About Lab. 2019-09-04T19:04:12+00:00

About Lab.

Smart Production Systems (SPS)

고려대학교 산업경영공학부 ‘스마트생산시스템 연구실’입니다.

우리 연구실은 최근 가장 이슈가 되고 있는 데이터를 다루고 있습니다. 우리 연구실을 대표하는 세 개의 키워드는 아래와 같습니다.
산업공학의 핵심이고, 산업혁명의 과정에서 필수인 “생산시스템”
다양하고 수많은 데이터에서 쓸모 있는 정보를 찾는 “데이터마이닝”
4차 산업혁명의 핵심으로 다양한 데이터를 분석할 수 있는 “딥 러닝”
사물인터넷(Internet of Things, IoT)의 등장으로 인간의 주변에 산재해 있는 모든 것으로부터 발생하는 정보들이 데이터로 변환되어 수집되고, 이 데이터들은 현대 사회를 4차 산업혁명의 시대로 만드는 발판이 되었습니다. 우리 연구실은 4차 산업혁명의 시대에 발 맞춰, 이러한 데이터들을 기계학습(Machine Learning), 딥 러닝(Deep Learning)과 같은 데이터마이닝 기법으로 분석하고 이용하여 빠르게 변하는 기업들의 생산 시스템의 효율을 극대화하기 위한 방법론을 연구하고 있습니다. 특히 우리 연구실에서는 다음과 같이 네 가지의 주제로 연구를 하고 있습니다.

1. 설비/공정의 실시간 스마트 모니터링 (Smart Monitoring) 및 지능형 진단 (Intelligent Diagnosis)

사물인터넷의 등장으로 국내외 많은 제조 기업들이 정보통신기술과 산업이 융합된 스마트 팩토리를 구축하고자 많은 노력을 기울이고 있습니다. 우리 연구실에서는 정보통신기술을 활용하여 공정에서 수집되는 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석함으로써 설비/공정을 실시간으로 모니터링하고 지능형 진단이 가능한 알고리즘 개발과 관련된 연구를 하고 있습니다. 세부적으로 크게 세 가지에 대한 연구가 진행 중입니다. 첫째, 계속해서 증가하는 센서의 개수로 인한 한계를 극복하고 스마트 팩토리 시스템에 맞는 다양한 스마트 모니터링 기법을 연구하고 있습니다. 두 번째, 품질 및 수율과 관련된 데이터들의 신호 특성을 고려하여 머신러닝 알고리즘 기반의 이상 탐지 기법 및 공정의 원인 분석을 위한 이상 분류 및 추적에 대한 연구하고 있습니다. 마지막으로, 설비의 잔존수명 혹은 고장 확률을 기반으로 헬스 인덱스를 개발하고, 최적의 설비 유지보수 시점을 예측하기 위해 예측모델 기반의 예지 보전 기법과 관련한 연구를 진행하고 있습니다.


2. 생산계획 수립 및 자원(resource)관리

생산 시스템 관리는 생산의 효과적 수행을 위해서 제품의 수요 예측 및 생산 계획을 수립하고, 에너지 사용량을 모니터링하여 생산 시스템을 효율적으로 관리하는 것입니다. 우리 연구실에서는 예측과정에서 발생할 수 있는 오류를 최소화하면서 계획을 수립하는 기법, 에너지 소비 패턴을 분류하고 학습된 데이터를 기반으로 에너지 사용량을 예측하는 기법, 하나의 시스템에서 전체 장비의 에너지 사용 현황을 모니터링하는 기법과 같이 크게 세 방면으로 연구하고 있습니다.


3. Data mining

데이터 마이닝이란 수많은 데이터 속에 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하고, 미래에 실행 가능한 정보를 추출하고 의사결정에 이용하는 과정입니다. 이러한 데이터 마이닝의 활용이 중요시 되면서 우리 연구실은 복잡한 통계기법과, 데이터 수가 많지 않지만 변수가 많은 경우 몇 가지 핵심적인 변수를 추출해 분석하는 방법 등을 활용해 데이터를 분석하고 있습니다. 그 중에서도 데이터 마이닝에서 가장 대표적인 이슈인 분류(Classification)와 일상생활에서 많이 접하고 생성되어지는 시계열 데이터의 예측, 그리고 크기가 매우 크고 다양한 다변량 데이터 분석과 같은 연구를 하고 있습니다. 구체적으로 분류는 생명공학, 군수, 제조현장 등 실제 생활에 대표적인 방법론들을 실질적으로 적용할 수 있도록 연구하고 있습니다. 시계열 데이터의 예측은 일상생활에서 얻을 수 있는 시계열데이터 뿐만 아니라 제조 공정에서 실시간으로 수집되는 다변량 시계열 데이터를 활용하여 머신러닝 기반의 모델을 구축하고 미래의 데이터 값을 예측하는 기술을 연구하고 있습니다. 다변량 데이터 분석의 경우, 전통적인 통계적 방법론으로부터 최첨단 머신러닝 기법을 이용하여 수집, 분석, 시각화 하는 기술을 연구하고 있습니다.


4. Deep Learning

딥 러닝이란 현대사회에 존재하는 수많은 데이터들을 컴퓨터가 알아들을 수 있는 형태로 나타내주고, 이를 통해 컴퓨터가 학습할 수 있게 해주는 알고리즘의 집합이라고 할 수 있습니다. 우리 연구실에서는 이미지 데이터, 텍스트 데이터, 인공 신경망과 연관된 딥 러닝 연구를 수행하고 있습니다. 이미지 데이터는 기존 이미지 분석 알고리즘과 딥 러닝 기법을 이용하여 현실의 다양한 이슈들을 효과적으로 분석하고 있고, 텍스트 데이터는 딥 러닝을 포함한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 기반으로 미래 연구 동향을 예측하고, 텍스트를 통한 사용자의 특성 분석에 관한 연구를 진행하고 있습니다. 또한, 딥 러닝의 기본이 되는 인공신경망과 이를 제조공정과 같은 실제 문제에 응용하는 다양한 연구들을 수행하고 있습니다.


우리 연구실은 위와 같은 분야를 연구하는 연구실 중에서도 높은 인지도를 가지고, 우수하다고 평가받고 있습니다. 또한, 반도체/디스플레이 제조 공정 및 여러 데이터들을 연구하며 축적해 놓은 연구 성과들로 다양한 국가 과제와 기업 과제들을 수행하고 발전하고 있습니다. 현재 우리 연구실은 100여명의 졸업생들을 배출하였고, 사회 각계각층에서 활발하게 활동하고 있습니다.
우리 연구실에 관심이 있고, 위와 같은 주제를 연구하는 것에 대한 열정과 꿈을 가지고 있다면 언제든지 환영합니다.

감사합니다.