강화학습이란?
- 행동 심리학에서 강화란 좋은 행동을 점점 더 많이 하는 것입니다. 이를 컴퓨터의 학습에 도입한 것이 강화학습입니다.
- 에이전트, 즉 스스로 학습하는 컴퓨터는 환경과 직접 상호작용하면서 학습합니다. 에이전트는 환경에 대한 사전 지식이나 경험 데이터 없이 시행착오를 통해 ‘최적의 행동 패턴-정책’을 학습합니다.
강화학습 적용 분야
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로봇제어
로봇 제어 분야에서 강화 학습은 로봇이 주어진 환경에서 목표를 달성하고 움직이는 데 필요한 최적의 행동 정책을 학습하는 데 적용됩니다. 로봇은 환경과 상호 작용을 통해 경험을 쌓고, 이를 기반으로 보상을 최대화하는 행동을 학습합니다.
예: OpenAI의 "Dactyl"은 강화 학습을 사용하여 훈련된 로봇 손입니다. 시행착오를 통해 능숙하게 손가락으로 물체를 조작하는 방법을 학습하여 주어진 목표를 달성하기 위해 동작을 최적화했습니다. -
자율주행
자율 주행 분야에서의 강화 학습은 주행 안전성, 효율성, 교통 흐름 최적화 등에 기여합니다. 미래에는 더 안전하고 지능적인 자율 주행 시스템의 개발에 활용될 것으로 기대됩니다.
예: Alphabet Inc(Google의 모회사)의 자회사인 Waymo는 자율주행차에 강화 학습을 사용합니다. 이러한 차량은 복잡한 교통 시나리오를 탐색하고 다양한 운전 조건에 적응하며 전반적인 운전 안전을 향상하는 방법을 학습합니다. -
NLP(자연어 처리)
강화 학습은 자연어 처리 분야에서 상태, 행동, 보상을 고려하여 기계 번역, 질문 응답, 대화형 에이전트, 텍스트 생성, 요약, 개체명 인식과 같은 작업에 적용됩니다. 이를 통해 모델은 주어진 작업에서 최적의 행동을 학습하며, 자연어 이해와 생성 성능을 향상합니다.
예: OpenAI의 GPT-3)는 언어 이해 및 생성을 위해 강화 학습을 활용합니다. 텍스트 완성, 번역, 질문 답변, 자연어 대화 등의 작업에 높은 성능을 보입니다. -
자원 관리
강화 학습은 다양한 산업 분야에서 자원 할당 및 스케줄링을 최적화하는 데 사용됩니다. 여기에는 스마트 그리드의 에너지 관리, 공급망 물류 최적화, 제조 공정에서 자원의 효율적인 활용이 포함됩니다.
예: Google의 DeepMind는 강화 학습을 적용하여 데이터 센터의 에너지 소비를 최적화했습니다. 이 모델은 냉각 시스템을 제어하고 자원을 효율적으로 할당하여 에너지 사용량을 줄이는 방법을 학습합니다.
플랜트 시뮬레이션은 실제 플랜트(시설)가 가지는 다양한 시스템, 프로세스, 장비 등을 컴퓨터 소프트웨어를 통해 가상 환경으로 구현하고 시뮬레이션하여 대규모 시설의 운영 및 제어를 모의하는 과정을 의미합니다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 플랜트 설계 단계에서부터 운영, 유지보수에 이르는 전 과정에서의 문제를 사전에 발견하고 해결하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 안전성, 효율성, 생산성을 향상시키고, 시설이나 공정을 개선할 수 있습니다.
플랜트 시뮬레이션은 석유화학 공장, 전력 발전소, 제조업체, 항공 운송 등 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 현장에서 발생할 수 있는 문제나 비용을 예측하고 사전에 대비할 수 있으며, 실제 운영 환경에서의 훈련이나 시나리오 테스트 등에도 활용됩니다.
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01
프로세스 모델링 및 다이내믹 시뮬레이션
- 플랜트 시뮬레이션의 핵심은 플랜트 내의 다양한 프로세스를 정확하게 모델링하고, 이를 기반으로 다이내믹 시뮬레이션을 수행하는 것입니다.
- 물리적/화학적 프로세스, 제어 시스템, 센서 및 액추에이터 동작 등을 모두 고려하여 프로세스의 동작을 시간에 따라 시뮬레이션합니다.
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02
제어 시스템 시뮬레이션
- 플랜트 운영 중에는 다양한 제어 시스템이 프로세스를 안정적으로 유지하고 최적화하는 역할을 합니다. 이러한 제어 시스템들도 시뮬레이션에 통합되어야 합니다.
- PID 컨트롤러, 논리 제어, 고급 제어 전략 등이 시뮬레이션에서 테스트되고 최적화됩니다.
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03
3D 시각화 및 가상 현장 모델링
- 플랜트 시뮬레이션은 가상 현장 모델링을 통해 3D 시각화를 제공합니다. 이를 통해 운영자나 엔지니어는 플랜트 내의 구성 요소와 프로세스를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
- 가상 현장 모델은 실제 설비의 레이아웃과 구성을 정확히 반영하며, 플랜트의 시각적 이해를 돕습니다.
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04
실시간 시뮬레이션 및 하드웨어-인-더-루프(HIL) 시험
- 플랜트 운영은 실시간으로 변하는 동적인 환경에서 이루어집니다. 따라서 실시간 시뮬레이션은 플랜트의 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 테스트를 가능케 합니다.
- HIL 시험은 플랜트의 실제 하드웨어를 사용하여 제어 시스템의 성능을 검증하는 것으로, 플랜트 시뮬레이션과 통합되어 실제 하드웨어에서의 시험을 지원합니다.
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05
빅데이터 및 인공지능(AI) 적용
- 센서 데이터, 제어 데이터, 유지보수 기록 등 플랜트에서 생성되는 다량의 데이터를 수집하고 분석하여 운영의 효율성을 높이는 데 빅데이터 및 AI 기술이 활용됩니다.
- 이를 통해 예측 분석, 고장 예방, 최적화 등의 기능이 강화됩니다.
WellQ는 다양한 엣지 하드웨어에서 구동이 가능한 인공지능 IIoT 엣지 컴퓨팅 플랫폼입니다.
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01
데이터 수집, 저장, 전송
- OPC-UA 비롯한 PLC 제조사별 Protocol 지원
- RS-232/485, BLE, LoRa, WiFi 등을 통한 다양한 센서데이터 수집
- 계층적 Tag정의 및 대용량 시계열 데이터 저장, 제공
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02
장비 제어 및 설정
- MQTT 실시간 양방향 제어 채널 제공
- 설비에 대한 파라메터 및 레시피 설정 기능
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03
실시간 복합 이벤트 처리(CEP)
- 실시간 데이터의 가공, 모니터링
- Rule기반의 이벤트 처리 프로세싱
- 복잡한 Rule을 쉽게 편집할 수 있는 GUI 제공
- 이상징후 판단 및 대응, SMS 발송 등의 실시간 통지
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04
운영 연속성 보장 및 장애대응
- 서비스플랫폼과의 단절 시 주요 운영정보 유지를 통한 설비 운영 연속성 보장
- 장애복구시 서비스 플랫폼 간의 데이터 동기화
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05
AI + Edge Computing 환경 제공
- Kubernetes 기반의 사용자 어플리케이션 실행 환경 제공
- CEP와 통합을 위한 API 제공
- 학습된 ML, DL의 모델을 실행할 수 있는 환경 제공