초록 ▼

□ 연구개요
본 연구의 목표는 지능형 생산시스템을 위한 인간기반 유전알고리즘을 개발하는 것이다. 그러나 최근 4차 산업혁명의 도래로 인간의 감과 경험에 의존한 의사결정보다 빅데이터와 인공지능을 이용한 데이터에 기반한 의사결정이 주류을 이루게 되었다. 이에 2차년도부터 기존의 접근방법에서 선회하여 메타휴리스틱 알고리즘 기반 플랫폼에 인공지능 의사결정 방법을 융합하는 연구로 목표를 수정되었다. 생산의 두 가지 핵심의사결정인 공정계획과 생산일정계획을 통합한 문제를 주응용분야로 선정하고 이를 최적화하기 위한 다양한 메타휴리스틱을 개발

□ 연구개요
본 연구의 목표는 지능형 생산시스템을 위한 인간기반 유전알고리즘을 개발하는 것이다. 그러나 최근 4차 산업혁명의 도래로 인간의 감과 경험에 의존한 의사결정보다 빅데이터와 인공지능을 이용한 데이터에 기반한 의사결정이 주류을 이루게 되었다. 이에 2차년도부터 기존의 접근방법에서 선회하여 메타휴리스틱 알고리즘 기반 플랫폼에 인공지능 의사결정 방법을 융합하는 연구로 목표를 수정되었다. 생산의 두 가지 핵심의사결정인 공정계획과 생산일정계획을 통합한 문제를 주응용분야로 선정하고 이를 최적화하기 위한 다양한 메타휴리스틱을 개발하였다. 또한, 최근 이슈가 되고 있는 군집주행 문제를 최적화하기 위한 수학적 모델링 개발을 추가로 수행하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1) 지능형 생산시스템을 위한 유전알고리즘 개발
- 분산유전알고리즘 개발
- 다양한 유전연산자(교차연산, 돌연변이) 개발
- constructive GA 개발 과 유전형과 표현형을 분리한 알고리즘 구현
2) 유전알고리즘 평가를 위한 플랫폼 구축
- 통합 생산공정 및 일정계획 문제를 위한 Julia 언어 평가 플랫폼 개발
- 성능 비교 평가를 위한 최신 메타휴리스틱 알고리즘 구현
- 동적 IPPS를 위한 테스트 플랫폼 개발
3) 순서 의존적 작업준비를 갖는 통합 생산공정 및 일정계획 문제 정의 및 최적화
- 진화 개미군집시스템 알고리즘 개발
- Memetic 유전알고리즘 개발
4) 파생연구
- Deep Learning 적용가능성 평가
- 군집주행 수학적 모델링 구축 및 경로결정 알고리즘 개발

□ 연구개발결과의 중요성
우리나라 경제에서 제조가 차지하는 비중과 중요도은 매우 높다. 최근 중국을 위시한 신진 개발도산국의 전방위적인 압박에 반도체, LCD, 통신, 자동차, 조선, 해양 플랜트 등 우리나라의 주력산업군의 수익성은 매우 악화되고 있다. 이를 돌파하는 출구 중 하나는 제조시스템을 지능화하고 최적의 의사결정을 통하여 효율적인 제조시스템을 구축하는 것이다. 본 연구에서 수행한 주요 주제인 공정계획과 생산일정계획은 효율적 제조 의사결정을 위한 핵심으로서 제조혁신 기반 고도화에 핵심적인 기여를 할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구를 통하여 개발된 알고리즘들은 메타휴리스틱이 갖는 광범위한 응용범위로 인하여 타 분야로의 파급효과와 전파속도는 매우 클것으로 예상한다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 3
• A. 1차년도 ... 3
• B. 2차년도 ... 5
• C. 3차년도 ... 7
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 9
• 4. 참고문헌 ... 9
• 5. 연구성과 ... 10
• 끝페이지 ... 10