보고서 정보
주관연구기관 |
호서대학교 Hoseo University |
연구책임자 |
고학림
|
참여연구자 |
유익수
,
김정일
,
허정권
|
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2024-02 |
과제시작연도 |
2023 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202400003829 |
과제고유번호 |
1711193132 |
사업명 |
정보통신방송혁신인재양성 |
DB 구축일자 |
2024-07-10
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키워드 |
5G 빅데이터.엣지컴퓨팅.빅데이터 보안.해양수산 딥러닝.제조지능 모델.5G Bigdata.Edge Computing.Bigdata security.Deep Learning for Oceans and Fisheries Industry.MI(Manufacturing Intelligence) Model.
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초록
▼
▣ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
ㅇ 디지털 대전환 시대에 5G, 빅데이터, 딥러닝으로 대표되는 ICT 융합신기술을 중심으로 인재양성과 국가 산업이 개편ㆍ고도화 필요
ㅇ 이에 따라, 호서대학교는 초연결ㆍ고신뢰산업지능센터(HCIC, Hyper-Connected and Credible Industrial Intelligence Center) 설립・운영
- 1단계(‘18~‘21) 기간에 5Gㆍ빅데이터 센서, 보안기반 빅데이터 플랫폼 및 산업별 딥러닝 적용 모델을 제공하기 위한 원천기술개발
- 이를 충청권
▣ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
ㅇ 디지털 대전환 시대에 5G, 빅데이터, 딥러닝으로 대표되는 ICT 융합신기술을 중심으로 인재양성과 국가 산업이 개편ㆍ고도화 필요
ㅇ 이에 따라, 호서대학교는 초연결ㆍ고신뢰산업지능센터(HCIC, Hyper-Connected and Credible Industrial Intelligence Center) 설립・운영
- 1단계(‘18~‘21) 기간에 5Gㆍ빅데이터 센서, 보안기반 빅데이터 플랫폼 및 산업별 딥러닝 적용 모델을 제공하기 위한 원천기술개발
- 이를 충청권 주력 산업인 제조분야와 미래 먹거리로 육성 중인 해양ㆍ항만 산업분야 특화 적용 및 충청권 중소ㆍ기업에 기술보급 및 확산
ㅇ 디지털 뉴딜 시대 국가산업 발전에 기여하기 위해 해양 데이터사이언티스트, 5G기반 지능정보제조솔루션 전문가 등 신산업 고급인력 양성
◼ 전체 내용
□ 연구내용 : 5Gㆍ빅데이터ㆍ딥러닝 연구 수행 및 SCI, 기술이전, 특허출원, SW등록 등 계획 대비 실적 초과달성
ㅇ(비전)디지털 대전환 시대를 선도하기 위하여 5G, 빅데이터, 딥러닝으로 대표되는“21세기 첨단 ICT신기술 연구ㆍ교육을 통한 DT 시대 충남권, 나아가 국가산업에 고품질 일자리 창출을 추구”하는 비전 제시
ㅇ(연구주제도출)‘선수요확보성’,‘활용가능성’,‘수익성’ 등을 기준으로 제조, 보안, 해양ㆍ수산 분야를 선정하여 5G빅데이터 기반 딥러닝 모델 개발ㆍ보급
- 충남권 주력 산업인 제조와 미래 산업인 해양ㆍ항만 분야 중심으로 5G빅데이터ㆍ딥러닝 연구와 인력양성을 위한‘초연결ㆍ고신뢰산업지능센터' 운영
- 센서, 보안 및 빅데이터 수집ㆍ관리 분야는 공통 지원부분으로 연구개발
- HCIC 內 교육센터 설립ㆍ운영을 통한 집중화ㆍ차별화된 인력 양성 추진 및 교육프로그램 개발
□ 연구수행방법
ㅇ SKT, 충청남도 해양수산국, 반도체 후공정 국내 최고 중견기업인 하나 마이크론 등 15개 참여기관ㆍ컨소시엄 및 72개 MOU 기업들의 先수요 기반으로 5Gㆍ빅데이터ㆍ딥러닝 기술 개발ㆍ보급
ㅇ (공동연구+융합연구 중심의 과제 구성) 1단계 사업수행 기간중 HCIC 4개 세부 과제중 3개 과제가 5Gㆍ빅데이터ㆍ딥러닝 분야 유망 중소기업, 또는 기술수요 중소기업과 공동연구로 수행, 산업체 수요 기반 연구 진행
- 또한, 1개 연구과제는 산업디자인+ICT 융합 관련 선도적 연구를 수행하여 타 3개 공동연구 세부 과제가 결과를 공유할 수 있는 융합적 연구로 추진
ㅇ (협력주체) (주)SKTelecom 등 대기업, 충남도청 및 충청권 지자체(아산시), 충남TP 등 정부기관, 충남벤처협회 등 주요 협단체 참여는 물론 중소중견 수요기업 70여개 및 지역 딥러닝 솔루션 기업 등과 그랜드 컨소시엄을 구축
ㅇ (협력구도) 광범위한 협력채널을 바탕으로 학생군, 기업군, 교수군, 협력기관 등 참여 주체들이 세부 주제 대상으로 협력하는 방식으로 연구를 수행
ㅇ (4개 세부과제) (1)5G기반 산업별 빅데이터 센서 개발 및 데이터 기반제어, (2)5G 기반 산업별 딥러닝 모델 개발을 위한 신뢰성 있는 데이터 지원 플랫폼 구축, (3)해양수산 신산업을 위한 빅데이터 기반 딥러닝 모형 개발, (4)5G 빅데이터 기반 제조지능 모델 개발로 구성되며 5Gㆍ빅데이터ㆍ딥러닝 핵심 기술을 개발하고, 최신 ICT 신기술 현장 적용을 위한 융합연구 수행
ㅇ (연구 방식) 각 세부과제 공동연구를 위한 문제해결식 멘토링, 인턴십, Co-Op이 진행되며, 이를 통해 공동연구를 수행하는 기업은 제품화 수요 기술을 심도있게 해결함으로써 경쟁력을 높이게되며 고용연계 실현
ㅇ (위원회 운영) 운영위원회를 정점으로 평가위원회, 인력양성위원회, 사업화 위원회가 유기적으로 협업하여 성과 피드백을 통하여 센터를 운영
◼ 1단계
❏ 목표
ㅇ 5G 빅데이터 센서, 보안기반 빅데이터 플랫폼 및 산업별 딥러닝 적용 모델 제공을 위한 원천기술을 개발하고 이를 충청권 주력 산업인 제조분야와 미래 먹거리로 육성 중인 해양ㆍ항만 산업 분야에 특화시켜 적용
❏ 내용
ㅇ 5G 기반 산업별 빅데이터 센서 개발 및 데이터 기반제어
- OPC-UA Pub/Sub Broker 및 5G(TSN) 기반 다수의 머신-서버/응용 간 실시간/고신뢰 N:N 통신 가능한 스마트팩토리 통신 시스템 개발
- 5G 기반 실시간/고정밀/고안정의 연결성 제공 기술 개발 등
ㅇ 5G 기반 제조ㆍ해양ㆍ항만을 포괄하는 산업별 딥러닝 모델 개발을 위한 신뢰성 있는 데이터 지원 플랫폼 구축
- 안전한 빅데이터플랫폼 구축을 위한 차세대인증, 데이터 프라이버시 보호 및 양자컴퓨팅과 블록체인을 활용한 분산 인증 및 보안접근제어 기술 개발
- 빅데이터 자동 전처리, 데이터 특성 연구를 통한 자동 분석시스템 등을 호서HCIC 빅데이터센터 內 클라우드 형태로 구축
ㅇ 해양수산 신산업을 위한 빅데이터 기반 딥러닝 모형 개발
- 수산양식업 데이터를 수집, 분석하고 최적 생장 딥러닝 모형 모델을 개발로 전통 수산양식업을 신산업화에 기여
- 자동화 도약 중인 항만산업 정보 공유, 지능화를 위한 5G기반 딥러닝 모형 개발을 통한 항만 가용자원 효율성 극대화
ㅇ 5G 빅데이터 기반 제조지능 모델 개발 : 자동차 반도체·기계 분야
- 결과에 대한 설명력이 부재한 기존 AI솔루션 한계극복, 현장 전문가에 불량 원인 및 개선 방향을 설명하는 제조 AI 분석 모델 개발
- 중소중견 기업 제품품질ㆍ수율향상 위한 딥러닝 기반 전문가시스템 개발
- 센서데이터 수집ㆍ분석을 통한 제조설비상태 실시간 진단ㆍ성능검사 모델개발
ㅇ 각 참여 분과간 협업ㆍ공동연구 수행으로 HCIC 내 빅데이터 플랫폼 마련 및 센서개발, 빅데이터 수집ㆍ분석, 예지보전을 통한 충청권 제조기업 빅데이터 분석 및 스마트제조 컨설팅 수행
ㅇ 1단계 중 HCIC 內 지능형제조빅데이터센터 설립, 세부과제간 융합연구결과를 지역기업들에게 적용ㆍ확산 중 ☞ 세부내용은 “2. 연구성과의 우수성” 참조
ㅇ (인력양성) 충남권 5Gㆍ빅데이터ㆍ딥러닝 기술 인력 양성(현장, 창업동아리, 창의자율, 기업가정신 커리큘럼, 글로벌인재양성 (MOU 등), 글로벌 현장실습교육 수행
ㅇ (교육커리큘럼) 전문인력 양성을 위한 산ㆍ학ㆍ연 교과과정 개설
- 석사, 박사 정규과정 개발은 물론 교육과정 학사 연계 추진 및 산ㆍ학ㆍ연 협동 교육과정 개설을 통한 실험ㆍ실습 프로그램 확대 관련 지원
ㅇ (산학협력교육) 기업과 대학원생이 함께 참여하는 산업 빅데이터ㆍAI 기술 연구개발 산학협력 프로젝트 실제 수행
- 기업의 실제 요구를 교수가 팀티칭을 통해 멘토링 형식으로 교육
◼ 2단계
❏ 목표
ㅇ 1단계에 개발된 제조, 해양ㆍ항만 분야 딥러닝 모델들의 성능을 고도화하고 실제 현장적용과 사업화를 위한 강건한 모델 구현을 연구
❏ 내용
ㅇ 5G 기반 산업별 빅데이터 센서 개발 및 데이터 기반제어
- 엔드 포인트간 구축을 위한 요소기술 설계/개발 등 5G 기반 통신기술 연구
- 5G 기반 통신망에서 개발 장비 동작 및 제어 검증 (Lab 테스트)
- 5G 기반 통신망에서 개발 장비 동작 및 제어 검증 (Field 테스트)
ㅇ 5G 기반 산업별 딥러닝 모델 개발을 위한 신뢰성 있는 데이터 지원 플랫폼 구축
- 데이터의 고신뢰도 보장을 위한 무결성 및 익명성 보장 기술 개발
- 딥러닝 기반 데이터 품질평가 및 개선을 통한 고신뢰 데이터 지원 시스템 연구·개발
ㅇ 해양수산 신산업을 위한 빅데이터 기반 딥러닝 모형 개발
- 해양수산 분야 딥러닝 모델의 임베디드 기반으로 구현 및 실증 연구 등
ㅇ 5G 빅데이터 기반 제조지능 모델 개발 : 자동차 반도체·기계 분야
- AI as a Service 기술개발 및 본 과제를 통해 도출된 기술 기반으로 충청권 AIㆍ빅데이터 제조플랫폼 개발 등
◼ 해당 연도
❏ 목표
ㅇ 충청권 주력산업인 제조분야와 미래 먹거리로 육성 중인 해양ㆍ항만 산업분야에 특화된 딥러닝 모델을 실증적용 연구를 통하여 고도화하여 실제 현장적용과 사업화를 위한 강건한 모델 구현
❏ 내용
ㅇ 5G 기반 산업별 빅데이터 센서 개발 및 데이터 기반제어
- Edge Intelligence 기반 딥러닝 모델 고도화 및 현장내재형 제조AI 실증화
- 데이터 수집체계 표준화를 위한 Machinary Fault Simulator 기술개발 및 MEC 5G기반 컨트롤러 최적화
ㅇ 5G 기반 산업별 딥러닝 모델 개발을 위한 신뢰성 있는 데이터 지원 플랫폼 구축
- 분산환경에서의 데이터 융합에 적합한 미래 지향적 보안 모델 개발
- 서비스 지향적 준자동 데이터 융합을 위한 딥러닝 모델 플랫폼 연구·개발
- 딥러닝 기반 이상 탐지, 데이터 보간/증강 기술 적용을 통한 정형/비정형 학습데이터의 품질 개선 실증
ㅇ 해양수산 신산업을 위한 빅데이터 기반 딥러닝 모형 개발
- 양식 및 어업 분야 수질 모니터링 및 분석, 이상감지 딥러닝 모델 실증 연구
- 객체 인식 및 해무 강도 측정 기술 등 해상 선박 안전을 위한 딥러닝 모델을 해상 실증 연구를 통한 최적화
ㅇ 5G 빅데이터 기반 제조지능 모델 개발 : 자동차 반도체·기계 분야
- 반도체장비 데이터 취득을 통한 오토라벨링 기반 예지보전 품질 관리 모델 개발 등 5G 제조 빅데이터 분석기술 실증
- 제조 공정에서의 제품 분석 결과에 대한 딥러닝 기반 문서 요약 생성 기술 적용 및 실증
- 생산 공정에서의 검증 체계를 갖춘 Supply Chain 관리 향상
- 블록체인 기반의 경로 및 입지 최적화 알고리즘 개발 및 실증
▣ 연구개발성과
□ 정량성과 : 5Gㆍ빅데이터ㆍ딥러닝 연구 수행을 통한 기술이전, 특허, 논문, 표준 등 전 지표 계획 대비 실적 초과달성
ㅇ (시제품 확보) 스마트센서 및 IoT기반지능제어플랫폼 등 27건
ㅇ (기술이전)초광대역기반 무인반송차 군집주행 제어 및 방법 등(673.9백만원, 31건)
ㅇ (특허/논문) ITRC기반 해양IT, 빅데이터 등 국내외 논문 330건(SCI 66건, 비SCI 264건), 특허186건(출원117건, 등록69건) 연구실적
- SCI급 논문은 `18년 0건→ `19년 7건→ `20년 12건→ `21년 14건→ `22년 17건→ `23년 16건으로 실적 향상
□ 정성성과 : 5G기반 산업별 빅데이터 센서 개발 및 데이터 기반제어, 신뢰성 있는 데이터 지원 플랫폼 구축, 해양수산ㆍ제조분야 빅데이터 기반의 딥러닝 모델 개발
ㅇ (현장중심)해양 선박 실습 실험 R&D 및 실증기반 연구 및 학생교육
ㅇ (학과신설) ITRC 수행과제 기반으로 학내‘해양융합기술학과’신설·운영(‘19년~)
ㅇ (연구홍보) ITRC 연구개발성과로 학생 대외 수상으로 대학 및 ITRC 대외 홍보기여
ㅇ (글로벌화) 지능형 제조, 스마트 팩토리 등으로 해외 국제협력 및 우수인재 유치
ㅇ (현장 요구분석) 산업체 수요 및 기술성과 중심의 연구 수행을 통한 빅데이터 활용 및 확산
- 충남권 제조기업 융합신기술 요구사항기반 빅데이터 플랫폼 설계 활용
- 지능형 제조 빅데이터 활용 및 확산을 위하여 딥러닝 솔루션 기업 및 해양 분야 전문 기업과 수요기반의 공동 연구 수행후 기술이전(31건, 674백만원, 디비디스커버, 산엔지니어링, 씽스케어 등)
ㅇ (인력양성) 실제문제해결(Actual-task Based Learning, ABL)를 기반으로 현장 문제 해결형 학점 인정형 장기 인턴십 운영과 매년 기업 현장 실무 체험형 실습 시행
▣ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
ㅇ (중소기업 자문) 충남지역 제조기업의 지능형 스마트 팩토리 전환 현장 적용
- 중소기업 현장기술지도(135건)/개방형교육(48건)
ㅇ (산ㆍ학ㆍ연ㆍ관 협력) ITRC 초연결 고신뢰 산업지능 기술을 활용한 스마트 항만 논의 및 세미나 운영
- 참여기업 산학연 협의체 및 기술세미나 운영
ㅇ (채용 연계) 산업체와 채용 확정형 ICT 신기술 융합형 인재양성
ㅇ (만족도) 재학생 및 졸업생 대상 사업 만족도 조사 시행 및 환류
(출처 : 요약문 3p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 최종보고서 ... 2
- 요 약 문 ... 3
- 목차 ... 9
- 주요 성과 요약 ... 11
- Ⅰ. 계획 대비 달성도 ... 19
- 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 19
- 2. 연차별 추진계획 및 실적 ... 24
- 3. 연구개발 결과 ... 76
- 4. 추진전략 및 체계 ... 102
- Ⅱ. 사업수행 실적 ... 112
- 1. 센터의 연구 인프라 구축실적 ... 112
- 2. 정책 중점 추진사항 추진실적 ... 118
- Ⅲ. 연구개발 성과 ... 126
- 1. 연구성과 총괄 ... 126
- 2. 지표별 대표성과 ... 128
- 3. 연구성과의 우수성 ... 145
- Ⅳ. 인력양성 성과 ... 148
- 1. 인력양성 추진전략 및 방안 ... 148
- 2. 인력양성 실적 ... 150
- Ⅴ. 향후 계획(요약) ... 155
- 1. 연구결과 활용 계획 ... 155
- 2. 지속운영 방안 ... 157
- Ⅵ. 기대효과 ... 158
- 1. 연구결과의 산업적/경제적 기여도 ... 158
- 2. 연구결과의 기술적 기여도 ... 159
- 3. 연구결과의 활용가능성 ... 160
- Ⅶ. 연구개발비 사용실적 ... 161
- 끝페이지 ... 162
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