계명대, 폐플라스틱 수소 생산 예측 AI 모델 개발

계명대학교 연구팀이 폐플라스틱 가스화 공정의 수소 생산량을 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.4일 계명대에 따르면 화학공학과 안유찬 교수 연구팀은 물리 정보를 반영한 신경망(PINN)을 활용한 폐플라스틱 수소 생산 예측 기술을 개발했으며, 연구 결과를 국제학술지 Engineering Applications of Artificial Intelligence에 게재했다.연구팀은 기존 인공신경망(ANN)의 한계를 보완하기 위해 반응 속도론과 열역학적 평형 조건을 학습 과정에 반영한 물리 기반 신경망(PINN) 모델을 개발했다. 속도론 모델과 평형 모델, 통합 모델 등 3가지 방식을 비교해 성능을 검증했다.실험 결과 기존 ANN은 학습 데이터가 부족할 경우 예측 정확도가 크게 떨어졌지만, PINN은 전체 데이터의 1%만 활용한 환경에서도 높은 예측 성능을 유지했다. 또 기울기 기반 잔차 분석을 통해 예측 결과가 실제 열역학과 반응 동역학 특성과도 일치하는 것으로 확인됐다.연구팀은 이번 기술이 폐플라스틱을 활용한 수소 생산 공정의 실시간 제어와 운영 최적화 기술 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.이번 연구는 화학공학과 손준혁 연구원이 제1저자, 정효진 연구원이 제2저자로 참여했으며, 한국연구재단 기초연구사업과 석사과정생연구장려지원사업의 지원을 받아 수행됐다.안유찬 계명대 교수는 "물리 정보를 결합한 AI 모델의 가능성을 확인한 연구"라며 "향후 폐플라스틱 기반 수소 생산 공정의 최적화와 제어 기술로 발전시켜 나갈 계획"이라고 말했다.