운영관리 연구실 https://om.snu.ac.kr Operations Management Lab <![CDATA[2026 춘계공동학술대회]]> ]]> Mon, 08 Jun 2026 16:06:33 +0000 <![CDATA[[기사] 현대글로비스, '2025 로지스틱스 이노베이션 세미나' 개최]]> (서울=연합뉴스) 김보경 기자 = 현대글로비스가 국내 물류 산업의 발전 방향을 모색하는 산학(産學) 협력의 장을 마련했다. 현대글로비스는 지난 21일 한국SCM학회, 한국로지스틱스학회와 공동 주최하고, 물류산업진흥재단이 주관한 '2025 로지스틱스 이노베이션 세미나'를 서울 본사에서 열었다고 22일 밝혔다. 이번 세미나는 'AI(인공지능)를 축으로 한 산업 재편'을 주제로 기업과 학계 물류 전문가들이 관련 지식을 공유하기 위해 마련됐다.   참가자들은 국내 물류 산업이 국가 중추 산업으로 성장하기 위해서는 AI를 기반으로 한 물류 혁신이 이뤄져야 한다는데 입을 모았다. 본 세미나에 앞서 열린 프리 세미나는 한국SCM학회 이사 석혜성 홍익대 교수의 기조 발언을 시작으로 노제경 마스오토 부대표, 박진수 콜로세움코퍼레이션 대표, 배성훈 윌로그 대표가 자율주행, AI 등이 첨단 기술이 물류 현장에 적용된 사례를 발표했다. 이후 심재선 물류산업진흥재단 이사장, 정봉주 한국SCM학회장, 박민영 한국로지스틱스학회장의 환영사로 본 세미나가 열렸다. 정병도 연세대 교수는 싱가포르에 조성된 현대자동차글로벌혁신센터(HMGICS) 사례를 들어 스마트 팩토리의 미래와 혁신에 주목했다. 노규승 현대차 제로원실 상무는 현대차그룹의 오픈 이노베이션 사례와 미래 모빌리티 전략을 설명했다. 박건수 서울대 물류AI 선도혁신연구센터장은 'AX시대 데이터와 AI가 이끄는 디지털 전환'이라는 주제로 체계적인 공급망 관리를 위한 물류와 AI, 빅데이터의 접목 필요성을 강조했다. 현대글로비스 관계자는 "향후 국내 산업과 학계가 긴밀하게 소통하며 함께 과제화할 수 있는 부분을 찾겠다"고 말했다. https://www.yna.co.kr/view/AKR20251022056400003]]> Tue, 02 Dec 2025 10:12:49 +0000 <![CDATA[[기고] 한국 물류산업의 재도약, 물류 AI가 답이다]]> https://www.techfocus.kr/fs_issue/25

공급망 위험을 관리하는 AI

2022년 미국의 대표적인 자동차 제조사 포드자동차는 제조를 마친 자동차들을 판매하지 못하는 예상치 못한 사태를 맞았다. 자동차 앞쪽 그릴에 부착되는 포드 로고마크를 생산하는 제작업체가 환경오염을 일으켜 생산 중지 명령을 받아 로고마크를 조립할 수 없었기 때문이다. 포드는 로고마크를 제조해줄 대체 기업을 급히 찾았으나 금속으로 된 로고를 단시간에 제조할 수 없었기 때문에 결국 생산 중단 사태를 겪게 된 것이다. 이처럼 제조기업에서 수많은 부품이 모여 하나의 완성품을 조립하는 과정에는 수많은 부품 수급의 위험이 도사리고 있다. 문제는 이러한 부품들의 수급 어려움에 대비하기 위해 부품 재고를 보유하려면 엄청난 재고비용이 발생한다는 것이다. 따라서 최근에는 이런 의사결정에 인공지능 기법을 적용해 적절한 비축량을 계산하는 재고 최적화 기법이 연구되고 있다. 이러한 기법은 알고리즘을 통해 어떤 품목을 얼마나 비축할 때 나올 수 있는 결과에 대한 데이터를 입력한 후 스스로 적절한 양과 품목을 찾도록 학습시키며, AI 기법인 강화학습을 주로 사용해 각종 위험 및 불확실성에 대비하는 최적의 재고량을 찾는다. 필자의 연구실에서도 다양한 기업 환경에서 AI 강화학습 기법을 활용해 재고 최적화를 달성하는 알고리즘들을 개발하고 있다.  
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포드자동차의 전면 및 로고. 사소한 부품인 로고마크 하나가 거대한 자동차 제조사의 생산 중단 사태를 초래할 수 있음을 보여준다.
 

AI 기반 수요예측으로 효율적인 재고관리

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겨울 날씨는 방한 의류 수요에 막대한 영향을 미친다. 효율적인 재고관리를 위해서 날씨와 수요예측이 중요하다.
  매번 겨울이 오면 추운 날씨에 대비해 두꺼운 옷을 찾기 마련이다. 의류산업에서는 겨울이 오면 따뜻하게 입을 수 있는 패딩을 전시하고 판매한다. 겨울 날씨가 추우면 추울수록 패딩 수요는 늘어난다. 하지만 따뜻한 겨울이 지속되면 패딩 수요는 급감하고, 많은 패딩이 재고로 남아 큰 폭의 세일이 시작된다. 이처럼 겨울 기온은 패딩 의류의 수요에 막대한 영향을 미친다. 하지만 우리가 겨울에 만나는 패딩은 겨울 시즌이 시작되기 한참 전에 미리 생산된다. 패딩 안에 들어가는 보온재는 새의 솜털과 깃털이 많이 쓰이는데, 털이 자라는 데 긴 시간이 걸리기 때문이다. 따라서 의류회사는 겨울이 시작되기 3~6개월 전에 미리 생산량을 결정해야 한다. 신선식품을 판매하는 전자상거래 유통기업들도 비슷한 문제를 겪고 있다. 고객이 얼마나 제품을 원하는지 수요량을 모르는 상태로 해산물이나 과일·채소 같은 신선식품을 미리 구비하고 있어야 하기 때문이다. 이에 따라 온라인 상거래 기업들도 적극적으로 데이터를 학습해 고객이 필요한 제품들을 미리 준비해나가고 있다. 제조업에서도 적절한 재고관리를 위한 수요예측은 중요하며, 반도체같이 제품의 생산 규모나 가치가 큰 산업일수록 단 몇 퍼센트의 재고 감축만으로도 막대한 비용 절감을 기대할 수 있다. 수요예측 분야는 AI 기법 중 비교적 널리 활용되면서 코딩을 위한 라이브러리 등이 잘 갖춰진 편이기 때문에 필자의 경험상 산학 협력 과제로도 성과가 좋은 편이다. 특히 AI를 처음 적용해보는 기업에서 추진하기 좋은 분야로 추천할 수 있다.  

물류 운반 로봇 운영 기법

물류 창고에서는 다양한 제품을 빠른 시간에 저장해야 할 뿐만 아니라, 이들 상품을 고객의 주문에 따라 신속하게 담아서 전달해야 한다. 이를 위해 물류 창고의 상품 운반은 보통 AGV Automated Guided Vehicle로 불리는 운반 로봇을 통한 자동화로 상품의 저장과 운송 속도를 높이려 하고 있다. 미국 아마존은 자사 창고에서 이미 50만 대 이상의 물류 로봇을 운행 중이며, 국내에서도 쿠팡 같은 온라인 상거래 플랫폼이 최근 물류 로봇을 도입한 자동화된 물류 창고를 구축하고 있다. 하지만 수백·수천 대의 물류 로봇들이 서로 간섭이나 정체 없이 원활하게 상품을 옮길 수 있도록 제어하는 것은 쉽지 않다. 특정한 경우에 동작하는 단순한 규칙 기반의 제어로는 방대한 수의 로봇을 효율적으로 운영하는 것이 거의 불가능하기 때문에, 최근에는 인공지능 기반의 강화학습 알고리즘을 사용해 물류 로봇을 제어하는 방법이 다양한 스타트업 기업들을 통해 시도되고 있다.❶ 특히 피지컬 AI 기술이 확산되면서 물류 창고의 물리적인 상태를 가상으로 구현해 물류 로봇의 운영을 시험해보는 움직임도 나타나고 있다. 이런 기술은 M.AX 얼라이언스의 AI 팩토리 구축에도 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
  • ❶ 박건수, <물류와 AI>, 커뮤니케이션북스, 2025.
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쿠팡 물류센터에서 AGV(운반 로봇)가 선반을 운반하고 있다.
 

물류 휴머노이드 로봇 개발

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첨단 로봇 기술을 활용한 물류 자동화 시연 모습. AI 기반 로봇 기술은 물류 창고의 적재·하역·포장 등 고된 작업의 자동화를 가속화할 것으로 기대된다.
M.AX 얼라이언스에서 다루는 로봇 기법 중 하나로 물류산업에서 활용 가능한 휴머노이드 로봇 개발 사업이 있다. 이 사업은 특정 상품이나 물품을 운송하거나 물류 창고 안에서 다양한 상품이 담긴 선반을 움직이는 데 특화된 운송용 AGV 형태가 아니라, 인간의 손·팔과 닮은 형태의 인간형 로봇을 개발하는 것이 특징이다. 인간의 손과 같은 섬세한 감각과 움직임을 가진 휴머노이드형 로봇이 개발된다면, 물류 창고 안에서 인간의 수작업으로 이루어지는 각종 상품의 포장 같은 고된 작업의 자동화가 가능해질 것으로 기대된다. 그럼 물류 창고 안에서 상품의 운송뿐 아니라 적재·하역·포장 등 자동화가 더딘 부분을 보완하여 무인 물류 창고 등의 새로운 물류 운송 거점이 탄생할 수 있다. 이런 로봇의 섬세한 제어는 최근 활발히 개발되고 있는 AI 기반의 로봇 파운데이션 모델을 통해 구현될 것이다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 작업을 수행하는 데 필요한 학습을 할 수 있도록 하는 범용 AI 소프트웨어로, M.AX 얼라이언스의 AI 제조에서 유용하게 활용될 뿐 아니라 물류산업에서도 새로운 형태의 휴머노이드형 로봇을 개발하는 데 필수적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이를 통해 아직 자동화가 더딘 배송 트럭의 운전이나 고객의 집 앞으로 최종 배송하는 업무가 자동화되면 효율성이 더욱 높아질 것이다.

물류 AI의 미래 발전 방향

물류산업에서는 수많은 제품이 다양한 장소를 거쳐 각기 다른 위치의 고객에게 전달되고 있다. 따라서 제품과 이동 수단, 고객에 대한 수많은 데이터가 축적될 수 있다. 그동안 이런 데이터는 양도 너무 방대하고 범위도 넓어서 분석이 쉽지 않았다. 또한 물류산업의 데이터는 각 개별 기업이 나눠서 가지고 있기 때문에 하나의 큰 데이터로 공유되기 어려웠다. 그러나 이제 AI 기술의 발달에 힘입어 방대한 데이터가 합쳐지고, 개별 기업의 다양한 상황에 적용 가능한 범용 AI 모형의 필요성이 커지고 있다. 이런 맥락에서 M.AX 얼라이언스 전략 회의 AI 팩토리 분야의 공동 의장인 고영명 포스텍 교수도 “현재 세계적으로 다양한 제조업에 적용 가능한 범용 AI 모델은 아직 개발되지 않은 상황이며, 우리 산업의 고품질 데이터를 활용하면 세계 최고 AI 모델의 개발이 가능하다”고 강조했다. 물류산업의 주요 문제인 공급망 관리, 재고관리 같은 주요 의사결정에 범용적으로 활용할 수 있는 AI 모델이 더욱 중요해지는 시점이다. 필자의 연구실에서도 AI 기반의 범용 재고 최적화 알고리즘을 개발 중이다. 완성된 기법은 다양한 규모의 제조 및 물류기업의 상황에 범용적으로 적용해 물류 및 재고비용 절감에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.]]> Fri, 14 Nov 2025 11:00:44 +0000 <![CDATA[박건수 교수님 -『물류와 AI』 도서 출간]]> 박건수 교수님께서 『물류와 AI』 도서를 출간하셨습니다. 『물류와 AI』는  물류 시스템의 효율화와 지능화를 위한 AI 기술의 활용 가능성을 폭넓게 조망하고, 물류 산업의 구조적 변화와 기술 혁신의 흐름을 상세히 분석합니다. 특히 수요예측, 창고 최적 입지 선정, 운송 최적화, 창고 자동화 등 다양한 응용 분야에서의 실제 사례를 통해 AI 기술이 물류 현장에 어떻게 적용되고 있는지를 설명하고 있어 비즈니스 리더, 실무자 뿐만 아니라 관련 분야 연구자에게도 깊이 있는 인사이트를 전달합니다. - 도서 소개 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000216143534]]> Mon, 07 Apr 2025 16:56:35 +0000 <![CDATA[2024 BK21 우수 국제공동연구 사례 발표]]> ]]> Mon, 30 Dec 2024 12:25:55 +0000 <![CDATA[이가은 박사과정 학생 - Optimization Grand Challenge 2024 최우수상 수상]]> 묶음 배송 최적화 : 묶어라 보내라 싸게 빠르게'를 주제로 여러 고객이 음식을 주문한 상황에서 도보, 오토바이, 차량 배달원을 매칭해 최소비용으로 고객이 원하는 시간에 음식을 배달할 수 있는 최적의 경로를 찾는 알고리즘을 구현하는 것이 과제였습니다. 5월부터 10월까지 약 6개월간의 대장정 끝에 수상의 영예를 얻은 이가은 학생에게 다시 한 번 축하의 인사를 전합니다. ]]> Thu, 05 Dec 2024 13:41:23 +0000 <![CDATA[2024 한국SCM학회 추계학술대회]]>   ]]> Sun, 24 Nov 2024 21:19:51 +0000 <![CDATA[한채훈 박사과정 학생 - 2024년 대한산업공학회 석사논문 경진대회 대상 수상]]>   [ 수상 소감 ] 안녕하세요, 서울대학교 산업공학과 박사과정 1년차 한채훈입니다. 제 20회 석사논문경진대회에서 대상을 받게 되어 매우 영광이며, 항상 도와주시고 신뢰를 보내주신 박건수 교수님과 운영관리연구실 식구들에게 가장 먼저 감사의 마음을 전하고 싶습니다. 또, 좋은 가르침을 주시고 늘 든든한 울타리가 되어 주신 서울대학교 산업공학과 식구들께도 감사의 말씀을 전합니다. 학부 시절 산업공학에 깊은 매력을 느껴 복수전공을 선택하였고 대학원에 진학하게 되었습니다. 학우들보다 시작은 늦었지만, 부족한 만큼 제가 관심을 가진 분야에서 어떤 연구를 할 수 있을지, 그리하여 어떻게 기여할 수 있을지 진지하게 고민해보았습니다. 그리하여 석사 과정이라는 2년의 짧은 기간의 마침표가 아니라, 앞으로 발전시켜나갈 수 있는 시작점으로써의 연구를 위해 고전적인 문제에 도전하게 되었습니다. 이미 오랫동안 연구되어 온 문제였기 때문에 연구 중 난관이 생길 때마다 더 큰 좌절감과 스스로에 대한 의심이 들어 포기하고 싶기도 했습니다. 하지만 해결될 수 없다고 생각했던 문제들은 새로운 시각에서 간단하게 해결되기도 하고, 문제라고 인지조차 하지 못하고 있던 부분에서 심각한 오류가 발생하기도 하는 과정을 거치면서 연구에 매몰되지 않고 항상 환기하여 냉철하게 연구를 바라보는 것의 중요성을 깨닫게 되었습니다. 교수님과 선배들의 끊임없는 지도와 후배들의 든든한 응원 덕분에 연구 과정 중의 어려움을 극복할 수 있었고, 지금은 제 연구에 누구보다 큰 애정을 가지게 되었습니다. 그리고, 그런 제 연구를 여러 교수님과 학우분들 앞에서 소개할 기회를 받게 되어, 또 다른 훌륭한 학우들과의 경쟁에서도 인정받을 수 있게 되어 매우 기뻤습니다. 아직은 부족한 점도 많고 개선할 부분이 제 눈에도 많이 보이는 연구이지만, 수상을 계기로 더욱 애정을 가지고 발전시켜 향후 여러 방향으로도 확장해보고 싶다는 목표가 생겼습니다. 앞으로의 연구 활동에 자극과 원동력을 얻게 해주신 대한산업공학회 측에도 감사의 말씀을 전하며 마치도록 하겠습니다.  감사합니다. (원문 링크)  ]]> Thu, 24 Oct 2024 17:40:19 +0000 <![CDATA[2024 INFORMS 학회]]>   ]]> Wed, 23 Oct 2024 13:45:50 +0000 <![CDATA[2024 춘계공동학술대회]]> ]]> Thu, 02 May 2024 17:47:40 +0000 <![CDATA[2024.3 석사 졸업식 - 한채훈]]> ]]> Fri, 01 Mar 2024 19:34:33 +0000 <![CDATA[2023 춘계공동학술대회]]> ]]> Wed, 31 May 2023 17:24:19 +0000 <![CDATA[2023.2 부산 출장]]> ]]> Wed, 01 Feb 2023 19:46:18 +0000 <![CDATA[[기사] KDI 글로벌 포럼…"정부, 공급망 관리 위해 기업과 협력해야"]]> 한국개발연구원(KDI)이 개최한 2022년 글로벌 포럼에서 효율적인 공급망 리스크 관리를 위해 정부가 기업들과 협업할 필요가 있고 스트레스 테스트 등을 개발해야 한다는 제언이 나왔다. KDI는 21일 서울 엘타워에서 '2022년 글로벌 포럼'을 개최했다. 이번 포럼은 경제·사회 분야의 디지털 정책 현황과 도전 요인, 정부 및 민간 역할 등에 대해 논의하고 한국의 정책 경험과 노하우를 공유하기 위해 마련됐다. 고영선 KDI 원장 직무대행은 개회사를 통해 "국가 간 디지털 양극화를 줄이기 위해서는 다차원적인 접근 방식과 협력에 기반을 둔 디지털 혁신 정책이 수립돼야 한다"고 말했다. 테츠시 소노베 아시아개발은행연구소(ADBI) 소장은 기조연설에서 "전 세계의 탄력적인 회복력과 지속 가능성을 위해서는 디지털 기술에 기반한 과학 및 혁신 정책과 디지털 분야의 국제협력이 중요하다"고 밝혔다. 특별 세션에서는 '아태지역 디지털 경제협력 강화를 위한 정책 사례와 방향'을 주제로 호주와 한국 및 아세안 지역 간 디지털 경제협력 및 혁신 사례와 향후 과제를 소개했다. 주제발표 '그린·디지털 경제 전환을 위한 정부와 산업의 역할'에서는 그린·디지털 경제 전환을 위한 법제화, 글로벌 공급망 위기와 기회, 스마트 헬스케어를 활용한 보건의료체계 강화 방안에 관한 한국 사례 소개가 이뤄졌다. 특히 박건수 서울대 산업공학과 교수는 자연재해, 국제유가 변동, 국제 금융위기, 지역가치 사슬 등의 위험 요인들이 글로벌 가치 사슬(GVC)를 위협하고 있다며, GVC에 대한 체계적인 리스크 관리 필요성이 대두됐다고 발표했다. 박 교수는 효율적인 공급망 리스크 관리를 위해 정부가 기업들과 협업할 필요성이 커졌다고 전했다. 그러면서 필수적인 공급망에 대한 스트레스 테스트 개발 등을 해야 한다고 제언했다. 종합토론에서는 '협력국의 그린·디지털 경제 전환을 위한 개발협력 효과성 제고 방안'을 주제로 논의가 진행됐다. [세종 뉴시스] 옥성구 기자 https://www.newsis.com/view/?id=NISX20221020_0002055442  ]]> Fri, 21 Oct 2022 17:16:39 +0000 <![CDATA[박건수 교수님 - 2022년 신양공학학술상 수상]]> 박건수 산업공학과 교수가 선정됐고 학술분야는 도준상 재료공학부 교수, 김성재 전기·정보공학부 교수, 강유 컴퓨터공학부 교수가 수상자에 꼽혔다. 산학협력 분야 수상자로는 우종훈 조선해양공학과 교수가 선정됐다.   ]]> Wed, 19 Oct 2022 17:13:22 +0000 <![CDATA[2022.5 관악산 산행]]> ]]> Sun, 01 May 2022 19:45:39 +0000 <![CDATA[2022.5 봄]]> ]]> Sun, 01 May 2022 19:39:46 +0000 <![CDATA[[영상] 서울대학교 AI 연구원 내 물류AI 선도 혁신 연구센터 소개]]> ]]> Sat, 19 Feb 2022 17:19:21 +0000 <![CDATA[이가은, 차상윤 석사과정 학생 - 2021년 대한산업공학회 석사논문 경진대회 최우수상, 우수상 수상]]>
  • 이가은 : Battery Swapping, Inventory Rebalancing, and Staff Routing in Electric Micro-mobility Sharing Systems
  • 차상윤 : Subscription Box Assortment Optimization Considering New Service Diffusion and Customer Satisfaction
    •   ]]>     Fri, 12 Nov 2021 17:08:41 +0000     <![CDATA[2021.6 한라산 산행]]>    ]]> Tue, 01 Jun 2021 19:43:44 +0000