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[실시간뉴스][인터뷰] 이현정 "노벨상 휩쓴 AI기반 연구, 국내도 확산 중"

온카뱅크관리자

2024-10-25 17:44:13

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 경상대 AIPSE, AI기반 자동화 도구로 국제 컨퍼런스 베스트 구두발표상 수상 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)올해 노벨상은 물리학과 화학 2개 분야에서 인공지능(AI) 관련 연구가 수상했다. 산업을 넘어 학회에서도 AI가 발전을 주도하고 있음을 증명한 셈이다.
 국내 학회에도 다양한 연구에 AI를 활용하는 방안이 빠르게 확산되고 있다. 경상국립대학교 화학공학과 인공지능 기반 공정시스템공학 연구실(AIPSE)이 대표적이다.
 AIPSE에서 연구 중인 이현정 연구원은 지난달 개최한 '제16회 지속 가능한 에너지 및 환경 보호에 관한 국제 콘퍼런스(SEEP)'에 초청받아 참석해 베스트 구두발표상을 수상하기도 했다.
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 <img alt="경상국립대학교 화학공학과 인공지능 기반 공정시스템공학 연구실 이현정 연구원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/25/ZDNetKorea/20241025173851544mgfo.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="4fjUzgZwuX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/25/ZDNetKorea/20241025173851544mgfo.jpg" width="658">
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 경상국립대학교 화학공학과 인공지능 기반 공정시스템공학 연구실 이현정 연구원
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 구두발표 주제는 '차세대 시뮬레이션 플랫폼 : 계산 비용 최적화를 위한 화학 시뮬레이터와 오픈소스 언어 연결'로 공기 분리 장치(ASU), 자동 열 개질(ATR), 화학 루핑 공정(Chemical Looping) 등 복잡하고 반복적인 업무가 요구되는 화학 공정을 AI를 활용해 자동화하는 방법이다.
 25일 만난 이 연구원은 기존 비효율적인 화학 공정 시뮬레이션의 문제를 해결하고, 공정 최적화와 안정성 평가를 더 빠르고 정확하게 수행하기 위해 AI와 오픈소스를 도입하게 됐다고 밝혔다.
 그는 "기존 화학 시뮬레이터는 과거 데이터에 의존하여 작동하며 새로운 공정 시나리오나 복잡한 반응 조건에 적응하기 어렵다는 한계가 있었다"며 "이러한 한계는 비용 효율성과 시간 효율성의 저하로 이어졌고, 대규모 공정의 경우 시뮬레이션에 많은 계산 자원이 소모되어 장시간의 실행 시간을 요구했다"고 설명했다.
 이어 "기존에는 입력 변수를 설정하고 결과를 분석하는 등 모든 업무가 수작업으로 이뤄져 진행속도가 느려지고 공정 최적화 과정에서 유연성이 부족했다"고 AI를 도입한 이유를 밝혔다.
 이 연구원은 기존 공정을 개선하기 위해 오픈소스로 공개된 AI를 활용해 자동화 시스템 구축에 나섰다.
 공개된 AI 모델에 파이썬으로 지원하는 다양한 라이브러리와 오픈소스 기능을 연계해 특정 입력 변수를 자동으로 설정할 수 있는 기능을 구축했을 뿐 아니라 다양한 화학 공정이나 환경을 시나리오로 작성해 반응을 테스트할 수 있는 환경을 만들었다.
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 <img alt="이현정 연구원이 만든 AI 자동화 모델의 구상도" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/25/ZDNetKorea/20241025173852839uqam.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8JveiT41zH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/25/ZDNetKorea/20241025173852839uqam.jpg" width="658">
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 이현정 연구원이 만든 AI 자동화 모델의 구상도
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 이 연구원은 별도로 컴퓨터공학 등을 전공하지 않았음에도 온라인상에 공개된 다양한 오픈소스를 활용하는 것 만으로도 AI모델을 학습시키고 필요한 기능을 수행할 수 있는 앱을 만들 수 있었다.
 AI기반 자동화 플랫폼 도입한 후 화학 공정에서 여러 방면에서 긍정적인 성과를 달성할 수 있었다. 화학 시뮬레이터 운영 시간을 수동 작업에 비해 약 91.1% 절감할 수 있었으며 이를 통해 인력 및 계산 자원 비용도 상당부분 줄일 수 있었다.
 공정 실행 중에도 실시간으로 변수 조정과 결과 예측을 수행해 공정의 안정성과 효율성을 지속적으로 유지할 수 있는 환경을 조성했다. 이를 통해 시뮬레이션 과정에서 발생할 수 있는 변수를 신속하게 조정하며 화학 공정의 효율을 극대화했다.
 또 기계학습(ML)을 활용해 업무를 자동화함으로써 휴먼에러로 인한 오류를 최소화해 데이터 입력 및 품질 관리 업무의 안정성을 높일 수 있었다.
 이 연구원은 "현재 연구실도 그렇고 학부시절부터 AI기반 화학 공정 등을 배우면서 관련 기술에 관심을 가지게 됐다"며 "구축 과정에서 어려운 부분도 있었지만 AIPSE을 이끌고 있는 황보순호 교수님과 연구실원의 도움 덕분에 이런 결과를 얻을 수 있었던 것 같다"고 말했다.
 이 연구원은 앞으로도 AI 자동화 시스템 연구를 지속적으로 수행해 보다 복잡한 공정도 자동화하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하고 공정 안정성을 향상시켜 보다 넓은 산업 응용 분야를 지원한다는 복안이다.
 그는 "최근 노벨상에서 AI로 인한 연구가 2개 부문을 휩쓴 것처럼 AI가 학계에서도 상당히 중요한 부분을 차지하고 있는 것 같다"며 "국내에서도 이런 연구에 대한 논의가 많이 알고 있으며 이 과정에서 오픈소스로 제공되는 AI모델과 라이브러리의 중요성이 커지는 것 같다"고 밝혔다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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