Predictive Intelligence Lab
동국대학교 본교(제1캠퍼스) 산업시스템공학과
김관호 교수
AI Scheduler
AI 스케줄러
Deep Learning
딥 러닝
딥러닝
홈
V3_minor
Predictive Intelligence Lab
산업시스템공학과 김관호
Predictive Intelligence Lab는 산업시스템공학과에 소속된 연구실로, AI 기반의 스케줄링, 딥러닝, 스마트 제조, 에너지 최적화 등의 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다. 최근 3년간 AI 스케줄러 성능 검증 및 시스템 통합, 심전도 데이터를 기반으로 한 심실세동 및 심실빈맥 예측 인공지능 설계, 딥러닝 기반의 생산계획 연구 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 에너지 효율적인 스마트 시티 구축을 위한 기반 기술 연구와 같은 대규모 프로젝트를 통해 연구 성과를 인정받고 있습니다. 이와 같은 연구 성과는 다양한 기업과의 협업을 통해 실질적인 산업 응용으로 이어지고 있습니다.
AI Scheduler
AI 스케줄러
Deep Learning
딥 러닝
딥러닝
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
딥러닝 기반의 에너지 소비 예측 및 최적화
딥러닝 기술을 활용한 에너지 소비 예측 및 최적화 연구는 스마트 시티 및 대규모 건물 단지에서 에너지 효율성을 극대화하기 위해 중요한 분야입니다. 본 연구는 다양한 시계열 데이터를 활용하여 에너지 소모 패턴을 분석하고, 이에 기초한 예측 모델을 개발합니다. 또한, 이 예측 모델을 통해 에너지 소비를 최적화하여 비용 절감 및 환경 보호에 기여할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이러한 연구는 스마트 시티 구축 및 기존 도시의 에너지 관리 시스템 개선에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
인공지능 기반의 제조 공정 최적화
제조업의 효율성을 높이기 위해 인공지능을 활용한 제조 공정 최적화 연구는 매우 중요한 분야입니다. 본 연구는 딥러닝 및 강화학습 기법을 이용하여 제조 공정에서 발생하는 다양한 제약 조건들을 고려한 최적화 모델을 개발합니다. 특히, 스케줄링 문제, 생산 계획, 장비 유지보수와 같은 복잡한 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 실제 제조 현장에 적용하여 성능을 검증합니다. 이러한 연구는 제조업체들이 생산성을 높이고 비용을 절감하며, 납기 준수율을 향상시킬 수 있는 실질적인 혜택을 제공합니다.
주요 논문
57
발행물 전체보기
1
LCD 제조시스템에서 생산량, 셋업, 작업타입 균형의 종합적 고려를 위한 A3C 기반의 일정계획 모델
이성태, 이태희, 유우식, 김관호
전자거래학회지, 2024
2
반도체 팹의 OHT 네트워크에서 딥러닝 기반의 섹션 별 단기간 정체수준 예측 모델
김수희, 이동훈, 최이, 김관호
전자거래학회지, 2023
3
딥러닝 이용 공급체인 공급자-구매자 매칭을 통한 최상의 거래가능 파트너 지역 추천
안영효, 마진희, 이동훈, 김관호, 민호기
물류학회지, 2023
완료된 프로젝트
74
프로젝트 전체보기
1
스마트 제조혁신 기술개발사업
중소벤처기업부
2021년 06월 ~ 2021년 07월
2
Dispatching KPI 향상을 위한 AI Scheduler 고도화 기술 개발(4차)
(주)브이엠에스솔루션스
2021년 03월 ~ 2021년 09월
3
심전도 데이터를 기반으로 한 심실세동 및 심실빈맥 예측 인공지능 컨설팅
한국산업기술시험원(KTL)
2020년 10월 ~ 2021년 02월