요꼬가와는 OpreX Transformation 라인업으로 공정 제조 산업에 종사하는 기업의 탄소발자국 관리를 실현할 수 있는 솔루션인 ‘OpreX Carbon Footprint Tracer’를 출시했다. OpreX Carbon Footprint Tracer는 계측 시스템, 전력 모니터 및 기타 시스템에서 수집한 측정 데이터 및 기타 유형의 기본 정보를 기반으로 CO2 배출량을 계산하는 클라우드 서비스이자 CO2 배출량 계산 및 감축 전략 수립을 지원하는 컨설팅 서비스이다. 이는 공정 제조 산업에 있어서 CO2 배출량의 가시화 및 감축을 가능하게 한다. 해당 솔루션은 이산화탄소 배출량 산정을 위해 SAP사의 SAP® Sustainability Footprint Management 서비스 및 ERP 솔루션과의 원활한 연계를 실현하고, 유럽에서 먼저 도입한 표준에 기반하여 제품 탄소발자국(PCF)의 시각화 및 관리가 가능하다. 이를 통해 유럽 표준 규격에 기반한 SAP Sustainability Footprint Management 서비스와 연계하여 프로세스 제조업에서 PCF 파악과 관리를 가능하게 한다. 개발 배경 2050년 탄소 중립 실현을 위한 세계 각국의
UNIST 임한권 교수팀, 머신러닝 기반 수소 생산공정 종합평가 모델 개발 화학공장의 수소 생산공정 성능을 종합적으로 평가하는 예측 모델이 나왔다. UNIST 임한권 에너지화학공학과 교수팀은 화학공정의 성능을 미리 예측할 수 있는 모델을 개발했다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 접목했다. 지어질 건축물을 시뮬레이션 해보는 것처럼, 대형 화학공장을 지을 때도 시뮬레이션 프로그램으로 공정을 돌려보는 과정을 거친다. 이번에 개발된 모델은 해당 과정에 인공지능을 접목해 수소 생산공정의 성능을 종합적으로 평가한다. 이 모델은 수율과 같은 기술적 성능뿐 아니라 생산 비용, 이산화탄소 배출량 등을 단 한 번에 예측할 수 있다는 장점이 있다. 기존에는 3단계의 복잡한 과정을 거쳐 공정을 평가했다. 개발된 예측 모델로 차세대 수소 생산 공정의 성능을 평가한 결과, 3단계 평가 방식과 최대 99.9% 유사한 결과 값을 얻을 수 있었다. 3단계 방식보다 훨씬 간단하지만 정확도는 비슷하다는 의미다. 연구팀은 이 예측 모델을 새로 설계한 메탄올 습식 개질 공정의 성능 평가에 활용했다. 메탄올 습식 개질 공정은 현재 수소 생산에 널리 쓰는 방식보다 이산화탄소 배출과 에너지 소모가