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연구결과 요약문

목차

1. 연구개발과제의 개요 5

연구개발의 목표 5

반도체/디스플레이 Fab 운영의 어려움 5

인공지능을 통한 Fab 운영 정책개발 및 새로운 알고리즘 제시 5

2. 연구수행내용 및 연구결과 8

(가) 1차년도 연구 내용 및 결과 8

대표 연구1 : 강화학습을 활용한 Linear Job Dispatching Rule 학습 8

대표 연구2 : 현장 Fab 모델에 대한 Complex Dispatching Rule 개발 및 적용 9

(나) 2차년도 연구 내용 및 결과 10

대표 연구3 : Learning to Select Problem, Solution, and Applications 10

대표 연구4 : 진화알고리즘을 통한 장비별 작업물 Dispatching Rule 개발 11

(다) 3차년도 연구 내용 및 결과 12

대표 연구5 : 가가운 미래 정보를 활용한, 선지적 OHT 배차 운영 12

대표 연구6 : 효과적인 장비의 점검주기 결정을 위한 고장 시기 분포추정 1 13

대표 연구7 : 효과적인 장비의 점검주기 결정을 위한 고장 시기 분포추정 2 14

대표 연구8 : 효과적인 모델학습을 위한 Optimizer 개발 15

대표 연구9 : Multi-Agent Actor-Critic with Hierarchical Graph Attention Network 16

대표 연구10 : 강화학습과 진화알고리즘을 조합한 효과적인 학습알고리즘 개발 17

3. 연구개발결과의 중요성 18

산업적 기대효과 : 반도체/디스플레이 Fab 운영 효율적 운영 18

학문적 기대효과 : 다양한 분야에 활용 가능한 기반연구 수행 및 연구원들의 연구능력 축적 18

4. 참고문헌 19

5. 연구성과 20

주관연구책임자(공동연구원 포함) 대표적 연구실적 21

붙임1. 주관연구책임자(공동연구원 포함) 대표적 논문·특허실적 요약문 23

별첨 : 주관연구기관의 자체평가 의견서[내용없음] 4

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