과제 상세정보
목록스마트 공장 물류 자동화를 위한 인공신경망 기반 하이브리드 조합적 최적화 기술 개발
작성자
관리자
조회수
53
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 해외우수과학자유치사업(BP)유형1 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 스마트 공장 물류 자동화를 위한 인공신경망 기반 하이브리드 조합적 최적화 기술 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711138688 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2021-07-01 ~ 2022-06-30 | 당해연도 연구기간 | 2021-07-01 ~ 2022-06-30 |
요약 정보
| 연구목표 | 스마트 공장 내부 물류 반송 자동화 시스템에 사용되는 대규모 무인 운반차 (Automated Guided Vehicles, AGV) 그룹의 움직임을 빠른 시간에 최적화하고 경로를 계산할 수 있는 알고리즘 및 소프트웨어 라이브러리 개발을 목표로 한다. 딥러닝 기술을 조합적 최적화에 활용하는 인공신경망 기반 Neural Combinatorial Optimiza... | ||
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| 연구내용 | AGV 경로 최적화를 위해 딥러닝 기술을 기반으로 하여 최근에 주목받는 성과를 내고 있는 NCO 방법을 활용한다. NCO 방법은 강화학습을 이용한 방법으로 월등히 빠른 속도로 최적해에 가까운 답을 찾아준다. 하지만 실제 문제에서 발생하는 여러 제약조건을 다루기 쉽지 않고, 대규모 시스템의 경우에 인공신경망을 학습시키는 것이 어렵다. 본 BP 과제에서는 이러... | ||
| 기대효과 | 개발된 방법론은 스마트 공장 내부 물류뿐만 아니라, 공급망 관리를 위한 물류 운송 최적화, 무인 자동차 기술 활용 및 스마트 시티 운영에 필요한 다양한 최적 경로 찾기 문제에 활용할 수 있다. 본 과제에서 개발하고자 하는 하이브리드 알고리즘은 대규모 조합적 최적화를 사용하는 많은 산업 문제에서 유사한 방식으로 응용될 수 있을 것이라 기대되며, 기존에 계산 ... | ||
| 키워드 | 물류 반송 자동화 시스템,차량 경로 결정 문제,인공신경망 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 응용연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 기계 > 생산기반기술 > 물류시스템 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 기타 산업 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 196,237,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||