[위즈뉴스] KAIST(총장 이광형)는 5일, 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 1000대 이상의 물류반송 로봇을 제어하는 기술을 개발했으며, 이 내용을 담은 논문이 SCI급 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing’(IF=2.796, 이하 'IEEE TSM')에서 2022년 우수논문(Best Paper: Honorable Mention)에 선정됐다고 밝혔다.

이번 기술 개발은 KAIST 연구소 창업기업인 다임리서치와 공동으로 진행됐다.   

IEEE TSM 저널은 반도체 운영 분야의 국제학술지로, 한 해 동안 게재된 논문들 중 편집진이 뽑은 5편의 우수 논문을 선정해 이듬해 6월에 발표한다.

논문명은 'Practical Q-learning-based route-guidance and vehicle assignment for OHT systems in semiconductor fabs'이며, 장영재 교수가 교신저자로, 홍상표 박사와 황일회 박사가 각각 제1저자와 제2저자로 참여했다. 논문은 해당 학술지 2022년 8월 3일자로 게재됐다. 

반도체 공장이 점차 대형화되고 제조 공정이 복잡해짐에 따라 공장 내 운영하는 로봇의 대수도 함께 늘어나고 있는 상황이다.

연구팀은 공장 운영의 효율성을 개선하기 위해 1000대 이상의 물류반송 로봇을 인공지능과 디지털 트윈 기술을 활용해 제어하는 기술을 개발해 그 방법론을 해당 논문에 공개했다.

연구팀은 이 연구를 통해 사람의 개입 없이도 로봇이 이상 상황을 스스로 판단해 자율적으로 작업 할당 및 운영을 최적화하는 ‘자율 생산 시스템(Autonomous Manufacturing System)’ 개념을 정립하고 그 가능성을 입증했다.

이번 논문에 주저자 및 제2저자로 참여한 홍상표 박사와 황일회 박사는 장영재 교수 연구실 출신으로 장 교수와 함께 다임리서치라는 연구소기업을 창업하여 관련 연구를 사업화했다.  

연구팀은 이번 연구를 기반으로 한 소프트웨어를 개발해 글로벌 반도체 업체에 관련 솔루션을 공급하고 있으며 최근에는 포스코 DX와 협업하여 해당 기술을 철강, 2차전지 소재 관련 공장 내 로봇 운영에도 확대 중이다.

반도체와 2차전지와 같은 국가 전략 산업에서 로봇의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 시점에서 이번 연구는 학계의 연구가 직접 산업현장의 혁신으로 이어지는 대표 사례로 평가 받고 있다.

정 현 기자 다른기사 보기