부산대학교 시스템 공학 및 친환경 공정 (System Technology & Eco-friendly Processes, STEP) 연구실은 모델링, 최적화, 모델 예측 최적제어, 데이터 분석, 머신 러닝 등 시스템 공학 기술을 개발하고, 공정 시스템에 적용함으로써 정교한 공정 모사, 생산량 제고, 에너지 절약, 탄소배출량 절감, 실시간 제어 등의 다양한 공정 목표를 달성하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 특히 생태계 변화에 대응하고 지속가능한 발전을 실현하기 위한 친환경 공정 관련 기술 개발에 초점을 맞추고 있습니다.
시스템 공학적 접근을 통한 친환경 공정 효율성 제고
전세계적으로 환경오염 및 특정 유해물질로 인한 기후 및 생태계 변화에 대응하고 지속가능한 산업 발전을 실현하기 위한 환경오염 방지 기술 및 친환경 공정에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 탄소 배출 정책이 이슈가 되면서, 탄소 배출 저감을 위해 발생하는 탄소를 직접적으로 포집 및 활용하기 위한 다양한 공정이 개발되고 있습니다. 특히 한국은 세계 6위의 온실가스 배출국으로, 파리기후협정 출범과 함께 적극적인 국가전략 수립이 시급한 상황입니다. STEP 연구실에서는 탄소 포집 및 활용 공정, 전기분해를 통한 수소 생산 공정 등 다양한 친환경 공정 시스템들의 상태 변화를 정확하게 예측하기 위한 기초 모델을 개발하고, 개발한 모델과 측정된 공정 데이터를 기반으로 시스템 공학 기술을 적용하여 최적 운전 조건 및 최적 제어입력을 유도함으로써 공정의 수율 및 에너지 효율을 제고하는 연구를 수행하고 있습니다.
기초모델 및 인공지능 기반 스마트 플랜트 적용 기술 개발
최근 정보통신기술의 발달을 통한 빅데이터의 축적, 계산 자원의 발달과 딥 러닝 알고리즘개발을 통한 인공지능 기술 발전에 기반하여 4차 산업혁명이 산업계에 광범위한 영향을 끼치고 있습니다. 특히 화학 공정 분야에서는 단순한 O&M 방식의 공장 자동화를 넘어서 업스트림 다운스트림 공정이 실시간으로 연결되어 공정 정보가 빅 데이터로 저장되고 인공지능 기반 통합시스템이 데이터로부터 학습과 적응을 통해 능동적으로 공장을 운영하는 스마트 플랜트 기술이 대두되고 있습니다. STEP 연구실에서는 데이터에만 의존하는 기존 스마트 플랜트 기술의 한계점을 극복하기 위해, 시스템의 사전지식을 바탕으로 구축된 기초 모델기반 최적화 기법을 데이터기반 기법과 결합하여 보다 효율적으로 최적 운전조건 및 제어입력을 유도하는 모델∙데이터 융합 스마트 플랜트 기법 개발 연구를 수행하고 있습니다. 이를 통해 보다 발전된 원천기술을 확보함으로써 국내의 스마트 플랜트 산업이 한 걸음 더 도약할 수 있는 주춧돌을 마련하고자 합니다.
친환경 공정 디지털 트윈 데이터베이스화
최근 개발된 친환경 공정의 경우 명백한 환경적 이점에도 불구하고, 대부분은 랩-스케일에서 기초 연구 단계에 머물고 있습니다. STEP 연구실에서는 이러한 친환경 공정들의 상용화 여건 마련을 위해, 동특성을 정확하게 모사할 수 있는 기초 모델을 개발하고 코드화 함으로써 디지털 트윈을 확보하고 데이터베이스화 하고 있습니다.