초록 ▼

ㅇ 연구개요
본 연구는 미세조류를 이용하여 고부가가치 물질을 생산하기 위해서, 화학 공학의 제어 및 최적화의 관점에서 생산성을 향상시킬 수 있는 다양한 방안들에 대해서 연구 하였다. 화학 공학의 관점에서 보았을 때, 다른 시스템과 구별되는 생물 반응기의 특성은 1)배치 반응기라는 점과 2)공정 자체의 불확실성이 크다는 점 두가지를 들 수 있으며, 이 두가지 상황에 대해 대처하는 방안을 다각도로 연구하였다.

ㅇ 연구 목표대비 연구결과
처음 연구 목표를 세 가지로 요약하면 1) 유망한 미세조류 종 탐색 및 해당

ㅇ 연구개요
본 연구는 미세조류를 이용하여 고부가가치 물질을 생산하기 위해서, 화학 공학의 제어 및 최적화의 관점에서 생산성을 향상시킬 수 있는 다양한 방안들에 대해서 연구 하였다. 화학 공학의 관점에서 보았을 때, 다른 시스템과 구별되는 생물 반응기의 특성은 1)배치 반응기라는 점과 2)공정 자체의 불확실성이 크다는 점 두가지를 들 수 있으며, 이 두가지 상황에 대해 대처하는 방안을 다각도로 연구하였다.

ㅇ 연구 목표대비 연구결과
처음 연구 목표를 세 가지로 요약하면 1) 유망한 미세조류 종 탐색 및 해당 종에 대한 모델링 수행 2) 생물 반응기의 상태 변수들에 대한 실시간 데이터 모니터링 기술 개발 3) 불확실성이 큰 생물 반응기 시스템에 대한 최적화, 4) 불확실성이 큰 생물반응기의 제어 총 네 가지로 요약할 수 있으며, 각 항목들에 대해서 하나 혹은 그 이상의 다양한 대응 방식을 제시하여서 처음의 연구 목표를 달성하였다.
유망한 미세조류 종 탐색 및 모델링은 문헌 조사를 통한 전통적인 방식으로 수행하였다. 상태 변수에 대한 모니터링은 batch synchronization 방법과 전통적인 PLS(Partial least square)방식을 융합한 새로운 방법을 제시하였다. 불확실성이 있는 생물 반응기에 대한 최적화에 대해서는 두 개의 상이한 방식을 제시하였다. 두 방식 모두 여러 번의 batch를 반복 수행한다는 가정 하에 이전 batch의 정보를 다음 batch에서 활용하는 run-to-run 최적화 방법에 대해 연구하였다. 마지막으로, 불확실한 시스템에 대한 제어는 모델 예측 제어 (Model predictive control, MPC)를 기반으로 한 새로운 방법론을 제시하였다. 제안된 방법들은 시뮬레이션 및 간단한 실험을 통해서 검증하였으며, 보다 복잡하고 현실적인 상황에서의 실제 실험을 통해서, 제안된 알고리즘들이 어떻게 사용될 것인가에 대한 추가적인 검증이 필요하다.

ㅇ 연구개발결과의 중요성
현재 다양한 생물 공정이 산업에서 사용되고 있지만, 생물 반응기에 대한 운전과 최적화는 주로 경험과 직관에 의존하고 있으며, 이로 인해 상당한 양의 경제적인 손실을 입고 있는 것으로 추산된다. 본 연구는 화학 공학의 다양한 방법들을 사용해서, 더 효율적이고 생산성이 높은 운전을 가능하게 한다. 더불어, 본 연구에서는 현재 각광받고 있는 기계 학습(machine learning)의 방법을 응용하여, 공정에서 발생하는 다양한 데이터들을 효과적으로 사용하는 방법을 제시하여 그 응용 가치가 높다.
본 연구의 최적 배양 및 제어, 데이터 모니터링 기술의 개발을 통하여 미세조류 뿐 아니라 다양한 생물 반응기에 대한 가격 경쟁력을 확보할 수 있다. 더불어 이를 이용한 관련 특허 및 사업화 방안 또한 모색할 수 있다.


(출처 : 연구결과 요약문 2P)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 1.1. 유망 미세조류 종 탐색 및 해당 종에 대한 모델링 수행 ... 3
• 1.2. 생물 반응기 상태 변수 실시간 데이터 모니터링 기술 개발 ... 4
• 1.3. 불확실성이 큰 생물 반응기 시스템에 대한 최적화 및 제어 기술 확립 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 2.1. 고부가가치 미세조류 종 선정 및 모델링 (1차년도) ... 4
• 2.2. 효율적인 모델 파라미터 추정방안 (1차년도) ... 6
• 2.3. 배치 공정의 실시간 모니터링 기술 (1-2차년도) ... 7
• 2.4. 불확실성이 큰 시스템의 최적화(1) (2차년도) ... 8
• 2.5. 불확실성이 큰 시스템의 최적화(2) (2-3차년도) ... 9
• 2.6. 불확실성이 큰 시스템의 제어 (3차년도) ... 12
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 13
• 4. 참고문헌 ... 13
• 5. 연구성과 ... 15
• 대표적 연구실적 ... 15
• 끝페이지 ... 30