반도체 Fab 생산 예측 시뮬레이션 활용 강화학습 연구
AI 기반 생산설비 설치 최적 스케줄링 기술 개발
인공지능기반 추계최적화 알고리즘 개발 기초연구실
강화학습/LLM을 활용한 가공라인 스케줄링 엔진 개발
LLM기반 공급사슬망 운영 최적화 방법론 개발
AI 기반 목표 외주비 산출 모델링 방법론 개발
프로젝트 시운전 및 Master 스케줄 최적화
국방지능형 군집체계 연구센터
제조 환경 변화에 유연하게 대응가능한 자율운영 스케줄링 방법론 개발
강화학습 기반 OLED FAB Multi-agent 생산스케줄링 연구
AI 기반 시나리오별 최적 운영계획 수립 알고리즘 개발
Fab 대상 생산 계획 운영 최적화를 위한 스케줄링 알고리즘 개발
디지털트윈 기반 반제품 생산 스케줄링
강화학습 기반 unrelated parallel machine 스케줄링
생산계획 최적화를 위한 AI기반 방법론 개발
강화학습 기반의 동적 크레인 스케줄링
DRAM 제품 설계 품질 향상을 위한 Router 개발
최적화 기반의 제강 크레인 관제 알고리즘 개발
최적 혼류 생산계획 수립 모델 개발
강화학습 기반 Job Shop 스케줄링 알고리즘 개발
제조시스템 최적화를 위한 강화학습 기반의 메타 스케줄링 방법론 개발
강화학습 기반 프로젝트 스케줄링
X-DEC Slim Layout 배선 최적화 알고리즘 개발
강화학습을 활용한 크레인 스케줄링
강화학습을 통한 화물창 부하 최적화
반도체 자동 반송장비 OHT 시스템 트랙 이물질 감지 알고리즘 개발
제강 Crane 관제 알고리즘 개발
원익IPS-KAIST 반도체 장비 디지털 혁신 연구센터
강화학습 기반의 설비 및 물류 통합 스케줄링
머신러닝 기반 최적 설비 대수 할당 모델 구축
제철소 철도 관제 최적화 알고리즘 고도화
글로벌 공급 사슬의 조립 및 물류를 위한 사이버물리시스템
다중 KPI를 고려한 디스패칭 룰 가중치 탐색 방법론 개발
빅데이터기반 제조라인 물류운영 시뮬레이션 및 최적화 기술개발
강화학습 기반 생산시스템 스케줄링 이론 및 알고리즘 개발
에너지를 고려한 생산시스템 최적화: 생산계획, 스케줄링, 강화학습
제철소 철도관제 효율화 알고리즘 개발
Smart 연소제어 모델 개발
제조 생산성 및 품질 향상을 위한 사이버물리제조시스템(CPPS) 국제 협력연구 및 교류
Dispatching rules 가중치 제안
디스패칭 룰 가중치에 따른 KPI 변화 분석 프레임워크 개발
기력발전 최적연소제어 알고리즘 개발
클린 에너지 기반 대표 스마트공장 고도화 운영 시스템 개발
LCD 생산 공정 스케줄링을 위한 디스패칭 룰 가중치에 따른 KPI 변화 분석
마이크로 스마트팩토리 테스트베드 가상공장 설계, 운영 분석을 통한 개선 및 최적화 방안 도출
부품 제조업 라인공정 고도화를 위한 생산라인 개발
3D 프린터 기반 스마트팩토리 최적 스케줄링 및 이상상황 대응 리스케줄링 알고리즘 개발
LCD 생산공정 간 스케줄링 문제 탐색 및 개선 알고리즘 개발
부품 제조업을 위한 스마트공장 지능형 생산관리시스템 개발
산업데이터 애널리틱스기반 스마트공장 설계/운영/최적화 연구 및 인력 양성팀
실시간 데이터 기반 스마트팩토리 통합 최적 스케줄링 및 운영제어
개인맞춤 생산을 위한 고객-제조-유통 연계 개방형 FaaS IoT 서비스 플랫폼 기술 개발
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
17명
최근 5년 졸업
0명
학위 과정 분포: 석사 6명, 박사 11명 (대학원 17명)
대학원 17명 · 포닥·학부연구생 2명 별도
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