김준우 연구실은 인공지능(AI)과 전문가 시스템을 다양한 산업 현장에 적용하는 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 특히, 생산 시스템, 물류, 품질 관리 등 산업경영공학의 핵심 분야에서 AI 기반 예측, 최적화, 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 최근에는 딥러닝, 강화학습, 데이터 마이닝 등 첨단 AI 기술을 활용하여 복잡한 산업 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구실은 실제 제조 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하여, 수요 예측, 생산 일정 계획, 품질 이상 탐지 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 자동차 부품 수요 예측에 딥러닝 알고리즘을 적용하거나, AGV(무인운반차) 스케줄링에 강화학습을 도입하는 등, 최신 AI 기법을 현장 문제에 맞게 커스터마이징하여 높은 성과를 내고 있습니다. 또한, 전문가 시스템을 통해 복잡한 의사결정 과정을 자동화하고, 산업 현장의 효율성과 신뢰성을 높이는 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장의 디지털 전환과 스마트팩토리 구현에 필수적인 기반 기술을 제공하며, 실제 기업과의 산학협력 프로젝트를 통해 현장 적용성과 실효성을 검증하고 있습니다. 앞으로도 김준우 연구실은 AI 및 전문가 시스템의 산업 응용을 통해 스마트 제조, 물류 혁신, 품질 향상 등 다양한 분야에서 선도적인 연구를 지속할 계획입니다.

김준우 연구실은 3D 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술을 활용한 스마트팩토리 연구에 집중하고 있습니다. 3D 팩토리 시뮬레이션 소프트웨어(FlexSim 등)를 이용하여 실제 공장 환경을 가상 공간에 정밀하게 구현하고, 이를 통해 생산 공정의 최적화, 자원 배치, 물류 흐름 개선, 자동화 시스템 설계 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 시뮬레이션 기반 연구는 공정의 효율성 향상과 비용 절감, 품질 개선에 직접적으로 기여하고 있습니다. 특히, 디지털 트윈 기술을 통해 현실 공장과 동일한 가상 모델을 구축하고, 실시간 데이터 연동을 통해 공정의 상태를 모니터링하거나, 다양한 시나리오를 실험하여 최적의 운영 방안을 도출하는 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 예를 들어, FlexSim 모형 간 연동을 통한 공정 디지털 트윈 설계 및 평가, AGV/AMR 제어 시스템의 3D 시뮬레이션, 자동화 설비의 충돌 방지 매커니즘 모델링 등 다양한 응용 사례가 있습니다. 이러한 연구는 중소 제조기업의 신속한 디지털 전환, 스마트팩토리 교육 및 실무자 양성, 산업 현장의 안전 및 효율성 증대 등 실질적인 사회적·산업적 가치를 창출하고 있습니다. 앞으로도 김준우 연구실은 3D 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술을 기반으로 한 스마트팩토리 연구를 선도하며, 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 혁신적인 솔루션을 지속적으로 개발할 예정입니다.

김준우 연구실은 산업 시스템의 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 다양한 메타휴리스틱 알고리즘(유전 알고리즘, 타부 서치, 시뮬레이티드 어닐링 등)을 연구·개발하고 있습니다. 생산 일정계획, 작업 순서 결정, 자원 배치, 네트워크 경로 탐색 등 실제 산업 현장에서 빈번하게 발생하는 NP-hard 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘 설계에 중점을 두고 있습니다. 특히, 후보순위 기반 유전 알고리즘(COGA), fitness switching 전략, 후보순위 기반 타부 서치 등 독창적인 알고리즘을 개발하여, 제약조건이 많은 현실 문제에도 적용 가능한 해법을 제시하고 있습니다. 이러한 알고리즘은 3D 시뮬레이션, 디지털 트윈, 데이터 마이닝 등과 결합되어, 생산성 향상과 비용 절감, 품질 개선 등 산업 현장의 다양한 요구에 부응하고 있습니다. 연구실은 이론적 연구뿐만 아니라, 실제 기업과의 산학협력 프로젝트, 특허 출원, 소프트웨어 개발 등 실용적인 성과도 다수 창출하고 있습니다. 앞으로도 산업 시스템 최적화와 메타휴리스틱 알고리즘 분야에서 국내외적으로 경쟁력 있는 연구를 지속적으로 수행할 계획입니다.