유우식 연구실
산업경영공학과 유우식
유우식 연구실은 산업경영공학 분야에서 CAD/CAM, 스마트 제조, AI 기반 생산 스케줄링 등 첨단 기술을 융합한 연구를 선도적으로 수행하고 있습니다. 연구실은 제품 설계부터 생산, 공정 자동화, 데이터 관리에 이르기까지 제조업의 전 과정을 디지털화하고, 효율성과 품질을 극대화하는 다양한 솔루션을 개발하고 있습니다.
특히, CAD/CAM 기술을 활용한 3차원 모델링, 파라메트릭 설계, 금형 및 도금장비의 자동설계 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 연구를 통해 중소기업의 생산성 향상과 제조 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 3D 프린팅, 설계 데이터 저작권 보호, 원격 출력 시스템 등 디지털 제조 혁신을 위한 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다.
연구실은 인공지능, 강화학습, 딥러닝 등 최신 AI 기술을 생산 스케줄링 및 공정 최적화에 접목하여, 복잡한 제조 환경에서의 실시간 의사결정과 효율적인 자원 배분을 실현하고 있습니다. LCD, TFT-LCD, 병렬 설비 시스템 등 다양한 산업 현장에 AI 기반 스케줄링 모델을 적용하여, 납기 준수, 작업 준비 시간 최소화, 생산량 최적화 등 실질적인 성과를 도출하고 있습니다.
이외에도 스마트공장, MES, IoT 기반 제조 환경 등 차세대 제조 시스템 구축을 위한 연구와, 친환경 소재 개발, 미세입자 가공, 금속 도금 장비 개발 등 다양한 융합 연구도 활발히 진행 중입니다. 이를 통해 연구실은 제조업의 디지털 전환과 지속 가능한 성장에 기여하고 있습니다.
앞으로도 유우식 연구실은 AI와 디지털 기술을 융합한 스마트 제조 혁신을 선도하며, 국내외 제조업의 경쟁력 제고와 미래 산업 발전에 핵심적인 역할을 수행할 것입니다.
AI Scheduler
Smart Factory
Reinforcement Learning
CAD/CAM 및 스마트 제조 시스템
본 연구실은 CAD/CAM(Computer-Aided Design/Computer-Aided Manufacturing) 기술을 기반으로 한 스마트 제조 시스템의 개발과 응용에 중점을 두고 있습니다. CAD/CAM 기술은 제품의 설계부터 생산까지 전 과정을 디지털화하여 효율성과 정밀도를 극대화하는 핵심 기술로, 다양한 산업 현장에서 필수적으로 활용되고 있습니다. 연구실에서는 3차원 모델링, 파라메트릭 설계, 자동화된 생산 공정 설계 등 첨단 CAD/CAM 기술을 활용하여 제조업의 혁신을 이끌고 있습니다.
특히, 금형 설계 및 가공, 도금장비의 자동설계, 3D 프린팅을 활용한 부품 개발 등 다양한 실제 산업 현장에 적용 가능한 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 스마트공장 환경에서의 CAD/CAM 시스템 통합, 설계 데이터의 저작권 보호 및 원격 출력 시스템 개발 등 디지털 제조 혁신을 위한 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 중소기업의 생산성 향상과 제조 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있습니다.
향후 연구실은 인공지능 및 빅데이터 기술과의 융합을 통해 CAD/CAM 시스템의 자동화 수준을 한층 높이고, 맞춤형 생산 및 대량 맞춤화 시대에 적합한 스마트 제조 솔루션을 개발하는 데 주력할 예정입니다. 이를 통해 국내외 제조업의 디지털 전환을 선도하는 연구실로 자리매김하고자 합니다.
AI 기반 생산 스케줄링 및 최적화
연구실은 인공지능(AI) 및 강화학습, 딥러닝 등 최신 기계학습 기법을 활용한 생산 스케줄링 및 공정 최적화 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 복잡한 제조 환경에서는 다양한 설비 제약, 작업 준비 시간, 납기 준수 등 여러 요소를 동시에 고려해야 하므로, 기존의 전통적인 스케줄링 방법으로는 한계가 존재합니다. 이에 따라 연구실에서는 강화학습 기반의 일정계획 알고리즘, 딥러닝을 활용한 실시간 스케줄링 모델 등 첨단 AI 기술을 접목하여 생산 효율성과 유연성을 극대화하는 방법을 모색하고 있습니다.
최근 발표된 논문에서는 LCD 제조시스템, TFT-LCD 공정, 병렬 설비 시스템 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 AI 기반 스케줄링 모델이 제안되었습니다. 이러한 연구는 생산량, 셋업, 작업 타입의 균형을 종합적으로 고려하거나, 작업 분할 및 설비 제약 조건 하에서 총 납기 지연을 최소화하는 등 실질적인 성과를 도출하고 있습니다. 또한, 미미틱 알고리즘, 실험계획법, 메타모델 등 다양한 최적화 기법과의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
앞으로 연구실은 AI 기반 스케줄링 기술을 스마트공장, MES(Manufacturing Execution System), IoT 기반 제조 환경 등으로 확장하여, 생산 현장의 실시간 의사결정 지원과 자동화 수준을 한층 높이는 데 기여할 계획입니다. 이를 통해 제조업의 디지털 혁신과 경쟁력 강화를 선도하고자 합니다.
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A COMBINED HEURISTIC APPROACH TO THE NONLINEAR FIXED-HARGE CAPACITATED NETWORK DESIGN PROBLEM
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INTERNATIONAL JOURNAL OF INDUSTRIAL ENGINEERING-THEORY APPLICATIONS AND PRACTICE, 201604
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Characteristics of Midro-precision Machining of Glasses by Powder Blasting
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2022 인천남동 스마트제조 고급인력 양성사업
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2021 인천남동 스마트제조 고급인력 양성사업