| 초록 |
□ 연구개발 목표 및 내용 ◼ 최종 목표 o 스마트제조 빅데이터 기반 인공지능 공압(Air) 통합제어 시스템 개발 - 수요현장 압축공기 빅데이터 수집/처리/분석 및 데이터 기반 인공지능 공압(Air) 통합제어 시스템 개발 - 수요현장 센싱 데이터 기반 최적화된 공기압축기 운영을 위한 인공지능 진단 및 예측 알고리즘과 최적화/평가 모델(SW) - 수요현장 압축공기 빅데이터 수집/처리/분석/시각화 소프트웨어 - 수요현장 압축공기 이상 및 불량 유형 클러스터링 알고리즘 - 압축공기 빅데이터 DB 및 PCB 기반 공압 제어시스템 ◼ 전체 내용 o 주요 기능(또는 규격) - 수요현장 압축공기 관련 센싱 데이터 수집(DB화)/처리/분석/시각화 기능 - 수요현장 센싱 데이터의 최적 특징 선택(feature selection) 및 기초 통계학적 지표 도출 및 분석 처리 기능 - 수요현장 센싱 데이터 기반 공기압축기 운영 최적화를 위한 머신러닝/딥러닝 알고리즘 개발 및 탑재 - 공기압축기 운영 최적화 알고리즘의 평가 및 최적화 모델 - 수요현장에서의 압축공기 이상 및 불량 문제 유형화 비지도학습 모델 o 주요 성능치 - 수집된 센싱 데이터 DB : 무결성/신뢰성/처리 속도 기존 상용 DB 프로그램 이상 - 인공지능 예측 알고리즘 평가 : 머신러닝/딥러닝 예측 모델 평가 지표(R<sup>2</sup> > 0.80, 기존 제어 시스템과의 RMSE 값 비교) - 공기압축기에 걸리는 전압 부하 감소 목표치 : 기존 제어시스템 대비 3~5% - 불량 문제 유형화 모델 : 불량 문제 유형화 후, 실제 현장에서의 알고리즘 분류 및 진단/예측 성능평가(ROC-AUC > 0.90) o 주요 핵심개발 기술 - 지도학습 및 비지도학습을 위한 머신러닝/딥러닝 알고리즘 설계 및 구축 - 데이터베이스 구축 및 빅데이터 처리를 위한 데이터 엔지니어링 - 통계학적/공학적 모델링 및 수치해석 - 수요측과 공급측 양방향 공압(Air) 데이터 수집 및 인공지능 기반의 빅데이터 분석을 통한 통합제어 시스템(가칭, AIRIA 7) 개발 □ 연구개발성과 ○ 인공지능 공압 통합제어 환경 구축을 위한 제조 설비/공정 테스트베드 구축 - RS485 통신으로 각 기기와 통신을 하여 데이터 수집 - 센서 데이터 수집, 저장, 컨트롤 모니터링 시스템 구축 - 인공지능 공압(Air) 통합제어 시스템 개발을 위한 제조 설비/공정 기구축 테스트베드 안정화 및 고도화 ○ 공기압축기 운영 최적화 인공지능 진단/예측 모델 구축을 위한 머신러닝/딥러닝 알고리즘 개발 - 회귀모형, 머신러닝, 딥러닝을 활용하여 다양한 예측 모델을 학습 - 딥러닝 모형의 경우 긴 시간의 데이터를 보고 예측함으로써 안정적인 예측에는 유리하지만 유량이 급변할 경우 변화추이를 바로 반영하지 못한다는 단점이 있어 성능이 우수하지 못함 - 머신러닝 모델에서는 Neural Net이 RMSE가 27.650으로 예측 성능이 가장 좋았고 딥러닝 모델 중에서는 Nlinear가 RMSE가 26.781로 가장 우수 ○ 공압기의 전력 효율 비교 및 최적화 연구 - 시스템 적용 전과 시스템 적용 후 데이터를 기반으로, 시스템이 전력 절감에 어떠한 효과를 미쳤는지 평가 - 앙상블 모델이 전력효율성 예측에 있어 가장 우수한 성능을 보여주었고 앙상블 모델은 KNN(K-nearest neighbor), 랜덤 포레스트, LightGBM의 세 모델로 구성 - 시뮬레이션에 사용한 모델은 전력 효율성을 예측하는 앙상블 모델로, RMSE는 0.00401 ○ 공압기의 데이터 이상탐지 모델 구축 - PCA(주성분분석), Random Forest, XGBoost 모델을 통해 이상탐지 모델 구축 - XGBoost 모델이 분류 지표상 가장 좋은 성능을 보임(정확도 100%) - 가상의 이상데이터를 가우시안 노이즈를 통해 생성하여 분류 모델을 구축하였으므로, 실제 데이터에서는 정확도가 다소 감소할 것으로 예상 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 o 수요측 기반 인공지능 공압(Air) 통합제어 시스템 기술은 기업체의 에너지 사용량을 줄일 수 있어 대외 경쟁력을 강화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 선진국 기술의 국내 도입에 따른 수입대체 효과 및 세계시장에서의 경쟁을 기대할 수 있음 o 수요측 인공지능 공압(Air) 통합제어 시스템의 엔지니어링 설계를 기반으로 제작하며, 센서 및 하드웨어 구성, 설치공사 등은 다양한 생산기업들과의 네트워크를 통한 생산 체제 구축하여 국내/해외 시장 진출 계획 o 기업경쟁력 향상을 위한 생산 현장에서의 압축공기 사용량 및 품질에 관해 본 개발 시스템을 설치하면, 생산원가 파악 및 고장 또는 불량발생 전 사전 예방 가능 o 에너지 절감과 압축공기 관리가 별개로 운영된 불합리성을 개선하고, 시스템을 패키지화할 뿐만 아니라 에너지 절감, 탄소 배출 최소화함으로써 기업의 비용 감소 및 관리용이성 및 에너지 절감 효과 기대 (출처 : 요약문 3p) |
