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<p><a class="seo-link good-link" href="https://binance-bitget.com/cheongjuehon/" rel="noopener" target="_blank" title="청주이혼변호사">.청주이혼변호사</a> 연구팀은 니켈 용출을 억제할 수 있도록 공정 조건을 최적화하고 AI 기반 실시간 설비 이상 감지 기술을 함께 개발했다. 금속 이온이 녹아 있는 원료 용액을 휘젓는 속도, 산성도(pH), 암모니아 농도 등을 조절해 니켈은 입자 안쪽에, 코발트와 망간은 바깥쪽에 배치되도록 설계한 것이다 <a class="seo-link good-link" href="https://binance-bitget.com/cheongjuehon/" rel="noopener" target="_blank" title="청주이혼전문변호사">청주이혼전문변호사</a> 연구팀은 “설비가 오래되거나 대량 생산이 지속되면 초기 최적 조건이 흔들릴 수 있지만 도메인 적응 AI는 이런 변화에 적응해 일관된 품질을 유지할 수 있도록 돕는다”라고 설명했다. 도메인 적응 AI 기술을 산업용 11.5톤(t)급 반응기에 실증한 결과 불량 배치(batch·부품 생산 단위) 수는 기존의 15분의 1 수준으로 줄었고 AI 기반 이상 감지 정확도는 97.8%에 달했다. 연구팀은 연간 약 22억 원 규모의 원료와 생산 손실을 줄일 수 있을 것으로 분석됐다. 연구를 이끈 정임두 교수는 “연구실 내 소규모 실험 환경과는 달리 대량으로 생산이 이루어지는 현장에서는 품질과 수율을 관리하기 위해 많은 비용과 노력이 들어가는데 이번 AI 기술은 실제 현장에 적용되어 안정적인 고품질의 생산을 유도할 수 있다”며 “이차전지뿐 아니라 화학, 기계, 반도체 등 대규모 제조 산업 전반에 응용이 가능하다”고 말했다. 연구 결과는 국제핛루지 ‘인포맷’에 8일 게재됐다.</p>
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