01
시뮬레이션 결과
시뮬레이션 결과를 적재 가능한 구조로 정리
완료 수행사례
그린수소 AI 학습·추론 환경 구축
한국에너지기술연구원 그린수소 과제에서 시뮬레이션 결과를 AI 학습·추론 환경으로 연결해 완료한 사례입니다.
공개 가능한 범위에서 수행 구조와 산출물만 정리했으며, 세부 데이터와 계약금액은 포함하지 않습니다.
과업 개요
공개 가능한 범위의 수행 요약
프로젝트의 세부 데이터와 내부 환경은 제외하고, 외부 공유 가능한 범위의 구조와 산출물만 보여줍니다.
문제
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
접근
연구 결과를 검증 가능한 운영 흐름으로 연결
계산 결과를 단순 파일로 남기지 않고, 적재, 저장, export, 확인, 보고까지 이어지는 구조로 정리합니다.
02
추적 가능한 적재
run/scenario/step 단위 추적 기준 구성
03
데이터셋 export
AI 학습과 검증에 필요한 export 기준 정리
04
운영자 대시보드
품질, 상태, 결과를 확인하는 운영자 화면 구성
05
Runbook
Docker, script, smoke test 기반 재현성 확보
06
API loop 연계
Simulink와 AI API를 연결하는 검증 흐름 구성
구성
고수준 실행 구조
내부 endpoint와 schema detail은 공개하지 않고, 외부 이해에 필요한 단계만 표시합니다.
- 01
MATLAB / Simulink
- 02
시나리오 · 최적화 결과
- 03
API 적재
- 04
구조화 데이터 적재
- 05
데이터셋 export
- 06
대시보드
- 07
리포트 · runbook
산출물
검수와 재사용을 위한 산출물
PoC 이후에도 설명과 재실행이 가능하도록 결과물과 검증 기준을 함께 남깁니다.
01
데이터 파이프라인
적재, 저장, export가 이어지는 데이터 흐름
02
운영자 대시보드
최신 run, 품질, 결과, export 상태 확인
03
검증
smoke test와 결과 확인 기준
04
Runbook
재실행 절차와 운영 확인 포인트
실제 실행 화면이며 개념도가 아닙니다. 발주처 데이터와 내부 주소는 포함하지 않습니다.
재사용 가능 분야
유사 과제로 확장 가능한 영역
같은 구조는 에너지와 연구 데이터 기반 AI PoC에서 반복 적용할 수 있습니다.
그린수소전력/ESS스마트그리드디지털트윈연구 데이터 AI공공 AX
공개 범위
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.