최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
---|---|
연구책임자 | 신하용 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000005005 |
과제고유번호 | 1711086808 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 반도체.디스플레이.팹운영계획.인공지능.강화학습.시뮬레이션.알파고.딥러닝. |
□ 연구개요
본 연구는 반도체 및 디스플레이 공장(Fab)의 매우 효율적인 운영방법 개발을 목표로 함. 반도체/디스플레이는 우리나라의 핵심 산업으로, 막대한 자본이 투입된 Fab의 효율적인 운영을 통하여 생산성을 향상시키면 이는 곧 해당 제품의 가격경쟁력과 나아가 국가경쟁력에 직결되는 중요한 문제임. 이 분야에서 중국의 거센 추격을 따돌리기 위해서는, 기존의 한계를 뛰어넘는 Fab 운영 기술의 개발이 절실함. 본 연구에서는 AlphaGo로 우리에게 충격을 주었던 Deep Reinforcement Learning 기반의 인공지능
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.