되었습니다.
건강보험료 장기 연체자(1년 이상)에 대해 지자체 발굴역량을 고려하여 기획발굴 추진을 검토하도록 하겠습니다.
현재 입수되는 위기정보 34종은 무엇이며, 올해 9월 추가 예정인 5종은 무엇인지?
현재 입수되는 34종의 위기정보에는 단전, 단수, 단가스, 건강보험료·국민연금보험료 체납, 기초수급 탈락·중지, 복지시설 퇴소, 금융연체, 통신비 체납 등이 있으며, 복지사각지대발굴시스템 구축(2015년 12월) 이후 입수정보를 지속적으로 확대*해왔습니다.
* 입수정보 확대 : (2015년) 18종 → (2017년) 26종 → (2019년) 32종 → (2021년) 34종 → (2022.9월) 39종
올해 9월 신규 확대되는 입수항목 5종은 ① 중증질환 산정특례, ② 요양급여 장기 미청구, ③ 장기요양 등급, ④ 맞춤형 급여 신청, ⑤ 주민등록 세대원이 해당됩니다.
복지멤버십이 도입되면 위기가구 발굴에 있어 어떤 효과를 기대할 수 있는지?
신청방법은?
복지멤버십*은 가구원의 출산·사망, 소득·재산 변동 등이 발생한 경우 받을 수 있는 급여를 수시 또는 주기적으로 안내하고 있습니다.
* 빅데이터를 활용해 출산･재산변화 등 개인의 상황에 따라 받을 수 있는 복지혜택 안내
또한, 현금성 급여를 안내하였음에도 신청하지 않는 정보취약계층*을 복지사각지대 대상으로 관리하고 있어,
* 65세 이상 노인 단독가구, 장애 정도가 심한 장애인 가구를 우선적으로 고려
복지멤버십을 통해 국민이 제도를 몰라서 신청하지 못하는 사례를 방지하여 복지 사각지대 해소에 기여할 것으로 기대합니다.
신청은 주소지와 관계없이 읍면동 행정복지센터 방문신청, 온라인(복지로) 신청으로 가입 가능합니다.
[출처] [Q&A] 빅데이터 활용, 복지사각지대 발굴체계 운영|작성자 대한민국 보건복지부
