제품시스템공학연구실(PSEL)은 인천대학교 산업경영공학과 박기정 교수가 이끄는 연구실로, 데이터 기반 분석과 첨단 기술을 융합한 제품 및 시스템 설계 혁신을 선도하고 있습니다. 연구실의 핵심 목표는 제품 및 제품군, 그리고 이와 연관된 제조, 공급망, 서비스 시스템의 설계 및 운영을 데이터 중심으로 혁신하는 것입니다. 이를 위해 빅데이터, 인공지능, 시뮬레이션, 최적화 등 다양한 첨단 기법을 활용하여 실제 산업 현장에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하고 있습니다.
PSEL은 특히 적층제조(3D 프린팅) 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. 고성능 폴리머(CFR-PEEK) 등 첨단 소재를 활용한 3D 프린팅 공정에서 설계 복잡성, 공정 변수, 에너지 소비, 출력물 품질 등 다양한 요소가 제조 성과에 미치는 영향을 체계적으로 분석합니다. 정보이론 기반 설계 복잡성 측정, 이산사건 시뮬레이션, 머신러닝 기반 예측 모델 등 다양한 연구 방법론을 적용하여, 에너지 효율성과 생산성, 품질 간의 최적 균형점을 찾고 있습니다. 또한, 설계 복잡성에 기반한 유연한 주문 할당 규칙, 다기준 의사결정 기반 인필 파라미터 추천 시스템 등 혁신적인 운영 전략을 개발하고 있습니다.
연구실은 글로벌 공급망 및 서비스 시스템의 지능형 설계와 운영에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 텍스트 마이닝, 네트워크 과학, 다기준 의사결정, 수리 최적화 등 다양한 분석 도구를 활용하여, 현실적인 변수와 리스크를 반영한 공급망 설계, 하이브리드 트럭-드론 배송 모델, 스마트 물류 시스템, 사용자 맞춤형 서비스 설계 등 다양한 분야에서 연구를 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과의 산학협력 프로젝트를 통해 실질적인 혁신과 성과로 이어지고 있습니다.
PSEL은 또한 인공지능 기반의 지능형 시스템 개발에도 앞장서고 있습니다. 예를 들어, 파킨슨병 조기진단을 위한 뇌영상 및 생체역학 기반 AI 모델, 아이돌봄 교육 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI와 데이터 분석을 접목한 솔루션을 개발하고 있습니다. 이를 통해 의료, 교육, 서비스 등 다양한 산업 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.
이처럼 PSEL은 데이터와 첨단 기술을 융합한 제품 및 시스템 설계, 적층제조, 공급망 및 서비스 시스템, 인공지능 기반 지능형 시스템 등 다양한 연구 분야에서 국내외적으로 우수한 성과를 내고 있습니다. 앞으로도 PSEL은 산업 전반의 혁신과 지속가능성 향상을 위한 선도적 연구를 지속해 나갈 것입니다.
제품시스템공학연구실(PSEL)은 데이터 기반 분석과 첨단 기술을 활용하여 제품 및 연관 시스템(제조, 공급망, 서비스 시스템 등)의 설계 프로세스 혁신을 목표로 하고 있습니다. 전통적인 제품 설계 방식에서 벗어나, 대규모 데이터와 인공지능, 시뮬레이션, 최적화 기법을 접목하여 제품군 및 시스템의 성능을 극대화하는 연구를 수행합니다. 이를 통해 제품의 품질 향상, 생산성 증대, 비용 절감, 그리고 시장 변화에 유연하게 대응할 수 있는 설계 전략을 개발하고 있습니다.
특히, 제품 설계와 제조 시스템, 공급망, 서비스 시스템의 통합적 분석을 통해 전체 가치사슬에서 발생하는 다양한 데이터를 수집·분석하고, 이를 기반으로 의사결정 지원 시스템을 구축합니다. 예를 들어, 제조 현장에서 발생하는 실시간 데이터를 활용하여 생산 공정의 효율성을 높이고, 공급망 내 다양한 변수(수요, 재고, 운송 등)를 고려한 최적화 모델을 개발합니다. 또한, 서비스 시스템에서는 고객 행동 데이터와 운영 데이터를 결합하여 맞춤형 서비스 설계 및 운영 전략을 제시합니다.
이러한 데이터 기반 설계 혁신 연구는 실제 산업 현장과의 협업을 통해 실질적인 성과로 이어지고 있습니다. 현대자동차, LG전자 등과의 산학협력 프로젝트를 통해 전기차 모듈러 아키텍처, 스마트 제조 플랫폼, 모듈러 디자인 등 다양한 분야에서 혁신적인 설계 방법론을 개발하고 있습니다. 앞으로도 PSEL은 데이터와 첨단 기술을 융합한 제품 및 시스템 설계 혁신을 선도해 나갈 것입니다.
적층제조(Additive Manufacturing) 및 에너지 최적화
PSEL은 적층제조(3D 프린팅) 분야에서 설계 복잡성, 공정 변수, 에너지 소비 등 다양한 요소가 제조 성과에 미치는 영향을 심층적으로 연구하고 있습니다. 특히, 고성능 폴리머(CFR-PEEK)와 같은 첨단 소재를 활용한 적층제조에서 최적의 공정 변수(적층 두께, 인필 패턴, 프린팅 속도 등)를 도출하고, 에너지 소비와 생산성, 품질 간의 트레이드오프를 분석합니다. 이를 위해 정보이론 기반의 설계 복잡성 측정, 이산사건 시뮬레이션, 머신러닝 기반 예측 모델 등 다양한 분석 기법을 적용하고 있습니다.
연구실에서는 실제 3D 프린팅 장비와 시뮬레이션 환경을 활용하여 다양한 실험을 수행하며, 공정 변수 변화에 따른 에너지 소비, 리드타임, 생산 비용, 출력물의 기계적 특성 등을 체계적으로 평가합니다. 또한, 설계 복잡성에 기반한 유연한 주문 할당(디스패칭) 규칙을 개발하여 운영 불확실성을 최소화하고, 전체 시스템의 효율성을 극대화하는 방안을 제시합니다. 이러한 연구는 제조 현장의 에너지 절감, 친환경 생산, 고품질 제품 생산에 실질적으로 기여하고 있습니다.
나아가, 인공지능 및 최적화 기법을 접목한 생성적 설계 프레임워크, 에너지 소비 예측 모델, 다기준 의사결정 기반 인필 파라미터 추천 시스템 등 다양한 지능형 시스템을 개발하고 있습니다. 이를 통해 적층제조의 생산성과 지속가능성을 동시에 달성할 수 있는 혁신적 솔루션을 제시하고 있으며, 국내외 학술지 및 학회에서 우수한 연구 성과를 인정받고 있습니다.
지능형 공급망 및 서비스 시스템 설계
PSEL은 글로벌 공급망 및 서비스 시스템의 복잡성을 고려한 지능형 설계 및 운영 전략 개발에도 주력하고 있습니다. 기존의 단순화된 공급망 모델을 넘어, 다중 소싱, 다양한 제품 설계, 지역별 리스크, 지속가능성(ESG, CSR) 등 현실적인 변수들을 반영한 통합적 의사결정 프레임워크를 연구합니다. 이를 위해 텍스트 마이닝, 네트워크 과학, 다기준 의사결정(MCDM), 수리 최적화 등 다양한 분석 도구를 활용합니다.
예를 들어, 텍스트 마이닝을 통해 글로벌 공급망 리스크를 지역별로 식별하고, 경제적·사회적 지속가능성 지표를 반영한 공급업체 선정 및 주문 배분 모델을 개발합니다. 또한, 하이브리드 트럭-드론 배송 모델, 스마트 물류 시스템, 서비스 시스템 내 고객-공급자 매칭 플랫폼 등 첨단 물류 및 서비스 시스템의 설계와 운영 최적화에도 연구의 폭을 넓히고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에 적용되어 물류 효율성, 비용 절감, 서비스 품질 향상 등 다양한 성과를 창출하고 있습니다.
더불어, 서비스 시스템에서는 사용자 행동 데이터와 운영 데이터를 결합하여 맞춤형 서비스 설계, 예측 기반 운영 전략, 지능형 추천 시스템(예: 아이돌봄 교육 추천 시스템) 등을 개발하고 있습니다. 이처럼 PSEL은 데이터 기반의 지능형 공급망 및 서비스 시스템 설계를 통해 산업 전반의 혁신과 지속가능성 향상에 기여하고 있습니다.
