System Intelligence & Optimization LabEN

제조·물류 시스템을 위한 AI 기반 의사결정 AI-driven decision-making for manufacturing and logistics systems

시스템지능최적화 연구실(SIO Lab)은 제조·물류 시스템을 위한 최적화 모델과 학습 기반 알고리즘을 연구합니다. 수리최적화(OR)와 기계학습(ML)을 결합해 운영계획 및 스케줄링 솔루션을 만들고, 반도체 팹·제철소·조선소·물류창고·컨테이너 터미널·스마트 팩토리의 실제 문제에 적용해 검증합니다. 산업 현장의 문제에서 출발해 알고리즘 설계부터 현장 실증까지 다룹니다.

산업시스템공학부 · 경상국립대학교

산업 현장 문제에서 솔루션까지

최근 소식

김나혜, 김성우, 김지태, 한인희 학생과 연구실 첫 미팅 및 회식을 가졌습니다.
"Monte Carlo tree search for the multi-crane scheduling problem with temporal constraints" 논문이 Flexible Services and Manufacturing Journal (FSMJ)에 게재 승인되었습니다.
"Towards a unified model for flexible job shop scheduling problems" 논문이 NeurIPS 2026에 게재 승인되었습니다.
"A unified learning framework for the block relocation problem: A new performance baseline" 논문이 European Journal of Operational Research (EJOR)에 게재 승인되었습니다.
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SIO Lab에서 함께할 학부연구생, 석사·박사과정생을 모집합니다.

We are recruiting undergraduate, M.S., and Ph.D. students.

wjshin@gnu.ac.kr