무스랩(MOOS Lab)은 산업공학 기반의 최적화/시뮬레이션/AI 기법을 활용하여,
디지털트윈 기반 자율 제조 및 공급망 혁신을 위한 실용적이고 현장 지향적 해법을 연구합니다.
우리 연구실은 다음과 같은 영역에서 기업 맞춤형 산학 협력 및 응용 연구를 수행합니다.
제조 최적화 (Manufacturing Optimization)
· 공정 설계 자동화 및 제조 자원 최적화
· 시뮬레이션 기반 제조 프로세스 분석 및 KPI 최적화
· 생산계획 및 스케줄링 알고리즘 개발
물류 및 공급망 최적화 (Logistics & Supply Chain Optimization)
· 자재/물류 자동화 창고 운영 및 AS/RS 운영 알고리즘
· AMR/AGV 경로 최적화 및 작업 할당
· 글로벌 공급망 시뮬레이션 및 운영 전략 수
AI & 디지털트윈 응용 (AI & Digital Twin Applications)
· 강화학습 기반 제조/SCM 운영 최적화
· 디지털트윈 시뮬레이션을 통한 공정 검증 및 정책 의사결정 지원
· 산업 현장 맞춤형 AI 기반 의사결정 지원 솔루션 개발
서비스 및 운영 관리 확장 (Service & Operations Extension)
· 제조를 넘어 서비스·인프라 산업 환경까지 확장 가능한 운영 최적화 연구
· 기업 맞춤형 교육 콘텐츠 및 산학 공동 프로젝트 수행
https://tukorea.ac.kr/bbs/tukorea/134/140336/artclView.do?layout=unknown
📢 MOOS Lab 에서 함께 성장할 석사 과정 및 학부 연구생을 모집합니다!
[우대조건]
프로그래밍 : Python, 데이터 처리 및 알고리즘 구현 경험
최적화 : 수리최적화/메타휴리스틱, CPLEX/Gurobi/Google OR-Tools 등 활용 경험
시뮬레이션 : Plant Simulation, AnyLogic, SimPy 등 공정/시스템 모델링 경험
AI : 머신러닝/딥러닝 프레임워크 (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등), 생성형 AI/LLM (ChatGPT, LangChain 등) 활용 경험
※ 위 항목들이 모두 필수는 아니며, 열정과 의지가 있다면 연구실에서 차근차근 배워갈 수 있습니다.
관심 있는 학생은 간단한 자기소개(CV)와 관심 분야를 이메일(swsung@tukorea.ac.kr)로 보내주세요.
궁금한 점이 있거나 연구 주제에 대해 더 알아보고 싶으신 분들은, 연구실 입학 여부와 관계없이 편하게 문의 주셔도 좋습니다