본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.
본 연구는 충남도민의 정주여건 거주환경의 만족도에 관한 연구로서 분석 자료는 통계청 자료 2020년에 실시한 충청남도 사회조사 내용을 바탕으로 원데이터 중 무응답을 제외한 일부 519개 데이터를 연구분석에 활용하였다. 충남도민의 정주여건 거주환경의 만족도 현황에 관한 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 개인적 특성인 정주여건 거주환경이 삶의 질 만족도는 자신의 삶에 대한 만족 정도는 10점 만점에 5.92점, 자신이 하고 있는 일의 전반적인 가치 정도 만족도는 10점 만점에 6.28점, 현재 거주하고 있는 지역(시군)의 전반적인 생활만족도는 10점 만점에 5.81점으로 분석되어 충남도민의 만족도는 보통 이상의 긍정적인 것을 알 수 있었다. 또한 거주주택 환경 만족도는 약간만족 226명으로 가장 많은 빈도수와 43.5% 비율로 분석되었고 시청/군청, 주민센터, 경찰서 등 공공시설 이용 만족도는 약간만족 206명 39.7%, 시장, 대형마트, 백화점 등 쇼핑시설 이용 만족도 또한 약간만족이 231명으로 44.5% 응답 비율을 보였으며 약간만족은 남자보다는 여자가 조금 더 높은 것을 알 수 있었다. 정주여건 삶의 질과 관련된 사회적인 관심과 충남도민의 주관적인 의식을 파악하여 삶의 질 제고를 위한 정책적 함의 등 연구의 기초자료를 제공하는 데 본 연구의 의미가 있다.
본 논문에서는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 대부분은 기계설비를 제작하는 중소기업의 기계설비 제작공정을 체계적으로 관리하여 사전에 예방할 수 있다는 것에 착안하여, 중소기업에서 납품 이후에 발생하는 기계설비 문제점의 유형을 3가지로 분류하고 각각에 대하여 대응 방법을 제시한다. 프로세스적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 63%를 차지하며 가장 중점적으로 해결해야 할 과제로 설비 제작업체 현실에 맞는 운영체계를 정립하는 것이 핵심사항으로 진단이 정확하다면 단기간에 문제를 획기적으로 줄일 수 있다고 판단된다. 기술적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 23%를 차지하며 기계설비 제작업체의 기술적인 역량과 직결되는 사항으로 장기적인 관점으로 접근할 사항이다. 조직관리적인 문제는 고객사에서 발생하는 기계설비 문제점의 14%를 차지하며 구성원 간의 관계 형성과 일하는 분위기 및 도덕성과 동기 부여와 같은 인간 본성에 따라 변화하는 문제로 설명할 수 있다. 또한, 고객사와 기계설비 제작업체 간의 원활하고 효율적인 정보 전달을 위한 인터넷 기반 제작공정 관리 플랫폼 구축을 제안한다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.
본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.
4차 산업혁명 시대의 전개와 함께 ICT, 3D 프린터 등의 기술이 대중화됨에 따라 전 세계적으로 메이커 운동의 확산이 활발히 진행되고 있다. 메이커 운동은 아이디어 구현 공간인 메이커 스페이스를 통하여 교육과 창업, 사회문제 해결 등을 목적으로 다양하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 개발도상국 중 하나인 아프리카 탄자니아에 메이커 스페이스를 구축하고 운영한 사례를 소개한다. iTEC 테크샵은 한국-탄자니아 에너지-산업연계 적정기술거점센터(iTEC)가 탄자니아 아루샤 지역의 넬슨만델라 아프리카과학기술원(NM-AIST)에 2018년 전반기에 구축하여 2년여 가까이 운영하고 있다. NM-AIST로부터 빈 건물 공간을 할당받아 전기 배선과 출입문 작업으로부터 시작하여, 테크샵 운영을 위한 장비 및 수공구 구매와 설치를 통해 물리적 설비를 구축하였다. 또한, 서울대학교 아이디어팩토리, 팹랩 서울 등의 자문을 바탕으로 테크샵 운영 매뉴얼과 시스템을 구축하였다. iTEC 테크샵은 총 9회의 기술 워크숍을 통해 193명의 현지 인력에 대한 교육을 실시하였으며, 시제품 제작과 함께 다양한 지원활동을 수행하였다. 또한, 테크샵 운영의 지속 가능성 확보와 함께 운영수준을 한 단계 향상시키고자 스마트 테크샵 테스트베드 프로젝트를 추진하였다. 본 논문에서 제시한 iTEC 테크샵의 사례는 개발도상국에 대한 메이커 운동 확산을 추진하는 기관 또는 단체들에게 유용한 예시가 될 수 있을 것이다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
스마트 팩토리 환경과 디지털 트윈 환경이 구축되며 요즘의 공장은 방대한 생산 데이터를 축적하고 공정 현황에 대해 실시간으로 사용자 편의에 맞는 시각화된 결과물로 관리되고 있다. 생산 제품의 다변화에 따른 공정의 복잡도가 증대되어 생산일정 계획이 어려워지고, 자동화 설비가 구축되는 상황에서 납기 지연을 예방하고, 공장의 변동성에 대한 사전 예측을 위한 방안으로 생산 시뮬레이션 기법이 각광받고 있다. 디지털 트윈 환경의 발전과 함께 신규 패키지가 개발되고 기존 패키지들의 기능 업데이트가 됨에 따라 상용 제품별 특성이나 장단점이 명확히 정의되지 않아 사용자들이 어떠한 패키지를 활용하여 시뮬레이션 개발을 진행하는 지에 대한 의사결정이 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 이산적으로 발생되는 사건을 기반으로 수행하는 이산사건 시뮬레이션(DES, Discrete Event Simulation)의 개념을 정의하고, 다양한 시뮬레이션 패키지에 대한 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 10년간 이산사건 시뮬레이션 패키지를 사용하여 실제 문제를 해결한 연구들을 분석하였고, 사용 빈도가 높은 패키지 세 가지를 도출하였다. 또한, 각 패키지들의 시뮬레이션 기법, 주요 업종, 시뮬레이션을 수행한 대상, 사용한 국가 등으로 분류하여 DES 소프트웨어의 특성과 사용 현황에 대한 분석을 진행하였다. 본 연구 결과는 추후 이산사건 시뮬레이션 패키지 선택에 어려움을 겪는 기업과 사용자에게 선택의 기반을 제공하며 기초자료로 사용될 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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