# 스마트물류 IoT·생성형 AI 데이터 분석: 배송·창고 센서 — 강의자료

## 과정 개요

배송·창고 IoT 센서 데이터를 전처리하고 생성형 AI로 분석해 물류 이상 상황을 자동 감지·요약하는 과정

차량·창고에 부착된 IoT 센서 데이터를 정제한 뒤, 생성형 AI로 지연·이상 상황을 자동 감지하고 담당자에게 요약 알림을 생성하는 파이프라인을 다룹니다.

| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 난이도 | 고급 |
| 진행 방식 | 기업교육 |
| 표준 소요시간 | 16시간 (2일) |
| 대상 | 스마트물류 데이터 담당자, 운영 엔지니어 |
| 관련 기술 | Generative AI, IoT, Data Engineering |

## 학습 목표

- 물류 IoT 센서 데이터 전처리
- 생성형 AI 기반 이상 상황 감지·요약
- 담당자 알림 자동화 설계

## 모듈별 강의 내용

### Module 1. 물류 IoT 데이터 전처리

- 차량·창고 센서 데이터 구조
- 정제 파이프라인 구축

차량과 창고에 부착된 센서 데이터의 구조를 이해하고, 분석 가능한 형태로 정제하는 파이프라인을 구축합니다.

### Module 2. 생성형 AI 이상 감지

- 생성형 AI를 활용한 이상 상황 탐지
- 요약 알림 생성

정제된 데이터에서 지연이나 이상 상황을 생성형 AI로 탐지하고, 이를 사람이 이해하기 쉬운 문장으로 요약하는 방법을 다룹니다.

### Module 3. 알림 자동화

- 담당자 알림 설계
- 운영 적용 실습

탐지된 이상 상황을 담당자에게 자동으로 알리는 설계를 완성하고, 실제 운영에 적용할 때 고려할 점을 다룹니다.

## 진행 안내

각 모듈은 개념 설명 후 실습으로 이어지는 순서로 진행합니다. 모듈별 실습 문제는 별도 워크북 문서를 참고하세요.