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Next Simulation Lab

한양대학교 산업경영공학과

서경민 교수

Big Data Analytics

Simulation-based Analysis

Cyber Physical System

Next Simulation Lab

산업경영공학과 서경민

NSL(Next Simulation Lab)은 한양대학교 ERICA캠퍼스 산업경영공학과 소속으로, 차세대 시뮬레이션 기술을 기반으로 시스템 공학과 데이터 애널리틱스의 융합 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 AI 기반 시스템 운영 최적화, 빅데이터 가시화/분석, 디지털트윈 및 사이버-물리 시스템(CPS) 시뮬레이션 등 첨단 연구 분야를 중심으로 다양한 산업 및 공공 분야의 문제 해결에 앞장서고 있습니다. AI 기반 시스템 운영 최적화 연구에서는 제조, 물류, 국방 등 다양한 산업 현장에서 발생하는 복잡한 시스템의 효율적 운영을 목표로, 강화학습, 딥러닝, 최적화 알고리즘 등 최신 인공지능 기술을 적용하고 있습니다. 실제 산업체와의 산학협력을 통해 반도체 공정의 OHT 시스템, 스마트 팩토리 내 로봇 운용, 수요응답형 모빌리티 서비스 등 다양한 응용 사례를 발굴하고, DEVS 기반 시뮬레이션 모델을 활용하여 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 빅데이터 가시화 및 분석 분야에서는 센서, IoT, 생산 설비 등에서 발생하는 대규모 데이터를 효과적으로 수집, 저장, 분석, 시각화하는 기술을 개발하고 있습니다. 품질 검사, 설비 예지보전, 물류 자동화 창고의 병목 분석, 스마트 LED 가로등 시스템의 에너지 절감 효과 분석 등 다양한 실제 사례에 빅데이터 분석 기법을 적용하며, 대시보드, 3D 시각화, GIS 기반 경로 시각화 등 다양한 가시화 도구를 통해 현장 담당자와 의사결정자에게 실시간 정보를 제공합니다. 디지털트윈 및 사이버-물리 시스템(CPS) 시뮬레이션 연구는 현실 세계의 물리적 시스템을 가상 공간에 정밀하게 재현하고, 실시간 데이터 연동 및 시뮬레이션을 통해 시스템의 상태를 예측하고 최적화하는 기술 개발에 집중하고 있습니다. 스마트 팩토리, 물류 자동화 시스템, 군집 무인수상정 운용 등 다양한 분야에서 디지털트윈과 CPS 시뮬레이션을 적용하여, 시스템의 복잡한 상호작용과 동적 변화를 정밀하게 분석하고 있습니다. NSL은 이론적 연구뿐만 아니라 실제 산업 현장과의 긴밀한 협력을 통해, 생산성 향상, 비용 절감, 에너지 효율화, 품질 개선 등 실질적인 혁신을 실현하고 있습니다. 또한, 다양한 산학협력 프로젝트, 정부 및 산업체 연구과제, 국내외 학술대회 및 논문 발표, 특허 출원 등 활발한 연구 활동을 통해 국내외적으로 높은 연구 역량을 인정받고 있습니다. 앞으로도 NSL은 차세대 시뮬레이션, 인공지능, 빅데이터, 디지털트윈 등 첨단 기술을 융합하여, 스마트 제조, 스마트 시티, 국방, 모빌리티 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고, 미래 산업의 패러다임 변화를 선도하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.

Big Data Analytics
Simulation-based Analysis
Cyber Physical System
AI 기반 시스템 운영 최적화
AI 기반 시스템 운영 최적화는 NSL 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나로, 인공지능 기술을 활용하여 복잡한 시스템의 운영 효율을 극대화하는 방법을 탐구합니다. 본 연구실은 제조, 물류, 국방 등 다양한 산업 현장에서 발생하는 대규모 데이터와 복잡한 시스템 구조를 분석하고, 이를 기반으로 최적의 운영 전략을 도출하는 데 집중하고 있습니다. 특히, 강화학습, 딥러닝, 최적화 알고리즘 등 최신 AI 기법을 적용하여 시스템의 자원 배분, 스케줄링, 경로 계획 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서의 적용 가능성을 높이기 위해 시뮬레이션 기반의 검증 절차를 병행합니다. 예를 들어, 반도체 제조 공정의 OHT(Overhead Hoist Transport) 시스템 운영 최적화, 스마트 팩토리 내 로봇 및 AGV(Automated Guided Vehicle) 운용, 수요응답형 모빌리티 서비스의 실시간 배차 및 경로 최적화 등 다양한 응용 사례를 다루고 있습니다. 각 사례별로 DEVS(Discrete Event System Specification) 기반 시뮬레이션 모델을 개발하여, 실제 환경에서 발생할 수 있는 다양한 변수와 시나리오를 실험적으로 분석합니다. AI 기반 시스템 운영 최적화 연구는 단순히 이론적 모델링에 그치지 않고, 실제 산업체 및 공공기관과의 산학협력을 통해 현장 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 생산성 향상, 비용 절감, 에너지 효율화 등 실질적인 성과를 창출하고 있으며, 미래 스마트 제조 및 서비스 산업의 혁신을 선도하는 연구로 자리매김하고 있습니다.
빅데이터 가시화 및 분석
빅데이터 가시화 및 분석은 NSL 연구실이 보유한 또 다른 핵심 역량입니다. 현대 산업 현장에서는 방대한 양의 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 이를 효과적으로 수집, 저장, 분석, 시각화하는 기술이 점점 더 중요해지고 있습니다. NSL은 다양한 센서, IoT 기기, 생산 설비 등에서 발생하는 데이터를 통합적으로 관리하고, 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 연구실에서는 데이터 전처리, 이상치 탐지, 패턴 분석, 예측 모델링 등 데이터 분석의 전 과정을 체계적으로 수행합니다. 특히, 제조 현장의 품질 검사, 설비 예지보전, 물류 자동화 창고의 병목 분석, 스마트 LED 가로등 시스템의 에너지 절감 효과 분석 등 다양한 실제 사례에 빅데이터 분석 기법을 적용하고 있습니다. 또한, 분석 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 대시보드, 3D 시각화, GIS 기반 경로 시각화 등 다양한 가시화 도구를 개발하여 현장 담당자와 의사결정자에게 실시간 정보를 제공합니다. 빅데이터 가시화 및 분석 연구는 단순한 데이터 처리에 그치지 않고, AI 및 시뮬레이션 기술과 융합하여 예측 및 최적화까지 확장하고 있습니다. 이를 통해 복잡한 시스템의 동적 변화와 상호작용을 실시간으로 모니터링하고, 미래 상황을 시뮬레이션하여 최적의 대응 전략을 제시할 수 있습니다. 이러한 통합적 접근은 스마트 제조, 스마트 시티, 국방, 모빌리티 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다.
디지털트윈 및 사이버-물리 시스템(CPS) 시뮬레이션
디지털트윈과 사이버-물리 시스템(CPS) 시뮬레이션은 NSL 연구실이 최근 집중적으로 연구하는 첨단 분야입니다. 디지털트윈은 현실 세계의 물리적 시스템을 가상 공간에 정밀하게 재현하여, 실시간 데이터 연동 및 시뮬레이션을 통해 시스템의 상태를 예측하고 최적화하는 기술입니다. NSL은 제조, 물류, 국방 등 다양한 산업 분야에서 디지털트윈을 구축하여, 실제 설비와 연동된 실시간 데이터 기반의 시뮬레이션 환경을 구현하고 있습니다. 특히, CPS 시뮬레이션은 물리적 시스템과 정보 시스템이 긴밀하게 결합된 환경에서의 동작을 분석하고, 다양한 시나리오에 대한 대응 전략을 실험적으로 검증하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 스마트 팩토리의 생산 설비, 물류 자동화 시스템, 군집 무인수상정(USV) 운용 등에서 CPS 기반 시뮬레이션을 적용하여, 시스템의 복잡한 상호작용과 동적 변화를 정밀하게 분석하고 있습니다. 또한, 디지털트윈을 활용한 예지보전, 품질 예측, 실시간 모니터링 등 다양한 응용 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 산업 현장의 디지털 전환과 스마트화에 핵심적인 역할을 하며, 실제 시스템의 운영 효율성, 신뢰성, 안전성을 크게 향상시키고 있습니다. NSL은 디지털트윈 및 CPS 시뮬레이션 기술을 바탕으로, 미래 지향적 스마트 제조 및 서비스 시스템의 설계, 운영, 유지보수 전 주기를 지원하는 혁신적 솔루션을 제공하고 있습니다.
1
Developing and applying human-machine collaboration system using imitation learning
Jin-Hyeon Sung, Seong-Hyeon Ju, Kyung-Min Seo*, Jungin Kim*
Journal of Computational Design and Engineering, 2025
2
Development of a Dynamic Environment-Based Simulation Framework for the Operation of Demand-Responsive Shared Transit
Ji-Hyeon Woo, Hun Kim, Yeong-Hyun Lim, Kyung-Min Seo*
Journal of Computational Design and Engineering, 2025
3
Integrated Verification and Validation System Development for Naval Ship System Engineering
Yong-Jae Kim, Hee-Mun Park, Kyung-Min Seo*
Defence Technology, 2025
1
로봇산업핵심기술개발사업
MOTIE (Ministry of Trade, Industry and Energy)
2024년 ~ 2024년 12월
2
수요응답형 공유 모빌리티 및 로봇 운영을 위한 Vehicle 할당 및 경로계획 연구
SimulTech Co., LTD
2024년 ~ 2024년 12월
3
미래 스마트웨어 제조를 위한 마이크로팩토리 기반기술 개발
KITECH
2023년 03월 ~ 2024년 12월