Eco-Manufacturing

친환경 제조는 탄소중립 시대에 제조업의 지속가능성을 확보하기 위한 핵심 연구 분야이다. 본 연구실은 제품의 원료 채취부터 폐기까지의 환경영향을 정량화하는 전과정평가(LCA)와, 생산성과 친환경성을 동시에 향상시키는 녹색 생산성(Green Productivity) 개념을 중심으로 연구를 수행한다. 거대 언어 모델(LLM)과 검색-증강 생성(RAG)을 활용하여 전문가 의존도가 높은 LCA 과정을 자동화하고, 제조 공정의 에너지·환경유해물질을 실시간으로 모니터링-분석-예측-최적화하는 프레임워크를 개발한다. 이를 통해 데이터 기반의 탄소중립 제조 실현에 기여한다.

1. 거대 언어 모델과 검색-증강 생성을 이용한 전과정평가(LCA) 자동화 방법 개발

(Automating Life Cycle Assessment using Large Language Model and Retrieval-Augmented Generation)

• 거대 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 이용하여 전과정평가의 목록 분석 및 영향 평가 과정을 자동화하는 방법 개발
• LCI 데이터베이스용 벡터 데이터베이스와 문서용 벡터 데이터베이스를 구축하고 하이브리드 탐색으로 데이터를 추출하여 목록 분석(inventory analysis) 과정에서 필요한 LCI 데이터를 자동으로 생성하고, 전과정평가용 소프트웨어인 openLCA와 연결되어 영향 평가(impact assessment)를 자동으로 수행하여 환경영향평가 결과를 제공하는 방법과 시스템을 개발함

2. 탄소 중립을 위한 녹색 생산성 기반 온라인 모니터링-분석-예측-최적화 프레임워크 개발

(Developing Green Productivity-based Online Monitoring-Analytics-Prediction-Optimization Framework for Carbon Neutralized Manufacturing)

• 친환경성 및 생산성의 동시 향상을 위한 제조 공정의 실시간 모니터링-분석-예측-최적화 방법 및 시스템 개발
• 제조 공정에서 에너지 및 환경유해물질의 실시간 측정 및 관찰이 가능한 온라인 모니터링 체계를 구축하고, 생산성 및 환경성 측정 항목 모니터링에 의해 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 예측 및 최적화 모델을 생성하기 위한 온라인 데이터 분석 모듈을 개발하고, 예측 및 최적화 모델에 기반하여 온라인에서 공정계획을 수립하는 공정계획 모듈을 개발함