초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
- “제조 ( 반도체, 에너지, 화학, 제철, 자동차 부품 등 전 제조 산업 ) 완전 자동화 ( 제조 자동화 향상 정도: 10% ) 를 위한 Knowledge Base ( 정확도 20% 개선 ) 기반의 의사 결정 인공지능 시스템 ( 예측 정확도: 90% 이상 ) 구축“
- End Product
1) 제조 데이터의 Knowledge Base System ( SW )
2) Knowledge Discovery(데이터패턴 분석 및 지식 저장) 알고리즘 ( SW )
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□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
- “제조 ( 반도체, 에너지, 화학, 제철, 자동차 부품 등 전 제조 산업 ) 완전 자동화 ( 제조 자동화 향상 정도: 10% ) 를 위한 Knowledge Base ( 정확도 20% 개선 ) 기반의 의사 결정 인공지능 시스템 ( 예측 정확도: 90% 이상 ) 구축“
- End Product
1) 제조 데이터의 Knowledge Base System ( SW )
2) Knowledge Discovery(데이터패턴 분석 및 지식 저장) 알고리즘 ( SW )
3) 빅데이터 및 AI 기반의 데이터 분석 시스템 ( SW )
4) Knowledge Management & Interaction 알고리즘 ( SW )
5) KB 기반의 의사 결정 인공지능 시스템 ( SW )

○ 전체 내용
- 연구 개발 내용
1) Knowledge Base System: 제조 데이터를 통합 분석하여 지식 발굴, 저장, 관리하는 시스템
2) AI-based Knowledge Discovery Engine: 실시간으로 데이터 패턴을 분석하고 과거 데이터를 비교하여 Knowledge를 생성
3) Knowledge Management: Knowledge Base를 구성 및 관리하고 자동으로 Update 해주는 기술
4) Knowledge Interaction: 적재된 Knowledge 재사용을 위한 Search 및 Recommendation 기능을 제공
5) Decision Support System: AI 기반의 최적화 기술을 활용하여 전체 제조데이터 통합 및 분석을 수행하여 의사결정을 지원하는 시스템
- 주요 기능(또는 규격)
1) Knowledge Base System: 제조 데이터의 패턴 분석 및 지식저장을 통한 Knowledge 구축 기능
2) Knowledge Discovery: 실시간으로 제조 데이터를 모니터링하고 분석하여 데이터의 패턴을 탐지 및 분류하는 기능
3) Big data & AI based data analysis: 빅데이터 분산처리를 활용한 제조 산업의 특성에 맞는 AI기반의 데이터마이닝 엔진으로 제조 빅데이터 분석하는 기능
4) Decision Support System: AI 기반의 최적화 기술을 활용하여 전체 제조데이터 통합 및 분석을 수행하여 의사결정을 지원하는 기능
- 주요 성능치
1) Knowledge Base에 의한 설비 알람정확도 개선 정도: 20%
2) 설비이상 탐지 및 고장 분류 정확도: 95%
3) 설비 정보기반 이벤트 탐지 예측 정확도: 95%
4) 딥러닝 기반 객체 탐지/인식 응답속도: 3초/이미지 1,000장 기준
5) 데이터 마이닝 알고리즘 수행 속도: 50초/100GB
6) 클러스터링 알고리즘 수행속도: 100초/10,000 unit
7) 의사결정시스템의 예측 정확도 ( 수율, 생산성 등 ): 90%
8) 의사결정시스템 적용으로 인한 제조 자동화 향상 정도: 10%

○ 1단계
□ 목표
DSS(Decision Support System) platform 연계 및 Knowledge Discovery 기술개발

□ 내용
1차년도 핵심 개발 내용은 DSS platform 연계 및 구축(Decision Support
System을 정의하고 Knowledge Base 저장 체계, Data I/F 기반을 구축), Knowledge Discovery 기술개발 (제조 데이터 패턴을 자동으로 분석하여 제조 산업의 도메인 지식을 자동으로 지식화하는 기술 구현)임.

○ 2단계
□ 목표
고도화된 인공지능 기술을 통합한 KB(Knowledge Base) 기반의 의사 결정 지원 시스템을 완성.

□ 내용
2차년도 핵심 개발 내용은 Knowledge Management 기술개발 ( Knowledge Base를 구성, 관리하고 자동으로 Update 하는 기술 ), Knowledge Interaction 기술개발 ( 적재된 Knowledge 재사용을 위한 Search 및 Recommendation 기능 제공 ) 임.

□ 연구개발성과
- 정량적 평가 항목 ( 최종 목표 )
- Knowledge Base에 의한 설비 알람 정확도 개선 정도: 20%
- 설비이상 탐지 및 고장 분류 정확도: 95%
- 설비 정보기반 이벤트 탐지 예측 정확도: 95%
- 딥러닝 기반 객체탐지/인식 응답속도 : 3초/이미지 1,000장
- 데이터 마이닝 알고리즘 수행 속도: 50초/100GB
- 클러스터링 알고리즘 수행 속도: 100초/10,000 unit
- 의사결정지원시스템의 예측 정확도(수율, 생산성 등): 90%
- 의사결정지원시스템 적용으로 인한 제조 자동화 향상 정도: 10%

- 정량적 기대성과
- 국제 특허 출원/등록 : 5/1
- 국내 특허 출원/등록: 10/3
- 상용화(백만원): 18,000
- 성과홍보: 8건
- 시제품: 2건
- S/W 등록: 1건
- 기술문서: 10건

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
- 개발 기술의 글로벌 사업화 계획
ㅇ 주체별 맞춤형 사업화 진행: 개발 기술과 관련된 주체(제조사, 장비 제조사, IT 솔루션 벤더)를 정의하고 주체별 요구사항을 세분화하여 맞춤형 사업화를 진행
ㅇ 글로벌 파트너십의 활용 극대화: 분야별, 지역별 다양한 파트너와의 협업을 통한 다양한 제조 산업의 신규 고객 확보 및 제품 포트폴리오의 다각화
ㅇ 기술 컨퍼런스를 통한 지속적 홍보: 제조 분야 별 컨퍼런스 및 Smart Manufacturing, IoT, Industry 4.0 기술 컨퍼런스를 통한 솔루션 홍보 및 시장 영향력 확대

- 기술적 기대 효과
ㅇ Industry 4.0 시대에 필수적인 제조 자동화를 위한 의사 결정 지원 시스템을 AI 기반으로 개발
ㅇ 실제 제조현장의 지식을 Knowledge Base로 구축하여 솔루션의 성능 개선
ㅇ 스마트 공장을 구현하여 공장 효율성 개선

- 경제/산업적 기대 효과
ㅇ 다양한 제조 산업에 적용 가능한 솔루션 개발로 제조업 전반으로 시장 확대 기회를 마련
ㅇ 설비 중단 및 변동 손실 비용 감축을 포함한 제품 생산 원가 절감을 통해 제조업 가치 극대화
ㅇ 주관기관은 해외 수출 확대를 통해 3년 안에 1,000억 매출 달성 기업이 됨

□ 사회적 측면
ㅇ 국내 제조업 매출 증대 및 국내 성장 동력에 기여
ㅇ 전세계 제조업의 Industry 4.0 혁신을 선도하는 명실상부한 글로벌 #1 솔루션 강소기업으로 성장

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 24
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 33
• 1) 연구수행 결과 ... 33
• 2) 목표 달성 수준 ... 58
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 분석 ... 58
• 1) 목표 미달 또는 미흡한 연구결과에 대한 원인(사유) 자체분석 내용 ... 58
• 2) 미달 또는 미흡한 결과물에 대한 보완 활동 ... 58
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 59
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 59
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 60
• 1) 향후 5년간 성과활용·확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 60
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 61
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 61
• 4) 기타 ... 61
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 62
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 62
• 1) 연구개발비 사용명세서 ... 62
• 2) 발생이자 사용명세서 ... 63
• 3) 반납액 명세서 ... 63
• 붙임1. 사업화대상기술별 기술명세서 ... 63
• 붙임2. 자체 보안관리 진단표 ... 67
• 붙임3. 공개 SW 요약서 (공개SW과제만 작성) ... 68
• 끝페이지 ... 69