디지털 트윈을 이용한 강화학습 기반의 스마트 야드 장비 배치 최적화 프레임워크 개발

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 조선소 넓은 야드에서 지게차, 고소차, 블록 같은 자원을 어디에 두고 어떻게 움직일지 더 똑똑하게 정하는 스마트 야드 자원 배치 최적화 연구임. 디지털 트윈과 강화학습, 몬테카를로 트리 서치를 결합하여 현실 야드를 가상공간에 재현하고 최적 배치 의사결정을 돕는 프레임워크 구축 과제임. 연구 목표는 IoT 장비 데이터와 3D 모델링을 기반으로 야드 디지털 트윈을 만들고, 자원별 수요 예측과 적치장·장비 배치 최적화 모델을 개발하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 Unity 기반 디지털 야드 구축, Spatial-CNN 및 4차원 CNN 수요 예측, 뉴럴 몬테카를로 트리 서치 기반 Bin-Packing Solver와 배치 스케줄링 알고리즘 개발임. 기대 효과는 조선소 운영 효율 향상, 자원 이동 최소화, AI 디지털 트랜스포메이션 및 다른 물류·공정 환경 확산 기반 마련임.
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참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
부경대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2021.03.01 ~ 2024.02.29
과제 고유번호
1711163309
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
147,360,000
정부지원연구개발비
147,360,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관부경대학대학경기도
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL