Stochastic Operations Research (SOR) Lab.

연구실 소개

확률기반 시뮬레이션은 수학만으로는 이해하기 어려운 현대사회의 불확실성을 포함하는 복잡한 시스템 혹은 현상을 컴퓨터로 모델링하고, 모델로부터 데이터를 얻음으로써 미래에 대처하기 위한 의사결정을 하는데 큰 역할을 한다. 시뮬레이션은 전통 산업공학 영역인 생산 및 재고관리, 공급망 관리, 품질관리를 넘어 금융업, 컨설팅업과 미래에 유망 분야로 지목되는 헬스케어, 에너지, 기후 및 환경 관리에 널리 적용 되고 있다. 시뮬레이션 모델링 및 분석 프로그램으로 SIMIO, C, C++, MATLAB, Expert Fit, ARENA, VBA가 주로 사용된다. 목적식과 제약조건 함수를 수학적으로 해석하는 것이 불가능 하지만 시뮬레이션을 통한 함수값 (혹은 함수값의 근사값)을 계산할 수 있다면 시뮬레이션에 기반을 둔 최적화 방법론을 통해 최적 혹은 근접 최적해를 도출할 수 있다. 시뮬레이션 최적화 기법은 경영과학 뿐만 아니라 기계 학습 및 인공지능 문제에 다양한 형태로 적용 가능하다. 본 연구실에서는 새로운 시뮬레이션 최적화 방법론을 개발하고 실제 문제에 적용하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 최근 다양한 분야 (자동차/전자기기/건강/교통/환경)에서 센서가 활용되지만, 지금까지는 센서가 보내주는 데이터가 잘못된 정보를 전달할 수 있다는 점에서 연구가 많이 진행되지 못하였다. 센서의 데이터가 하나의 확률변수라고 생각하여 수학적 모델링 과정을 거쳐 정확한 정보를 전달할 수 있도록 설계하고, 고정 개수의 센서에 대한 위치설계를 센서의 역할을 극대화하는 관점에서 연구한다. 다변량 통계방법과 프렉탈 방법을 이용한 바이오마커 탐지 연구 수행. 근대/현대에 들어 심각해진 환경문제 중 하나인 수질관리에 대해 우리 연구실에서는 강/지하수 등의 시뮬레이션 모델을 만들어 시간이 지남에 따라 어떤 오염이 발생하고, 그에 따른 관리는 어떻게 이루어져야 하는지에 대하여 비용 측면에서 연구한다.