AIMS Lab은 인공지능(AI) 에이전트의 설계와 진화적 휴리스틱 기법을 활용한 알고리즘 최적화 연구에 집중하고 있습니다. 본 연구실은 대규모 언어 모델(LLM)과 진화 알고리즘을 결합하여 동적 환경에서의 의사결정 문제를 해결하는 혁신적인 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 조합 최적화, 경로 계획, 작업 스케줄링 등 복잡한 산업 현장의 문제를 AI 에이전트가 스스로 학습하고 진화하며 해결할 수 있도록 하는 것이 주요 목표입니다. 이러한 연구는 전통적인 최적화 기법과 최신 머신러닝 기술의 융합을 통해, 기존의 한계를 극복하고 실시간으로 변화하는 환경에서도 유연하게 대응할 수 있는 지능형 시스템을 구현합니다. 실제로, 산업공정, 반도체 제조, 물류 시스템 등 다양한 응용 분야에서 AI 에이전트가 데이터 기반으로 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 알고리즘을 설계하고, 이를 실증적으로 검증하고 있습니다. AIMS Lab의 연구는 이론적 모델 개발에 그치지 않고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 실용적 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해, 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘 차세대 AI 에이전트의 개발과 산업 전반의 효율성 향상에 기여하고 있습니다.

AIMS Lab은 물리 기반 시뮬레이션, 센서 데이터, 시스템 식별 기법과 딥러닝을 통합하여 복잡한 시스템의 실시간 재구성, 예측, 제어를 위한 디지털 트윈 기술을 연구합니다. 디지털 트윈은 실제 물리 시스템의 동작을 가상 공간에서 정밀하게 재현함으로써, 시스템의 상태를 실시간으로 모니터링하고 미래의 동작을 예측할 수 있는 첨단 기술입니다. 본 연구실은 센서 배치 최적화, 동적 시스템 식별, 실시간 유한요소법(FEM) 기반 재구성 등 다양한 물리 기반 AI 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 반도체 제조, 배터리 관리, 회전기계 상태 진단 등 다양한 산업 현장에서 발생하는 대규모 데이터를 활용하여, 데이터 기반의 예측 및 이상 탐지 모델을 구축하고 있습니다. 또한, 딥러닝과 물리 모델의 결합을 통해, 노이즈에 강건하고 설명 가능한 AI 시스템을 구현하는 데 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 산업 현장의 생산성 향상과 품질 관리, 설비의 예지보전 등 다양한 분야에 실질적인 가치를 제공합니다. AIMS Lab은 디지털 트윈 기술을 통해 미래형 스마트 팩토리, 에너지 시스템, 헬스케어 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.

AIMS Lab은 설명 가능하고 신뢰할 수 있는 인공지능(XAI, Trustworthy AI) 기술 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 제조, 품질 관리, 헬스케어 등 실제 산업 현장에서 발생하는 다양한 데이터에 대해 이상 탐지, 결함 분류, 예측 분석 등 실용적 문제를 해결하는 AI 모델을 연구합니다. 이러한 모델은 단순히 높은 성능을 넘어서, 결과의 해석 가능성과 신뢰성을 동시에 확보하는 것을 목표로 합니다. 연구실에서는 딥러닝 기반의 이상 탐지, 강건한 데이터 증강, 멀티모달 데이터 융합 등 다양한 기법을 활용하여, 실제 환경에서 발생할 수 있는 노이즈와 불확실성에 강한 AI 시스템을 개발합니다. 예를 들어, 회전기계의 결함 진단, 웨이퍼 결함 분류, 재활운동 평가 등 다양한 산업 및 의료 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 이산적 변수선택, SHAP, LIME 등 설명 가능한 AI 기법을 활용하여, 모델의 예측 결과에 대한 투명성과 신뢰성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 AI 기술의 실질적 활용도를 높이고, 산업 현장에서의 의사결정 지원, 품질 향상, 안전성 확보 등 다양한 사회적 가치를 창출합니다. AIMS Lab은 신뢰할 수 있는 AI의 개발과 확산을 통해, 미래 산업의 혁신을 선도하고 있습니다.