상세 설명

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.

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