**1. 서론: 스마트 제조 환경의 도전과 AI 기반 솔루션** 스마트 제조(Smart Manufacturing)는 생산 효율성, 품질 관리, 그리고 자원 활용의 최적화를 목표로, 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS), 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 인공 지능(Artificial Intelligence, AI) 등의 첨단 기술을 융합하여 제조 공정의 혁신을 추구합니다. 이러한 스마트 제조 환경에서 생산 공정의 효율성과 제품의 품질은 기업 경쟁력의 핵심 요소입니다. 그러나, 생산 과정에서의 불량 발생은 기업의 손실을 초래하고, 제품의 품질 저하 및 고객 불만을 야기할 수 있습니다.

### 초록 본 연구는 고령화 사회의 심화와 만성 질환 증가 추세에 발맞춰, 사이버 물리 시스템(Cyber-Physical System, CPS)을 기반으로 한 적응형 개인 맞춤형 스마트 헬스케어 서비스 플랫폼을 제안한다. 본 플랫폼은 IoT 센서, 웨어러블 기기, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석, 그리고 예측 모델링 기술을 통합하여 사용자의 실시간 건강 상태 데이터를 수집하고 분석한다. 이를 통해 개인의 건강 상태, 생활 습관, 유전 정보 등을 고려한 최적화된 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공하며, 질병 예측, 예방, 관리 효율성을 극대화한다.

**초록** 본 연구는 5G/6G 통신, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 디지털 트윈 기술을 융합하여 실시간 재난 예측 및 대응 능력을 극대화하는 초연결 지능형 사이버 물리 시스템(HC-CPS) 기반의 플랫폼을 제안한다. 기존의 재난 관리 시스템이 가지는 데이터 사일로 문제, 예측 정확도 부족, 의사 결정 지연 문제를 해결하고, 센서 네트워크, 통신 인프라, AI 기반 분석 엔진, 디지털 트윈 모델을 통합하여 재난 발생 가능성을 사전에 예측하고, 최적의 대응 전략을 실시간으로 도출하는 것을 목표로 한다.

**초록** 본 연구는 6G 통신, 사물 인터넷 (IoT), 자율주행차 기술의 급속한 발전과 함께 더욱 복잡해지는 사이버 물리 시스템 (CPS)의 효율적인 관리 및 최적화를 위한 새로운 프레임워크를 제시한다. 제안하는 프레임워크는 '초지능 연결 (Hyper-Connectivity)' 개념을 기반으로, 분산된 CPS 노드들이 실시간으로 정보를 공유하고 적응적으로 상호 작용하여 시스템 전체의 성능을 최적화하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 각 노드는 심층 강화 학습 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 기반의 신경망 에이전트를 탑재하여 로컬 환경에 대한 적응적인 의사 결정을 수행하며, 전역적으로 공유되는 메타 학습 (Meta-Learning) 모델을 통해 지능을 공유하고 일반화한다.

### 요약 본 연구는 5G/6G 통신 기술, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 디지털 트윈, 그리고 자동화 및 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술을 융합하여, 복잡하고 변화무쌍한 제조 환경에 능동적으로 대응할 수 있는 초연결 지능형 사이버-물리 시스템 (Hyper-Connected Cyber-Physical System, HC-CPS) 기반의 자율 진화형 스마트 팩토리 구현 방안을 제시한다. HC-CPS는 공장 내 물리적 자산과 사이버 공간의 데이터를 실시간으로 연결하고, AI 기반의 의사결정 시스템을 통해 생산 효율성 극대화, 예측 정비, 품질 관리, 그리고 유연한 생산 라인 구성이 가능하도록 한다.

**초록** 본 연구는 6G 통신 기술과 사물 인터넷 (IoT)을 기반으로 하는 초연결 지능형 사이버-물리 시스템 (HC-CPS)의 설계 및 최적화를 위한 새로운 양자 강화 심층 강화 학습 (Q-DRL) 프레임워크를 제시한다. 제안하는 프레임워크는 양자 컴퓨팅의 병렬 처리 능력과 심층 강화 학습 (DRL)의 복잡한 시스템 제어 능력을 결합하여 HC-CPS의 복잡하고 역동적인 환경에서 최적의 성능을 달성하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 양자 볼츠만 머신 (QBM)을 활용하여 심층 신경망 (DNN)의 초기 가중치를 최적화하고, Q-학습 알고리즘을 확장하여 HC-CPS의 효율적인 자원 관리, 에너지 최적화, 보안 강화를 가능하게 한다.

### 초록 본 연구는 6G 통신 기술, 사물인터넷(IoT), 디지털 트윈 기술을 융합하여 구성된 초연결 지능형 공간에서 사이버-물리 시스템(CPS)의 효율적인 운영을 위한 동적 서비스 오케스트레이션 기법을 제시한다. 제안하는 방법론은 실시간으로 변화하는 환경 조건과 사용자 요구사항에 따라 서비스의 배치, 구성, 실행을 최적화하여 CPS의 성능과 안정성을 극대화한다. 특히, 강화 학습 기반의 의사 결정 모델을 활용하여 자원 할당 및 서비스 체이닝 과정을 자동화하고, 디지털 트윈 환경에서의 시뮬레이션을 통해 실제 시스템 적용 전에 성능을 검증한다.

The RFP bolsters the utility’s plan for a diversified generation mix and is the largest wind RFP issued by the utility in over a decade. SAN ANTONIO, July 31, 2025 /PRNewswire/ — CPS Energy has issued a request for proposal (RFP) to acquire up to 400 megawatts (MW) of wind energy through one or more …

**초록** 본 연구는 5G 및 6G 통신 기술과 사물인터넷(IoT) 환경이 융합된 복잡한 사이버-물리 시스템(CPS)에서 실시간으로 변화하는 리소스 수요에 효과적으로 대응하기 위한 분산형 양자 강화 학습(DQRL) 기반의 적응형 리소스 할당 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 기존 중앙 집중식 방식의 한계를 극복하고, 에이전트 간의 협력적 학습을 통해 시스템 전체의 성능을 최적화하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 각 IoT 장치는 독립적인 DQRL 에이전트로서 실시간으로 자신의 리소스 수요를 예측하고, 양자 컴퓨팅의 특징을 활용하여 탐색 공간을 효율적으로 탐색하며, 주변 에이전트와의 정보 교환을 통해 협력적으로 최적의 리소스 할당 전략을 학습한다.