MAPS 연구실은 기계학습 기반의 자동화 생산 시스템(Machine-learning-based Automated Production Systems)을 중심으로 첨단 제조 및 물류 분야의 혁신을 이끌고 있습니다. 본 연구실은 스마트 팩토리, 자율주행로봇, 해석가능한 기계학습 등 다양한 최신 기술을 융합하여 생산성과 효율성을 극대화하는 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 생산 및 물류 시스템에서 발생하는 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 기계학습과 최적화 이론을 접목한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 스마트 팩토리 환경에서는 대규모 데이터와 실시간 정보가 융합되어 다양한 의사결정이 요구됩니다. 이에 따라, 본 연구실은 기계학습 기반의 스케줄링, 차량 경로 계획, 자율주행로봇을 활용한 물류 최적화 등 실제 산업 현장에서 적용 가능한 실용적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 또한, 해석가능한 기계학습 알고리즘을 통해 모델의 예측 결과와 그 근거를 명확하게 설명할 수 있도록 하여, 현장 전문가와의 협업 및 신뢰성 확보에 중점을 두고 있습니다. 연구실의 주요 연구 주제는 기계학습 기반 스케줄링 및 물류 최적화, 해석가능한 기계학습 알고리즘 개발, 자율주행로봇을 활용한 공장 내 물류 최적화 등입니다. 이 외에도, 디지털트윈, 스마트공장 역량진단, 품질 예측, 생산 계획 등 다양한 산업공학적 문제에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 실제로, 다수의 국가 연구과제와 기업 협력 프로젝트를 수행하며, 이론적 연구와 실무 적용을 동시에 추구하고 있습니다. 본 연구실은 산업시스템공학, 데이터사이언스, 인공지능 등 다양한 학문 분야와의 융합을 통해 미래 제조 및 물류 시스템의 혁신을 선도하고 있습니다. 학생들은 실제 산업 현장에서 발생하는 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있으며, 졸업생들은 국내외 유수의 기업 및 연구기관에서 활약하고 있습니다. 앞으로도 MAPS 연구실은 첨단 기술을 바탕으로 산업 현장의 문제를 해결하고, 새로운 가치를 창출하는 연구를 지속해 나갈 것입니다.