국가R&D로 수행 중인(또는 수행된) 연구과제 정보입니다. ■ 과제 개요 · 과제명: 반도체 제조 정체구간의 운영 최적화를 위한 역강화학습 기반 스케줄링 및 디스패칭 통합 프레임워크 · 예산사업명: 개인기초연구(과기정통부) · 기준년도: 2026년 · 총 연구기간: 2026-09-01 ~ 2029-08-31 · 당해연도 연구기간: 2026-09-01 ~ 2027-08-31 · 수집 분야: 경영 ■ 수행 주체 · 과제수행기관: 한양대학교 에리카캠퍼스 · 연구책임자: 김현준 · 부처명: 과학기술정보통신부 ■ 연구비 (당해년도) · 정부투자연구비: 44,672,000원 ■ 한글키워드 · 정체구간 스케줄링, 역강화학습, 적응형 디스패칭 알고리즘, 보상 구조 학습, 반도체 제조 시스템 최적화 ■ 영문키워드 · Queue-Time-Constrained Scheduling, Inverse Reinforcement Learning, Adaptive Dispatching Algorithm, Reward Structure Learning, Semiconductor Manufacturing Optimization ■ 연구내용 본 연구는 3개년에 걸쳐 정체구간의 특성을 반영한 스케줄링 최적화, IRL 기반 보상 구조 도출, 강화학습 기반 적응형 디스패칭 통합 모델 개발을 단계적으로 수행한다.1차년도: 정체구간 스케줄링 최적화 기법 개발1차년도에서는 포토 및 산화/확산 공정의 주요 제약… ■ 원문 확인 · 과제고유번호: 2710114142 · NTIS 과제상세페이지: https://www.ntis.go.kr/project/pjtInfo.do?pjtId=2710114142 (NTIS 로그인 후 조회할 수 있습니다) ※ 출처: 국가과학기술지식정보서비스(NTIS) — 공공저작물 제1유형(출처표시) 위에 없는 상세 정보는 NTIS 과제상세페이지에서 확인해 주세요.