강의

멘토링

커뮤니티

NEW
커리어 · 자기계발

/

커리어 · 자기계발 기타

R&D 핵심 과제 시리즈 (1) : 예측공학 소개ㅣ 시스템스 공학 소개 ㅣ학술 논문 검색법 ㅣ과학 공학 기술자의 글쓰기

현대 사회의 전문가와 연구자, 그리고 엔지니어들이 공통으로 겪는 '복잡성'과 '비효율'의 문제를 해결하기 위해, 제가 40년 동안 현대자동차그룹 현장에서 치열하게 부딪히며 다듬어온 실전적 해법을 제안합니다. 1. 여러분이 직면한 '문제': 정보의 홍수와 사후 수습의 굴레 많은 수강생이 다음과 같은 세 가지 장벽에 가로막혀 있습니다. 정보 과부하와 탐색의 한계: 매년 쏟아지는 수백만 편의 논문과 데이터 중 무엇이 핵심인지 파악 하지 못해 검색 노동에 시간을 낭비합니다. 반응적(Reactive) 업무 방식: 제조 및 설계 현장에서 문제가 터진 후에야 원인을 찾고 밤을 새워 해결하는 '소방수' 역할에 머물러 있습니다. 생각 정리와 소통의 불통: 머릿속에는 훌륭한 아이디어가 가득하지만, 이를 체계적인 보고서나 논리로 구현하지 못해 '하얀 화면' 앞에서 좌절하곤 합니다. 2. 나의 경험을 녹여낸 '해결 방법': 시스템과 예측의 건축가 저는 40년 R&D 베테랑 엔지니어로서, 단순한 이론이 아닌 '실전용 시스템'을 통해 여러분의 업무 패러다임을 '반응'에서 '예측'으로 바꿔 드립니다. ① 지식 탐색의 최적화: AI 하이브리드 워크플로우 단순 검색자가 아닌 전략적 연구자가 되도록 돕습니다. 포괄적인 구글 스칼라와 논문의 맥락을 꿰뚫는 시맨틱 스칼라를 파트너로 삼아, 숲(전체 그림)을 먼저 보고 나무(상세 자료)를 수집하는 3단계 마스터 플랜을 전수하여 연구 시간을 획기적으로 단축해 드립니다. ② 설계 지능의 혁신: 예측적 설계와 디지털 트윈 문제가 생길 틈을 주지 않는 '예측적 설계(Predictive Design)'의 세계로 안내합니다. DFSS(6시그마 설계)와 DFR(신뢰성 설계)을 통해 출시 첫날부터 완벽한 품질을 확보하는 법을 배웁니다. 현실과 똑같은 가상의 쌍둥이인 디지털 트윈과 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)를 활용해, 실제 시제품을 만들기 전 가상 세계에서 수천 번의 테스트를 끝내는 엔지니어링의 정수를 전수합니다. ③ 논리의 시각화: 아이디어의 건축학 글쓰기를 재능이 아닌 '믿음직한 시스템'으로 정의합니다. 결론부터 던지는 피라미드 원칙(Answer First)과 중복·누락 없는 MECE 원칙으로 논리의 뼈대를 세웁니다. CREC 모델 기반의 파워라이팅을 통해, 누구나 읽자마자 설득되는 탄탄한 문단을 구축하는 '생각의 건축가'로 만들어 드립니다. 3. 강의를 통해 변화될 여러분의 모습 이 강의를 마친 후, 여러분은 더 이상 불을 끄러 다니는 소방수가 아닙니다. 데이터와 시스템으로 미래의 고장과 리스크를 미리 예견하고 차단하는 전략적 건축가가 됩니다. 복잡한 자동차 시스템처럼 얽힌 비즈니스 난제를 시스템 엔지니어링 관점에서 매끄럽게 풀어내는 통합 전문가로 거듭납니다. 단순한 지식 습득을 넘어, AI를 '인지적 헬스장'으로 활용하여 자신의 초인지적 사고력을 극대화하는 주체적인 리더가 될 것입니다. 낡은 방식의 빠른 추격자(Fast Follower) 전략은 이제 끝났습니다. 저의 40년 현장 통찰이 담긴 이 시스템을 통해, 여러분의 다음 10년을 주도할 강력한 무기를 손에 넣으시기 바랍니다.

3명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

  • HJ Kim (DaeGam)
예측설계
예측설계
시스템스엔지니어링
시스템스엔지니어링
공학과학기술자의글쓰기
공학과학기술자의글쓰기
하이브리드학술검색툴사용법
하이브리드학술검색툴사용법
mbse
mbse
예측설계
예측설계
시스템스엔지니어링
시스템스엔지니어링
공학과학기술자의글쓰기
공학과학기술자의글쓰기
하이브리드학술검색툴사용법
하이브리드학술검색툴사용법
mbse
mbse

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • AI 조수를 거느린 전략적 연구 능력 소개

  • 복잡성을 길들이는 '시스템 통합' 능력의 소개

  • 나만의 맞춤형 연구 데이터베이스 구축

  • 피라미드 구조 설계도와 CREC(주장-이유-증거-결론) 문단 작성 모델

  • 디지털 트윈 가상 테스트 환경 소개

1. 예측적 설계: 소방수에서 건축가로

문제가 터진 후 수습하는 '반응적' 방식이 아닌, 설계 단계에서 품질을 심는 '예측적' 패러다임을 강조합니다.

  • 철학의 변화: "품질은 검사하는 것이 아니라 설계하는 것"이라는 원칙 아래, 수백만 개의 제품이 성능 범위 내에 들어올지 미리 답합니다,.

  • 실전 도구: 제품 출시 첫날의 완벽함을 지향하는 DFSS(6시그마 설계)와 고장물리(Physics of Failure)를 통해 장기 신뢰성을 확보하는 DFR을 결합합니다.

  • 성과: LG전자가 시뮬레이션을 통해 진동 문제를 해결하고 7kg 드럼 세탁기로 시장 판도를 바꾼 것처럼, 물리적 한계를 데이터로 돌파하는 능력을 갖춥니다.

2. 시스템 엔지니어링과 MBSE: 복잡성 길들이기

우주선만큼 복잡해진 현대 제품(전기차, 자율주행 등)을 하나의 오케스트라처럼 통합하는 마스터 플랜입니다.

  • 통합 설계: 엔진부터 소프트웨어까지 수십 개의 시스템이 충돌 없이 작동하도록 '전체 통합 설계도'를 먼저 그립니다.

  • 단 하나의 진실(Single Source of Truth): 부서별로 파편화된 서류 뭉치 대신, 모두가 하나의 살아있는 디지털 모델을 보고 협업하는 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)를 구축하여 오해와 오류를 원천 차단합니다.

현실의 제품과 100% 똑같이 작동하는 가상의 쌍둥이를 통해 미래를 예측하는 기술입니다.

  • 가상 테스트: 실제 차를 한 대도 부수지 않고 가상 세계에서 수천 번의 테스트를 수행하여 설계를 최적화합니다.

  • 예지 정비: GE가 제트 엔진의 디지털 트윈으로 결함 비용 2조 원을 아낀 것처럼, 센서 데이터를 통해 "50시간 내 고장 가능성"을 예견하는 수준의 능동형 관리를 실현합니다.

3.하이브리드 워크플로우: 연구 패러다임의 전환

단순한 검색 노동에서 벗어나 AI를 전략적 파트너로 활용하는 지식 습득 시스템입니다.

  • 1단계(탐색): 시맨틱 스칼라의 AI 기능을 활용해 해당 연구 분야의 전체적인 '숲(큰 그림)'을 먼저 그립니다,. TLDR(한 문장 요약)과 인용 의도 분석을 통해 핵심 논문을 빠르게 식별합니다.

  • 2단계(수집): 구글 스칼라의 압도적인 포괄성을 이용해 숲속의 '나무(세부 논문)'들을 빠짐없이 수집합니다,.

  • 3단계(분석): 수집된 자료 중 중요한 것을 골라 다시 시맨틱 스칼라로 깊이 있게 분석하여 논문의 '속살'을 파악합니다. 이를 통해 연구자는 검색 시간이 아닌 창의적 가설 수립에 시간을 집중할 수 있습니다.

4. 아이디어 건축학: 논리적 글쓰기 시스템

글쓰기를 재능이 아닌 '설계-자재-시공'의 공학적 시스템으로 재정의합니다.

  • 설계(피라미드 원칙): 바쁜 상대의 시간을 아껴주기 위해 결론부터 던지는(Answer First) 뼈대를 세웁니다.

  • 자재(MECE): 생각의 서랍을 정리하여 중복과 누락 없이 문제의 본질을 꿰뚫는 근거들을 준비합니다.

  • 시공(CREC 모델): 주장(Claim)-이유(Reason)-증거(Evidence)-결론(Conclusion)의 4단계 문단 쌓기를 통해 누구도 반박할 수 없는 탄탄한 논리 구조물을 완성합니다,.

이 5가지 강조점은 현대의 지식 노동자가 복잡한 기술적 문제를 해결하고, 이를 완벽한 논리로 전달하는 '전략적 아키텍트'가 되는 경로를 제시합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 정보의 바다에서 길을 잃고 헤매는 연구자

  • 매일 터지는 결함 수습에 밤을 지새우는 '소방수' 엔지니어

  • 기막힌 아이디어를 가지고도 '하얀 화면' 앞에 멈춘 전문가

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초 공학 원리 및 물리 법칙에 대한 이해

  • 데이터 리터러시 및 디지털 도구 활용 경험

  • 구조적 사고 및 논리적 분석 마인드셋

  • 위 지식들은 전공자 수준의 깊은 전문성을 요구하기보다는, 강의에서 다루는 **'예측적 패러다임'**과 **'시스템적 접근법'**을 받아들일 수 있는 기초적인 소양에 가깝습니다. 만약 특정 분야의 지식이 부족하더라도, 강의 내에서 40년 경력 베테랑의 실전 시스템을 통해 이를 보완하고 체득할 수 있도록 설계되어 있습니다

안녕하세요
입니다.

40여 년간의 국내 대기업 및 중견기업 근무 경력의(1984.1~2024.5) 은퇴자입니다. 

재직기간 40년 중 18년은 중역으로 근무한 파워트레인 및 동력 추진계 기술자이면서, 마지막 5년은 중견기업에서 부사장과 대표이사를 역임하였습니다. 

현대자동차 그룹에서는 해외 기술 이전 수익을(약 1,300억 상당, 중형 가솔린 엔진, 

터보차져, AWD 등)달성하였습니다. 다수의 정부투자 R&D 과제를 수행한 

이력이 있습니다. 현재는 경력 기간 중의 확보 된 지식과 경험을 공유를 목적으로 저술 활동을  시작하였습니다. 독자 여러분의 많은 관심과 격려를 부탁드립니다. 

  • 네이버 블로그 명 : 지식 공유 Hub : 기업 혁신경영의 본질과 R&D 핵심과제  

                                 (http://blog.naver.com/khjyhy100)

  • 교육 훈련 : KAIST 인공지능 경영자 과정 수료(25.2~25.6)

  • 경력 : 현대차 그룹 R&D (현대자동차(주), 현대위아(주) : 1984~2018   

          인지컨트롤스(주): 2019~2024 

  • 수상 경력 : 한국의 100대 기술과 주역 (2010.12.) (한국공학한림원, 산업자원부)

                  장영실상의 대통령상 수상 (중형 가솔린엔진 개발,산업자원부, 2005년)

  • 자동차 공학 분야의 파워트레인 및 동력추진계의 국내외 전문 기술학회 논문 13편

  • 직무발명 특허 다수 출원 및 공개

커리큘럼

전체

4개 ∙ (30분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

얼리버드 할인 중

₩4,950

70%

₩16,500

HJ Kim (DaeGam)님의 다른 강의

지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!

비슷한 강의

같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!