[이슈메이커=임성희 기자]
“반도체, 디스플레이 생산물류 최적화 시뮬레이션 연구”
“생산물류 이론을 정립하고 이를 시뮬레이션과 인공지능을 통해 구현하며, 산업 현장 또는 모델 환경에서 검증하는 시스템을 구축하겠습니다”
현장성 갖춰, 이론과 현장의 간극을 줄이는 선순환 연구 진행
“인공지능 시대, 산업공학의 역할 점점 커져”
산업공학은 컴퓨터와 IT, 경영학 등의 기술과 이론을 바탕으로 체계적인 시스템을 마련하고 이를 실제 기업과 산업 현장에 활용해, 보다 효율적이고 생산적인 시스템을 만드는 학문이다. 그러다 보니 공학 기술적인 이해는 물론, 기술트렌드를 꿰뚫고 있어야 하고, 생산, 물류 전반에 대한 이해력과 의사결정 능력 또한 있어야 해서 진입장벽이 높은 융합학문이라는 생각이 들었다. 기자가 만난 홍순도 교수도 산업공학을 한참 연구한 후에야 산업공학을 이해할 수 있었고, 지금도 이해해가며 연구하고 있다고 하였다. “그렇게 어려운 학문인가?”라는 생각이 들면서, 도대체 이들이 연구하는 산업공학이 무엇인지 궁금했다.
현장 경험이 산업공학 이해의 Key, “내 현장 경험을 학생들에게 전달하자”
홍순도 교수와의 첫 통화에서 그의 겸손함과 배려하는 마음이 느껴졌다. “제 연구는 그리 대단한 것이 아닙니다”라고 이야기했지만, LG 반도체, 사이버다임, 한국항공우주연구원을 거쳐, 미국 Texas A&M University에서 박사학위를 받고, 삼성디스플레이에서 근무한 그는 반도체와 디스플레이 분야 생산물류 시스템 연구 전문성과 함께 현장 경력을 갖춘 전문가로 손꼽힌다. “박사학위를 마친 이후 삼성디스플레이에서 생산물류 현장을 직접 경험할 기회를 얻었습니다. 생산물류·정보시스템·시뮬레이션이 통합적으로 운영되는 환경 속에서 실제 의사결정이 이루어지는 과정을 접하며, 이론 모델과 현실 시스템 간의 차이를 직접 확인할 수 있었습니다. 이를 통해 산업공학을 보다 구체적으로 이해하게 되었고, 특히 산업공학은 이론 체계이면서 동시에 현장의 의사결정에 적용 가능한 실천적 학문이라는 점을 더욱 분명히 인식하게 되었습니다. 박사과정에서 정립한 연구와 산업 현장에서의 경험을 후학들에게 전달할 가치가 있다는 확신이 들면서 학계로 진로를 전환하게 되었고, 이후 부산대학교 산업공학과에 부임하게 되었습니다” 그는 공장자동화 연구를 했지만, 박사학위 때 지도교수님이 생산물류 연구를 제안해서 관련 분야에 전문성을 갖추기 위해 노력했던 과정이 지금의 자양분이 됐다고 털어놨다. “2000년대에 이미 대기업의 공장자동화 모습은 갖춰져 있었고, 그렇다면 앞으로 무엇이 더 필요할까를 생각했습니다”라며 “박사과정 당시 지도교수님의 깊은 배려로 생산물류(Material Handling)를 연구 주제로 삼았습니다. 지속적인 연구 미팅을 통해 생산물류 운영이론과 알고리즘을 체계화하였습니다. 학위 과정 동안 열정적으로 방향을 제시해 주시고 세심하게 지도해 주신 지도교수님들께 진심으로 감사드립니다”라고 밝혔다. 2014년 부산대에 부임한 홍순도 교수는 다양한 현장 경험을 바탕으로 생산 운영관리, 물류시스템, 시뮬레이션 교과목을 유기적으로 연계하는 교육과정을 개설해 학생들을 교육했고, 생산물류연구실을 열어 연구그룹을 꾸렸다.
오케스트라 향연 같은 공학 기술 지휘
지휘라는 단어를 사용하면 어색할까? 홍순도 교수의 연구가 첨단 공학 기술들이 잘 어우러지게 지휘하는 역할이라는 생각이 들었다. 오케스트라가 최고의 연주를 위해 노력하는 과정이 연구고 연주하는 공연장이 현장이고, 그리고 연구자와 현장전문가는 지휘자가 되는 것이다. 이렇게 생각하니 산업공학 인력풀이 작은 이유가 오케스트라의 지휘자처럼 한 명만 필요하기 때문이라고 이해됐다. 하지만 인공지능 시대를 맞아 대부분 분야가 인공지능 기술을 받아들이는 상황에서 산업공학 전문가를 필요로 하는 영역이 더 넓어질 것이라는 게 홍순도 교수의 견해다. 특히 반도체, 디스플레이에 전문성을 갖춘 그는 관련 기술 강국인 우리나라에서 이바지할 역할이 크다. 더 나아가 현재 Physical AI까지 대두되며, 스마트한 생산물류 시스템 기술을 이끌 홍순도 교수 연구그룹의 행보가 기대된다.
생산물류 미래비전에 관한 혜안을 가진 전문인력 양성
생산물류연구실은 말 그대로 생산물류를 연구하며 공정 간 흐름과 자원 제약 속에서 물류시스템과 운영 구조를 분석한다. 구체적 연구영역으로 첫째, 생산물류 이론, 둘째, 시뮬레이션 모델링 및 최적화, 셋째, 대규모 최적화·확률모델링·인공지능 활용이다. “인공지능은 시뮬레이션 모델의 정합도를 개선하고, 복잡한 의사결정 문제에서 탐색 효율을 높이는 분석 도구로 활용됩니다. 확률적 운영 환경을 고려한 최적화 체계와 결합하여 생산물류 의사결정의 품질을 향상하는 방향으로 연구를 확장하고 있습니다” 최적화 연구는 홍순도 교수 연구실의 향후 연구 행보에 분수령이 되고 있다. 2019년에 기획한 최적화 연구들이 최근 논문으로 발행되는 등 최적화 연구는 6, 7년의 시간을 들여야 할 만큼 어려운 분야인데, 연구성과들이 최근 속속 드러나며, 연구 동력을 더 받고 있다고 홍순도 교수는 덧붙였다. “현재는 삼성디스플레이와의 산학과제를 중심으로, 연구실에서 정립한 생산물류 운영이론과 시뮬레이션 기반 정량화 모델을 실제 생산물류 운영 환경에 적용하고 있습니다. 이론을 현장에 적용하는 과정에서 물리적 운영 제약, 의사결정 구조, 정보 인프라를 동시에 고려하여 실질적으로 실행 가능한 최적 운영안을 도출하는 데 집중하고 있습니다”라며 그는 “이 과정에서 도출된 방법론과 분석 결과는 한국연구재단 한·베트남 국제공동연구와 정석물류재단 과제로 확장되고 있습니다. 연구실은 이론을 산업 현장에 적용하고, 그 과정에서 확인된 구조적 한계와 운영 특성을 다시 이론으로 환원하여 정교화하는 순환 구조를 지속해서 유지하고 있습니다”라고 소개했다. 생산물류 시스템을 연구하는 연구그룹은 많겠지만 그의 연구그룹이 산업체 눈에 띄어 산학과제를 하는 이유에 관해 물어봤다. 그는 생산물류를 이해하고 시뮬레이션하여 미래 방향성을 제시할 수 있는 혜안을 가진 전문인력이 단연 가장 큰 점수를 받았다고 생각한다고 밝혔다. 그는 월등한 인재를 배출해 생산 및 물류 분야 대기업에 취업한 제자들이 많았다. 최근에는 첫 한국인 교수 제자를 배출하며 큰 보람을 얻기도 했다.
Physical AI, 디지털 트윈 등 시대를 이끄는 기술 놓치지 않을 것
연구실은 최근 ‘공급망 디지털전환 위한 지속가능형 물류 디지털 트윈 연구’ 과제로 한국연구재단 2026년도 한-베트남 공동연구사업에 선정됐다. 베트남 제자를 교수로 양성해내기도 한 홍순도 교수는 “양교간의 오랜 기간 축적된 인적 교류와 학술적 신뢰를 기반으로 한다는 점에서 의미가 있습니다”라며 “베트남 측은 생산물류 물리 모델을 개발하고, 부산대학교는 이를 기반으로 통합 디지털 트윈과 최적화 알고리즘을 구축합니다. 물리 모델과 디지털 트윈을 정합시키는 과정은 양국 연구진이 공동으로 수행하는 핵심 연구영역입니다”라고 설명했다.
홍순도 교수는 2025년 두 번째 연구년을 가졌다. 그리고 2026년 3월 복직을 앞두고 있다. 1년 만에 학교로 돌아오는 소감을 묻자 “똑같이 연구하고 수업하지 않을까요?”라고 담담하게 이야기하면서도 좀 더 확장된 연구 주제와 새로운 연구그룹원을 뽑을 생각에 설렘도 있다는 말을 덧붙였다. “두 번째 연구년에는 학생들의 manuscript 작성을 지도하면서 연구 내용을 체계적으로 정리하는 한편, 삼성디스플레이 현장을 보다 심층적으로 검토하였습니다. 또한, Physical AI 관점에서 물리 모델·디지털 트윈 정합 구조와 최적화 체계를 구체화하는 데 집중하였습니다. 지난 1년간 디지털 트윈과 인공지능이 산업과 학계 모두에서 큰 이슈가 되었는데, 이러한 흐름을 강의에 적극적으로 반영해 학생들에게도 동기부여가 될 수 있도록 준비하고 있습니다”
‘산업 현장’과 ‘학문’을 연결하는 연구그룹으로 자리매김하고파
홍순도 교수는 “생산물류와 시뮬레이션을 장기적으로 탐구할 수 있는 학생을 찾고 있습니다. 단순히 단기 성과를 내는 것이 아니라, 해당 분야를 자신의 업(業)으로 삼아 지속해서 고민하고 연구할 수 있는 관심과 성향을 중요하게 봅니다”라고 학생선발 기준을 밝히며 “연구지도는 개별 미팅을 중심으로 진행합니다. 연구 아이디어를 구조화하고, 이를 모델로 표현한 뒤 다시 정리하는 과정을 반복하면서 사고를 점차 정교화해 나갑니다. 특히 생산성의 정의와 지표 해석 능력을 중요하게 지도하며, 단순한 계산 능력을 넘어서 시스템의 구조를 이해하고 설명할 수 있는 연구 역량을 기르는 데 중점을 두고 있습니다”라고 덧붙였다. 그는 이론-모델-현장이 순환하는 현장 중심 연구철학에 대해 밝히며 “생산물류 이론을 정립하고 이를 시뮬레이션과 인공지능을 통해 구현하며, 산업 현장 또는 모델 환경에서 검증하는 시스템이 바로 제 연구철학의 실현입니다”라고 말했다. 앞서 이야기했듯이 좋은 연주를 위해서 오케스트라의 지휘자가 모든 악기와 악보를 알아야 하는 것처럼 산업공학 전문가 역시 지휘자와 같은 역량을 갖춰야 한다. 그렇기에 연구와 인력양성이 까다로울 수밖에 없지만, 그 과정을 거치고 성장하면, 멋진 연주를 해내는 지휘자처럼 첨단기술들의 향연을 바라볼 수 있게 될 것이다. “앞으로도 생산물류 이론을 중심으로 디지털 트윈과 인공지능을 연계하는 연구를 지속해 나갈 계획입니다. 생산성 향상을 목표로 하되 시스템 균형과 운영 안정성을 동시에 고려하는 이론적 틀을 발전시키고, 운영이론·디지털 트윈·인공지능이 유기적으로 융합된 연구 체계를 구축하여 산업 현장과 학문을 연결하는 연구그룹으로 자리매김하고자 합니다”
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