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항만물류와 4차 산업혁명Ⅱ 이미지

항만물류와 4차 산업혁명Ⅱ




본 강좌는 새로운 K-MOOC 플랫폼에서 운영하는 강좌입니다.

강좌 소개

수업내용/목표

4차산업혁명기술을활용한미래의항만을이해하고여수광양항적용전략을학습한다.

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

강의계획서

주차

주차명

차시명

과제

1

광양항과 자동화 항만

1-1  스마트 항만의 개괄과 사례

1-2  디지털 트윈 개념 및 현황

1-3  디지털 트윈 기술 적용 방향

1-4  한국형 스마트 항만 도입방안

퀴즈

2

광양항의 미래

2-1 항만물류 프로세스

2-2 부산항 Case Study

2-3 블록체인 기술 개념이해

2-4 해외항만 사례학습

2-5 광양항 블록체인 현황과 방향

퀴즈

3

미래의 항만물류 인재양성

3-1 전략적 변곡점과 메가트렌드 이해

3-2 4차 산업혁명 시대 트렌드

3-3 스마트 항만 물류 인재 양성

퀴즈

중간고사

4

AI 기반의 항만산업

4-1 미래 해양산업과 세계 해양산업

4-2 무인 자율 선박 및 스마트 항만

4-3 해양 재난 관리체계

4-4 어업관리 스마트화 및 스마트 양식

퀴즈

5

IT 기술로 구현하는 스마트물류

5-1 물류 자동화

5-2 운영지능화

5-3 센터 최적화

5-4 Next 물류 전망

퀴즈

6

해양 수산업 이해와 발전방향

6-1 바다의 산업, 해양 수산업

6-2 해양 수산업 현황 및 미래

6-3 우리의 대응 스마트화

퀴즈

기말고사

강좌운영팀 소개

교수자

안창원 소장 professor
안창원 소장 교수
현) (주)바이브컴퍼니 연구소장
전) 한국전자통신연구원 책임연구원
전) 과학기술연합대학원대학교 부교수
장양자 교수 professor
장양자 교수 교수
현) ㈜스마트엠투엠 대표
현) 부산대학교 사물인터넷연구센터 산학협력중점교수
전) 부산대학교 빅데이터처리플랫폼연구센터 산학협력중점교수
전) 한국문화정보원 정보화기획부 부장
전) LG씨엔에스 기술연구부문 기술전략그룹 책임연구원
전) 한국전자통신연구원 우정기술연구센터 선임연구원
김현덕 교수 professor
김현덕 교수 교수
현) 순천대학교 물류학과 교수
현) 한국항만경제학회 부회장
현) 해양수산부 해운항만물류인력양성사업단 단장
전) 동명대학교 유통경영학과 교수
전) 한국해양대학교 연구교수

김종락 소장 professor
김종락 소장 교수
현) 서강인공지능연구소장
현) 딥헬릭스(주) CEO
이준호 상무 professor
이준호 상무 교수
현) LG CNS 상무
전형모 실장 professor
전형모 실장 교수
현) 한국해양수산개발원 해양수산 4.0 연구실장

강좌지원팀

여수광양항만공사 배수현
여수광양항만공사 배수현
여수광양항만공사 ESG경영실 과장
- 내선번호 : 061-797-4374
- email : bai1025@ygpa.or.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명 퀴즈 토론 중간고사 기말고사
반영비율 0% 0% 50% 50%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

항만물류 및4차산업에대한교양강좌로관심있는수강생여러분은유익한정보를얻으실수있습니다.

교재 및 참고문헌

자체 PDF 교재

자주 묻는 질문

강좌 교재가 따로 있나요?

네. 있습니다.

교수자와의 소통은 어떻게 하나요?

ygpa@ygpa.or.kr / jyhwang91@ygpa.or.kr로 문의해 주세요.

제목

소제목

내용

 

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  1. Subject

    Engineering
    (Others)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    beginner
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    Yeosu Gwangyang Port Authority
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    -
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    08week
    (주당 00시간 30분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    06시간 00분
    (02시간 37분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.05.10 ~ 2023.07.07
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.05.12 ~ 2023.07.07
  9. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.