미래를 만듭니다

산업 혁명기 이래 AI 시대를 관통하며 제조, 금융, 서비스 등 우리 삶의 모든 영역에서 효율성을 추구해 온 학문이 바로 산업공학이다. 산업공학은 세상을 어떻게 변화시켰고 어떻게 변화시키는 중이며 또 어떻게 변화시켜 나갈 것인가? 현재 진행 중인 변화와 혁신을 제대로 이해하고 활용하기 위해 산업공학을 조명하는 『미래를 만듭니다: AI 세상을 바꾸는 산업공학』이 이번에 ㈜사이언스북스에서 나왔다.

당신을 혁신의 세계로 초대합니다.
9명의 서울대 교수가 17가지 키워드로 분석한
산업공학의 정수!

세상의 변화는 이미 시작되었다. 우리에게 필요한 것은 이 변화를 제대로 이해하고 활용하는 것이다.―본문에서

최근 미국 노동부는 인공지능(AI) 활용 능력 향상을 위한 기본 콘텐츠 영역 및 전달 원칙을 담은 AI 리터러시 프레임워크를 발표했다. 고용, 교육, 정부 관계자들의 의견을 수용한 이 프레임워크는 다양한 산업, 직무, 교육 분야에서 AI 문해력 향상을 위해 활용되며 AI 기술 발전, 노동 시장 변화에 따라 지속적으로 발전해 나갈 것을 명시했다. 지난 9월 출범한 고용노동부 AI 산업전환과 일자리 포럼 위원장을 맡은 조성준 서울대학교 산업공학과 교수는 현장 중심의 AI 리터러시 교육과 전문가 훈련 프로그램을 확대해 노동자들이 변화에 능동적으로 대응할 수 있도록 해야 하는 한편, 누구나 AI를 실생활에 활용할 수 있는 기본 소양을 갖도록 돕는 교육이 이루어져야 한다고 밝힌 바 있다.
산업 혁명기 이래 AI 시대를 관통하며 제조, 금융, 서비스 등 우리 삶의 모든 영역에서 효율성을 추구해 온 학문이 바로 산업공학이다. 산업공학은 세상을 어떻게 변화시켰고 어떻게 변화시키는 중이며 또 어떻게 변화시켜 나갈 것인가? 현재 진행 중인 변화와 혁신을 제대로 이해하고 활용하기 위해 산업공학을 조명하는 『미래를 만듭니다: AI 세상을 바꾸는 산업공학』이 이번에 ㈜사이언스북스에서 나왔다. 서울대학교 산업공학과 교수진 9인이 “산업공학이란 무엇인가?”라는 질문을 필두로 대입 수험생, 산업공학도, 인재 채용 담당자는 물론이고 변화의 시대를 느끼는 모든 이에게 산업공학이 만드는 AI 세상에 대한 통찰을 제시한다.
『미래를 만듭니다』 대표 저자인 조성준 교수에게 산업공학은 미래다. 딥러닝과 자연어 처리, 빅데이터, AI, 비전, LLM, 제조, 금융, 리테일 응용 분야를 연구하는 그는 공공 데이터전략위원장, 정부3.0추진위원회 빅데이터전문위원장, 한국BI 데이터마이닝학회 회장을 역임하고 현재 서울대학교 산업AI센터장을 맡고 있다. 조성준 교수는 사람과 기계를 컴퓨터 안에 똑같이 만들어 내는 디지털 트윈, 센서로 세상의 변화를 측정하고 최적의 결정을 내리는 사물 인터넷(internet of things, IoT)이라는 두 기술 속에서 AI와 산업공학이 어떻게 만나 새로운 가치를 창출하는지 담아냈다.
물류 및 공급망관리(supply chain management, SCM), 스마트시티, 시뮬레이션을 연구하는 문일경 교수에게 산업공학은 박지성이다. 모든 산업에 적용 가능한 능력을 갖춘 전천후 멀티 플레이어이고 팀에 기여하는 바가 큰 학문이기 때문이다. 문일경 교수는 대한산업공학회 회장을 역임했으며 《유러피언 저널 오브 인더스트리얼 엔지니어링》 편집 위원장이자 한국과학기술한림원 정회원으로도 활동하고 있다. 이 책에서는 공급망관리와 재고관리라는 키워드를 통해 산업공학이 실생활과 가장 밀접한 학문이고 세상을 보다 편리하고 잘 살 수 있게 바꾸는 학문이라는 것을 알기 쉽게 설명한다.
박건수 교수에게 산업공학은 시스템의 효율적 운영을 위한 정밀한 과학 기술의 결정체다. 주요 연구 분야는 물류 및 공급망 최적화, 물류 및 공급망 AI 응용으로, 서울대학교 AI 연구소 산하 물류AI선도혁신센터장, 한국생산관리학회 부회장, 한국경영과학회 이사, 한국SCM학회 공동 편집 위원장 등을 역임했다. 이 책에서 물류와 수요 예측, 유동 가격제를 중심으로 산업공학의 다양한 활약을 설명하면서 다가올 미래에 산업공학이 맡게 될 역할을 고민하는 흥미로운 여정으로 독자를 안내한다.

AI의 시대 미래 사회를 앞당기는
산업공학 완벽 가이드

AI와 자동화가 아무리 발달해도 박우진 교수에게 산업공학은 사람을 중심에 두는 공학이다. 산업공학은 단순히 생산성을 높이는 기술이 아니라, 사람을 중심으로 복잡한 시스템을 설계하는 섬세한 공학이다. 《휴먼 팩터스》, 《에르고노믹스》, 《유러피언 저널 오브 인더스트리얼 엔지니어링》 편집 위원으로 활동 중인 박우진 교수의 주요 연구 분야는 디스플레이 설계, 직업 생체 역학, 교통 인간 공학, 창의적 설계, 인공 지능 응용이며 이 책에서는 엑소스켈리턴과 인체 측정을 다루고 있다.
윤명환 교수는 산업공학이 인간과 기술의 미래를 디자인한다고 본다. 인간 중심 설계, 사용자 인터페이스, 감성 공학을 연구하는 윤명환 교수는 대한 인간공학회 회장을 역임하고 2024년 세계인간공학총회 조직 위원장으로도 활동했다. AI가 주도하는 미래에는 사용자 중심의 경험 설계가 시스템의 경쟁력을 좌우하리라 전망하며 이 책에서는 인간공학과 자율 주행에 집중한다.
이경식 교수에게 산업공학은 시스템 최적화의 종합 예술이다. 대한산업공학회 부회장을 역임하고 한국공학한림원 회원으로 활동하며 정수최적화 이론 및 알고리듬 등 최적화 기법과 최적화 기술 산업 응용 분야를 연구하고 있다. 최적화 기술, 스케줄링 최적화를 이 책에 담아 산업공학의 실용성과 혁신성을 전달하고자 했다. AI는 단순히 대규모 언어 모델만을 지칭하는 것이 아니라 인간의 인지, 판단, 의사 결정 등 지적 능력을 보조, 강화, 대체하는 기술로서, 산업공학은 최적화 기술과 머신러닝 등 다양한 요소 기술들을 활용해 사회와 산업의 혁신을 실현하는 AI를 구현하는 학문임을 강조한다.
이덕주 교수는 산업공학 유전자가 효율성의 힘으로 세상을 진화시킨다고 설명한다. 주요 연구 분야는 기술시스템 경제성 분석, 시장설계 산업응용이며 경제성공학 담당 교수로서 경제성 분석 및 시장 설계 이론을 다양한 산업에 응용하는 연구를 수행하고 있다. 생산관리라는 키워드로 이 책을 집필하면서 효율성을 통해 세상을 진화시키고자 했던 산업공학의 아버지 프레더릭 테일러의 본질에 다시금 다가갔다.
이성주 교수에게 산업공학이란 세상을 설계하는 학문이다. 주요 연구 분야는 기술경영과 애널리틱스, 혁신정책, 지식재산관리로, 영국 케임브리지 대학교 제조 연구소 기술 경영 센터 방문 연구원을 지낸 바 있다. 이 책에서는 기술 경영과 테크 마이닝, 기술 가치 평가 분야를 설명하며 산업공학이 일상에서 얼마나 중요한 가치를 창출해 왔는지 살펴본다.
이재욱 교수에게 산업공학은 시스템의 불확실성을 관리하는 과학이다. 프라이버시 보호 인공 지능, 안전한 AI 기술, 금융 AI 응용, 블록 체인 기반 기술을 연구하며 아시아-태평양 산업공학·경영 시스템 학회 펠로로 활동 중이다. AI와 블록 체인 기술의 비약적인 발전으로 핀테크 산업 전반에서 산업공학도의 역할이 그 어느 때보다 중요해지는 시점에 이 책에서는 핀테크와 코인, 금융 공학을 키워드로 삼았다.

기술과 비즈니스의 교차점에서
가치를 창출하는 설계자, 산업공학

1장 「당신의 디지털 아바타, 디지털 트윈」은 2002년 마이클 그리브스가 제품 생애 주기 관리의 이상적 모델로 처음 소개한 후 NASA의 존 비커스가 명명한 개념을 설명한다. 디지털 트윈은 가상 환경에서 다양한 시나리오를 실험하고 예측해 현실 세계의 문제를 해결하거나 새로운 가치를 창출할 수 있으며 이제 IoT 기술 및 AI와 결합하면서 산업 전반의 디지털 혁신을 주도하고 있다.
2장 「산업 현장의 아이언맨」은 갑각류의 외골격(exoskeleton)과 같이 인간 외부에 착용하는 로봇 형태의 보조 장치인 엑소스켈리턴을 고찰한다. 로봇 공학과 인간공학, 소재공학, 센서 및 제어 분야에 이르는 종합 기술인 동시에 윤리적, 사회적 책임 문제와 공정성, 개인 정보 보호, 군사적 균형 등에 대한 논의가 필요한 기술인 것이다.
3장 「인간 다양성 디자인」은 인간의 웰빙과 전체 시스템의 성능을 동시에 달성하려는 인간공학의 목표를 되짚어 본다. 인간 다양성에 대한 이해와 인간공학적 접근이 뒷받침될 때 더 나은 제품, 더 좋은 서비스, 더 살기 좋은 환경을 만들어 낼 수 있으며 이는 산업공학의 본질적인 목적과도 맞닿아 있다.
4장 「내 마음 내가 알까?」는 인간을 설득하는 HAL 9000이 더 이상 영화 속 공상이나 미래의 기술이 아님을 살펴본다. AI 상용화의 성공 여부는 기술 성능을 넘어 사용자 중심의 설계와 인간 공학적 접근에 달려 있다. 인간의 신체적, 인지적 특성을 고려한 설계와 더불어 윤리적 책임을 충족시키는 AI는 미래 사회에서 핵심 경쟁력을 갖출 것이다.
5장 「애플의 주가가 오른 이유는?」에서는 그 답을 공급망관리에서 찾는다. 공급망 리스크를 최소화하고 경제적 안정성을 확보하고자 한정된 자원을 어떻게 운용할 것인지에 대한 고민은 현재 진행형이다.
6장 「당일 배송에 중독되다」는 신속 배송 서비스가 단순한 서비스나 사업 아이템이 아니라 정교한 과학 기술의 결정체임을 강조한다. AI 기반 적재 최적화 기술로 물류 창고 운영의 효율을 극대화한 스마트 물류 센터 운영이 뒷받침되어야 하기 때문이다.
7장 「가내 수공업에서 미래 스마트 공장까지」는 생산성과 효율성 척도를 들이대는 산업공학의 궤적을 추적한다. 테일러가 인류 최초로 인간의 ‘노동’도 관리가 가능하다는 사실을 실증한 이후 자동차 회사 포드가 노사 간 협력과 공평한 보상 배분이라는 테일러의 과학적 관리, 길브레스 부부의 동작 시간 연구 아이디어를 대량 생산 시스템에 적용했다. 미래의 스마트 생산 시스템은 이를 발전시켜 인간의 창의성을 중심으로 인간과 기계 간의 조화로운 협업이 이루어지는 생산 시스템을 지향한다.

효율성과 지속 가능성,
미래 핵심 동력을 찾는 전략

8장 「데이터로 읽는 기술의 미래」는 산업 혁명기의 특허 제도에서 출발한다. 특허 문서에 담긴 정보를 읽어내야 데이터 분석과 처리에서 멈추지 않고 미래 기술 동향을 예측할 수 있다. 현대 산업 분야에서 데이터 분석을 통해 기술 관련 주요 정보를 추출하는 테크 마이닝 분야가 떠오르는 이유다.
9장 「결혼 피로연과 신문 가판원 이론」은 과잉 재고의 위험과 부족 재고의 위험 양쪽을 절충할 수 있는 최적 주문량을 결정하는 고전적인 문제 해결 방안을 제시하고 효율성과 지속 가능성 측면에서 산업공학의 역할에 주목한다.
10장 「최소 투자로 최대 성과를 실현하려면」은 산업공학의 핵심적인 무기인 최적화(optimization) 기술에 집중한다. 불확실성이 커지는 상황에서 최적의 대안을 과학적이고 체계적으로 찾아내는 방법론이 머신러닝과 융합해 우리가 직면하는 복잡한 의사 결정 문제들을 해결해 AI 혁명을 실현하는 핵심적인 도구가 된다.
AI 기술 중 강화 학습 알고리듬은 할인율이라는 의사 결정을 데이터에 기반해 기계에 학습시켜 최적의 의사 결정을 찾는 방식이다. 11장 「항공권 가격의 비밀」은 산업공학에서 활발히 연구되는 분야인 수요 예측과 강화 학습 기반의 동적 최적화 측면에서 실마리를 찾을 수 있다.
효율성과 지속 가능성 측면에서 12장 「하늘 위의 퍼즐, 항공사 승무원 스케줄링」은 근무 배치를 넘어서 항공기 스케줄링, 정비 계획, 게이트 할당 등 통합적 접근이 필요한 과제에 속한다. 비용 절감과 서비스 향상, 노동 환경 개선과 운영 효율 극대화라는 목표 실현에 머신러닝과 최적화 기술을 적용하는 것이다.
13장 「기술의 숨겨진 가치를 발견하라」는 기업의 장기적 가치를 판단하는 핵심 요소인 기술 가치를 평가하는 법을 설명한다. 산업 혁명기 경제적 가치를 창출하기 시작한 기술을 보호하는 특허 제도로부터 시작된 기술 가치 평가는 산업공학의 기법을 통해 다양한 측면에서 체계화되고 있다.
14장 「일상 속 확률과 통계적 추론」은 합리적이고 현명한 의사 결정에 꼭 필요한 확률적 사고의 중요성을 강조한다. 확률과 통계의 기본 개념을 인지해야 불확실한 상황에서도 더 나은 선택을 할 수 있으며 직관보다는 객관적 사실과 논리에 기반한 판단이 중요하다.
15장 「혁신과 데이터로 읽는 투자 미래」에서는 전통적인 금융(finance) 방식에 도전하고 더 나은 상품과 서비스를 개발하기 위해 기술(technology) 혁신을 도입한 핀테크(fintech)의 새로운 가능성을 다룬다. 챗지피티가 투자 도구로 유용할까? 데이터의 가치는 어떻게 판단할 수 있을까?
완전 자율 주행 기술이 하루가 다르게 혁신적인 진전을 보이는 가운데 16장 「새로운 이동의 시대와 자율 주행차」에서는 자율 주행 기술이 발전하는 데 필수적인 요소를 집중적으로 살펴본다. HMI는 사용자와 차량 간의 신뢰를 구축하고, 운전자가 안전하고 편리하게 차량을 이용할 수 있도록 한다.
17장 「실시간 모니터링과 예측 보전」에서는 실시간 모니터링에 AI 기술이 더해지는 과정을 전망한다. 자동차 엔진 오일을 6개월마다 교환하고 내시경 검사를 1년마다 받는 이유는 제품의 신뢰성이나 인체 시스템의 수명을 예측하고 분석하는 현재 기술의 한계 때문이다. 센서 기술과 데이터 분석 방법이 발달한다면 기존의 간헐적 모니터링이나 정기 검진 대신 실시간 모니터링으로 차량이나 건강 관리에 드는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이다.
다가올 미래에도 기술을 적용해 실질적인 가치를 만들어 내는 역할은 시스템 전체를 조망하고 효율성을 수치화하며 데이터 기반으로 개선안을 도출하는 산업공학자의 몫이다. AI가 아무리 발전해도 결국 그 목적은 사람을 돕고, 사람과 함께 공존하는 데 있기에 AI를 사람과 떼어놓고 생각할 수 없다. 산업공학과 AI의 만남이 산업 혁신으로 이어지는 여정의 청사진 『미래를 만듭니다』를 펼쳐볼 차례다.