[한국기술뉴스] 한국전자기술연구원 에너지IT융합연구센터 지영민 박사 연구팀은 뉴럴 네트워크 기반으로 설비 운영이 가능한 공정 제어 시스템을 개발했다. 개발된 기술은 한국전자기술연구원 산학협력단을 통해 2017년 09월 29일 특허를 출원(출원번호 제1020170126842호)했다. 특허 명칭은 '히스토리 데이터 기반 뉴럴 네트워크 학습을 통한 공정 제어 방법 및 시스템’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다.

[기자]

산업 현장에서 기존에 사람이 운영하던 설비 및 프로세스를 인공지능으로 대체하여 업무의 효율을 높이려는 시도들이 계속되고 있습니다.

일례로 시멘트 소성공정은 석회석 원료를 투입하고, 이를 예열기로 가열하고 소성로에서 소성해 킬른을 회전하여 건조하는 방식으로 시멘트 원료를 생산합니다. 과정마다 원료의 투입량과 킬른의 회전수, 연소공기 투입량 등에 따라서 시멘트의 품질이 달라집니다. 또한 다소비 공정인 소성로의 온도를 안정화하여 에너지를 절감시킬 수 있습니다.

하지만 시멘트 제조 공정과 같이 운영되고 있는 설비는 일단 동작을 하게 되면 멈추기 어렵기 때문에 강화학습과 같이 탐험적인 학습을 적용하기 어렵다는 문제점이 있습니다.

전자부품연구원 지영민 박사 연구팀은 공정이나 설비 운영을 멈추지 않고도 인공지능 기술을 활용하여 자동제어를 수행할 수 있는 방법을 발명했습니다.

뉴럴 네트워크에 기존 사람이 운영하던 설비, 공정 등의 데이터를 학습시킵니다. 학습이 완료되면 예측된 제어 변수의 결과에 따른 보상과 벌칙을 주어 강화학습을 수행합니다.

히스토리 데이터를 활용하여 공정별로 상한과 하한값을 구성하고, 갑자기 편차가 큰 값이 입력되는 것을 방지합니다. 그리고 강화학습을 진행하여 실제 운영되고 있는 설비에 무리를 주는 것을 미연에 방지할 수 있습니다. 즉, 히스토리 기반 강화학습을 통해 공정을 제어하면 설비 운영을 멈추지 않고도 인공지능 기술을 활용하여 자동제어를 수행할 수 있습니다.

본 기술을 활용하면 실제 공정이 운영되는 설비에 인공지능 기술을 적용할 수 있어, 공정의 효율성을 높이고 에너지 효율성을 개선하여 친환경 제조를 실현할 수 있을 것으로 기대됩니다.