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유현석 ( Hyeonsuk Yoo ),김송현 ( Songhyun Kim ),박준혁 ( Joonhyeok Park ),이용진 ( Yongjin Lee ) 한국공업화학회 2022 공업화학전망 Vol.25 No.5
금속 유기 골격체(Metal Organic Framework, MOF)는 금속 노드와 유기물 링커를 다양하게 조합하여 광범위한 물리적/화학적 특성들을 가지는 구조를 만들 수 있기 때문에, 응용 분야에 맞춤형 설계가 가능한 이상적인 재료로 주목을 받고 있다. 그러나 뛰어난 화학적 자유도라는 장점은 한편으로는 새로운 MOF를 개발하는 실제적인 측면에서 큰 도전과제가 되기도 한다. 바로 MOF 구조의 방대한 가능성 중에서, 적은 부분만을 현실적으로 합성할 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있는 전산 모사 접근 방식이 재료게놈학 혹은 재료 게놈 공학(materials genome engineering, MGE)이다. 본고에서는 고성능 MOF 개발을 위한 재료 게놈 공학 접근법의 활용을 MOF 데이터베이스 구축, 재료의 설명자 개발, 기계학습에 기반한 MOF 구조-물성 관계 연구, 데이터베이스에 대한 고속대량스크리닝, 그리고 MOF의 역설계 측면으로 나누어 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이러한 MGE 연구접근법은 MOF 기반 재료연구에 향후 큰 성과를 가져올 것이며 전통적인 화학 합성의 디지털 변환을 주도할 것으로 기대된다.
회전기계류 상태 실시간 진단을 위한 IoT 기반 클라우드 플랫폼 개발
정해동(Haedong Jeong),김수현(Suhyun Kim),우선희(Sunhee Woo),김송현(Songhyun Kim),이승철(Seungchul Lee) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.41 No.6
스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다. The objective of this research is to improve the efficiency of data collection from many machine components on smart factory floors using IoT(Internet of things) techniques and cloud platform, and to make it easy to update outdated diagnostic schemes through online deployment methods from cloud resources. The short-term analysis is implemented by a micro-controller, and it includes machine-learning algorithms for inferring snapshot information of the machine components. For long-term analysis, time-series and high-dimension data are used for root cause analysis by combining a cloud platform and multivariate analysis techniques. The diagnostic results are visualized in a webbased display dashboard for an unconstrained user access. The implementation is demonstrated to identify its performance in data acquisition and analysis for rotating machinery.