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▲ 공장 내 물류반송 로봇(좌측)과 대규모 군집 로봇을 제어하는 다임리서치 소프트웨어 및 디지털 트윈 (자료=카이스트) |
IEEE TSM은 반도체 운영 관련 국제 저널, 한 해 게재된 논문 중 편집장들의 추천을 통해 총 5편의 우수한 논문들을 선정해 이듬해 6월에 발표한다.
장영재 교수 연구팀(제1저자 홍상표 박사, 제2저자 황일회 박사, 제3저자·교신저자 장영재 교수)이 수행한 연구는 공장 내 1,000대 이상의 군집 로봇을 제어하는 기술로 ‘Practical Q-learning-based route-guidance and vehicle assignment for OHT systems in semiconductor fabs’라는 제목으로 IEEE TSM에 게재됐다.
반도체 공장이 점차 대형화되고 제조 공정이 복잡해짐에 따라 공장 내 운영하는 로봇의 대수도 함께 늘어나고 있는 상황이다. 장영재 교수 연구팀은 공장 운영의 효율성을 개선하기 위해 1,000대 이상의 물류반송 로봇을 인공지능과 디지털 트윈 기술을 활용해 제어하는 기술을 개발해 논문에 방법론을 공개했다. 연구팀은 사람의 개입 없이도 로봇이 이상 상황을 스스로 판단해 자율적으로 작업할당 및 운영을 최적화하는 ‘자율 생산 시스템(Autonomous Manufacturing System)’ 개념을 정립하고 그 가능성을 입증했다.
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▲ (왼쪽부터) 카이스트 산업및시스템공학과 장영재 교수, 홍상표 박사, 황일회 박사 (사진=카이스트) |
반도체와 2차전지와 같은 국가 전략 산업에서 로봇의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 시점에서 이번 연구는 학계의 연구가 직접 산업현장의 혁신으로 이어지는 대표 사례라 할 수 있다.









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