초록 ▼

□ 연구개요
불확실성 하에서 적은 수의 데이터를 기반으로 의사결정을 해야 하는 경우가 신물질 탐색이나 최적의 공정조건 탐색 등과 같은 화학공학의 분야에서 자주 발생한다. 이러한 데이터 기반 의사결정은 탐험과 탐사의 균형을 통해서 최대한 적은 수의 실험을 통해 원하는 결과를 빠르게 얻는 것이 중요하기에, 강화학습을 도입하여 탐험과 탐사의 균형을 맞춘 새로운 베이지안 최적화 알고리즘에 관한 연구이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1년차의 연구 목표는 기존의 베이지안 최적화 의사결정 전략 대비 글로벌 최적해를 10%

□ 연구개요
불확실성 하에서 적은 수의 데이터를 기반으로 의사결정을 해야 하는 경우가 신물질 탐색이나 최적의 공정조건 탐색 등과 같은 화학공학의 분야에서 자주 발생한다. 이러한 데이터 기반 의사결정은 탐험과 탐사의 균형을 통해서 최대한 적은 수의 실험을 통해 원하는 결과를 빠르게 얻는 것이 중요하기에, 강화학습을 도입하여 탐험과 탐사의 균형을 맞춘 새로운 베이지안 최적화 알고리즘에 관한 연구이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1년차의 연구 목표는 기존의 베이지안 최적화 의사결정 전략 대비 글로벌 최적해를 10% 더 적은 실험으로 찾아내는 것이었고, 2년차의 연구 목표는 기존의 베이지안 최적화 의사결정 전략 대비 글로벌 최적해를 20% 더 적은 실험으로 찾아내는 것이었다. 실제로 얻어진 연구 결과에 따르면 다양한 형태의 benchmark function에 대하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였더니, local minimum이 많이 존재하는 ackely function과 bowl shaped function인 sum-squares function에서는 기존의 베이지안 최적화 대비 50% 더 적은 실험으로 글로벌 최적해를 찾아내었고, plate shaped function인 matyas function에 대해서는 regret이라는 성능 지표를 참조 하였을 때, 15% 정도의 성능 향상이 있어서 초기의 목표는 초과달성 되었다.
또한, benchmark function이 아닌 batch-to-batch 화학공정 운전조건 최적화 문제에선 주어진 experiment budget 내에서 얼마나 높은 전환율 혹은 큰 결정을 만들어 낼 수 있는지를 다른 의사결정 알고리즘 (베이지안 최적화, design of experiment)들과 비교를 하였는데, 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구에서 개발된 베이지안 최적화 알고리즘을 통하여 국내 화학, 제약, 신소재관련 기업들의 물질탐색 및 최적의 공정 조건 탐색에 걸리는 시간을 단축시킬 수 있을 것이라고 판단된다. 이러한 시간 단축을 통해 기업들은 원가 절감을 해 낼 수 있을 것이며, 이를 통해 한국 기업들의 제품경쟁력이 올라가게 될 것이라고 기대된다. 또한 개발된 알고리즘을 세부적으로 composite material design이나 SMB operation condition을 찾는데 기업이 편하게 사용할 수 있도록 개발 인력이 필요하기에 새로운 고용창출 효과를 기대할 수도 있을 것이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 14
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 14
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 3) 목표 달성 수준 ... 14
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 15
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 15
• 6. 자체점검표 ... 16
• 7. 참고문헌 ... 16
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 붙임2 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 18
• 끝페이지 ... 30