SMSLAB(시스템 모델링 및 시뮬레이션 연구실)은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 시스템 모델링 및 시뮬레이션, 디지털 트윈, 인공지능 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 수학적 모델링 이론과 컴퓨터 시뮬레이션 방법론을 기반으로, 스마트 팩토리, 스마트 시티, 해양 재난, 국방 등 다양한 실제 시스템에 적용 가능한 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 고충실도 디지털 트윈 개발을 위해 머신러닝 기반 데이터 모델과 물리 기반 시뮬레이션 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 연구하고 있습니다. 이를 통해 실제 시스템의 동적 특성을 정밀하게 모사하고, 예측 및 최적화 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한, 시뮬레이션 기반 분석, 최적화, 예측 기법(유전 알고리즘, 확률적 최적화 등)을 활용하여 복잡한 시스템의 효율성 향상과 의사결정 지원에 기여하고 있습니다.
본 연구실은 Few-shot/Zero-shot 학습, 메타러닝, 딥러닝 등 첨단 인공지능 기술을 다양한 응용 분야에 적용하고 있습니다. 의료 영상 분류, 산업 현장 이상 탐지, 공공 자전거 시스템 운영 등 실제 데이터가 부족한 환경에서도 높은 성능을 달성할 수 있는 혁신적 방법론을 개발하고 있습니다.
다양한 국내외 연구 프로젝트와 산학협력을 통해, 스마트 제조, 에너지, 교통, 재난 대응 등 사회적 가치가 높은 분야에서 실질적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 또한, 연구실 구성원들에게는 국내외 학회 발표, 연구 장학금, 우수한 연구 환경 등 다양한 성장 기회를 제공하고 있습니다.
앞으로도 SMSLAB은 시스템 모델링 및 시뮬레이션, 디지털 트윈, 인공지능 융합 연구를 통해 미래 지능형 시스템의 혁신을 이끌고, 산업 및 사회 전반의 문제 해결에 기여하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.
시스템 모델링 및 시뮬레이션은 4차 산업혁명 시대에 필수적인 핵심 기술로, 다양한 복잡한 시스템의 동작을 수학적으로 모델링하고 컴퓨터 기반의 시뮬레이션을 통해 분석하는 방법론입니다. 본 연구실은 이산사건 시스템, 하이브리드 시스템, 에이전트 기반 시뮬레이션 등 다양한 시뮬레이션 기법을 활용하여 실제 산업 현장, 도시, 국방, 재난 대응 등 다양한 분야의 문제를 해결하고 있습니다.
특히, 다중 해상도 및 다중 정밀도 모델링을 통해 시스템의 복잡성과 현실성을 동시에 반영할 수 있도록 연구를 진행하고 있습니다. 이를 통해 고충실도 디지털 트윈 개발, 스마트 팩토리 및 스마트 시티 구축, 해양 재난 대응 시뮬레이션 등 실제 적용 가능한 시뮬레이션 모델을 개발하고 있습니다. 또한, 시뮬레이션 기반의 문제 해결 프로세스를 통해 다양한 시나리오 분석과 정책 평가가 가능하도록 지원합니다.
이러한 연구는 실제 시스템의 동작을 가상 환경에서 미리 예측하고 최적화할 수 있게 하여, 비용과 시간을 절감하고, 위험을 최소화하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 시스템 모델링 및 시뮬레이션 분야에서 이론적 발전과 실용적 응용을 동시에 추구하며, 다양한 산업 및 사회 문제 해결에 앞장설 것입니다.
디지털 트윈 및 인공지능 기반 고충실도 모델 개발
디지털 트윈은 현실 세계의 시스템을 가상 공간에 정밀하게 재현하는 기술로, 최근 스마트 팩토리, 스마트 시티, 에너지, 교통 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 본 연구실은 시뮬레이션 모델과 데이터 기반 모델(머신러닝 등)을 결합하여 고충실도의 디지털 트윈을 개발하고, 이를 통해 실제 시스템의 동적 특성을 정밀하게 모사하고 예측할 수 있도록 연구를 진행하고 있습니다.
특히, 머신러닝 기반의 데이터 모델과 물리 기반의 시뮬레이션 모델을 통합하는 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하여, 기존 인공지능의 한계를 극복하고, 동적 시스템에 대한 가설적 모델 기반 학습(Hypothetical Model-based Learning) 등 첨단 기법을 적용하고 있습니다. 이를 통해 복잡한 시스템의 상태 예측, 이상 탐지, 최적화 등 다양한 응용 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 생산성 향상, 에너지 효율 극대화, 재난 대응 능력 강화 등 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 디지털 트윈과 인공지능 융합 기술의 선도적 연구를 통해, 미래 지능형 시스템의 혁신을 이끌어 나갈 계획입니다.
시뮬레이션 기반 최적화 및 예측 기법
시뮬레이션 기반 최적화는 복잡하고 불확실성이 높은 시스템에서 최적의 의사결정을 지원하기 위한 핵심 기술입니다. 본 연구실은 유전 알고리즘, 입자 군집 최적화, 확률적 최적화, 순위 및 선택 기법 등 다양한 메타휴리스틱 및 통계적 방법론을 활용하여, 시뮬레이션 예산의 효율적 분배와 다목적 최적화 문제 해결에 주력하고 있습니다.
특히, 실제 산업 및 사회 시스템에서 발생하는 다양한 제약 조건과 불확실성을 반영한 시뮬레이션 모델을 기반으로, 최적 설계, 정책 평가, 자원 배분 등 실질적인 문제 해결에 적용하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 생산 라인 설계, 공유 자전거 시스템의 운영 정책, 배터리 공유스테이션의 배치 및 충전 관리 등 다양한 응용 사례를 통해 연구 성과를 검증하고 있습니다.
이러한 연구는 복잡한 시스템의 효율성 향상과 의사결정의 신뢰성 제고에 크게 기여하고 있으며, 앞으로도 시뮬레이션 기반 최적화 및 예측 기법의 이론적 발전과 실용적 응용을 지속적으로 확대해 나갈 예정입니다.
