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  • [과학] “수학적 접근으로 산업현장 문제 해결한다”

  • 기사입력 2017-12-28 08:32
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- 26일 국내 첫 ‘산업수학 스터디’ 열기 후끈
- 기업들의 산업문제 해결위한 아이디어 번뜩


[헤럴드경제=구본혁 기자] “주피터 노트북에서 해당 셀 위에 세로운 빈셀을 생성할때 누르는 단축키는?”, “목적함수의 최소값을 찾아가는 알고리즘으로 다음 그림과 같이 정의하는 알고리즘은?”

지난 26일 오후 경기도 수원 KB손해보험 인재니움 대강의실. 강의실을 가득 메운 100여명의 참가자들이 모더레이터가 커피상품권을 상품으로 내놓은 퀴즈를 풀기 위해 눈을 반짝이며 분주히 노트북 자판을 누르고 있었다.

이들은 국가수리과학연구소가 국내 최초로 개최한 ‘2017년 NIMS 산업수학 스터디그룹’에 참가한 수학 관련 전공 대학생들과 연구자들이다. 

수원 KB손해보험 인재니움 대강의실에서 열린 ‘2017 NIMS 산업수학스터디’의 참가자들이 산업수학 강연을 듣고 있다.[제공=국가수리과학연구소]

4박 5일의 일정으로 열린 이번 산업수학 스터디그룹에는 수학과 학부생 뿐만 아니라 대학원생, 기업 연구원, 연륜을 짐작케 하는 흰머리의 교수에 이르기까지 다양했다.

한림대학교 수학과 노재옥 교수는 “최근 학교에서 수학과가 다른 과와 통합됐는데 새로운 강의를 구상하는데 이 곳에서 좋은 아이디어를 찾으러 왔다”고 말했다.

한양대 응용물리학과 복잡계연구실 석ㆍ박사 과정 박영재씨는 “평소 수학에 관심이 많았는데 수학전문가들이 모여 산업수학에 대해 토의하고 문제를 해결하는 과정을 경험하고 싶어 참가했다”고 말했다.

최근 사회 전반에 걸쳐 기업체들의 수학에 대한 요구가 늘면서 산합수학의 필요성이 강조되고 있다. 산업수학이란 산업적, 사회적 문제를 수학으로 해석해 분석모델을 만들고 컴퓨터 시뮬레이션과 최적화 과정을 거쳐 문제해결 솔루션을 도출하는 것을 말한다. 구체적으로 산업 현장에서 발생하는 문제해결, 경영상의 의사결정, 자연현상 및 인간 활동 예측, 신상품 개발 등 다양한 분야에서 그 쓰임새가 커지고 있다.

조진환 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터장은 “최근 4차 산업혁명으로 대표되는 급격한 트렌드 변화와 함께 빅데이터, 딥러닝, 사물인터넷 기술의 활용도가 높아지고 있다”면서 “이에 대응하기 위한 산업수학은 새로운 시장을 만들거나 부가가치를 창출할 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 설명했다.

선진국에서는 에너지, 바이오, 교통, 제조업 등 다양한 분야에서 기업의 문제해결 및 신제품 개발에 산업수학을 활용중이다. 

기업들이 제시한 산업문제 해결을 위해 그룹별로 모인 참가자들이 열띤 토의를 벌이고 있다.[제공=국가수리과학연구소]

산업수학 스터디그룹이란 유럽, 호주, 일본 등 선진국에서 성공적으로 진행중인 산업수학 문제해결 과정을 일컫는다. 기업들이 현장에서 겪는 애로점과 관련된 문제를 제시하고 수학 관련 연구자들이 스터디그룹 기간 동안 다양한 아이디어를 내놓으면서 문제를 해결하는 것이다. 이후 마지막 발표를 통해 기업에게 문제해결 결과를 알리는 순서로 진행된다.

이번 스터디그룹에는 3개 기업이 문제를 제시했다. 타키온테크는 ‘CNC 공정에서의 시계열 데이터 불량신호 자동감지 문제’, 엠투브는 ‘차량 운행기록 자기진단장치(ODB) 데이터 분석을 통한 안전운행 지수 산출 모델링 문제’, 마이지놈박스는 ‘질병에 영향을 미치는 유전자 정보 분석 문제’를 각각 출제했다.

조 센터장은 “기업들의 문제가 어렵고 복잡하기 때문에 여러 아이디어가 실제 적용이 가능한지 여부를 모색하기 위해 문제를 광범위하게 낸다”면서 “다양한 수학자들의 아이디어를 실현가능성을 보고 기업들은 우수인재를 뽑을 수 있는 데이터로 활용할 수도 있다는 것도 장점”이라고 말했다.

먼저 참가자들은 해결해야 할 산업문제별로 세 개의 그룹을 형성, 모더레이터의 진행으로 해결 방향에 관한 토론을 시작으로 세부목표 및 각각의 역할분담을 설정했다.

일반인들에게는 다소 생소한 용어인 모더레이터는 참가자들에게 산업문제를 설명해주는 일종의 가이드다. 모더레이터는 기업들이 제시한 문제에 대해 수학적으로 설명해주고 제공 데이터들을 사용할 수 있도록 가공하는 역할을 담당한다.

CNC공정에서의 데이터 불량신호 자동감지 해결문제에서는 기존 사용되는 고가의 센서가 장착된 소프트웨어 없이 정상데이터와 불량데이터를 자동으로 분류하는 알고리즘 구축의 수학적 접근방식을 찾고자 한다.

차량 ODB 데이터 분석을 통한 안전운행지수 산출 모델링에서는 개인 운전자나 보험사가 보험료 책정 기준이 되는 안전운행지수 수치 점수를 산정하는 데 있어 기존 방식보다 신뢰할 만한 데이터를 찾아낼 계획이다.

마지막 문제에서는 주어진 유전자 데이터로부터 유방암에 미치는 유전자인 rsID를 찾기 위해 마련됐다. 문제를 출제한 마이지놈박스는 rsID들이 어떤 형태를 갖고 있을 때 유방암에 걸릴 확률이 높아지는지 여부를 확인하고자 한다.

모더레이터를 맡고 있는 홍경표 산업수학혁신센터 연구원은 “많은 양의 데이터를 보고 패턴을 분석해보자는 의도에서 문제가 출제됐다”면서 “정답이 정해진 것이 아니라 다양한 방법으로 접근하려고 하는 것”이라고 말했다.

조 센터장은 “우수연구인력 등 R&D 인프라가 잘 갖춰진 대기업과 달리 스타트업과 중견기업들은 산업수학을 이용한 문제해결에 관심이 많다”면서 “내년도 3년차 계획이 실행되는데 예를 들면 딥러닝, 데이터 분석에서 위상수학기법을 이용해 엔지니어링 기술의 최적화 문제 해결에 주력할 방침”이라고 설명했다.

nbgkoo@heraldcorp.com
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