[아시아통신] 경상국립대학교(GNU·총장 권진회) 공과대학 화학공학과 ‘인공지능기반 공정시스템공학 연구실’(지도교수 황보순호)은 ‘제16회 지속 가능한 에너지 및 환경 보호에 관한 국제 콘퍼런스(SEEP 2024)’에서 참가자 전원이 구두 발표를 진행하며 주목받았다.

 

이 학술대회에서 발표된 우수한 연구 주제들이 저널 초청을 받아, 총 3편의 과학인용색인확장판(SCIE) 논문이 국제 저널에 출판되는 성과를 거뒀다.

 

첫 번째 논문은 《에너지저널》(9월 출판 예정, JCR 상위 3.2%)에 게재 확정된 ‘지속 가능한 에너지 효율성을 향해: 머신 러닝 애플리케이션을 활용한 대규모 공장의 데이터 기반 최적화(Towards sustainable energy efficiency: Data-driven optimization in large-scale plants using machine learning applications)’이다.

 

주저자는 박사수료생 하병민 씨로, 이 논문은 대규모 산업 공정에서 인공지능 기반 최적화 기법을 활용하여 에너지 효율을 향상시키는 전략을 제시한 사례 연구를 다룬다.

 

두 번째 논문은 최근 《국제 수소 에너지 저널(International Journal of Hydrogen Energy)》(JCR 상위 12.2%)에 게재 확정되어 출판 준비 중인 ‘미사용 바이오매스로부터 지속 가능한 암모니아 생산: 한국의 녹색 수소 생산 및 공급망 최적화(Sustainable ammonia production from unused biomass: Green hydrogen generation and supply chain optimization in South Korea)’이다.

 

이 논문은 석사과정 정수민 씨, 석사과정 이현정 씨가 공동 주저자로 참여했으며, 국내 미활용 바이오매스를 기반으로 그린 수소와 암모니아 생산 공정을 통합 설계하고 경제성 및 환경성을 분석한 내용을 담고 있다.

 

세 번째 논문 역시 같은 저널에 6월에 정식 출판됐으며, 제목은 ‘최적화된 공급망을 통한 미사용 바이오매스의 화학적 순환을 통한 대규모 녹색 수소 생산(Large-scale green hydrogen production via chemical looping of unused biomass with optimized supply networks)’이다.

 

석사과정 김나현 씨가 주저자로 참여한 이 논문은 미활용 바이오매스를 활용한 케미컬 루핑 기반의 대규모 수소 생산 통합 공정을 설계하고, 최적화된 공급망을 통해 경제적·환경적 타당성을 평가했다.

 

이번 성과는 인공지능(AI) 기반의 공정 최적화와 지속가능한 에너지 시스템 구축에 대한 연구실의 역량을 국제적으로 인정받은 사례로 평가된다.