Operations Research &
Artificial Intelligence Lab 

ORAIL 학부 연구생 및 대학원생 모집 관련 공지 사항
학부 연구생은 3-4학년 중에 대학원 지원 예정자만 모집 예정입니다.
최근 지원자가 크게 늘어, 학점 우수자 또는 논문 실적 보유자를 제외하면 대부분 학부연구생을 먼저 참여한 후 진학하고 있습니다.
대학원 진학을 희망하는 학생은 학부연구생 참여를 적극 권장합니다.
단, 박사과정 및 석박통합 지원자는 TO와 무관하게 상시 모집하며 우선 선발할 예정입니다. 
언제든지 문의사항 있으면 youngbum.hur@inha.ac.kr 로 문의 바랍니다. 

✅ Our Vision
스마트 제조 환경, 특히 반도체 산업에서 발생하는 문제를 AI와 최적화 기술로 해결하고, AI로 판단하고 최적화로 결정하는 제조 지능화의 전 과정을 연구합니다. 이를 통해 스스로 작동하는 Dark Factory 실현에 기여하는 것을 목표로 합니다.

✅ Research Areas of ORAIL
Anomaly Detection 

• Imaged-based Anomaly Detection (반도체 웨이퍼 불량 탐지)

• Video-based Anomaly Detection (CCTV 이상 행동 감지)

• Time-series Anomaly Detection (제조 설비 이상 감지) 

Forecasting & Predictive Maintenance

• Time-series Forecasting (수요 예측, 교통 속도 예측)

• Predictive Maintenance (전기차 시스템 고장 예측, 배터리 잔여 수명 예측)

Foundation Model for Manufacturing 

• LLM-based Time-series Analysis 

• VLM-based Visual Inspection

• Domain Adaptation & Fine-tuning (제조 산업 특화 모델 개발)

Data-Efficient Learning 

• Out-of-Distribution Detection (보지 못한 불량 유형 탐지)

• Label Noise Handling

• Zero-shot / Few-shot Learning

Optimization 

• Quantum Optimization Algorithm (QAOA, Quantum Annealing)

• Manufacturing & Logistics Scheduling

✅ Application Areas of ORAIL
반도체 / 자동차 / 제조업 / 항공 / 철도 

For prospective students and postdocs

We always look for graduate (or undergraduate internship) students and postdoc collaborators with a strong interest in the area of operations research and machine/deep learning. If you are interested in joining our lab, send me an email (youngbum.hur@inha.ac.kr) with your transcript or CV.