사회
계명대 안유찬 교수팀, 폐플라스틱 수소 생산 예측하는 물리기반 신경망 개발
뉴스보이
2026.08.03. 17:08
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간단 요약
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데이터가 부족한 환경에서도 높은 정확도로 수소 생산량을 예측하는 기술을 확보했습니다.
국제학술지에 게재된 이번 연구는 향후 폐플라스틱 공정 최적화에 기여할 전망입니다.
이 기사는 4개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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계명대학교 안유찬 화학공학과 교수 연구팀이 폐플라스틱 가스화 공정의 수소 생산량을 예측하는 '물리기반 신경망(PINN)' 프레임워크를 개발했습니다. 이번 연구 성과는 환경·지속가능 분야 국제학술지인 'Engineering Applications of Artificial Intelligence'에 게재됐으며, 해당 저널은 JCR 기준 상위 2.79%에 해당하는 권위 있는 학술지로 평가받습니다.
연구팀은 기존 인공신경망(ANN)의 한계를 극복하기 위해 반응 속도론과 열역학적 평형 조건을 손실 함수에 반영한 세 가지 모델(속도론·평형·통합 모델)을 설계했습니다. 특히 이 모델은 전체 학습 데이터의 1%만 활용하는 데이터 부족 환경에서도 뛰어난 예측 정확도를 유지하는 성과를 거뒀습니다.
안유찬 교수는 이번 성과가 단순화된 공정 데이터를 기반으로 한 개념 증명(PoC) 단계임을 밝히며, 물리적 지식이 결합된 대리 모델의 활용 가능성을 확인했다고 설명했습니다. 연구팀은 향후 폐플라스틱 기반 수소 생산 공정의 실시간 최적화와 제어 기술로 연구 범위를 확장해 나갈 계획입니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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