Gurobi Day Korea 2026
2026년 4월17일 금요일, 서울

Iain Jardin
Regional Sales Director, Gurobi Optimization

AI는 생성형 모델을 훨씬 뛰어넘는 광범위한 분야입니다. 최적화, 머신러닝, 시뮬레이션, 규칙 기반 추론을 모두 포함하며, 그 중에서도 수리 최적화는 의사결정 인공지능(Decision Intelligence)의 핵심 기술입니다. 이번 기조강연에서는 최적화가 왜 신뢰할 수 있는 AI인지를 살펴봅니다. 수학적으로 증명된 최적해, 제약 조건의 엄격한 준수, 그리고 다른 접근 방식으로는 보장하기 어려운 일관되고 결정론적인 결과가 그 이유입니다.

또한 Dantzig의 심플렉스 방법(Simplex Method)부터 오늘날까지, 70년 이상에 걸친 알고리즘과 하드웨어의 발전을 간략히 되짚어 봅니다. 이러한 발전은 성능을 약 30억 배 향상시켰으며, 점점 더 복잡해지는 의사결정 문제를 해결할 수 있는 기반이 되었습니다.

마지막으로 최적화를 더 많은 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하는 Gurobi의 미래 비전을 공유합니다.

Dr. Kostja Siefen
Senior Director of Technical Account Management, Gurobi Optimization

Gurobi 지원팀은 고객의 성공을 돕는 데 핵심적인 역할을 합니다. 하지만 도움을 요청한 후 실제로 어떤 일이 벌어질까요? 이 발표에서는 어떻게 지원을 요청하고 해당 요청이 팀 내부에서 어떻게 처리되는지, 24시간 문제를 모니터링하는 전담 인력을 포함한 전체 지원 프로세스를 소개합니다. 또한 모델 점검, 파라미터 튜닝, 성능 개선 등 Gurobi를 최대한 활용하기 위한 실용적인 팁도 공유합니다. 마지막으로 AI 기반 지원 어시스턴트인 Gurobot을 소개하고, 필요할 때 빠르게 답을 찾을 수 있도록 어떻게 도움을 주는지 살펴봅니다.

Dr. Riley Clement
Senior Optimization Engineer, Gurobi Optimization

전력시장은 단순히 가장 저렴한 발전기를 선택하는 문제가 아닙니다. 전기는 대규모로 저장하기 어렵고, 수요와 공급이 매순간 정확히 맞아야 하며, 이 균형이 어긋나면 주파수 변동과 계통 불안정으로 직결되는 물리적 특성을 지닙니다.
또한 발전기의 기동·정지 제약, 송전망 제약, 예비력 확보, 재생에너지의 변동성, 양수·저장장치의 효율적 운전계획 등 다양한 조건을 동시에 고려해야 합니다. 이러한 특성 때문에 전력시장은 가격뿐만 아니라 계통의 안정성과 물리적 제약을 함께 다루는 대표적인 최적화 문제라고 볼 수 있습니다.

본 발표는 전력 분야에 생소한 분들을 위해 전기의 특성과 전력시장의 기본 구조를 쉽게 소개하고 왜 전력시장에 최적화가 필요한지를 직관적으로 설명합니다. 특히 전원믹스, 발전계획, 그리고 향후 AI-EMS와 같이 서로 다른 시간축과 의사결정 문제에서 최적화가 어떻게 활용되는지를 사례 중심으로 살펴봅니다. 수학적 모델이나 알고리즘을 깊게 다루기보다, 전력시장에서 어떤 변수와 제약이 문제를 복잡하게 만드는지, 그리고 왜 사람의 경험만으로는 운영하기 어려운지를 이해하는 데 초점을 둡니다. 이를 통해 청중이 전력시장 최적화를 “복잡한 제약 속에서 안정성과 경제성을 동시에 맞추기 위한 의사결정 문제”로 받아들일 수 있도록 하는 것이 본 발표의 목표입니다.

김명규 부장
장인의공간

해운산업에서 적하계획은 선박의 안전성, 작업 효율, 운항 생산성을 동시에 고려해야 하는 대표적인 운영 과제입니다.
하지만 실제 현장에서는 복잡한 제약조건과 제한된 계획 시간으로 인해 여전히 경험에 기반한 수작업 방식이 널리 활용되고 있습니다. 특히 위험물, 규격이 큰 화물, 선박의 균형과 안전 기준을 함께 고려해야 하므로 계획 수립의 난이도는 더욱 높아지고 있습니다.

본 섹션에서는 Gurobi solver를 활용한 자동 적하계획 시스템 구축 사례를 소개합니다. 선행연구를 바탕으로 기존 접근 방식의 특징과 한계를 살펴보고, 이를 실제 문제에 적용하는 과정에서 어떠한 방식으로 개선하였는지를 공유합니다.
특히 기존의 큰 단위 중심 접근에서 나아가 적재 위치를 보다 세밀하게 구분하고, 위험물과 특수 화물, 다양한 안전 기준을 함께 반영하여 보다 실행 가능한 계획을 도출하고자 하였습니다. 이를 통해 적하계획의 일관성과 활용성을 높이고, 운영 효율과 안전성 향상에 어떤 가치를 제공하는지 소개합니다.

박현준 수석연구원
장금상선 (Sinokor)

AX 혁신의 가속화가 전체 산업에 걸쳐 빠르게 진행되고 있습니다. High-Tech 산업, 제조업, 유통 서비스업 등 변화에 신속히 대응하고 있는 산업도 있지만, 조선 철강 화학 등 중후장대 산업에서는 산업 특성과 경영환경으로 인해 신속히 대응하지 못한 부분이 있기도 합니다.

최근 조선업과 철강업은 대규모 사업 수주의 긍정적인 측면과 심각한 인력난, 중국기업의 급부상, 원가경쟁력 악화 등의 부정적인 측면이 공존하고 있습니다. 국내 기업에서는 이러한 환경에서, 사업경쟁력 강화를 위해 “미래첨단조선소 구축”, “인텔리전트 팩토리” 등의 Vision을 선언하며 AX 혁신을 가속화하고 있습니다.

LG CNS는 수학적 최적화 컨설팅을 통해 다양한 산업군의 고객이 AX 혁신을 통해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있도록 지원해왔으며, 본 발표에서는 조선 및 철강의 중후장대 산업에서의 수학적 최적화 컨설팅 사례를 소개합니다.

이주한 전문위원
최적화컨설팅담당, LG CNS

로봇이 현장에서 실제로 작동하려면 단순히 “보고 움직이는” 것 이상이 필요합니다. CMES는 팔레타이징 자동화를 개발하며 강화학습과 휴리스틱만으로는 복잡한 현장 제약을 안정적으로 처리하기 어렵고, 고객사가 늘어날수록 코드 복잡성이 급격히 증가한다는 것을 경험했습니다. 이 발표에서는 의사결정 단계에 수리 최적화(Gurobi)를 적용하여 제약을 명시적으로 다루고 확장 가능한 구조를 만든 실제 사례를 공유하고, 앞으로 더 넓은 로보틱스 문제에 최적화를 적용하기 위한 방향도 함께 논의합니다.

노상균
Research Engineer, CMES

수리 최적화(Mathematical Optimization)는 제조, 에너지, 공급망 등 다양한 산업에서 기업의 의사결정 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

본 발표에서는 Gurobi 고객 103개 사례를 바탕으로, 산업별로 최적화가 어떤 문제에 어떻게 적용되는지를 각 도메인의 특성에 맞는 다양한 시각에서 소개합니다. 실제 도입 사례를 보면, 수작업의 한계, 문제 규모의 급격한 증가, 실시간 처리 불가 등 기존 방식의 한계에 부딪힌 후 최적화를 채택한 경우가 많으며, 그 성과는 단순한 속도 개선을 넘어 다룰 수 있는 문제의 범위와 깊이 자체를 바꾸는 전략적 역량의 전환으로 이어집니다.

본 발표를 통해 최적화가 각 산업에서 만들어낸 실질적인 변화를 살펴보고, 여러분의 비즈니스에서 최적화가 어떤 가능성을 열어줄 수 있는지 함께 생각해보는 자리가 되길 바랍니다.

한충균 박사
한국기술담당, 구로비 옵티마이제이션

이강주 박사
한국영업대표, 구로비 옵티마이제이션

정설아
마케팅 매니저, 구로비 옵티마이제이션