Lecture

📚 강송희 교수 강의 아카이브

(Prof. Songhee Kang’s Lecture Repository)

Institution Lab Department Research

한국공학대학교 AXID Lab 강송희 교수의 강의 아카이브입니다. 본 레포지토리는 강의 자료 배포, 수강생 프로젝트 관리, 그리고 산학연 협력 기반의 실무 중심 교육을 위해 운영됩니다. 산업 환경에서 반복 관찰되는 현상을 체계적으로 기록하는 교육을 지향합니다.

These courses share a common structure: students do not merely complete projects, but run structured field experiments. Each course accumulates comparable case records describing when systems, services, or business models fail to operate as intended. The curriculum emphasizes observation and documentation of failure conditions rather than demonstration of success. Beyond the Prompt: Why We Should Teach Students to Outsmart AI? The rise of Generative AI has sparked a debate in academia: Should we ban it or embrace it? I believe there is a more profound third path. We must train students to design questions and solve problems that AI cannot answer in a single click. Education is no longer about retrieving information; it’s about navigating complexity where AI hits a wall. The ultimate goal of AI-age education should be to develop “Inquiry Resilience.” When we challenge students to formulate questions that require high-order thinking—analysis, evaluation, and creation—we aren’t just making assignments harder for AI; we are making our students more human. As educators, our new mission is to foster the courage to face “un-promptable” problems. —

🔬 AXID Lab 소개 (About AXID Lab)

AXID Lab은 데이터 기반 의사결정(Data-driven Decisions)과 현장 중심 혁신(Field-driven Innovation)을 연구하는 연구실입니다.

한국공학대학교와 함께 글로벌 산업 AI 분야를 선도하며, 민첩하고 전문화된 산학연 협력 플랫폼을 통해 실무 중심의 혁신적 교육을 제공합니다.

📖 개설 강의 (Course List)

🎯 전공 필수 과목

📊 시스템분석설계 (System Analysis and Design)

Course Type Target

🚀 [EH] 창업아이디어설계를 위한 AX/DX 서비스 기획 (AX/DX Service Design & Prototype)

Course Type Target

본 과목은 프로토타입 제작을 통해 서비스 채택이 실패하는 조건을 반복 관찰하는 실험형 수업이다. 비즈니스 모델을 설계하기보다 가설이 무효화되는 시장 조건을 검증하고 피봇 유형을 기록한다.

🎓 전공 선택 과목

📈 경영정보시스템 (Management Information Systems)

Course Type Target

학생들은 기업 사례를 분석하는 것이 아니라 동일 형식의 시스템 실패 패턴을 구조화하여 축적한다.

🏭 인공지능 경영 (AI & Management)

Course Type Target

일부 교육 자료는 연구 출판 및 데이터 보호 정책에 따라 제한적으로 제공됩니다.

🎓 기초 선택(교양) 과목

🏭 파이썬프로그래밍 (Python Programming)

Course Type Target

📂 레포지토리 구조 (Repository Structure)

root/
├── 00_Professor_Info/           # 교수 소개 및 연구실 정보
├── 01_SystemAnalysisDesign/     # 시스템분석설계
│   ├── Syllabus/
│   ├── Lecture_Notes/
│   ├── Student_Projects/
│   └── Resources/
├── 02_[EH]AXDXServiceDesign&Prototype/    # AX/DX 서비스 기획
│   ├── Syllabus/
│   ├── Lecture_Notes/
│   ├── Student_Projects/
│   └── Design_Resources/
├── 03_ManagementInformationSystem/                     # 경영정보시스템
├── 04_PythonProgramming/       # 파이썬 프로그래밍
├── 05_AI&Management/           # 인공지능 경영
├── 99_Shared_Resources/        # 공통 자료 (템플릿, 가이드라인)
└── README.md

🔬 연구 분야 (Research Areas)

📊 데이터 기반 의사결정 (Data-driven Decisions)

🏭 현장 중심 혁신 (Field-driven Innovation)

🤝 산학연 협력 (Industry-Academia-Research Collaboration)

🛠️ 주요 사용 도구 및 기술 스택 (Tools & Tech Stack)

모델링/설계: StarUML, PlantUML, Figma, Draw.io, Miro

협업: GitHub, Notion, Slack, MS Teams

개발: Python, R, SQL, JavaScript, C, Java, Flutter, Firebase

데이터베이스: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, Bigquery & NoSQL variants, MQ and more

클라우드/AI: AWS, Google Cloud, Azure ML, Claude, OpenAI, Gemini

Application 프레임워크: Streamlit

ML 프레임워크: PyTorch

ML library (classical ML): scikit-learn

Ops tool / K8s CLI: kubectl

개인용 생산성 도구: Obsidian

📢 과제 및 프로젝트 제출 가이드 (Submission Guide)

GitHub Flow 기반 제출 절차

  1. Fork: 이 레포지토리를 개인 계정으로 Fork
  2. Clone: Fork한 레포지토리를 로컬로 Clone
git clone https://github.com/[본인ID]/Lectures-AXID-Lab.git
  1. Branch: 작업용 브랜치 생성 (규칙: coursename-weekXX-studentname)
  2. 제출 경로: XX_CourseName/Student_Projects/WeekXX/[학번_이름]/
  3. Pull Request: 원본 레포지토리로 PR 제출

📋 파일명 규칙

🚫 주의사항 (Important Notice)

📧 연락처 (Contact Information)

📞 문의 방법

🏛️ 한국공학대학교 소개 (About TU Korea)

한국공학대학교는 산업통상자원부가 설립한 특수목적 공학대학으로, 한국의 핵심 제조업과 산업 기반 발전을 목표로 혁신적인 산학협력 모델을 구현하고 있습니다.

실무 중심의 유능한 리더 양성을 통해 지속 가능한 산업 발전에 기여합니다.

최종 업데이트: 2026년 AXID Lab & Tech University of Korea