제조, 물류(SCM), 헬스케어, 인간공학 등 다양한 산업 분야에서 데이터 과학 및 AI 기술을 활용해 복잡한 산업 문제를 해결할 수 있는 고급인력 양성

본 연구에서는 지상-공중 이동형 스테이션 기반의 통합형 물류 서비스를 선제적으로 제안하며, 이를 통해 미래창의적 물류 서비스의 제안 및 관련 이론의 선제적 정립함으로써, 미래 물류 서비스의 가능성과 다양성을 확장하고자 한다. 세부적으로, 본 연구 과제는 다음과 같은 연구 목표를 지닌다.1) 지상-공중 이동형 스테이션 기반의 물류 서비스 이론 정립지상 및 공...

본 연구 과제는 3가지의 세부과제로 나누어지며, aerial 이동 station / ground 이동 station 기반의 무인항공기 서비스를 위한 운용 규칙, 이론, 해법 알고리즘의 개발 및 상기 시스템들의 last mile delivery, disaster management 분야에의 적용이 다루어진다. 각 세부과제들의 연구 내용은 다음과 같다. 세부과제 1: Aerial station 기반의 무인항공기 서비스 개발 아마존 등의 선도 물류 기업들은 Airborne Fulfillment Center (AFC)와 같은 aerial station을 활용한 물류 서비스에 대한 개념적 특허들을 출원 중에 있다. 상기 시스템에서는 aerial station이 배송 물품, 무인항공기들을 적재하고 상공 10km에 위치, 무인항공기들을 투입하여 고객에게 minute-delivery 물류 서비스를 제공하며, AFC의 소비재 (물품, 무인항공기 및 운용 인력)들은 지상의 material handling facility (지상 warehouse)에서 shuttle이 이륙하여 보충한다. 세부과제 1에서는 개념적 수준에 머물러 있는 상기 시스템에 대한 운용 규칙 (특허 분석 및 미국 FAA 관련 법규 분석), aerial station, shuttle, 무인항공기의 동시적 운용 스케쥴 도출을 위한 수리최적화 모델 및 해법 알고리즘의 개발이 다루어진다. 해법 알고리즘으로서는 휴리스틱, 시뮬레이션 또는 머신러닝 기법이 적용될 예정이다. 세부과제 2: Ground station 기반의 무인항공기 서비스 개발 Ground station 기반의 무인항공기 서비스는 minute-delivery service의 제공은 제한적인 반면, 경제적인 운용 및 대규모 물류 서비스의 제공이 가능하다. 상기 시스템에서는 ground station이 서비스 지역을 자유자재로 이동하며 무인항공기들을 활용, 배송 서비스를 제공한다. 목표 지역의 서비스를 마친 후 ground station은 다음 목표 지역으로 이동하고, 이동 중 무인항공기들은 배터리 교체 및 배송 물품을 적재하며 다음 서비스를 준비, 지속적인 대규모 서비스의 제공이 가능하다. 세부과제 2에서는 이동형 ground station과 무인항공기들의 동시적 운용을 위한 운용 규칙 및 특허 출원, 운용 스케쥴의 도출을 위한 수리 최적화 모델 및 해법 알고리즘의 개발이 시도된다. 개발된 수리최적화모델 및 해법 알고리즘은 지속적인 분석을 통하여 고도화 될 예정이다. 세부과제 3: Last mile delivery 및 disaster management 분야에의 적용 세부과제 3은 세부과제 1, 2와 병렬적으로 진행될 예정이며, 개발된 운용 규칙, 이론, 알고리즘들의 last mile delivery, disaster management 분야에의 적용이 시도된다. Disaster management 관련 데이터의 취득을 위해서는 미국의 Federal Emergency Management Agency (FEMA)를 통한 획득 또는 FEMA의 재난 시뮬레이션인 HAZUS를 통한 생성이 진행될 예정이다. 실제 서비스에의 적용을 통하여 기존 모델 및 해법 알고리즘의 타당성이 분석되고, 피드백에 기반한 고도화 작업이 진행된다.