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 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 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.

Few-shot 및 Zero-shot 학습은 소량 또는 전혀 학습 데이터가 없는 상황에서도 새로운 클래스를 인식하거나 분류할 수 있는 첨단 인공지능 기술입니다. 본 연구실은 프로토타입 네트워크, 메타러닝, 딥러닝, 강화학습 등 다양한 기계학습 기법을 활용하여, 의료 영상, 이미지 분류, 이상 탐지 등 다양한 분야에 Few-shot/Zero-shot 학습을 적용하고 있습니다. 특히, 시맨틱 정보와 시각적 정보를 융합한 프로토타입 생성, 채널 및 공간적 특성을 고려한 피처 정렬, 이중 상관관계 학습 등 최신 연구 성과를 바탕으로, 기존 방법론의 한계를 극복하고 있습니다. 이를 통해 데이터가 부족한 환경에서도 높은 성능을 달성할 수 있으며, 실제 의료 영상 진단, 산업 현장 이상 탐지 등 다양한 실무 분야에 적용되고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능의 실용적 확장성과 범용성을 크게 높이고 있으며, 앞으로도 본 연구실은 Few-shot/Zero-shot 학습 및 인공지능 응용 분야에서 선도적인 연구를 지속할 계획입니다.