2026 산업계 대학교육 혁신포럼 개최

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보도자료

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1. 1. 18.(금) 15:00

보도시점

(인터넷)2026. 9. 20.(일)09:00

(지 면)2026. 9. 21.(월) 조간

2026 산업계 대학교육 혁신포럼 개최

• 메가프로젝트 및 5극 3특 성장엔진 전략과 연계해 대학의 교육과정 개선 논의

• 올해 총 3회 개최 예정, 그 첫걸음으로 산업계 요구 반영한 인공지능공학 교육방향 모색

교육부(장관 최교진)는 한국공학교육인증원(원장 김우승)과 함께 9월 21일(월) 한국프레스센터(서울)에서 ‘2026 산업계 대학교육 혁신포럼’을 개최한다.

교육부는 메가프로젝트 및 5극 3특 성장엔진 전략 등과 연계해 산업계 수요에 부합한 대학의 인재양성 방안을 모색하고자, 올해 총 3회*의 ‘2026 산업계 대학교육 혁신포럼’’(이하, 토론회)를 운영한다. 첫 번째 순서인 이번 토론회는 ‘산업계가 바라보는 인공지능공학 대학교육’을 주제로 개최된다. 대학의 인공지능 관련 학과 관계자와 산업계 전문가가 모여 현장에서 요구하는 직무역량 등을 공유하고, 산·학·관 협력 방안에 대해 논의한다.

• 미래 핵심 전략 산업의 동향을 주제로 하여, 1회 인공지능공학 분야(9.21.), 2회 반도체 · 디스플레이 분야(10.1.), 3회 미래모빌리티 · 로봇 분야(11월 중) 토론회 개최 예정

기조 강연 시간에는 김범수 최고기술책임자(CTO, PWC컨설팅)가 급변하는 ‘인공지능(AI) 기술 생태계 혁신과 인재양성 전략’에 대해 발표한다.

주제 강연에서는 차환주 부회장(한국정보공학기술사회)이 ‘인공지능공학 분야 산업계 요구분석결과 종합보고서’(붙임2 참조)를 기반으로 대학 인공지능(AI) 교육과정의 맞춤(매칭) 현황 분석 결과를 공유한다. 국내 대학의 인공지능(AI) 관련 직무군별 교육과정 편성 현황, 권역별 교육과정 분포 등 현황 분석을 바탕으로 산업체 맞춤형 교육과정 운영 방향에 대해 제언한다.

김병익 이사(㈜모두솔루션)는 실제 현장에서 활용할 수 있는 연구개발 실적자료(포트폴리오)를 중심으로 인공지능(AI) 연구 방향을 소개한다. 이어 조숙향 이사(㈜미래아이앤텍)는 금융권 시스템 개발 경험을 바탕으로, 차세대 대형언어모델(LLM)과 에이전트 기반의 자율형 인공지능(AI) 서비스 구축을 주제로 발표한다.

마지막으로 학계와 산업계 전문가들이 함께 산학협력 발전전략을 토론하는 시간이 마련된다. 산업계의 요구사항을 대학의 인공지능공학 교육과정에 실질적으로 반영하기 위한 구체적인 실천 과제를 논의한다.

이주희 교육부 대학지원관은 “대한민국 인공지능(AI) 대전환과 메가프로젝트, 5극 3특 성장엔진 전략을 뒷받침하기 위해서는 산업현장이 필요로 하는 인재 양성이 핵심”이라며, “교육부는 지속적인 정책적 지원을 통해 대학이 산업체가 원하는 인재를 양성할 수 있도록 적극적으로 뒷받침하겠다.”라고 밝혔다.

【붙임】1. 2026 산업계 대학교육 혁신포럼(인공지능공학 분야) 포스터

1. 인공지능공학 분야 산업계 요구분석결과 종합보고서 요약

담당 부서

대학지원관

산학협력지원과

책임자

과 장

유희진

(044-203-6252)

담당자

사무관

강명수

(044-203-6262)

담당 기관

한국공학교육인증원

책임자

팀 장

배진성

(02-6261-3070)

담당자

선임연구원

권한귀

(02-6261-3062)

붙임1

2026 산업계 대학교육 혁신포럼 포스터(인공지능공학 분야)

붙임2

인공지능공학 분야 산업계 요구분석결과 종합보고서* 요약

• 출처: 한국공학교육인증원

□ 인공지능공학 분야 산업 동향

◦ 세계 각국은 AI 기술 우위를 점하기 위해 국가 차원의 전략 수립과 정책 지원을 시행. AI 인력은 상위 10개국에 50% 이상이 집중되어 있으며, 국내 AI 인력은 2% 미만으로 나타나 인력 수급 및 확보가 시급

◦ AI 글로벌 3대 강국으로 도약으로 국가 AI 컴퓨팅센터 구축, 데이터센터 규제개선, AI 대전환·신산업 지원정책 계획에 맞춰 산업현장의 AI 융합전문가 양성 필요

□ 인공지능공학 분야 산업계 요구분석 결과

직무군

직무단위

직무역량 및 필수함양수준

연관 교과목 예시

인공지능 활용(서비스)

인공지능 서비스 기획

서비스 기획

AI 서비스 기획

AI 융합 세미나

인공지능 서비스 진단

AI 컨설팅 실무, 진단

AI 전략과 컨설팅

생성형 인공지능 활용

생성형 AI 활용 실무

멀티모달 생성형 AI

인공지능

소프트웨어 기술

인공지능 서비스 플랫폼 아키텍처

아키텍처 기초, Lamda, Kappa, ISO 표준

소프트웨어 아키텍처

데이터 구축

데이터 수집, 데이터 가공 전처리

데이터 구조

빅데이터 활용

데이터 사이언스 개론

데이터 분석

통계 일반, Data Mining

통계, 빅데이터 분석

데이터 마이닝

데이터 사이언스 개론

인공지능 모델링

인공지능 기초, 시각/언어/신호/공간/감성 인지

딥러닝

컴퓨터 비젼

인공지능 평가모델 개발

AI 성능 측정, AI 평가 체계, 데이터 품질 평가

AI 품질 관리

인공지능 서비스 구축

AI 개발 언어, AI 설계

인공지능 시스템

인공지능 기초 프로그래밍

인공지능 서비스 운영

AI 수명 관리, AI 원격 관리

인공지능 시스템

AIDevOps

임베디드 소프트웨어

임베디드 SW

임베디드 SW

인공지능 하드웨어 기술

인공지능 연산장치의 이해

AI 연산 장치의 이해

인공지능 개론

뉴로컴퓨팅

뉴로컴퓨팅

인공지능 개론

회로 이론

컴퓨터 아키텍처

뉴로컴퓨팅

인공지능

윤리(보안) 등

AI 법/제도

AI 법/제도

AI 정책과 규범

AI 지식재산권

AI 지식재산권

AI 지식재산권

AI와 보안(안전)

AI 보안(안전)

AI 보안

AI 윤리

AI와 윤리

AI 윤리

AI와 인류, 사회

AI와 인류, 사회

AI와 사회

※ 직무역량 및 필수함양수준 중 주요 내용만 제시