손재동 연구실
산업 · 정보시스템공학과 손재동
손재동 연구실은 산업정보시스템공학을 기반으로 확률적 모델링, 최적화, 스마트 물류 및 교통 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 불확실성이 내재된 실제 산업 및 사회 시스템의 문제를 수리적·확률적으로 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 의사결정 방안을 도출하는 데 중점을 두고 있습니다.
특히, 공급망 관리, 자산 매입 및 매각, 서비스 시스템의 고객 선별 등 다양한 분야에서 확률적 모델링과 최적화 기법을 적용하여, 현실적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 실험적 게임, 시뮬레이션, 실증적 데이터 분석 등을 통해 이론적 모델의 타당성을 검증하고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 솔루션을 제시하고 있습니다.
또한, 스마트 물류 및 교통 시스템의 효율화와 사용자 경험 개선을 위한 연구도 활발히 진행 중입니다. 자동화 창고 시스템의 주문 피킹 최적화, 지하철 경로 추천 알고리즘 개발, 엘리베이터 운행 정책 수립 등 첨단 물류·교통 기술의 효율성 향상에 기여하고 있습니다. 특히, 사회적 약자를 위한 맞춤형 경로 추천, 혼잡도 완화 등 포용적 교통 시스템 구축에도 앞장서고 있습니다.
연구실은 다양한 정부 및 산업체와의 협력 프로젝트를 통해 실질적인 연구 성과를 창출하고 있으며, 창의융합형 공학인재 양성에도 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 산업공학 분야의 학문적 발전과 더불어, 산업 현장과 사회 전반에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
앞으로도 손재동 연구실은 확률적 모델링, 최적화, 스마트 물류 및 교통 시스템 등 핵심 연구 분야에서 새로운 이론과 기술을 개발하고, 이를 실제 문제 해결에 적용하여 산업과 사회의 발전에 기여할 계획입니다.
확률적 모델링 및 최적화 기법
확률적 모델링은 불확실성이 존재하는 다양한 산업 및 사회 시스템에서 의사결정의 효율성을 극대화하기 위한 핵심 연구 분야입니다. 손재동 연구실은 확률적 모델링을 기반으로 한 수리적 모델링, 최적화 기법, 그리고 실증적 분석을 통해 복잡한 시스템의 의사결정 문제를 해결하고자 합니다. 예를 들어, 공급망 관리, 자산 매입 및 매각, 서비스 시스템의 고객 선별 등 다양한 분야에서 불확실성을 고려한 최적의 전략을 도출하는 연구를 수행하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 산업 현장에서 발생하는 다양한 변수와 불확실성을 수학적으로 모델링하고, 이를 바탕으로 최적화 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 공급업체의 리스크를 고려한 주문량 결정, 정부의 가격 개입이 존재하는 농산물 구매 시점 결정, 자산 매각 시점 결정 등 현실적인 문제를 수리적으로 해석하여 최적의 의사결정 방안을 제시합니다. 또한, 실험적 게임 및 시뮬레이션을 통해 이론적 모델의 타당성을 검증하고, 실제 데이터와의 비교 분석을 통해 연구 결과의 실용성을 높이고 있습니다.
확률적 모델링 및 최적화 기법은 산업공학, 경영과학, 물류, 금융 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 연구실에서는 이러한 융합적 접근을 통해 학문적 기여와 더불어 산업 현장에 실질적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 앞으로도 불확실성 하에서의 의사결정 문제를 심층적으로 분석하고, 새로운 최적화 방법론을 개발하여 산업 및 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 연구를 지속할 계획입니다.
스마트 물류 및 교통 시스템 최적화
스마트 물류 및 교통 시스템의 최적화는 현대 사회의 효율적인 자원 배분과 사용자 경험 개선을 위한 중요한 연구 주제입니다. 손재동 연구실은 자동화 창고 시스템, 지하철 경로 최적화, 엘리베이터 운행 정책 등 다양한 물류 및 교통 시스템에서의 최적화 문제를 다루고 있습니다. 특히, 휠체어 사용자의 환승 난이도와 혼잡도를 고려한 지하철 경로 추천 알고리즘 개발, 고층전용 엘리베이터의 운행 정책 수립 등 사회적 약자를 배려한 교통 시스템 연구에 주력하고 있습니다.
이러한 연구는 실제 도시 인프라와 교통 네트워크의 데이터를 수집·분석하여, 사용자 맞춤형 경로 추천, 대기 시간 최소화, 혼잡도 완화 등 실질적인 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, Yen’s K-최단경로 알고리즘과 같은 최신 경로 탐색 기법을 활용하여, 사용자 특성에 따른 다양한 제약조건을 반영한 맞춤형 경로 추천 시스템을 구현하고 있습니다. 또한, 자동화 창고의 주문 피킹 시스템, 물류 허브 위치 선정, 하이브리드 태그 기반 물류 시스템 등 첨단 물류 기술의 효율성 향상을 위한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
스마트 물류 및 교통 시스템 최적화 연구는 도시화와 고령화, 장애인 이동권 보장 등 사회적 이슈 해결에도 기여하고 있습니다. 앞으로는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등 첨단 ICT 기술과의 융합을 통해 더욱 지능적이고 포용적인 물류·교통 시스템을 구축하는 데 연구의 초점을 맞출 예정입니다.
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