운영 연구(OR)는 복잡한 시스템 내에서 의사결정 과정을 모델링, 분석, 최적화하는 과학적 학문입니다. 자원 할당, 계획 수립, 위험 관리, 물류 등 다양한 문제를 수학적, 통계적, 알고리즘적으로 엄밀하게 해결합니다. 비정형 데이터를 다루는 머신러닝 중심의 인공지능과 달리, 운영 연구는 형식적 수리 모델을 기반으로 한 결정론적이고 설명 가능한 접근 방식을 선호합니다. 이를 통해 높은 설명 가능성과 견고성을 가진 최적 또는 준최적 해를 도출할 수 있습니다.
활용 사례 및 예시
운영 연구는 산업, 물류, 운송, 금융, 의료, 공급망 관리 등에서 널리 활용됩니다. 예를 들어, 배송 경로 최적화, 재고 관리, 근무 스케줄링, 인력 배치 등에 적용할 수 있습니다. 항공 분야에서는 연료비 절감과 운영 효율성 향상, 의료 분야에서는 수술실 스케줄링과 병원 자원 배분에 사용됩니다.
주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크
대표적인 최적화 솔버로는 CPLEX, Gurobi, 오픈소스 CBC가 있습니다. PuLP(Python), OR-Tools(Google), SciPy(수치 최적화용) 등의 라이브러리가 활용됩니다. AMPL, Pyomo, JuMP(Julia) 등은 복잡한 문제를 모델링하고 해결하는 데 강력한 환경을 제공합니다.
최근 동향 및 발전
최근에는 운영 연구와 인공지능의 융합이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 동적 또는 불확실성이 큰 문제에 적용되고 있습니다. 머신러닝을 통한 최적화 모델 고도화와 해법 가속화가 증가하고 있습니다. 오픈소스 도구의 활용이 확대되고, 클라우드 컴퓨팅으로 대규모 문제 해결이 가능해졌습니다. 규제 및 산업 요구에 대응하기 위해 해의 해석 가능성과 견고성에 대한 관심도 높아지고 있습니다.