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"하이퍼그래프를 이용한 데이터 및 불린요인 사이의 조합적 속성 연구: 조합최적화 기반 데이터분석의 효율성 제고를 목적으로 (Hypergraph Theoretic Study of Combinatorial Properties among Data & Boolean Attributes: Toward Efficient & Effective Combinatorial Optimization-Based Data Classification & Machine Learning)" 한국연구재단 (연구책임자)
▸ 반도체 자동물류시스템 모사 시뮬레이터 구현:
- 2019년 5월 1일부터 14일까지 삼성전자 온양캠퍼스에서 수집된 OHT 운용 로그데이터(52대 OHT 유닛, 3,301개 작업노드, 2개 우선순위를 가진 총 145,203건의 작업수요) 기반
- OHT의 직선·곡선 구간 속도, 전력공급 제한(HID)과 같은 물리적 조건, 적재·하역 작업 수행 시간 등이 반영 (OCS의 디지털 트윈에 해당)
▸ 소프트웨어 최적화를 통한 OHT 운행 효율성 개선 가능성 확인:
- 예비 실험 결과, 생산공정의 작업당 리드타임이 75% 이상 단축될 수 있다는 점을 확인 (2019년 11월 29일, 삼성전자 온양캠퍼스 보고회)
- 이론적으로, 약 3배의 총 생산량 증가를 의미하는 결과
- OCS의 할당 및 스케줄링 로직 개선과 경로 재선택 등을 적용하면 소프트웨어 최적화를 통해 OHT 운행 효율성을 높일 수 있음을 보여줌
▸ 자동물류시스템 시뮬레이터 소개 영상:
"위상학 기반의 데이터마이닝 지도학습 기법 개발 (Development of Topological Supervised Learning Techniques for Data Mining)" 한국연구재단 (연구책임자)
"바이오메디컬 빅데이터 애널리틱스를 위한 전역·조합최적화 연구 (Theory and Algorithms of Continuous & Discrete Optimization for Large-Scale Data Analytics)" 삼성미래기술육성재단 (연구책임자)
"Logical Analysis of Data의 패턴 생성 및 선택에 관한 전역최적화 연구" 한국연구재단 (연구책임자)
"최적 Boolean 로직 데이터 분류 이론 구축을 위한 조합최적화 연구 (Theory, Algorithms and Applications of Combinatorial Optimization for Construction of Optimal Boolean Logic Data Classification Theory)” 한국연구재단 (연구책임자)
"설치환경 대응 알고리즘 개발 가능성 검토" LG전자 (연구책임자)
"최적화 기반의 한국형 고혈압 예측 및 분류모델 구축 (A Mathematical Programming Approach to Predicting and Classifying Hypertension Patients in Korean Population based on Ansan Cohort Data)" 질병관리본부 (용역과제책임자, "고혈압 유전체연구 지역사회기반 확장 코호트 사업 9-10차년도", 과제책임자: 고려대 안산병원 신철)
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