송병덕 연구실
고려대학교 산업경영공학부
송병덕 교수
수리최적화
다목적 최적화
확률적 최적화
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송병덕 연구실
고려대학교 산업경영공학부 송병덕 교수
송병덕 연구실은 산업경영공학부 기반의 수리계획법(Mathematical Optimization) 연구를 수행하며, 무인항공기(UAV)·도시 공중 모빌리티(UAM) 서비스와 통합 물류 운영 문제를 다기간·다목적 관점에서 모델링합니다. Integer programming, two-stage stochastic optimization, e-constraint 계열 알고리즘을 사용해 Pareto 대안을 도출하고, 문제 특성에 따라 휴리스틱과 하이브리드 해법을 결합합니다. 또한 탐색 과정의 동역학을 고려한 적응형 연산자 선택, 강화학습 기반 경로 탐색, rolling horizon 최적화 등 알고리즘 설계 역량을 함께 확장하고 있습니다.
수리최적화다목적 최적화확률적 최적화휴리스틱 알고리즘UAV·UAM 운영 최적화
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
UAV·UAM 서비스 네트워크 및 재난대응 다기간 다목적 최적화 연구
UAV/UAM Service Network and Post-Disaster Multi-Period Multi-Objective Optimization Research
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통합 물류·배송 네트워크 운영 최적화와 불확실성 하 스케줄링 연구
Integrated Logistics & Distribution Network Operations Optimization and Stochastic Scheduling Resear
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적응형 휴리스틱·메타러닝 기반 수리최적화 해법 연구
Adaptive Heuristics and Meta-learning for Mathematical Optimization
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
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Article
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2025Optimizing Urban Logistics: Vehicle Routing Problem With Underground Transportation
Ho Young Jeong, Byung Duk Song
IF 9.1 (2025)
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
도시 물류 운송 시스템에서의 혼잡 증가와 비효율성에 대응하여, 전자상거래와 도시화의 급속한 확산으로 인해 지하 물류는 유망한 대안으로 부상하고 있다. 본 연구는 도시 내 배송을 최적화하기 위해 전통적인 차량 경로 계획과 지하 물류 시설을 통합하는 새로운 모형인 지하교통을 포함한 차량경로문제(Vehicle Routing Problem with Underground Transportation, VRP-UT)를 제안한다. 모형의 복잡성을 해결하기 위해 Q-learning과 가지치기(pruning) 기법을 결합한 하이브리드 해법을 제안함으로써 경로 최적화의 성능을 향상시키고 불필요한 작업을 최소화한다. 또한 포괄적인 수치 분석 및 민감도 분석을 통해 모형의 유효성이 추가로 검증되며, VRP-UT는 지속가능한 발전을 뒷받침하면서 증가하는 도시 물류 수요를 충족할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 해결책으로 자리매김한다. 사례 연구로는 서울 지하철 3호선(Seoul Subway Line 3)을 기반으로 한 민감도 분석을 포함하였고, 이를 통해 VRP-UT 모형의 실용적 적용 가능성을 보여줌으로써 인구 밀집 지역에서 지상 수준의 교통 혼잡을 완화하고 운영 비용을 절감하며 배송 시간을 단축할 잠재력을 강조한다.
https://doi.org/10.1109/tits.2025.3533477
Vehicle routing problem
Transport engineering
Routing (electronic design automation)
City logistics
Computer science
Engineering
Computer network
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2025Rolling horizon optimization of urban air mobility (UAM) service with shared riding, vertiport-airspace capacity, and recharge: a mathematical model and efficient heuristic
Hyeseon Han, Byung Duk Song
IF 9.3 (2025)
Transportation Research Part E Logistics and Transportation Review
https://doi.org/10.1016/j.tre.2025.104548
Heuristic
Sensitivity (control systems)
Genetic algorithm
Particle swarm optimization
Time horizon
Schedule
Scalability
Linear programming
Pooling
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Article
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2023Optimal operation scheduling of mobile hydrogen charging stations: A mathematical optimization model and heuristic approach
So Rim Han, Byung Duk Song
IF 8.1 (2023)
International Journal of Hydrogen Energy
https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.05.242
Computer science
Mathematical optimization
Scheduling (production processes)
Heuristic
Hydrogen
Schedule
Obstacle
Operations research
Engineering
Mathematics
최신 정부 과제
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1
2024년 7월-2028년 12월
|587,625,000원산업핵심문제 AI·데이터공학 연구교육과정 개발 및 운영
제조, 물류(SCM), 헬스케어, 인간공학 등 다양한 산업 분야에서 데이터 과학 및 AI 기술을 활용해 복잡한 산업 문제를 해결할 수 있는 고급인력 양성
인공지능
문제기반학습
산학 연계
기술 고도화 및 혁신
전문 인력 양성
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2023년 6월-2026년 2월
|170,261,000원협업적 지상-공중 이동형 스테이션 기반의 실시간 last mile delivery 시스템: 이론, 알고리즘 및 응용
본 연구에서는 지상-공중 이동형 스테이션 기반의 통합형 물류 서비스를 선제적으로 제안하며, 이를 통해 미래창의적 물류 서비스의 제안 및 관련 이론의 선제적 정립함으로써, 미래 물류 서비스의 가능성과 다양성을 확장하고자 한다. 세부적으로, 본 연구 과제는 다음과 같은 연구 목표를 지닌다.1) 지상-공중 이동형 스테이션 기반의 물류 서비스 이론 정립지상 및 공...
지상-공중 통합 물류 시스템
지상-공중 이동형 스테이션 협업
배송로봇 및 드론 협업
수리최적화 모델
해법 알고리즘 (학습 및 휴리스틱)
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주관|
2019년 6월-2022년 2월
|137,500,000원지속적인 무인항공기 서비스를 위한 이동형 무인항공 시스템: 이론 및 알고리즘
본 연구 과제는 3가지의 세부과제로 나누어지며, aerial 이동 station / ground 이동 station 기반의 무인항공기 서비스를 위한 운용 규칙, 이론, 해법 알고리즘의 개발 및 상기 시스템들의 last mile delivery, disaster management 분야에의 적용이 다루어진다. 각 세부과제들의 연구 내용은 다음과 같다.
세부과제 1: Aerial station 기반의 무인항공기 서비스 개발
아마존 등의 선도 물류 기업들은 Airborne Fulfillment Center (AFC)와 같은 aerial station을 활용한 물류 서비스에 대한 개념적 특허들을 출원 중에 있다. 상기 시스템에서는 aerial station이 배송 물품, 무인항공기들을 적재하고 상공 10km에 위치, 무인항공기들을 투입하여 고객에게 minute-delivery 물류 서비스를 제공하며, AFC의 소비재 (물품, 무인항공기 및 운용 인력)들은 지상의 material handling facility (지상 warehouse)에서 shuttle이 이륙하여 보충한다. 세부과제 1에서는 개념적 수준에 머물러 있는 상기 시스템에 대한 운용 규칙 (특허 분석 및 미국 FAA 관련 법규 분석), aerial station, shuttle, 무인항공기의 동시적 운용 스케쥴 도출을 위한 수리최적화 모델 및 해법 알고리즘의 개발이 다루어진다. 해법 알고리즘으로서는 휴리스틱, 시뮬레이션 또는 머신러닝 기법이 적용될 예정이다.
세부과제 2: Ground station 기반의 무인항공기 서비스 개발
Ground station 기반의 무인항공기 서비스는 minute-delivery service의 제공은 제한적인 반면, 경제적인 운용 및 대규모 물류 서비스의 제공이 가능하다. 상기 시스템에서는 ground station이 서비스 지역을 자유자재로 이동하며 무인항공기들을 활용, 배송 서비스를 제공한다. 목표 지역의 서비스를 마친 후 ground station은 다음 목표 지역으로 이동하고, 이동 중 무인항공기들은 배터리 교체 및 배송 물품을 적재하며 다음 서비스를 준비, 지속적인 대규모 서비스의 제공이 가능하다. 세부과제 2에서는 이동형 ground station과 무인항공기들의 동시적 운용을 위한 운용 규칙 및 특허 출원, 운용 스케쥴의 도출을 위한 수리 최적화 모델 및 해법 알고리즘의 개발이 시도된다. 개발된 수리최적화모델 및 해법 알고리즘은 지속적인 분석을 통하여 고도화 될 예정이다.
세부과제 3: Last mile delivery 및 disaster management 분야에의 적용
세부과제 3은 세부과제 1, 2와 병렬적으로 진행될 예정이며, 개발된 운용 규칙, 이론, 알고리즘들의 last mile delivery, disaster management 분야에의 적용이 시도된다. Disaster management 관련 데이터의 취득을 위해서는 미국의 Federal Emergency Management Agency (FEMA)를 통한 획득 또는 FEMA의 재난 시뮬레이션인 HAZUS를 통한 생성이 진행될 예정이다. 실제 서비스에의 적용을 통하여 기존 모델 및 해법 알고리즘의 타당성이 분석되고, 피드백에 기반한 고도화 작업이 진행된다.
이동형 무인 항공 시스템
이동형 스테이션
지속적인 무인항공기 서비스
수리 최적화 모델
휴리스틱
배송 물류
재