□ AMR을 제어하는 대규모 군집 상용화 알고리즘 개발

장영재 교수 연구실에서는 수 백대에서 수 천대의 AMR을 제어하는 대규모 군집 (Massive Fleet Control)의 상용화를 위한 알고리즘 개발, 관련 테스트베드 구축 및 사업화가 가능한 AGV 운영 시스템 (AGV Management System – AMR)

개발 및 상용화를 진행 중에 있습니다.

본 연구의 핵심은 대규모 군집제어가 가능한 알고리즘 및 실제 산업계 활용 가능한 시스템 개발입니다. AMR 군집제어의 목적은 크게 두가지다. 1) ARM과 작업의 매칭인 작업할당 (Job Allocation)과 2) 최적의 주행경로를 탐색하는 경로탐색 (Path Planning)입니다. 그리고 이러한 작업할당과 경로탐색은 실시간 정보를 바탕으로 지속적으로 업데이트되거나 변경 가능해야 합니다. 특히 다양한 형태의 AMR에 적용될 수 있는 범용적 알고리즘 개발을 위해 AI의 분야 중에 하나인 심층 강화학습 (Deep-Reinforcement Learning)을 활용하여 개발 중입니다.

□ AGV 구동 실증 연구

장영재 교수 연구진은 실제 반도체 공장에서 활용하는 AGV 및 자동물류 장비가 설치된 <첨단 제조지능 혁신센터> (그림3)를 작년에 개소하고 실제 산업체 장비에서 관련 데이트를 추출하며 알고리즘을 검증하는 등 실제 산업 현장에 활용하는 연구를 진행 중입니다. 또한 2019년도 <카이스트 10대 기술>로 선정된 디지털 트윈 기술을 AI 기술에 접목하여 500대 이상의 AGV구동에 대한 실증 연구를 완료하여 사업화를 진행 중에 있습니다 (그림4). 장비의 PC/PLC와 연동하여 실제 물리 시스템을 IoT센서를 통해 가상환경에서 실시간으로 구현하며 이는 AI와 시뮬레이터로 연동되어 최적의 의사결정을 내리는 구조로 구성되어 있습니다 (그림5).

□ AGV의 이상징후 자동 판별(Deep AutoEncoder 활용)

AGV의 이상징후를 자동으로 판별하는 Deep AutoEncoder를 활용한 이상징후 판독 기술은 상용 화 단계에 있습니다 (그림6).

본 기술은 3건의 특허와 2021 연구재단 중견연구에 선정되어 연간 3억원의 지원으로 진행 중이며 이미 1억원 이상의 기술이전을 성공적으로 수행하였습니다.

본 기술의 사업화를 위해 카이스트가 투자한 연구소 기업 <다임 리서치>를 설립하여 사업화를 진행 중에 있습니다. 이미 다임리서치는 LG전자, 삼성전기, 시너스텍 등 글로벌 기업에 관련 솔루션 계약을 체결하여 기술 사업화를 실현 중에 있습니다.