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산업공학을 학문적으로 더 깊이 연구하고자 결심하게 된 계기는 학부 후반부에 수행한 팀 기반 프로젝트 경험이었습니다.
이 과정을 통해 문제를 구조화하고 해석 하는 역량뿐 아니라, 정량적 모델을 기반으로 실질적인 해결방안을 설계하는 과정에 흥미를 느꼈고, 자연스럽게 연구에 대한 관심이 커지기 시작했습니다.
진학 후 제가 설정하고 있는 연구 목표는 '불확실성 기반의 운영의사결정 최적화'입니다.
이를 위해 통계적 분석기법, 확률 모형, 시뮬레이션, 수리 최적화 기법 등을 통합적으로 활용하여 현실적인 모델을 설계할 계획이며, 현업 적용 가능성까지 고려한 연구를 진행하고 싶습니다.
제가 대학원 과정에서 수행하고자 하는 연구는 생산 및 물류시스템에서의 불확실성 대응을 위한 최적화 기반의사결정 지원기법 개발입니다.
학부과정 중 '확률 모형'과 '시스템 최적화' 수업을 통해 실제 산업현장에서 발생하는 다양한 변동성과 그에 따른 의사결정 문제에 관심을 갖게 되었으며, 이후 복수의 프로젝트를 통해 구체적인 연구 방향을 탐색하게 되었습니다.
이전에도 연구 발표 경험을 통해 타 연구자의 시각과 비판을 접하면서 연구방향을 조정한 바 있기에, 이번에도 다양한 피드백을 수용하면서 문제 해결 역량을 발전시켜 나갈 계획입니다.

예를 들어, '운영관리' 과목에서는 병목현상이 발생하는 공정구간을 찾아내고 개선 시나리오를 제시하는 과제를 수행했는데, 단순히 이론적인 분석보다 시뮬레이션을 통해 결과를 비교하는 과정에서 효율성 향상을 입증할 수 있었습니다.
이와 같은 다각적 학습 경험을 통해 저는 산업공학이 단순히 효율을 극대화하는 기술적 학문이 아니라, 사람과 기술, 조직과 환경간의 조화로운 연결을 모색하는 학문이라는 생각을 갖게 되었습니다.
이를 위해서는 정량적 분석 능력과 함께, 시스템적 사고, 사용자 중심의 관점, 윤리적 고려 등 다양한 역량이 통합되어야 한다고 생각합니다.
당시 '공정개선'이라는 주제로 실제 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션을 수행하게 되었고, 공정 내 병목 현상과 작업자 간 불균형 문제가 전체 생산성에 얼마나 큰 영향을 미치는지를 분석하였습니다.
이 과정을 통해 문제를 구조화하고 해석 하는 역량뿐 아니라, 정량적 모델을 기반으로 실질적인 해결방안을 설계하는 과정에 흥미를 느꼈고, 자연스럽게 연구에 대한 관심이 커지기 시작했습니다.
진학 후 제가 설정하고 있는 연구 목표는 '불확실성 기반의 운영의사결정 최적화'입니다.
제가 대학원 과정에서 수행하고자 하는 연구는 생산 및 물류시스템에서의 불확실성 대응을 위한 최적화 기반의사결정 지원기법 개발입니다.
학부과정 중 '확률 모형'과 '시스템 최적화' 수업을 통해 실제 산업현장에서 발생하는 다양한 변동성과 그에 따른 의사결정 문제에 관심을 갖게 되었으며, 이후 복수의 프로젝트를 통해 구체적인 연구 방향을 탐색하게 되었습니다.
이러한 경험을 토대로 대학원에서는 불확실성 하에서의 의사결정 지원연구를 수행하고자 합니다.
구체적으로는 생산시스템, 공급망, 물류 네트워크에서 수요예측의 오차나 납기 지연 등 불확실성이 존재할 경우, 시스템 전체의 효율성과 안정성을 동시에 달성하기 위한 수리모형을 설계하는 것이 목표입니다.
이를 위해 확률론 기반의 의사결정 모델과 함께 시뮬레이션 최적화, 강건 최적화 기법을 적용하고자 하며, 나아가 최근 각광받는 강화 학습을 통한 정책기반 접근 방식도 함께 모색해볼 계획입니다.
따라서 대학원 진학 이후 초기 단계에서는 Python기반의 데이터 전처리, featu reengineering, 시계열 예측기법 등을 심도 있게 학습하고자 하며, 관련 교과목이수는 물 론 연구실 내에서 진행 중인 프로젝트에 참여하여 실무 수준의 데이터를 다뤄보는 경험을 쌓을 예정입니다.
특히 MixedI ntegerProgramming, Stoc hasticP rogramming, Sim ulation-Optim iz ation 등 다양한 형태의 수리 모형을 비교하고, 시스템 성능의 민감도 분석을 통해 현실 적용 가능성을 높이는 방향으로 연구를 전개하려 합니다.
이에 따라 연구 초기에는 비교적 단순한 구조의 생산시스템을 대상으로 모델을 정립하고, 후속 연구로 확장성 있는 공급망 설계로 연구범 위를 넓히는 방향을 구상하고 있습니다.
주어진 데이터를 분석하고 솔루션을 제안하는 데 있어 가장 중요했던 부분은 문제를 기술적으로 해결하기보다, 실제 운영에 적합하게 설계하는 것이었습니다.
또한 학부 연구생활동을 통해 연구자의 실질적인 역할을 체험할 수 있었습니다.

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