▷ 제목 : 지속가능한 화학산업을 위한 AI 기반 기술 개발 및 적용

▷ 내용 : 본 연구는 지속가능한 화학산업 달성을 위해 공정·소재·설비 전 주기에 걸쳐 인공지능(AI)을 체계적으로 접목하는 실용 프레임워크를 제시한다. 데이터 희소성과 강한 비선형성으로 대표되는 화학 시스템을 대상으로, 해석 가능한 적응 회귀(SSR), 확률적 예측, 그래프 기반 결측치 보정, 도메인 주입형(domain‑informed) 특성 설계, 대리모델(DNN surrogate)과 다목적 최적화 등을 통합해 모델 신뢰성과 산업 적용성을 함께 확보하였다. 
  적용 사례는 (1) 2,3‑BDO 증류 공정에서의 온라인 품질 예측과 누적 오차 억제(적응형 부분집합 회귀), (2) 복합수지·윤활유 물성 예측과 조성 추천(범주화·NGBoost·그래프 임퓨테이션 기반), (3) 에틸렌 크래커(NCC)와 수증기개질(SMR)의 CO₂·에너지–수익 동시 최적화, (4) 중공섬유 멤브레인(HFMM)–SMR 통합을 통한 블루수소 공정 설계 및 경제성·민감도 분석, (5) SHAP/PDP 해석을 활용한 저온/고온 영역별 촉매 스크리닝, (6) 혼합 아민 흡수제의 재생에너지 최소화 설계(일반화 성능을 높인 domain‑informed 접근), (7) ML과 규칙기반을 결합한 엔지니어링 밸브 특성 자동 선정 파이프라인으로 구성된다. 각 사례는 예측 정확도·해석 가능성·운영 의사결정 속도를 개선하여 실험/오퍼레이션 반복을 줄이고, 실무에서 요구되는 다목적 트레이드오프를 정량적으로 제시한다.
  결론적으로, 실제 산업데이터를 활용하여 AI 기반 기술을 개발하였고, 공정, 소재, 엔지니어링 영역까지 적용하여 그 효과성을 입증하였다. 미래지향적 지속가능 화학산업을 위해서 AI 기술의 활용을 강화하고, 더 발전시켜 적용할 예정이다.