01
Simulation Output
시뮬레이션 결과를 적재 가능한 구조로 정리
Completed Case Study
Green Hydrogen AI Case Study
한국에너지기술연구원 그린수소 과제에서 시뮬레이션 결과를 AI 학습·추론 환경으로 연결해 완료한 사례입니다.
공개 가능한 범위에서 수행 구조와 산출물만 정리했으며, 세부 데이터와 계약금액은 포함하지 않습니다.
Scope Snapshot
공개 가능한 범위의 수행 요약
프로젝트의 세부 데이터와 내부 환경은 제외하고, 외부 공유 가능한 범위의 구조와 산출물만 보여줍니다.
Problem
시뮬레이션 결과와 AI 운영환경 사이의 단절
에너지 AI 프로젝트는 모델 하나보다 데이터 흐름, 추적 기준, 검증 화면, 실행 절차가 함께 정리되어야 합니다.
- MATLAB/Simulink 결과가 AI 학습 데이터셋으로 바로 연결되지 않음
- run/scenario/step 단위 추적이 어려움
- raw 데이터와 정규화 기준이 섞이면 재현성이 떨어짐
- 모델, 데이터, dashboard가 따로 움직이면 검증과 설명이 어려움
- PoC 이후 운영 전환을 위해 실행 절차와 검수 산출물이 필요함
Approach
연구 결과를 검증 가능한 운영 흐름으로 연결
계산 결과를 단순 파일로 남기지 않고, 적재, 저장, export, 확인, 보고까지 이어지는 구조로 정리합니다.
02
Traceable Store
run/scenario/step 단위 추적 기준 구성
03
Dataset Export
AI 학습과 검증에 필요한 export 기준 정리
04
Operator Dashboard
품질, 상태, 결과를 확인하는 운영자 화면 구성
05
Runbook
Docker, script, smoke test 기반 재현성 확보
06
API Loop
Simulink와 AI API를 연결하는 검증 흐름 구성
Architecture
고수준 실행 구조
내부 endpoint와 schema detail은 공개하지 않고, 외부 이해에 필요한 단계만 표시합니다.
- 01
MATLAB / Simulink
- 02
Scenario / Optimization Result
- 03
API Ingest
- 04
Structured Data Store
- 05
Dataset Export
- 06
Dashboard
- 07
Report / Runbook
Outputs
검수와 재사용을 위한 산출물
PoC 이후에도 설명과 재실행이 가능하도록 결과물과 검증 기준을 함께 남깁니다.
01
Data Pipeline
적재, 저장, export가 이어지는 데이터 흐름
02
Dashboard
최신 run, 품질, 결과, export 상태 확인
03
Verification
smoke test와 결과 확인 기준
04
Runbook
재실행 절차와 운영 확인 포인트
Reuse Areas
유사 과제로 확장 가능한 영역
같은 구조는 에너지와 연구 데이터 기반 AI PoC에서 반복 적용할 수 있습니다.
그린수소전력/ESS스마트그리드디지털트윈연구 데이터 AI공공 AX
Confidentiality
외부 공유 가능한 공개 범위
본 페이지는 외부 공유 가능한 범위만 담았습니다. 실제 원천 데이터, 내부 URL, 계정, API key, 계약금액, 비공개 화면은 포함하지 않습니다.
- 프로젝트 성격과 고수준 구조만 공개합니다.
- 실제 데이터와 고객 식별 정보는 공개하지 않습니다.
- 내부 화면과 운영 URL은 공개하지 않습니다.
- 상세 자료는 공개 범위 확인 후 이메일로 별도 전달합니다.