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서경민 연구실
한양대학교 산업경영공학과 서경민 교수
이산사건시뮬레이션
DEVS 모델링
모듈형 시스템 아키텍처
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서경민 연구실

한양대학교 산업경영공학과 서경민 교수

서경민 연구실은 산업경영공학과 관점에서 공정·물류·운영체계를 데이터 기반으로 모델링하고 검증하는 연구를 수행합니다. 이산 사건 시뮬레이션 및 DEVS 계층 모델을 활용해 자원 제약과 의사결정 로직을 모듈형으로 구성하고, KPI 중심의 시나리오 비교로 운영전략을 도출합니다. 또한 시뮬레이션 데이터와 실계 데이터를 연계하는 V&E 체계를 통해 상호운용성·타이밍·인증 기준을 검증합니다. 노후 설비에는 디지털 리트로핏과 연동되는 저데이터 적응형 이상탐지 학습을 적용하여 설비 안정 운영을 지원합니다.

이산사건시뮬레이션DEVS 모델링모듈형 시스템 아키텍처경로계획 알고리즘디지털 리트로핏
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이산 사건 시뮬레이션 기반 운영전략 최적화와 공정·물류 시스템 설계 연구 thumbnail
이산 사건 시뮬레이션 기반 운영전략 최적화와 공정·물류 시스템 설계 연구
Discrete Event Simulation 기반 운영전략 최적화 and 설계 research
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

16총합

5개년 연도별 피인용 수

77총합
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
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인용수 13
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2025
Hybrid path planning framework to integrate improved A*-DWA algorithms for enhancing path safety and efficiency
Hee-Mun Park, Seung-Wan Cho, Kyung-Min Seo
IF 4.4 (2025)
Applied Ocean Research
As the deployment of Unmanned Surface Vehicles (USVs) expands across various sectors, the importance of safe and efficient path planning systems is increasingly underscored, particularly in fields such as maritime safety and national security where high levels of navigational efficiency and safety are demanded. While previous path planning research often focused on either safety or efficiency, this study proposes an improved path planning framework that considers both aspects simultaneously, overcoming the limitations of traditional Global Path Planning (GPP) and Local Path Planning (LPP) to enhance route safety, efficiency capabilities. The proposed framework comprises GPP with Safety Areas (GPP-SA) and LPP with Goals & Obstacles (LPP-GO). The proposed structure ensures that the USV can navigate safely and efficiently in a variety of environments and reach its destination easily. The framework has been evaluated through various experiments, including scenario-based validation and statistical verification, demonstrating its superiority by integrating and improving upon existing methods. The findings of this research explore the feasibility of applying these advancements in real maritime environments, making a significant contribution to the realization of safe and efficient path planning in unmanned maritime and ship navigation systems.
https://doi.org/10.1016/j.apor.2025.104497
Path (computing)
Motion planning
Computer science
Algorithm
Mathematical optimization
Mathematics
Artificial intelligence
Computer network
2
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2025
Discrete-Event Simulation Framework for Composite Warfare With Modular CFCS Modeling for Naval Combat System
Chan-Woo Kim, Seong-Hyeon Ju, Kyung-Min Seo
IF 3.6 (2025)
IEEE Access
In modern naval warfare, effectively responding to complex threats involving multiple simultaneous targets has become increasingly important. To address this need, this study proposes a practical simulation framework designed explicitly for composite warfare scenarios involving next-generation naval ships. Specifically, the framework emphasizes simultaneous threat evaluation and dynamic weapon allocation. The proposed framework comprises three major components: (1) combat entity models—including warships, aircraft, missiles, and launchers—along with their interactions; (2) a simulation timeline that chronologically represents combat engagements; and (3) a discrete-event line highlighting critical engagement events. To accurately capture the hierarchical and modular nature of combat entities, the Discrete Event System Specification (DEVS) formalism is adopted, mathematically modeling combat systems as discrete-event hierarchical structures. A distinctive methodological contribution of the proposed DEVS framework is the explicit representation of weapon assignment logic through state transitions, with decision-making times modeled as state transition durations. Additionally, the resource control function is structurally separated within the command and fire control system, enabling efficient parallel responses to multiple threats. To demonstrate the effectiveness of this simulation framework, we conducted a detailed case study involving a composite warfare scenario with one alliance warship confronting 16 enemy platforms. Simulation experiments confirmed that explicitly quantifying timing effects improved participation efficiency by 2% to 7%. This demonstrates the framework's ability to address the limitation of insufficient decision cycle sensitivity analysis in recent CFCS research. Thus, the proposed framework offers valuable insights and practical implications for developing next-generation naval combat systems optimized for composite warfare.
https://doi.org/10.1109/access.2025.3648783
Modular design
DEVS
Adversary
Weapon system
Timeline
Modeling and simulation
Rotation formalisms in three dimensions
Controllability
Robustness (evolution)
Complex system
3
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인용수 6
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2025
Meta-Learning-Based LSTM-Autoencoder for Low-Data Anomaly Detection in Retrofitted CNC Machine Using Multi-Machine Datasets
Ji-Min Woo, Seong-Hyeon Ju, Jin-Hyeon Sung, Kyung-Min Seo
IF 3.1 (2025)
Systems
In recent manufacturing environments, the use of digitally retrofitted equipment has grown substantially, yet this trend also amplifies the challenge of ensuring stable operation through effective anomaly detection. Retrofitted systems suffer from two critical obstacles: a severe scarcity of labeled data and substantial variability in operational patterns across machines and products. To overcome these issues, this study introduces a novel anomaly detection framework that integrates Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) with a Long Short-Term Memory Autoencoder (LSTM-Autoencoder) under a multi-machine-based task formulation. By constructing meta-tasks from time-series datasets collected on multiple five-axis computer numerical control (CNC) machines, our method enables rapid adaptation to unseen machines and production scenarios with only a few training examples. The experimental results demonstrate that, even under data-scarce conditions, the proposed model achieves an accuracy of 98.02% and an F1-score of 94.74%, representing improvements of 4.2 percentage points in accuracy and 16.9 percentage points in F1-score over conventional transfer learning approaches. Furthermore, in cross-validation on entirely new machine data, our framework outperforms existing models by 18.1% in accuracy, evidencing superior generalization capability. These findings suggest that the proposed multi-machine-based Model-Agnostic Meta-Learning Long Short-Term Memory Autoencoder (MAML LSTM-Autoencoder) can significantly enhance operational efficiency and reduce maintenance costs in retrofitted manufacturing equipment, thereby improving overall productivity and paving the way for real-time industrial deployment.
https://doi.org/10.3390/systems13070534
Autoencoder
Anomaly detection
Computer science
Artificial intelligence
Anomaly (physics)
Machine learning
Pattern recognition (psychology)
Data mining
Deep learning
최신 정부 과제
2
과제 전체보기
1
2025년 3월-2028년 12월
|1,982,451,000
제조생산물류 현장의 실시간 대응을 위한 소프트웨어기반 제조(SDF : Software Defined Factory) 플랫폼 기술 개발
본 과제의 최종 목표는 제조 생산물류 현장에서 발생하는 긴급 주문, 설비 고장, 물류 정체, 물류 급증 등 다양한 이상 / 변동 상황에 대해 실시간으로 자율 대응이 가능한 피지컬AI 기반 소프트웨어 기반 제조/ 소프트웨어 정의 공장(SDF: Software Defined Factory) 플랫폼을 개발하고 실증하는 것입니다. 최근 제조업계는 제품 라이프사이클...
소프트웨어 기반 제조
강화학습
이산 사건 시뮬레이션
피지컬 AI
가상-현실 연계 기술
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2024년 6월-2025년 6월
|1,872,000,000
노후 제조장비 제어기 고도화를 통한 디지털 리트로핏 기술 실증
ㅇ (목표) 다양한 산업분야의 노후화된 제조장비 대상 수준별 맞춤형 디지털 리트로핏이 가능한 요소기술 개발 및 실증평가 플랫폼을 구축하고, 리트로핏 효과 검증을 위한 평가지표·평가방법·분석기술 개발 및 디지털 리트로핏 확산을 위한 가이드라인 체계 개발 1) 디지털 리트로핏 실증 및 가이드라인 체계, 디지털트윈 기반 평가기술 개발 - 수요기업 대상 실증운영...
디지털 리트로핏
제조장비
설비 노후화
실증
생산 시스템
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2016함정체계 시뮬레이션을 위한 관성항법 시뮬레이션 장치 및 방법1020160128226
등록2016함정체계 시뮬레이션을 위한 기점판 시뮬레이션 장치1020160128234
등록2015연동 검증 시스템 및 이를 사용한 연동 검증 방법1020150191429
전체 특허

함정체계 시뮬레이션을 위한 관성항법 시뮬레이션 장치 및 방법

상태
등록
출원연도
2016
출원번호
1020160128226

함정체계 시뮬레이션을 위한 기점판 시뮬레이션 장치

상태
등록
출원연도
2016
출원번호
1020160128234

연동 검증 시스템 및 이를 사용한 연동 검증 방법

상태
등록
출원연도
2015
출원번호
1020150191429

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