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폐플라스틱 재활용 공정 최적화 AI 모델

과제 개요​

폐플라스틱의 분류·재활용 공정 효율화를 위한 AI 모델을 개발하고, 해당 모델의 품질을 평가하는 산학 협력 연구입니다. 환경 문제 해결에 기여하면서 AI 품질 검증 기술을 적용하는 융합 연구입니다.

폐플라스틱 재활용

연구 목표​

  • 폐플라스틱 재질 자동 분류 모델 개발 및 정확도 검증
  • 재활용 공정 파라미터 최적화 AI 모델 구축
  • 공정 품질 예측 모델의 신뢰성 평가 방법론 개발
  • 실시간 공정 모니터링을 위한 AI 기반 이상 탐지 시스템

연구 내용​

재질 분류 AI 개발​

  • 다종 플라스틱(PET, PP, PE, PS 등) 자동 분류 모델
  • 이미지·스펙트럼 데이터 기반 비전 AI 적용
  • 오분류 케이스 원인 분석 및 모델 개선

공정 최적화 모델​

  • 온도, 압력, 속도 등 공정 파라미터 입력 기반 품질 예측
  • 강화학습(Reinforcement Learning)을 활용한 파라미터 자동 조정
  • 이상 공정 조기 감지 및 알림 시스템

AI 모델 품질 검증​

  • 실제 공정 데이터 기반 모델 성능 평가
  • 신뢰성 테스트: 입력 노이즈, 분포 변화 대응 능력 검증
  • 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 통한 예측 근거 분석

기대 효과​

  • 폐플라스틱 재활용률 향상 및 공정 폐기물 감소
  • 에너지 효율 개선을 통한 탄소 발자국 절감
  • 제조 AI 분야 품질 검증 기술 확보 및 확장

과제 문의: 이우진 교수 (woojin@knu.ac.kr)