산업 공정 제어 industrial process control
키워드 · 공정·유체·시스템
3학부 논문
1교수
484억 국가 R&D(2015–24)
+114%증가율
1.69%서울대 비중
센서 측정과 제어 알고리즘으로 화학·제조 공정의 운전 변수를 목표값에 맞게 유지하는 기술이다.
연도별 학부 논문
국가 R&D 과제 동향 (NTIS, 억 원)
2015–2024 과제 레코드 176건 · 10년 484억 · 2015–19 대비 2020–24 +114% · 대학 수행 8.0% · 서울대(본교) 1.69%. 매칭: 영문 키워드 'industrial process control', 국문 '공정제어', '산업공정제어'. 기관운영비·인력양성·출연연 주요사업비 등 과제 아닌 레코드는 뺐다.
매칭 과제의 NTIS 표준분류(1순위, 연구비 비중): 재료 > 소성가공/분말 18% · 에너지/자원 > 신재생에너지 13% · 원자력 > 원자력계측/제어기술 11% · 기계 > 정밀생산기계 7%
최근 주요 과제 (2022–2024, 연차 정부연구비 순)
| 연도 | 과제 | 수행기관 | 부처 | 억 |
|---|---|---|---|---|
| 2023 | 프레스 성형품질 제어를 위한 다점 수치제어 다이쿠션 및 공정 모니터링 모듈 개발 | (주)한빛산업 | 산업통상자원부 | 15.0 |
| 2024 | 중소규모 화학 산업 대상 탄소중립을 위한 전기식 재비기 기술개발 및 실증 | (주)전진엔텍 | 산업통상자원부 | 12.7 |
| 2023 | 대면적 2차원 소재를 이용한 반도체 공정 진단용 웨이퍼 모사 진동센서 및 온도센서 개발 | (주)엠엔텍 | 산업통상자원부 | 11.0 |
| 2024 | 고강성 비정형 스프링 생산용 지능형 냉간 코일링 시스템 개발 | (주)에이텍 | 산업통상자원부 | 10.8 |
| 2024 | 90% 재활용소재 적용 자원순환형 종이복합재 성형공정 및 건습식 이중사출장비 개발 | (주)우진플라임 | 산업통상자원부 | 9.0 |
| 2022 | 초고강도 차체부품 혼류 생산을 위한 유연롤포밍 공정기술개발 | (주)아산 | 산업통상자원부 | 8.1 |
| 2022 | 가동원전 계측제어계통 디지털화 기술개발 | 한국전력기술(주) | 산업통상자원부 | 7.4 |
| 2023 | 원자층 식각장비에서 OES 센서 활용한 딥러닝 기반의 플라즈마 제어 및 예측 시스템 개발 | (주)알티엠 | 산업통상자원부 | 5.0 |
교수
| 교수 | 연구분야 | 논문 | 2022년 이후 |
|---|---|---|---|
| 이종민 | 공정시스템 | 3 | 2 |
함께 나오는 키워드
하이브리드 모델링 소프트 센서(가상 센서) 오프라인 강화학습
연결되는 NTIS 분류
화학공정 2
논문 (최신순)
| 연도 | 논문 | 학부 저자 | 피인용 |
|---|---|---|---|
| 2025 | Real-world implementation of offline reinforcement learning for process control in industrial dividing wall column 화학공정 › 공정시스템기술 Computers & Chemical Engineering | 이종민 | 6 |
| 2024 | Machine learning for industrial sensing and control: A survey and practical perspective Control Engineering Practice | 이종민 | 91 |
| 2020 | Modern Machine Learning Tools for Monitoring and Control of Industrial Processes: A Survey 화학공정 › 공정시스템기술 IFAC-PapersOnLine | 이종민 | 45 |
인접 그래프
노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동
이 문서와 연결된 페이지
교수 1
논문 3
Machine learning for industrial sensing and control: A survey and prac · Real-world implementation of offline reinforcement learning for proces · Modern Machine Learning Tools for Monitoring and Control of Industrial