AIIS Lab @HYU ERICA
산업경영공학과
오요셉
AIIS Lab(Artificial Intelligence for Industrial Systems Lab)은 인공지능(AI)과 산업 시스템의 융합을 통해 차세대 제조 혁신을 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 적층 제조(3D 프린팅) 기반의 제품 설계, 공정 계획, 생산 운영 등 다양한 제조공학 분야에서 AI 기반의 최첨단 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, 복잡한 조립체의 부품 분해 및 재설계, 대량 맞춤형 생산을 위한 3D 프린팅 팜 운영, 디지털 트윈 및 심층 강화학습 기반의 생산 최적화 등 산업 현장에 실질적으로 적용 가능한 연구를 중점적으로 수행합니다.
연구실은 국제 표준 및 최신 연구 동향을 반영하여, 적층 제조의 생산성 향상과 비용 절감을 위한 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 유전 알고리즘, 심층 신경망, 강화학습 등 다양한 AI 기술을 활용하여, 부품 분해, 배치, 스케줄링, 품질 관리 등 제조 전 과정의 효율성을 극대화합니다. 또한, 실시간 데이터 수집 및 분석, 객체 추적 기반 생산 실적 자동화, 설명 가능한 인공지능(XAI) 등 현장 중심의 혁신 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.
AIIS Lab은 디지털 트윈 기술을 통해 물리적 생산 시스템의 가상 복제 모델을 구축하고, 시뮬레이션 및 예측 분석을 통해 시스템의 성능을 최적화합니다. 이를 통해 생산 공정의 유연성, 신뢰성, 자율성을 높이고, 미래형 스마트 팩토리 구현에 앞장서고 있습니다. 또한, 3D 프린팅 팜의 운영관리, 로봇 자동화, 유연 생산 시스템 등 다양한 응용 분야에서 실질적인 연구 성과를 창출하고 있습니다.
연구실은 산학협력 및 정부과제 수행을 통해, 산업 현장의 실질적 문제 해결과 인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. 다양한 국내외 학술지 및 학회에서 우수 논문상을 수상하며, 국제적 연구 역량을 인정받고 있습니다. AIIS Lab은 앞으로도 인공지능과 제조공학의 융합을 통한 산업 혁신을 지속적으로 이끌어갈 것입니다.
이처럼 AIIS Lab은 첨단 AI 기술과 제조공학의 융합을 바탕으로, 산업 시스템의 생산성 향상, 비용 절감, 품질 혁신을 실현하는 데 기여하고 있습니다. 미래형 제조 환경을 선도하는 연구실로서, 산업계와 학계 모두에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다.
Additive Manufacturing
Shop-floor Monitoring
Industrial AI
적층 제조(3D 프린팅) 기반 부품 분해 및 재설계
AIIS Lab은 적층 제조(Additive Manufacturing, AM) 기술의 한계를 극복하고, 그 잠재력을 극대화하기 위한 부품 분해 및 재설계 연구를 선도하고 있습니다. 복잡한 조립체를 더 작은 하위 부품으로 분해함으로써, 프린트 가능성(printability)을 높이고, 지지 구조(support structure) 사용을 최소화하며, 후처리(post-processing) 효율을 극대화하는 방법론을 개발합니다. 이러한 연구는 구조적 안정성, 조립 가능성, 비용 효율성 등 다양한 요소를 종합적으로 고려하여, 실제 산업 현장에서 적용 가능한 최적의 설계 가이드라인을 제시합니다.
연구실은 ISO/ASTM 52910 등 국제 표준에 기반한 설계 지침을 활용하여, 적층 제조에 적합한 부품 분해 및 평가 지표를 수립하고 있습니다. 유전 알고리즘 등 최적화 기법을 적용하여, 부품 분해 과정에서 발생할 수 있는 다양한 변수(예: 볼록/오목 특성, 조립성 등)를 정량적으로 평가하고, 최적의 분해 방안을 도출합니다. 실제 사례 연구를 통해, 빌드 시간과 소재 소비량을 크게 절감하는 효과를 입증하였으며, 이는 대량 맞춤형 생산(mass customization) 및 복잡한 제품의 신속한 개발에 중요한 역할을 합니다.
이러한 연구는 기존 제조 방식과 차별화된 설계-제조 융합 패러다임을 제시하며, 향후 하이브리드 제조(적층+절삭), 자동화된 설계-생산 연계, 디지털 트윈 등과의 연계 연구로 확장되고 있습니다. AIIS Lab의 부품 분해 및 재설계 연구는 산업 현장의 생산성 향상과 제조 혁신을 이끄는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.
산업 시스템을 위한 인공지능 및 심층 강화학습 응용
AIIS Lab은 산업 시스템의 복잡한 의사결정 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI), 특히 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL) 기반의 최적화 및 자동화 기술을 연구합니다. 생산 일정 계획, 품질 관리, 에너지 최적화 등 다양한 산업 현장에서 발생하는 문제를 데이터 기반으로 분석하고, 지능형 에이전트가 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있도록 학습시키는 것이 주요 목표입니다.
연구실은 다중 객체 추적, 실시간 데이터 수집, 생산 실적 자동화 등 다양한 AI 기술을 제조 현장에 적용하여, 생산성과 효율성을 극대화하고 있습니다. 예를 들어, 강화학습을 활용한 자재 주문량 결정, 공급망 관리, 생산 공정의 동적 최적화 등은 실제 산업 환경에서 높은 성능을 보이고 있습니다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 도입하여, 의사결정 과정의 투명성과 신뢰성을 확보하고 있습니다.
이와 더불어, 디지털 트윈(Digital Twin) 기술과의 융합을 통해, 물리적 시스템의 가상 복제 모델을 구축하고, 시뮬레이션 및 예측 분석을 수행함으로써, 시스템의 성능 최적화와 사전 장애 예측이 가능하도록 지원합니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 3D 프린팅 팜, 유연 생산 시스템 등 차세대 제조 환경에서 핵심적인 역할을 하며, 산업 현장의 디지털 전환과 혁신을 선도하고 있습니다.
3D 프린팅 팜 운영 및 대량 맞춤형 생산 관리
AIIS Lab은 대규모 적층 제조 시설(3D 프린팅 팜)의 효율적 운영을 위한 계획, 일정 관리, 자원 최적화, 주문 이행 전략 등 운영관리(Operations Management) 분야의 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 3D 프린팅 팜은 다양한 제품을 대량 맞춤형으로 신속하게 생산할 수 있는 차세대 제조 플랫폼으로, 기계 활용도 극대화, 워크플로우 자동화, 재고 및 주문 관리 등 복합적인 운영 이슈가 존재합니다.
연구실은 생산성 향상과 비용 절감을 위해, 빌드 및 후처리 공정의 통합 일정 최적화, 다품종 소량 생산에 적합한 배치 및 스케줄링 알고리즘, 실시간 모니터링 및 예측 분석 시스템을 개발하고 있습니다. 특히, 여러 대의 3D 프린터와 로봇 자동화 시스템을 연계하여, 생산 공정의 유연성과 확장성을 높이고, 대량 맞춤형(on-demand) 생산을 실현하는 데 주력합니다.
이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 적용성을 높이기 위해, 시뮬레이션 도구(Simio 등)와 디지털 트윈 기반의 실험 환경을 구축하여, 다양한 운영 시나리오를 검증하고 있습니다. AIIS Lab의 3D 프린팅 팜 운영 연구는 미래형 제조 시스템의 효율적 구축과 운영 혁신에 기여하고 있습니다.
1
Part consolidation and decomposition towards (re)design for additive manufacturing: a review
Kwon, S., Oh, Y., Kim, S.*
Additive Manufacturing,
2
Meta-Reinforcement Learning-Based Order Quantity Determination for the Multi-Echelon Inventory Management of an Assembly System
Oh, Y., Lee, S., Kim, H., Barde, S.*
,
3
Optimal process planning for hybrid additive-subtractive manufacturing using volume decomposition
Kwon, S., Oh, Y.*
Journal of Manufacturing Systems, 2023
2
전자부품업종의 글로벌 가치사슬의 동적변화에 대응 가능한 공급망 운영 최적화 서비스 기술 개발
3
제품 재설계 및 운영 관리를 위한 AI기반 프레임워크에 대한 연구
