[ 행사 ] 제주·AWS 글로벌 스페이스 부트캠프 참가자 모집 안내
· 작성자 : 사물인터넷 혁신융합대학사업 제주대사업단 ·작성일 : 2025-12-16 09:25:52 ·조회수 : 5,038
부트캠프 일정
- 실시간 온라인 : 2025. 12. 22(월) ~2026. 1. 2(금)
- 제주 현장 교육 : 2026. 1. 5(월) ~2. 4(수)
- Space 해커톤 : 2026. 2. 2(월) ~ 2. 4(수)
- 모집기간 : 2025. 11. 24(월) ~12. 17(수)
* 레코딩 수강 가능
모집 대상
- 우주 항공 분야 관심이 있는 대학생, 외국인 유학생 등 50명
- 전공불문 대학생, 대학원생 가능
- 입학전 신입생, 휴학생, 졸업생 및 졸업유예생은 불가능
- 노트북 개인지참 필수
- 현장수업 100% 참여 가능해야 함
교육과정
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1 ~2주차 |
우주항공 도메인 / 테크 기초(파이썬, AWS) |
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3주차 |
스텐포드 d.school 디자인 씽킹 워크샵 |
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4주차 |
AWS 기반 기술 및 프로젝트 기반 러닝 |
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5주차 |
우주 항공 데이터 분석 및 프로젝트 심화 |
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6주차 |
프로젝트 완성 및 도메인 전문가 특강 |
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7주차 |
제주 AWS 글로벌 스페이스 해커톤 |
참가 혜택
- 스탠포드 d.school 팀 방문 '디자인 씽킹' 워크샵
- 학습과 휴식을 결합한 런케이션(Learn-cation) 프로그램
- AWS 소속 컨설턴트의 클라우드 학습 및 멘토링 제공
- QGIS, AWS Open Registry 등 위성/항공 데이터 분석 실무
- 제주AWS 글로벌 스페이스 해커톤 연계(총 상금 1200만원)
- 제주도 숙박 및 식사 제공(항공권 미제공)
- 선정된 우수 작품은 싱가포르에 위치한 세계적 수준의 시설인 AWS Innovation Hub에서 전시될 예정입니다. 이 시설은 아시아 태평양 및 일본 전역의 디지털 혁신을 가속화하기 위해 올해 설립 되었습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
📌 1. 프로그램 소개 및 취지
Q. 이 프로그램은 어떤 취지로 만들어졌나요?
→ 본 프로그램은 위성영상과 환경·도시 데이터를 포함한 실제 데이터를 활용하여 AI 기반 문제해결 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해 설계되었습니다. 단순한 이론 교육을 넘어, 지역 기반의 문제를 스스로 정의하고 팀 프로젝트로 해결해보는 실전형 학습에 중점을 둡니다.
Q. 우주항공 공학을 전공해야 하나요? (우주 관련 프로그램인가요?)
→ 항공우주공학(하드웨어/기계) 중심의 교육이 아닙니다. 위성영상, 지표 변화 탐지, 기후 모니터링 등 우주 데이터를 활용한 'AI 분석'이 핵심입니다. 따라서 우주와 환경 데이터를 기반으로 SW/AI 문제를 해결하는 융합 교육이므로 전공과 무관하게 참여 가능합니다.
Q. 프로그램의 학습 목표(러닝 골)는 무엇인가요?
→ 핵심 목표는 다음 네 가지입니다.
1. 실제 데이터를 기반으로 문제를 정의하는 역량 확보 2. AI 모델 구축 및 분석 능력 강화 3. 팀 기반 프로젝트 수행 경험 제공 4. 글로벌 전문가와의 연결을 통한 진로·연구 확장 기반 마련
Q. 어떤 사람들이 참여하면 좋은가요?
- 실제 데이터(Real Data)로 문제를 해결해보고 싶은 분 - 환경, 도시, 우주 데이터 분석에 관심이 있는 분 - AI 프로젝트 실무 경험을 쌓고 싶은 분 - 글로벌 네트워크 기반의 학습을 경험하고 싶은 분
🗓️ 2. 일정 및 지원 사항
Q. 제주도에 얼마나 머물러야 하나요?
→ 교육은 온라인 사전학습과 제주 오프라인 집중 교육으로 나뉩니다. 제주 현장에 체류해야 하는 기간은 약 1달입니다. (2026년 1월 5일(월) ~ 2월 4일(수))
Q. 참가자에게는 어떤 지원이 제공되나요?
→ 숙식 제공: 제주 현장 교육 기간(약 한 달) 동안 숙소와 식사가 전액 지원됩니다. (2인 1실 숙소 제공) → 교육비 전액 무료: AWS 클라우드 교육, 스탠포드 d.school 워크샵 등 고가의 교육 과정이 무료입니다. → 불포함 사항: 제주도까지의 왕복 항공권은 자비 부담입니다.
💻 3. 교육 과정 및 난이도
Q. 사전 지식이나 역량이 필요한가요?
→ 기초적인 파이썬(Python) 사용 경험이 있다면 누구나 참여할 수 있습니다. AI 경험이 많지 않더라도 온라인 사전학습 과정을 통해 필요한 기초 내용을 익힐 수 있도록 커리큘럼이 구성되어 있습니다.
Q. 구체적으로 어떤 내용을 배우게 되나요?
- AI 및 머신러닝 기초 - 위성영상 처리 기초 및 기후·환경·도시 데이터 분석 - 팀 기반 프로젝트 기획 및 실행 (문제정의-모델개발-결과해석) - 데모(Demo) 제작 및 발표
Q. 교육 난이도는 어느 정도인가요?
→ 시작은 AI 초중급 수준으로 진행되지만, 프로젝트 단계에서는 각 팀의 역량에 따라 난이도를 확장하여 심도 있는 결과물을 낼 수 있도록 유연하게 설계되어 있습니다.
Q. 프로젝트 주제는 정해져 있나요?
→ '제주 탄소중립 모니터링', '도시 열섬 분석', '해안선 변화 탐지', '에너지 사용량 예측', '재난 탐지' 등의 추천 주제가 제공됩니다. 하지만 팀별로 자유롭게 문제를 정의하고 주제를 선정할 수도 있습니다.
🤝 4. 팀 프로젝트 및 성과
Q. 팀 구성은 어떻게 하나요?
→ 오리엔테이션(OT) 이후 팀빌딩 세션을 통해 3~6명 규모의 팀을 구성합니다. 필요시 운영팀이 개입하여 전공과 역량을 고려한 균형 있는 팀 구성을 지원합니다.
Q. 최종 산출물은 무엇인가요?
→ 각 팀은 교육 종료 시점에 다음 결과물을 제출하게 됩니다.
- AI 기반 분석 프로젝트 결과물 (코드/서비스 등) - Demo Day 발표 자료 - 기술 보고서 (GitHub 또는 Notion 기반)
Q. 참가 후 어떤 혜택이나 기회가 있나요?
→ 우수팀에게는 후속 지원과 글로벌 파트너 기관과의 협업 가능성이 열려 있습니다. 또한 AI·환경·도시·우주 관련 분야로의 진로 탐색과 향후 연구 활동 확장의 기회를 얻을 수 있습니다.
📝 5. 신청 및 기타
Q. 참가 신청은 어떻게 하나요?
→ 웹사이트 내 [신청하기] 페이지를 통해 온라인으로 접수하시면 됩니다. 선발 방식은 기수별 공지사항을 참고해 주시기 바랍니다.
Q. 온라인 설명회나 소개 영상이 있나요?
→ 네, 교육의 취지와 일정, 준비사항을 상세히 안내하는 온라인 오리엔테이션 또는 녹화 영상이 제공됩니다. 참가 확정 후 이메일 및 웹사이트를 통해 확인하실 수 있습니다.
Q. 입학전 신입생, 휴학생, 졸업생(졸업유예생)은 참가가 불가능하다고 했는데, 제출 증빙 서류가 있나요?
→ 2025년 12월 12일(모집마감일) 기준 재학증명서 상에 ‘재학생’ 으로 표기되어야하며, 참가자 확정이 되는 즉시 재학증명서를 제출해야 합니다.
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