디지털트윈과 사이버물리시스템(CPS)은 4차 산업혁명의 핵심 기술로, 제조 현장의 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 시뮬레이션하여 생산성과 유연성을 극대화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 본 연구실은 산업용 사물인터넷(IIoT)과 연계된 CPS 및 디지털트윈 기술을 활용하여, 실제 제조 현장의 다양한 데이터를 가상공간에 실시간으로 반영하고, 이를 기반으로 생산 공정의 최적화와 예측적 유지보수, 품질 관리, 에너지 효율화 등을 실현하고 있습니다. 특히, 디지털트윈은 생산설비, 공정, 작업자 등 다양한 요소의 가상 모델을 구축하여, 실제 현장에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고, 최적의 의사결정을 지원합니다. 예를 들어, 반도체, 자동차, 섬유 등 다양한 산업 분야의 생산라인에 디지털트윈을 적용하여, 설비 배치, 작업자 배치, 생산 스케줄링, 품질 예측 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 또한, MQTT, OPC UA 등 국제 표준 기반의 데이터 연동 기술을 통해 이기종 시스템 간의 통합과 실시간 동기화도 연구의 중요한 축을 이룹니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장과의 산학협력 프로젝트, 특허 출원, 국내외 학술지 및 학회 발표 등으로 이어지고 있으며, 스마트팩토리, 자율형 생산 시스템, 에너지 최적화, 작업자 안전 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성과를 창출하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 디지털트윈과 CPS 기술의 고도화 및 산업 현장 적용을 통해, 미래형 제조업의 패러다임 전환을 선도할 것입니다.

본 연구실은 인공지능(AI)과 강화학습(Reinforcement Learning) 기술을 제조 현장에 접목하여, 생산 공정의 자동화, 최적화, 예측 및 지능형 의사결정 지원 시스템을 개발하고 있습니다. 최근에는 딥러닝 기반의 강화학습(DQN, Deep Q-Network) 알고리즘을 활용하여 생산 스케줄링, 설비 배치, 작업자 배치, 공정 제어 등 다양한 제조 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 디스플레이, 반도체, 자동차, 섬유 등 다양한 산업 분야에서 산학협력 프로젝트와 논문, 특허 등으로 그 성과를 인정받고 있습니다. AI 기반 제조 최적화 연구는 단순히 생산성 향상에 그치지 않고, 품질 예측, 에너지 효율화, 작업자 안전, 공급망 관리 등 제조업 전반에 걸친 혁신을 목표로 합니다. 예를 들어, 생산라인의 실시간 데이터를 분석하여 불량 발생 가능성을 사전에 예측하거나, 작업자의 특성과 공정 난이도를 고려한 최적 배치, 복합 물류 설비의 동적 스케줄링 등 다양한 문제에 AI와 강화학습을 적용하고 있습니다. 또한, 설명 가능한 AI(XAI)와 시뮬레이션 기반 분석을 결합하여, 현장 작업자와 관리자 모두가 신뢰할 수 있는 의사결정 지원 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 국내외 주요 학술대회 및 저널에서 우수 논문상, 산학협력상 등 다양한 수상 실적을 거두고 있으며, 실제 산업 현장에 적용되어 생산성, 품질, 안전성 등 다양한 측면에서 가시적인 성과를 내고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 AI와 제조기술의 융합을 통해, 자율형 스마트공장, 친환경 제조, 미래형 생산 시스템 구현에 앞장설 것입니다.