박우성 숙명여대(총장 장유금) 기계시스템학부 교수가 맡고 있는 멀티스케일 열에너지연구실은 열에 대한 이해를 바탕으로 △반도체공정·패키징 등 미세스케일에서의 발열 근원이해와 공정개선 연구 △로봇 열적인지를 위한 온도측정 센서개발 △인체국소 간암치료 등 폭넓은 연구를 진행하고 있다.에너지측면을 봤을 때 물류 전 과정에서 냉기가 압도적으로 크게 손실되는 타이밍은 차량이 물류창고에 도킹한 뒤 물류를 창고에 선적·하적할 때다.
냉기유출은 에너지효율뿐만 아니라 물류측면에서도 정온물류의 질을 결정짓는 부분 중 하나다. 비가시성 냉기유출을 인지하는 것은 특히 물류가 움직이는 공간에서 온도분포는 항상 국소적으로 변할 수 있어 상당히 어렵다.
이번 과제에서 숙명여대는 온도변화를 구분하기 위해 저온 열화상카메라와 인공지능(AI)을 결합해 냉기유출을 진단하고 시스템에 통보하는 기능을 구현하고자 한다. 또한 열화상영상을 분석해 동적인 물류활동과 도킹시스템 피로로 인한 열손실을 구분하는 AI모델구현을 목표하고 있다. 이를 위해 시계열기반데이터모델을 구성하고 유효한 냉기유출을 진단할 계획이다.
박우성 교수는 “연구실 수준 냉동창고를 구현해 데이터를 얻고 도출된 데이터를 바탕으로 데이터기반 모델을 수립할 것”이라며 “파일럿창고 적용을 통해 모델을 수정·보완하고 AI능력을 향상시켜 냉동창고에 적용해 냉기유출 방지시스템 구현을 통한 에너지절감 성과가 도출될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이어 “다양한 정온물류시스템에 적용 후 기존 콜드체인에 적용할 수 있는 모듈화작업을 진행할 계획”이라고 덧붙였다.
