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2024-05-22
내역사업 | (유형1-2)중견연구 |
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과제명 | 화학 공정 및 장치 운영을 위한 강화학습 기반의 베이지안 최적화 방법론 및 응용툴 개발 | ||||
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과제고유번호 | 1711133667 | ||||
부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
시행계획 내 사업명 | |||||
시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-03-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
연구목표 | 최근 첨단 정보통신기술의 발전은 사회·경제 전반에 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 제조 산업에서도 이를 융합하여 공정을 자동화·지능화하려는 시도가 국내외적으로 활발히 이뤄지고 있음. 하지만 다른 IT산업에 비해 화학 물질 및 제품 제조 산업에서는 양질의 데이터를 다량 확보하고 생성하는 것이 어렵기 때문에, 적은 데이터로부터 시작하여 효과적으로 추가 데이터... | ||
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연구내용 | 본 연구의 최종목표를 달성하기 위한 연차별 연구목표 및 내용은 다음과 같음.(1) 1차 연도 연구목표: 강화학습 기반 베이지안 최적화 알고리즘 개발1차 연도에는 강화학습을 기반으로 근시적 추정론에 기반한 기존 베이지안 최적화의 한계를 극복하여 보다 효과적으로 불확실성을 줄여 더 빠르게 최적해를 찾아가는 알고리즘을 개발하고자 함. 이를 위해 먼저 마르코브 결... | ||
기대효과 | - 제조 산업 특성에 맞게 정보통신기술을 접목한 의사결정 방법론을 개발함으로써 국내 제조 산업의 효율화ㆍ지능화에 이바지할 수 있을 것으로 기대됨. 특히 한국은 GDP 대비 제조업 비중이 30%를 상회하는 만큼, 본 과제의 성과가 다양한 공정에 응용되어 많은 부가가치를 만들어 낼 수 있을 것으로 기대됨. - 개발된 방법론은 신규 제품/조건 탐색에 필요한 실험... | ||
키워드 | 스마트 공장,강화학습,능동학습,베이지안 최적화,운전 최적화,배터리 충방전 |
단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 화공 > 화학공정 > 공정시스템기술 |
주력산업분류 | 적용분야 | 제조업(화학물질 및 화학제품) | |
중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
국비 | 169,345,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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비고 |