딥러닝 기술을 활용한 에너지 소비 예측 및 최적화 연구는 스마트 시티 및 대규모 건물 단지에서 에너지 효율성을 극대화하기 위해 중요한 분야입니다. 본 연구는 다양한 시계열 데이터를 활용하여 에너지 소모 패턴을 분석하고, 이에 기초한 예측 모델을 개발합니다. 또한, 이 예측 모델을 통해 에너지 소비를 최적화하여 비용 절감 및 환경 보호에 기여할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이러한 연구는 스마트 시티 구축 및 기존 도시의 에너지 관리 시스템 개선에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

제조업의 효율성을 높이기 위해 인공지능을 활용한 제조 공정 최적화 연구는 매우 중요한 분야입니다. 본 연구는 딥러닝 및 강화학습 기법을 이용하여 제조 공정에서 발생하는 다양한 제약 조건들을 고려한 최적화 모델을 개발합니다. 특히, 스케줄링 문제, 생산 계획, 장비 유지보수와 같은 복잡한 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 실제 제조 현장에 적용하여 성능을 검증합니다. 이러한 연구는 제조업체들이 생산성을 높이고 비용을 절감하며, 납기 준수율을 향상시킬 수 있는 실질적인 혜택을 제공합니다.