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김준우 연구실
동아대학교 산업경영공학과 김준우 교수
유연 작업 스케줄링
리드타임 예측
유전 알고리즘
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

김준우 연구실

동아대학교 산업경영공학과 김준우 교수

김준우 연구실은 산업 현장에서의 일정·자원 배치, 이동 로봇 운영, 그리고 데이터 기반 관리 프레임을 다룹니다. 유연 작업 스케줄링에서는 서로 다른 의사결정 변수를 통합하는 유전 알고리즘 표현과 교배 연산을 설계하고, 하이브리드 플로우샵에서는 설비 고장과 재가공 불확실성을 반영해 시뮬레이션 기반 리드타임 예측을 수행합니다. 또한 분배센터 슬롯 할당과 다중 AGV 스케줄링을 이산 사건 시뮬레이션과 규칙 기반 디스패칭으로 최적화하며, 실내 위치 인식 기반 이동 데이터 변환과 잠재 결함 기반 예방 재작업 정책으로 스마트 팩토리 운영 데이터를 활용합니다.

유연 작업 스케줄링리드타임 예측유전 알고리즘AGV 스케줄링디지털 트윈
대표 연구 분야
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유전 알고리즘 기반 유연 작업 스케줄링과 리드타임 예측 thumbnail
유전 알고리즘 기반 유연 작업 스케줄링과 리드타임 예측
Genetic Optimization and Lead-Time Prediction for Flexible Manufacturing Scheduling
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
인용수 1
·
2025
Congestion-Aware Scheduling for Large Fleets of AGVs Using Discrete Event Simulation
Jae‐Joong Kim, Jun Woo Kim
IF 2.6 (2025)
Electronics
기존의 대규모 Automated Guided Vehicles(AGVs) 함대는 핸드오프 지연과 간섭을 포함한 네트워크 환경 관련 문제를 겪는다. 최근 5G 기술이 이러한 네트워크 문제를 해결하기 위한 실용적인 도구로 부상하였다. 이에 따라 5G 기술에 기반한 대규모 AGV 함대의 구축에 대한 경향이 점차 증가하고 있다. 일반적으로 AGV는 경로 계획 및 AGV 스케줄링과 같은 작업을 담당하는 AGV 제어 시스템(ACS)에 의해 제어된다. AGV 스케줄링은 적절한 시점에, 적절한 차량에, 적절한 작업을 배정하는 과정이다. 이 과정은 특히 대규모 함대에서 AGV 함대의 성능에 상당한 영향을 미친다. 그러나 기존의 AGV 스케줄링 접근법은 대규모 함대에서 흔히 발생하는 교통 혼잡을 거의 고려하지 않는다. 이러한 공백을 메우기 위해, 본 연구는 대규모 AGV 함대를 위한 시뮬레이션 기반의 혼잡 인지 AGV 스케줄링 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 혼잡 함수, 혼잡 패널티, 혼잡 인지 스케줄링 규칙의 세 가지 구성요소로 특징지어진다. 혼잡 함수는 작업장 내 특정 지점 또는 구역에서의 혼잡 정도를 산출하는 데 사용된다. 혼잡 패널티는 AGV 경로 네트워크에서 특정 구간을 차량이 통과할 때 발생하는 손실을 나타낸다. 혼잡 인지 스케줄링 규칙은 작업 및 차량 디스패칭을 위한 의사결정 논리를 제공한다. 우리는 이러한 구성요소를 개괄하고, AGV 함대를 포함하는 이산사건 시뮬레이션(DES) 모델에 적용한다. 실험 결과는 제안된 접근법이 교통 혼잡으로 인해 AGV 시스템에 발생하는 비효율을 감소시킴을 보여준다.
https://doi.org/10.3390/electronics15010139
Scheduling (production processes)
Automated guided vehicle
Discrete event simulation
Latency (audio)
Job shop scheduling
Network congestion
Handover
Traffic congestion
2
Article
|
인용수 10
·
2024
Multi-AGV Scheduling under Limited Buffer Capacity and Battery Charging Using Simulation Techniques
Jin‐Sung Park, Jun Woo Kim
IF 2.5 (2024)
Applied Sciences
최근 수년간 자동 유도 차량(AGV)은 제조 공장 내 자재 취급 절차와 물류 유통 센터에서의 자동화를 위해 널리 도입되어 왔다. AGV 스케줄링은 AGV에 대해 운송 작업을 배정하는 절차이며, 이는 다수의 AGV로 구성된 AGV 시스템의 효율에 큰 영향을 미친다. 다중 AGV 시스템의 운용을 최적화하기 위해서는 버퍼 공간의 제한과 배터리 충전과 같은 현실적인 문제를 고려하여 AGV 스케줄링 결정을 내려야 한다. 그러나 선행 연구들은 이러한 문제를 종종 간과해 왔다. 이러한 공백을 메우기 위해 본 논문은 제한된 버퍼 수용력과 배터리 충전이 있는 실제 작업 현장을 대상으로 시뮬레이션 기반 다중 AGV 스케줄링 절차를 제안한다. 또한 실제 작업 현장에서의 AGV 스케줄링을 위해 작업 선택 규칙, AGV 선택 규칙, 충전 스테이션 선택 규칙의 세 가지 유형의 규칙을 제안한다. 규칙의 성능은 다중 시나리오 시뮬레이션 실험을 통해 평가된다. 실험을 위해 FlexSim 소프트웨어 v.2022를 사용하여 시뮬레이션 모델을 개발하였으며, 실험 결과는 작업 선택 규칙이 다른 유형의 규칙보다 평균 대기 시간에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
https://doi.org/10.3390/app14031197
Computer science
Buffer (optical fiber)
Battery capacity
Automotive engineering
Simulation
Battery (electricity)
Engineering
Telecommunications
3
Article
|
인용수 34
·
2023
Human-Focused Digital Twin Applications for Occupational Safety and Health in Workplaces: A Brief Survey and Research Directions
Jin‐Sung Park, Dong-Gu Lee, Jesus A. Jimenez, Sung Lee, Jun Woo Kim
IF 2.5 (2023)
Applied Sciences
산업 현장에서 산업안전보건은 여러 요인이 직업성 질병과 부상을 유발할 수 있다는 점에서 가장 어려운 문제 중 하나이다. 로보틱스, 자동화 및 기타 최첨단 기술은 추가적인 부상과 사고를 초래할 수 있는 위험을 내포한다. 그러나 현재 직장에서 위험을 평가하는 데 사용되는 도구들은 수작업을 필요로 하며 주관성이 매우 높다. 이러한 도구에는 체크리스트와 전문가가 수행하는 작업 평가가 포함된다. 디지털 트윈과 같은 디지털 기반의 산업 4.0 기술, 즉 현실 세계에서의 물리적 자산에 대한 디지털 세계에서의 컴퓨터화된 표현은 인간 근로자에게 안전하고 건강한 작업 환경을 제공하고 직업성 부상과 사고를 줄이는 데 활용될 수 있다. 이러한 디지털 트윈은 인간 근로자에 관한 데이터를 수집, 처리 및 분석하도록 설계되어야 한다. 문제는 인간 중심 디지털 트윈을 구축하는 것이 상당히 어렵고 다양한 최신 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소의 통합이 필요하다는 점이다. 본 논문은 새롭게 부상하는 연구 분야로 간주되는 산업안전보건 적용에 초점을 두고, 디지털 트윈에 관한 최근 연구 논문들을 간략히 개관하는 것을 목적으로 한다. 저자들은 가상 환경에서 인간 데이터 획득과 인간 표현을 가능하게 하는 기술, 데이터 처리 절차, 그리고 이러한 응용의 목표에 주목한다. 또한 본 논문은 기존 연구의 한계에 대해 논의하고 향후 연구 방향을 제안한다.
https://doi.org/10.3390/app13074598
Occupational safety and health
Risk analysis (engineering)
Automation
Process (computing)
Computer science
Emerging technologies
Digital health
Engineering
Data science
Knowledge management
최신 정부 과제
9
과제 전체보기
1
2023년 2월-2028년 2월
|86,900,000
3D 시뮬레이션에 기반한 AGV/AMR 제어 시스템 코어 엔진 개발
(1) 최근 제조기업에서 생산성 향상 및 경쟁력 강화, 나아가 스마트공장 고도화 등을 목적으로 AGV나 AMR과 같은 물류 자동화 시스템의 도입을 고려하는 경우가 늘고 있으나, 대규모 AGV/AMR 시스템을 설계 및 구축하고 운영하는 과정은 매우 까다롭고, 상당한 비용과 시간, 실패 확률을 수반하고 있음(2) 본 과제에서는 상기한 문제점들을 해결하고, 물류...
자동 물류 핸들링 시스템
자동운반차량
자율주행로봇
시뮬레이션
제어 시스템
디지털 트윈
인공지능
로봇 스케줄링
2
2023년 2월-2028년 2월
|96,555,000
3D 시뮬레이션에 기반한 AGV/AMR 제어 시스템 코어 엔진 개발
대규모 AGV(무인이송차)/AMR(자율주행로봇) 시스템의 효과적인 설계 및 운영 실현
자동 물류 핸들링 시스템
자동운반차량
자율주행로봇
시뮬레이션
제어 시스템
3
주관|
2020년 5월-2023년 2월
|50,000,000
3D 팩토리 시뮬레이션에 기반한 인간 작업자 중심의 디지털 트윈 기술
본 과제의 최종 목표를 달성하기 위해서는 크게 다음과 같은 4가지 세부 연구 목표들이 추진되어야 한다. 첫째, 실제 작업장에서 인간 작업자의 움직임이나 동작을 감지하고 이를 디지털 데이터로 변환하는 센서 역할을 할 장치가 필요하다. 인간 작업자의 경우 기계와 달리 개개인의 특성이 다양하고, 움직임이나 동작에 불규칙성이 있다. 또한, 데이터를 감지할 때 작업 수행에 방해를 주지 않아야 한다. 이에, 본 연구에서는 최근 활발한 개발이 이루어지고 있는 실내 측위 기술을 이용하여 작업자의 이동이나 착석, 자재 운반 등과 같은 일반적인 동작들을 감지하는 방법을 연구, 개발하고자 한다. 둘째, 실제 작업장에서 감지된 작업자의 이동 및 움직임 관련 정보를 디지털 트윈이 제공하는 가상 세계로 실시간 전송하기 위한 인터페이스 기술이 필요하다. 이는 기존 산업 현장에서 PLC(Programmable Logic Controller)나 OPC(Open Platform Communications)가 수행하는 역할과 어느 정도 유사하나, PLC나 OPC가 데이터 전송 이외에도 여러 가지 제어를 담당할 수 있는 것과 달리, 본 과제에서는 데이터 전송에만 초점이 맞추어진다. 아울러, 실제 작업장과의 연동 전에 다양한 테스트용 신호를 발생시키면서 필요한 디지털 트윈 시스템의 설계 및 테스트 수행을 지원하는 것도 중요하다. 이에, 본 과제에서는 데이터 전송과 테스트용 신호 발생에 초점을 맞춘 장치 또는 소프트웨어의 설계를 병행하고자 한다. 셋째, 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 가상 작업장을 구성하는 방법과 여기에 필요한 표준화된 모델링 개체 및 로직 라이브러리들을 개발하여야 한다. 디지털 트윈에서 가상 작업장의 기본적인 역할은 실제 작업장의 상황을 실시간으로 시각화하는 것이다. 나아가, 본 연구에서는 이외에도 작업자의 이동 속도나 특정 작업 처리 시간과 같은 데이터 집계나 특정 상황에 대응하기 위한 여러 가지 운영관리 로직들도 가상 작업장에 포함시켜, 상기한 데이터 감지 및 인터페이스 외에 별도의 하드웨어나 소프트웨어를 사용하지 않고도 제한된 비용 및 시간 내에 편리하게 디지털 트윈을 구축할 수 있도록 하고자 한다. 아울러, 제안하는 접근법을 다양한 작업장에 폭넓게 적용하고, 구축된 디지털 트윈의 재사용성을 높이기 위해 디지털 트윈 구축에 특화된 커스텀 모델링 개체나 로직들의 라이브러리도 개발할 계획이다. 넷째, 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어에 기반한 디지털 트윈 서비스 프레임웍에 대한 연구가 필요하다. 아직까지 디지털 트윈에 대한 연구, 개발은 초기 단계에 머무르고 있으며, 이로 인해 일부 구현 사례들의 경우, 실제 작업장의 모습이 실시간으로 가상 작업장에 시각화되는 것을 보여주는 데에만 초점을 두기도 하였다. 디지털 트윈이 일선 기업 현장에서 유용하게 사용되고, 스마트 공장의 운영 및 고도화에 실질적인 도움이 되기 위해서는 모니터링 이외에도 작업장이 가진 문제점을 진단하고 개선 방안을 도출 및 실행하는 등의 디지털 트윈 서비스를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 가상 작업장에서 수집된 기초 데이터를 토대로 작업장의 성능 분석이나 라인 밸런싱 분석, 생산 일정계획 등을 실시하고, 그 결과를 현장에 피드백하기 위한 디지털 트윈 서비스 프레임웍에 대한 연구도 병행하여, 실제 기업 현장에 도움이 되는 디지털 트윈 기술을 개발하고자 한다.
스마트 공장
디지털 트윈
3D 팩토리 시뮬레이션
인간 작업자
센서
실내 측위
생산 운영 관리
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2020실내 측위 기술 기반 이동식 자원 움직임 데이터 수집 시스템 및 그 방법1020200018617-
소멸2018스마트팩토리를 구현하는 시스템1020180145136-
소멸2003능동적 로열티 경영을 위한 고객 로열티 관리방법1020030037433
전체 특허

실내 측위 기술 기반 이동식 자원 움직임 데이터 수집 시스템 및 그 방법

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200018617

스마트팩토리를 구현하는 시스템

상태
소멸
출원연도
2018
출원번호
1020180145136

능동적 로열티 경영을 위한 고객 로열티 관리방법

상태
소멸
출원연도
2003
출원번호
1020030037433