Industrial Intelligence Lab.

산업경영공학과
박인범

산업지능연구실은 산업경영공학과에 속해 있으며, ICT 미래 전략기술 발굴 및 평가, 스마트팩토리 생산계획, 강화학습 기반 최적화 모델 개발, 반도체 회사의 플래닝, 스케줄링 및 디스패칭 관련 연구 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 심층 강화학습을 활용한 지능형 실시간 스케줄링 및 디스패칭 연구와 디지털 트윈 기반 AGV 통제 검증 및 운영 상황 가시화 기술 개발에서 두각을 나타내고 있습니다. 최근 3년간 기아 자동차 Mobility Academy 스마트팩토리 생산계획 교육과정 개발, AI 및 클라우드 기반 중소-중견기업용 공급망계획 자동화 프로젝트 등을 성공적으로 수행하였으며, 관련 논문 다수를 발표하였습니다. 이러한 연구 성과는 산업계와의 협력을 통해 실제 현장에 적용되고 있으며, 다양한 특허를 보유하고 있습니다.

Deep Reinforcement Learning

심층 강화 학습

심층 강화학습

Smart Factory

스마트 팩토리

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

심층 강화 학습 기반 실시간 스케줄링 및 디스패칭

최근 연구 성과를 바탕으로, 심층 강화 학습을 활용한 실시간 스케줄링 및 디스패칭 기법을 개발하고 있습니다. 이는 반도체 제조 공정과 같은 복잡한 생산 환경에서의 작업 순서를 최적화하고, 생산 효율성을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 복잡한 제조 시스템에서의 작업 지연을 최소화하고, 실시간으로 변화하는 환경에 적응할 수 있는 모델을 제공하여 생산 라인의 유연성을 높입니다. 이를 통해 제조업체는 제품 생산의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

디지털 트윈 기반 AGV 통제 및 운영 상황 가시화 기술

디지털 트윈 기술을 활용하여 AGV(자동 가이드 차량)의 통제 및 운영 상황을 실시간으로 가시화하는 연구를 진행하고 있습니다. 이 연구는 AGV 시스템의 효율적 운영을 위해 디지털 트윈 모델을 구축하고, 이를 통해 실제 AGV의 움직임과 상태를 모니터링 및 제어할 수 있는 방법을 제안합니다. 이러한 기술은 스마트 팩토리의 생산성을 높이고, 운영상의 문제를 사전에 예측하여 신속하게 대응할 수 있게 합니다.

ICT 미래 전략기술 발굴을 위한 준거틀 및 평가지표 개발

참여, ETRI

주요 논문

발행물 전체보기

A self-imitation learning approach for scheduling evaporation and encapsulation stages of OLED display manufacturing systems

Lee Donghun, Park In-Beom, Kim Kwanho

ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING, 2025

An incremental learning approach to dynamic parallel machine scheduling with sequence-dependent setups and machine eligibility restrictions

Lee Donghun, Park In-Beom, Kim Kwanho

APPLIED SOFT COMPUTING, 2024

반도체부품 수요 및 납기 불확실성을 고려한 안전재고 설정 프레임워크

박인범, 황호신, 김수영, 오진우, 정세진

반도체디스플레이기술학회지, 2023

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

AI 및 클라우드 기반 중소-중견기업용 공급망계획 자동화

중소기업기술정보진흥원

2024년 06월 ~ 2026년 11월

심층강화학습 기반 대규모 제조 시스템의 스케줄링 기법 개발

한국연구재단

2022년 02월 ~ 2025년 01월