인사말
안녕하세요, 오는 2025년 4월 17일, 서울에서 개최되는 Gurobi Day Korea에 여러분을 초대합니다.Gurobi는 2008년 창립 이래, 세계에서 가장 빠르고 가장 강력한 최적화 솔버를 만들겠다는 단순하지만 강력한 비전 아래 혁신을 이어왔습니다.
매년 신규 버전을 발표하며 최적화 솔버의 새로운 기준을 제시해 왔으며, 2024년 말 출시된 v12.0에 이어 벌써 올해 말 v13.0 출시를 준비 중에 있습니다.
이번 행사는 이러한 혁신의 흐름을 직접 확인할 수 있는 특별한 기회가 될 것이며,
아울러 최적화 현황 및 산업별 활용 사례를 공유하고,
여러 분야의 전문가들과의 소중한 네트워킹 기회가 될 것입니다.
특히, Gurobi Optimization의 공동 창립자 Dr. Zonghao Gu가 직접 참석하여 Gurobi의 설립 과정과 성장 이야기를 들려주고,
대담과 질의응답 형식으로 참가자들에게 흥미로운 시간이 될 것입니다.
오후에는 비즈니스 트랙과 기술 트랙으로 나뉘어 보다 전문적인 세션이 진행됩니다.
비즈니스 트랙: 고객 사례 발표를 중심으로 최적화 기술이 비즈니스 성과에 미치는 영향을 탐구합니다.
기술 트랙: Gurobi의 최신 기능과 활용법, 그리고 최적화 기술 전반에 대한 심도 있는 기술 세미나가 진행됩니다.
최적화 기술이 열어갈 새로운 가능성을 직접 경험할 수 있는 이번 행사에 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드립니다.
자리가 한정되어 있으므로 빨리 신청해 주시기 바랍니다.
감사합니다. 사전등록
프로그램
구로비사의 최근 발전과 방향, 그리고 글로벌 몇몇 사례와 함께 최적화와 관련된 산업의 추세에 대하여 논합니다.
최적화 기술은 합리적인 의사결정을 지원하는 도구로서 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 인공지능의 발전과 데이터 가용성의 확대에 따라 인공지능과 결합된 최적화 기법이 등장하며, 보다 복잡한 문제 해결에 적용되고 있다. 그러나 산업 현장에서는 데이터 부족, 높은 계산 비용, 기존 시스템과의 통합 문제 등으로 인해 최적화 기술을 효과적으로 활용하는 데 여러 제약이 따른다. 본 발표에서는 최신 최적화 기술의 동향을 살펴보고, 산업 적용 과정에서 발생하는 현실적인 문제들을 분석한다. 또한, 최적화 기법이 실질적으로 활용될 수 있도록 하기 위한 현실적인 접근법과 해결책을 제안하며, 성공적인 최적화 적용을 위한 방향성을 논의한다.
본 발표는 복잡한 최적화 문제에 대한 접근 방식을 빠르게 혁신하고 있는 생성형 AI의 역할을 세 가지 주요 측면에서 살펴본다. 첫째, AI 기반 최적화 알고리즘을 살펴본다. 순수 end-to-end AI 기반 알고리즘부터 메타휴리스틱 및 수학적 최적화 알고리즘과 AI를 결합한 하이브리드 접근 방식까지 다룬다. 둘째, AI 시스템이 최적화 방법을 구성할 뿐만 아니라 고품질 솔루션을 탐색하는 자동화된 알고리즘 설계 방법을 논의한다. 셋째, 대규모 언어 모델(LLM)의 최적화 분야에서의 역할을 살펴보며, 문제 정의를 위한 프롬프터, 최적화 문제 정식화를 위한 모델러, 그리고 솔루션 생성을 위한 솔버로서의 잠재력을 분석한다. 산업 최적화 프로세스 전반에 걸쳐 상호 연결된 AI 에이전트들이 협업하는 시스템 설계가 가능해지면 복잡한 최적화 과제에 대한 접근 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 본다.
본 세션에서는 Gurobi 공동 창업자 Dr. Zonghao Gu를 모시고, Gurobi의 창립 과정, 도전과 성취, 최적화 산업의 미래 전망, 그리고 창업 과정에서의 경험과 인상 깊은 사례 등에 대해 이야기를 나눕니다. 또한, 사전에 접수된 고객 질문에도 답변하는 시간을 가질 예정입니다.
Dr. Gu의 깊이 있는 경험과 비전을 직접 들으며, 최적화 산업의 흐름과 미래에 대한 통찰을 얻을 수 있는 뜻깊은 시간이 될 것입니다.
디지털 혁신의 시대, 기업들은 데이터 기반 의사결정을 통해 경쟁력을 강화하고 있습니다. LG CNS는 수학적 최적화 컨설팅을 통해 다양한 산업군의 고객이 비즈니스 성과를 극대화할 수 있도록 지원해왔습니다. 본 발표에서는 LG CNS의 수학적 최적화 접근 방식과 함께, 제조, 물류 등 다양한 분야에서 수행된 컨설팅 사례를 소개합니다.
특히, 최적화 모델을 기반으로 의사결정의 정확성과 민첩성을 개선한 성과를 구체적으로 살펴보고, 생산 스케줄링, 물류 네트워크 최적화 등 실제 사례를 통해 최적화 기술의 비즈니스적 가치를 탐구합니다. 또한, 클라우드 기반 SaaS 솔루션 'SCMable'을 활용하여 보다 쉽게 최적화 모델을 적용하고 의사결정 역량을 강화하는 방법을 공유합니다.
본 세션을 통해 참석자들은 수학적 최적화가 어떻게 데이터에서 인사이트를 도출하고, 이를 비즈니스 가치로 전환할 수 있는지를 이해할 수 있을 것입니다.
위성궤도군 설계는 점점 더 복잡해지고 있다. 단순한 글로벌 커버리지 확보를 넘어, 특정 지역에 대한 집중 관측, 정밀한 임무 수행, 실시간 데이터 제공 등의 요구가 증가하고 있으며, 수요자의 기대 수준도 높아지고 있다. 이러한 변화는 최적화 문제를 더욱 어렵게 만들고, 동시에 비용 절감이라는 현실적인 제약도 함께 고려해야 한다.
특히, 자율 분산 위성 시스템에서는 위성 간 협력과 실시간 의사결정이 필수적이다. 전통적인 중앙집중식 운영 방식과 달리, 각 위성이 개별적으로 판단하고 협력하는 환경에서는 새로운 최적화 접근법이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 어떤 기법이 연구되고 있는지, 그리고 실전 프로젝트에서 어떤 방식이 적용되고 있는지를 논의한다.
한편, 엣지컴퓨팅 환경에서 최적화 솔버의 연산을 가속하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 새로운 항공우주 최적화 문제에서도 다룰 주제가 다양해지고 있다. 변화하는 우주산업 환경 속에서 최적화의 역할과 미래의 가능성을 함께 고민해 볼 기회를 마련하고자 한다.
병원 및 의료 기관에서 인력 및 의료 자원 운영의 효율성은 개선될 여지가 크며, 이에 대한 관심도 점점 높아지고 있습니다. 특히, 간호사 스케줄링 문제(Nurse Rostering Problem, NRP)는 오랜 기간 연구되었음에도 불구하고, 여전히 의료 현장에서는 6시간 이상 걸리는 수기 방식으로 근무표가 작성되는 경우가 많습니다. 본 발표에서는 간호사 스케줄링 문제에 대해 소개하고 Gurobi를 기반으로 제작된 간호사 스케줄링 솔루션과 의료 현장 적용 사례를 소개합니다.
Place Holder공급망 관리는 고객의 요구를 충족하기 위해 생산부터 배송까지 이어지는 광범위한 프로세스를 포괄합니다. 실무자들은 구현이 용이하고 해답을 신속하게 도출할 수 있다는 점에서, 이러한 프로세스를 최적화하기 위해 다양한 휴리스틱 기법을 자주 활용합니다. 그러나 적당한 근사해를 도출 해내는 휴리스틱을 사용하는 과정에서 실제 최적해 대비 솔루션 품질을 평가할 수 있는 절차가 부족하다는 점은 흔히 간과됩니다. 일부 프로젝트에서는 솔루션의 최적성을 높이는 것뿐만 아니라, 적절한 시간 안에 가능한 최고 수준의 결과와의 차이를 측정하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 상당한 자원을 절감하고 추가적인 비용 절감 가능성을 모색할 수 있기 때문입니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 대한민국의 대표적인 리테일 테크 기업 컬리는 상용 최적화 솔버인 Gurobi를 도입하였습니다. 본 발표에서는 컬리가 물류창고 및 라스트 마일 배송 운영에서 직면한 문제들을 어떻게 Gurobi로 해결했는지 살펴보고, 핵심 물류 프로세스 개선에 있어 Gurobi가 대표적인 비상용 솔버를 어떻게 능가하는지 구체적으로 설명드리고자 합니다.
전력시스템은 인류가 만든 가장 복잡한 시스템 중 하나로, 안정적이고 효율적인 운영이 필수적입니다. 특히, 발전기 기동정지계획(Unit Commitment)은 전력시스템 운영 비용 최소화를 위한 핵심 최적화 문제로, 시간대별 전력 수요를 충족시키기 위한 발전기 운전 상태(On/Off) 와 출력량을 결정합니다. 이 문제는 발전기의 운전 상태, 출력 제약, 증감발 제약 등 다양한 제약조건을 포함하는 혼합 정수 계획법 문제로, 시스템의 규모가 커질수록 문제의 복잡도가 기하급수적으로 증가하여 최적화 솔버의 역할이 중요합니다. 본 발표에서는 전력시스템 운영 및 발전기 기동정지계획 문제를 간략히 소개하고, Gurobi를 활용하여 대규모 전력시스템의 발전기 기동정지계획 문제를 효과적으로 해결한 사례를 소개합니다. 이를 통해 Gurobi의 성능과 국내 전력시스템 분야에 적용 가능성을 논의하고자 합니다.
발전소, 공장, 지역난방 등 에너지 네트워크 (증기,전력,연료,CO2등) 시스템을 쉽게 모델링하여 운전 최적화 및 수요에 따른 에너지 생산 계획을 수립할 수 있는 소프트웨어를 소개합니다. 이 제품은 비주얼 모델링으로 에너지 네트워크 상의 장치를 마우스 끌어 놓기로 쉽게 모델링할 수 있고, 에너지망에서 실시간으로 데이타를 수집하여 설비의 변수 및 운전 제약등을 모두 고려하여 최적 운전 및 생산 계획을 수립할 수 있다.
모델링된 에너지 네트워크 시스템을 MILP 문제로 전환되어 Gurobi 솔버를 사용하여 빠른 속도와 정확한 해를 낼 수 있다.
국내외 20여 사이트에 설치되어 운영되고 있으며, 최근에는 빠른 에너지 수요와 가격에 최적으로 대처하는 것이 에너지 기간망 운영에 필수적이므로 더욱 필요한 솔루션이라 할 수 있다.
본 세션에서는 Gurobi의 맞춤형 GPT—Gurobi AI Modeling Prompt Engineer와 Gurobi AI Modeling Assistant—를 소개합니다. 익숙한 최적화 문제 사례를 통해 이 도구들이 문제 정의, 모델 생성, 솔루션 구현을 보다 효율적으로 지원하는 방식을 살펴봅니다. 또한, 최적화 초보자가 빠르게 학습할 수 있도록 돕는 모범 사례와 흔히 발생하는 실수를 함께 소개합니다.
이 세션을 통해 Gurobi AI 모델링 도구를 활용하여 쉽고 효율적으로 최적화 모델링을 경험해보세요.
Gurobi는 LP, MIP, MIQCP 문제를 해결하는 것에 그치지 않고, 최적화 작업을 더욱 효과적으로 지원하는 다양한 기능을 제공합니다. 이 발표에서는 다중 목표(multiple objectives), 시나리오 분석 (scenario analysis), 솔루션 풀 (solution pools) 등 모델링을 위한 유용한 기능들과 서버를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 기능들 모두 소개합니다.
본 세션에서는 Gurobi의 아키텍처 옵션과 라이선스 메커니즘을 상세히 소개하여, 사용자가 목적에 적합한 라이선스를 선택할 수 있도록 돕습니다. 로컬(Local) 방식, Compute Server를 통한 중앙 집중식(Centralized) 방식, 그리고 Gurobi Instant Cloud 기반의 클라우드(Cloud-based) 방식 등 세 가지 아키텍처 옵션을 설명합니다. 또한, 머신 바운드(Machine-bound), 플로팅(Floating), 웹 라이선스 서비스(Web License Service, WLS) 등 다양한 라이선스 메커니즘을 비교하며, 각 라이선스가 온프레미스(on-premise) 배포, 컨테이너 환경, 서버리스(serverless) 인프라 등 다양한 환경에 어떻게 적합한지 설명합니다. 마지막으로, 유연성(Flexibility), 보안(Security), 성능(Performance), 사용 패턴(Usage Patterns), 확장성(Scalability) 등 주요 요소를 기반으로, 최적의 라이선스 유형을 선택하는 데 도움이 될 실용적인 인사이트를 제공합니다.
본 세션은 Python 에코시스템에서 Gurobi를 효과적으로 활용하는 실무 가이드를 제공합니다. 세션은 Gurobi의 기본 Python 인터페이스인 gurobipy를 시작으로, gurobi-pandas를 소개합니다. 이를 통해 DataFrame을 기반으로 모델을 구축하고, 결과를 pandas 객체로 반환하여 데이터 통합 및 분석 과정을 간소화하는 방법을 설명합니다.
또한, Gurobi의 기능을 확장하는 주요 Python 라이브러리들을 탐색합니다:
- gurobi-machinelearning: 머신러닝 모델을 최적화 워크플로우에 통합
- gurobi-optimods: 일반적인 최적화 문제 해결을 위한 사전 구축 모듈 제공
- gurobi-modelanalyzer: 수치적 문제를 진단하고 휴리스틱 결과를 비교 및 분석
본 세션을 통해 참가자들은 이론과 실제 구현을 연결하며, 최적화 워크플로우를 향상시킬 수 있는 실무 인사이트와 실전 기법을 습득할 수 있습니다.
또한, Gurobi의 기능을 확장하는 주요 Python 라이브러리들을 탐색합니다:
- gurobi-machinelearning: 머신러닝 모델을 최적화 워크플로우에 통합
- gurobi-optimods: 일반적인 최적화 문제 해결을 위한 사전 구축 모듈 제공
- gurobi-modelanalyzer: 수치적 문제를 진단하고 휴리스틱 결과를 비교 및 분석
본 세션을 통해 참가자들은 이론과 실제 구현을 연결하며, 최적화 워크플로우를 향상시킬 수 있는 실무 인사이트와 실전 기법을 습득할 수 있습니다.
본 세션은 복잡한 수리 모델의 문제를 진단하고, 성능을 최적화하는 고급 기법을 제공합니다. 참가자들은 모델 실패의 주요 원인을 분석하고, 에러 해결 및 성능 저하 문제를 효과적으로 진단하는 방법을 배우게 됩니다. 특히, 장시간 실행되는 모델에서 솔버 성능을 향상시키는 구체적인 기법을 다룰 것입니다. 또한, 세션에서는 수치 안정성 확보를 위한 데이터 스케일링(data scaling) 모범 사례, 비선형성(nonlinearities) 관리 기법, 그리고 솔버 성능을 극대화하기 위한 고급 정식화(formulation) 전략을 함께 소개합니다. 세션을 마치면 참가자들은 Gurobi의 기능을 더 깊이 이해하고, 실전 기술을 통해 복잡한 수리 모델을 더욱 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있게 될 것입니다.
연사 소개
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Dr. Zonghao GuChief Technical Officer and Co-founder
Dr. Zonghao Gu has a B. Eng. in Mechanical Engineering and an M. Eng. in Industrial Management from Tongji University, Shanghai. He has a PhD in Industrial Engineering from the Georgia Institute of Technology. Dr. Gu has published several papers on the computational aspects of mathematical programming. He is one of the world’s leading experts on the computational aspects of linear, integer, and quadratic programming, and is particularly well known for his deep understanding of cutting planes and their application to the solution of general mixed-integer programs. Dr. Gu worked from 1995 to 1998 as an optimization software developer for LINDO Systems, Inc., before joining the ILOG CPLEX R&D team in 1998 as a senior software developer and later as a Distinguished Scientist. From 2005 to 2008 he was Project Architect for the CPLEX R&D team and was the lead developer for CPLEX 11. He was responsible for the implementation of the CPLEX QP simplex and MIQP solvers, had primary responsibility for the presolve and cutting plane routines, and made various contributions to the CPLEX LP simplex solver.
오시는 길
- 원활한 행사 안내 및 진행을 위하여 반드시 사전등록 후 참석해 주시기 바랍니다.
- 행사 참석 후 설문지를 제출해 주시면 소정의 기념품을 드립니다.
- 사전 등록을 완료하여도 본 행사의 취지와 맞지 않을 경우 참석이 제한될 수 있습니다.
- 사전 등록이 취소될 경우 안내 메일이 발송될 예정입니다.
- 행사 당일 JW 메리어트 서울 호텔 주차 가능한 위치를 참고하셔서 주차 부탁드립니다. 주차는 행사 후 차량번호로 주차 등록 진행하며, 당일 12시간 무료주차 등록 가능합니다.
- 행사 문의 : 070-8687-0394 | gurobi@convenew.co.kr
