일반적으로 기업은 제품을 개발하고 개발된 제품을 생산하기 위한 제조 시스템을 개발하여 제품을 생산합니다. 서비스 역시 서비스를 개발하고 개발된 서비스를 고객에게 전달하기 위한 서비스 시스템을 개발하고 이를 운영하여 고객에게 서비스를 전달합니다. 즉, 제품 (서비스) 개발, 제조 (서비스) 시스템 개발, 제품 양산 (서비스 운영)은 대부분의 기업이 경험하는 기업경영의 핵심적인 단계입니다.
   품질경영연구실은 이 세가지 단계에서 품질을 개선하기 위한 방법론을 연구합니다. 전통적인 품질공학 분야의 연구와 더불어 최근에는 지능형 데이터 분석방법에 기반한 제조 공정 최적화 연구와 서비스 운영 최적화 연구를 중점적으로 수행하고 있습니다.

 


제조 공정 최적화

  공정 최적화는 입력변수와 반응변수간의 관계를 분석하여 입력변수의 최적조건을 탐색하는 것을 목표로 합니다. 품질경영연구실은 실험계획법, 반응표면법과 같은 전통적인 공정 최적화 방법과 함께 다중반응표면최적화와 쌍대반응표면최적화를 집중적으로 연구해 왔습니다. 다중반응표면최적화는 다수 반응변수를 동시에 최적화하는 것을 목표로 하며 쌍대반응표면최적화 단일 반응변수의 평균과 산포를 동시에 최적화하는 것을 목표로 합니다. 최근에는 다중반응표면최적화와 쌍대반응표면최적화 방법을 반도체 공정 최적화에 적용해오고 있습니다. 이외에도 빅데이터분석, 데이터 마이닝 등의 지능형 데이터 분석방법을 활용한 공정 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 현재 제조 공정 최적화를 주제로 아래의 연구과제가 진행중입니다.

[6] 빅데이터 애널리틱스와 프로세스마이닝을 통한 공정 최적화, 한중공동핵심연구, 연구재단, 연구원, 2016.12 – 2019.11

[5] 해 선택 방법을 활용한 다중반응표면최적화 체계 개발, 신진연구자지원사업, 연구재단, 연구책임자, 2015.12 – 2018.11



 

서비스 운영 최적화

   서비스 운영 최적화는 서비스를 운영하는 과정에서 축적되는 운영데이터를 수집하고 이를 분석하여 서비스 운영체계를 개선하는 것을 목표로 합니다. 품질경영연구실은 수요예측, 데이터포괄분석(DEA) 등의 전통적인 서비스 운영 최적화 방법과 함께 빅데이터분석, 데이터 마이닝 등의 지능형 데이터 분석방법에 기반한 서비스 운영 최적화 연구를 수행하고 있습니다. 현재 서비스 운영 최적화를 주제로 아래의 연구과제가 진행중입니다.

[4] 영상 빅데이터기반 기계학습을 통한 스마트 범죄예방 솔루션 개발, 산업기술혁신사업, 산업통상자원부, 연구원, 2016.8 – 2018.7

[3] 빅데이터 분석을 이용한 범죄예측모델 개발, 한양대학교, 연구책임자, 2016.12 – 2017.11