In this area, we delve into the practical application of artificial intelligence (AI) in the manufacturing field. We aim to create new, innovative solutions that can optimize different aspects of manufacturing, such as efficiency, productivity, and sustainability. This research aligns with the ideals of Industry N.0, a trend towards automation and data exchange in manufacturing technologies.

이 분야에서는 제조 현장에서의 인공지능(AI)의 실질적인 적용을 심도 있게 다룹니다. 효율성, 생산성, 지속가능성과 같은 제조의 다양한 측면을 최적화할 수 있는 새롭고 혁신적인 솔루션을 창출하는 것을 목표로 합니다. 이러한 연구는 제조 기술에서 자동화와 데이터 교환을 지향하는 Industry N.0의 이념과도 부합합니다. 

We believe that collaboration between humans and AI can significantly improve the manufacturing sphere. Our research in this area is dedicated to the development and analysis of systems that facilitate this collaboration, with the end goals of enhancing user experiences, improving safety, and boosting productivity.

인간과 인공지능(AI) 간의 협력이 제조 분야를 크게 발전시킬 수 있다고 믿습니다. 본 연구는 이러한 협력을 가능하게 하는 시스템의 개발과 분석에 중점을 두며, 궁극적으로 사용자 경험을 향상시키고 안전성을 개선하며 생산성을 증대시키는 것을 목표로 합니다. 

Our work here investigates the application of advanced control theory in managing complex manufacturing processes. The main focus is on creating systems that are not only resilient but also adaptable, capable of managing rapid changes in operational parameters.

본 연구에서는 복잡한 제조 공정을 관리하기 위해 고급 제어 이론을 적용하는 방안을 탐구합니다. 특히 운영 파라미터의 급격한 변화에도 대응할 수 있도록, 강인성과 적응성을 동시에 갖춘 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다.

In this research interest, we aim to strike a balance between automation and human control in various manufacturing scenarios. Our work involves studying the design and analysis of interactive systems that can successfully strike this balance.

본 연구 분야에서는 다양한 제조 환경에서 자동화와 인간의 제어 간의 균형을 달성하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 이러한 균형을 효과적으로 구현할 수 있는 대화형 시스템의 설계 및 분석을 연구합니다.

Our research in this area involves creating models and simulations of discrete event time systems. The aim is to improve several aspects of manufacturing operations, including process scheduling, resource allocation, and overall operational efficiency.

본 연구에서는 이산 사건 시간 시스템에 대한 모델과 시뮬레이션을 구축합니다. 이를 통해 공정 스케줄링, 자원 할당, 그리고 전반적인 운영 효율성 등 제조 운영의 다양한 측면을 개선하는 것을 목표로 합니다.