본 연구는 반도체 이온 주입 공정(Ion Implantation Process, IMP)에서 발생하는 병렬기계 일정계획 문제를 대상으로 하였다. 본 문제는 순서 의존적 셋업시간(Sequence-Dependent Setup Time, SDST), 빔 튠 시간(Beam Tune Time, BTT), 및 에너지 그룹 제약을 동시에 고려해야 하는 복합적인 특성을 가진다. 이를 해결하기 위하여 혼합정수선형계획(Mixed Integer Linear Programming, MILP) 모형을 수립하였으며, 그 성능을 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA), 타부 탐색(Tabu Search, TS), 그리고 이들의 하이브리드 기법(GA+MILP, TS+MILP)과 비교하였다. 계산 실험 결과, MILP 모형은 소규모 문제에서 최적해를 도출하는 데 우수한 성능을 보인 반면, 메타 휴리스틱 기법은 문제 규모가 커질수록 계산 속도는 빠르지만, 해의 정확도가 다소 저하되는 것으로 나타났다. 특히 하이브리드 기법은 전역 탐색 능력과 정확한 최적화 기법의 장점을 결합하여 효율성을 향상시켰으며, 그중 TS+MILP 방법이 대규모 문제에서 가장 높은 강건성과 효율성을 보였다. 따라서 본 연구는 복잡한 반도체 일정계획 문제에 대한 실용적이면서도 효율적인 해결 방안을 제시하였으며, 이론적 기여와 산업적 적용 가능성 측면에서 의미 있는 결과를 제공한다.
Park et al. (Sat,) studied this question.