2023년 9월 PIE 31장 <서울대학교 산업공학과 운영관리 연구실 박건수 교수님>

2023년 9월 PIE 31장 <서울대학교 산업공학과 운영관리 연구실 박건수 교수님>

인터뷰 대상자: 서울대학교 박건수 교수님

 

 

Q1. 인터뷰에 응해주셔서 감사합니다. 먼저 자기소개 부탁드립니다!

 저는 산업공학과 박건수 교수입니다. 지금 학부 과목은 물류 관리, OR 2(Operation Research 2: 경영과학 2) 강의하고 있고, 대학원 과목은 생산 계획 및 통제, 전략 계획 및 통제 관련해 강의하고 있습니다. 제 연구실 주요 연구 분야는 공급망, 물류, 재고, 생산 계획입니다.

 

Q2. 학부에서 가르치시는 물류 관리, 경영과학 2 과목과 연구하시는 분야에 대해서 간단하게 소개해 주시면 감사하겠습니다.

 물류관리는 물류를 효율적으로, 산업공학의 취지에 맞춰서 하는 거예요. 물건 한, 두 개를 옮긴다고 생각하면 쉽지만, 다양한 위치에 있는 수많은 종류의 제품을 수많은 위치에 있는 고객에게 연결해 주는 스케일은 절대 쉬운 문제가 아닙니다. 스케일이 커질수록 체계적인 관리가 필요한 거죠. 그래서 산업공학 문제가 다 비슷하지만, 스케일이 작을 때는 주먹구구식으로 해도 전혀 문제가 없지만, 스케일이 커질수록 체계적으로 접근을 하지 않으면 안 되는데, 물류도 그렇습니다. 그리고 요즘 자동화가 큰 대세여서 로봇의 도입 등 물류 창고의 발전 기회가 열려 있거든요.

 서울대학교 산업공학과 강의에는 경영과학 1과 2가 있는데, 경영과학 1에서는 변수와 문제의 형태가 정해져 있을 때 어떻게 최적화할지를 정하는지를 배우고, 경영과학 2에서는 문제의 스케일과 형태가 결정되어 있지 않고 불확실한 상황에서의 최적화를 배웁니다. 그런데 물류에서는 불확실성 있는 문제와 없는 문제 모두 존재해요. 현장에서 문제를 어떻게 보는지에 따라 모두 가능해요. 숙제하고 시험 보고 끝나는 학부 기초 강의인 경영과학 1, 2과 다르게 고학년 강의인 물류관리에서는 물류 관련 문제를 직접 찾아서 스스로 기여해 보라고 합니다. 팀을 구성해 직접 문제를 정의하고, 해결하고, 발표하는 과정에서 고생하고, 팀원에게 배신 당하고, 싸우기도 하고 하며 굉장히 좋은 경험을 통해 배우는 거죠. 협업해서 재미를 느끼기도 하고, 물류 관리에 흥미를 가지는 학생은 대학원 과목도 듣거나 진학을 하여 물류관리와 경영과학 등 다양한 강의들이 연결되는 거죠.

 

Q3. 현재 생산 서비스 운영 관리 및 물류 관리 분야를 연구하고 계시는데, 혹시 이 분야를 처음 시작하게 되신 계기 같은 게 있을까요?

 대단한 계기는 딱히 없는데요.(웃음) 저는 OR 전공이 많은 학교로 박사 학위를 받기 위해 갔기 때문에 최적화 기법과 불확실성이 있는 문제에 대한 기법 공부를 쭉 했고 이를 어떻게 응용할 지에 대해 고민했었습니다. 사실 저는 금융과 생산, 물류 애플리케이션으로 두 가지 분야를 전공했습니다. 그래서 금융과 공급망 관련 논문 두 편씩 써서 총 4개를 했습니다. 실제로 취업도 금융 쪽으로 하여 일하다가 다시 생산 관련 공부를 하며 어떤 연구를 하게 된 것이었습니다. 당시 이 연구에서 이걸 꼭 해야 되겠다는 생각이 있었고, 상황에 따라 흥미를 갖게 되는 과목이 생기고, 공부하며 제가 잘할 수 있는 것을 찾다 보니 결론적으로 ‘물류’였던 것 같습니다. 물류 쪽을 한지도 벌써 한 10년이 되었으니까 꽤 오래됐네요. 당연히 나의 삶으로 생각하면 가장 긴 시간을 지금 여기 쓰고 있는 거죠.

Q4. 학부 졸업 후 바로 기업으로 나가지 않고 대학원에 진학한 이유가 혹시 있으신가요?

 제가 졸업할 때만 해도 한, 두 명 빼고는 거의 대학원에 가는 분위기였습니다. 지금과는 사뭇 다르죠. 얼마나 달랐냐면 대학원을 많이 가려고 하기 때문에 대학원에 가기 위한 시험에서 떨어진 사람들도 있었어요. 입시하듯이 정말 열심히 공부했어요. 왜냐면 다 비슷비슷한 동기들 사이에 입시 시험을 보고 누구는 떨어진다고 생각하면 얼마나 치열합니까.

 그리고 사실 학부를 졸업을 하고 났을 때 우리가 느끼는 거지만, ‘이거를 가지고 내가 어디서 뭘 하고 살지’ 하고 생각하면 너무 부족한 것 같고, 자연히 ‘석, 박사 공부를 하는 게 더 낫지 않을까’ 생각을 해서 대부분 대학원에 갔습니다. 오히려 고민은 거기서 그럼 ‘내가 뭘 전공을 할까’ 이런 게 좀 고민이 됐죠.

 

Q5. 대학원에 진학하기 전, 학부 생활 도중에 학업 외에 하셨던 특별한 활동이 있으실까요?

 동아리 활동을 많이 했고, 저는 주로 두 가지 동아리를 했습니다. 하나는 본부에 있었던 과학 철학 연구회인데, 거기는 짧게 1~2년 정도 있었고, 고학년 때는 주로 공과대학 신문사에서 활동했습니다. 실제로 신문을 월 단위로 공대에서 만들어서 배포했어요. 스마트폰이 생기기 전이어서 사람들이 지하철이나 버스 타서 신문을 보던 시기였고, 제가 거기서 기자로 일을 했었죠. 되게 재밌었어요. 기억에 남는 취재 특집도 여러 개 있습니다. 우리가 뭐 졸업하고 어떤 진로를 가질 것인지, 사회를 위해서 일을 할 것인지 혹은 나를 위해서 일할 것인지 등 중요한 선택에서 어떤 행동을 할 지에 관한 기사를 썼는데, 잘 써서 상도 받았어요. 그래서 내부적으로 치열한 사회운동 시기의 끝자락이어서 제가 사회운동을 계속해야 하나, 전공 공부를 해야 하나 같은 고민도 했습니다.

 

Q6. 교수님의 뉴욕 유학 생활은 어땠는지, 그리고 기억에 남는 일화가 있으신지에 대해서 여쭤보고 싶습니다.

 뉴욕 생활의 좋은 면은 서울과 비슷한 대도시여서 적응할 것 없이 바쁘게 진행되고, 대중교통이 잘 발달되어 있어 차로 돌아다녀 본 적이 없습니다. 뉴욕에 지하철 노선이 꽤 많아요. 지금은 서울이 워낙 많이 생겨서 비슷하긴 한데 그 당시 미국에는 노선이 최소 10개는 넘었어요. 굉장히 복잡해요. 그만큼 바쁘게 사는 도시였고, 또 문화적으로도 볼 게 많습니다. 박물관, 콘서트, 오페라, 뮤지컬 등 다양한 문화 시설이 잘 되어 있어요. 당시만 해도 한강 공원이 그렇게 잘 되어있지 않았고 지금은 한강이 더 좋은 것 같지만, 도심과 강변에 예쁜 공원도 잘 되어 있었습니다. 콜롬비아 대학교에서 조금만 더 나가면 허드슨 강이 길게 있는데, 그곳에서 놀기도 좋고, 잘 되어 있는 공원이 많았어요. 한인 마트 많고. 한국 사람도 많아서 마음도 편안해지지만, 산업공학을 공부한 사람이 뉴욕의 콜롬비아대에 가서 공부하기는 상당히 어려운 편입니다.
 콜롬비아 같은 대학은 특이하게 산업공학 중에서도 OR만 하는 학교다 보니 굉장히 수학적으로 깊이 공부할 필요가 있고, 그래서 특별히 수학을 깊이 안 하면 조금 어려울 수도 있습니다. 그런 공부는 좀 힘들고 잘하는 학생들이 전 세계에서 오다 보니까 꽤 치열하죠. 그렇기에 아까 제가 얘기한 장점들을 사실은 별로 느낄 시간이 없어요. 쉽게 말해서 예전에 고3 때도 안 해본 생활이었는데, 아침에 한 9시까지 학교를 지하철을 타고 가서 수업을 듣고 계속 공부를 하다가 밤 12시 반에 딱 제 집에 가는 막차 버스를 타서 1시쯤 귀가했어요. 매일 타다 보니 기사님과도 알게 되어서 서로 인사하게 되고, 버스에 두고 내린 책을 찾아 주신 적도 있어요. 그런데 그렇게 해야 되는 것 같아요. 치열하게.

 

Q7. 물류관리 분야로의 진출을 꿈꾸는 학생들에게 해주고 싶은 말씀이 있으실까요?

 굉장히 유망한 전공인 것 같아요. 지금 여러분이 생각하는 첨단 기법을 되게 많이 쓰는 분야 중에 하나예요. 여러분이 관심 많은 기계 학습, 로봇 제어. 창고 자동화, 최적화, 그리고 공급망, 재고 등 다양한 분야들이 연관되어 있거든요. 그리고 실제로 여러분이 살고 있는 한국에선 쿠팡, 마켓컬리, 네이버, ssg 같이 물류에서 가장 발달한 업체 여러 개가 각축하는 치열한 시장 상황이에요. 이쪽의 전문가들이 실제로 많이 필요하고 활약도 많이 할 수 있는 시장이기도 하니까, 다른 어떤 나라보다 한국이 좀 더 임팩트 있게 활약을 하기 좋은 여건이 아닐까 싶어요.

 어떻게 보면 흔히 로봇을 이제 가장 많이 자동화하고 인공지능도 많이 쓴다고 하잖아요. 인공지능과 로봇을 실생활에서 어디에 제일 먼저 쓰는지를 생각해 보면, 바로 물류창고가 제일 많이 그리고 가장 액티브하게 쓰는 분야 중에 하나예요. 많이 쓰는 곳은 몇 천 대씩 들어있어요. 오직 창고 안에서 효율적이고 물품들을 옮기기 위해 사용됩니다. 또, 공장 안에도 다양한 로봇이 있지만 대부분 물건을 옮기고 있습니다. 레이어에 따라서 옮기기도 하고 로봇이 직접 들고 움직이기도 하고 공장 안에도 이 물류를 움직이기 위한 로봇들이 엄청나게 많아요. 그 로봇의 대부분의 일들이 뭔가를 옮기는 거예요. 그리고 무언가를 짓고, 옮기는 일 등을 하다 보니 물류 관련 로봇이 굉장히 많고 로봇이 가장 많이 쓰이는 산업이 물류입니다. AI도 생각하면 머신러닝을 해서 제일 많이 사용되는 게 패턴 인식과 이미지 인식이잖아요. 그 이미지 인식을 하는 이유는 물류 로봇이 상품을 보고 인식하고 옮기기 위해서죠. 또, 박스가 지날 때, 이 박스가 어디로 가는 박스인지 빠르게 인식을 해야 되는데 여러 주소를 한 번 찍어서 한꺼번에 인식을 하게 만드는 것도 AI가 하는 역할입니다. 그러니까 AI와 자동화 로봇이 가장 많이 쓰이는 게 물류 산업일 수밖에 없고, 현재로선 그렇습니다.

 

Q8. 교수님께서 생각하고 계신 앞으로의 목표나 비전이 있다면 어떤 것일까요?

 비전은 “발전하는 물류 산업에서 우리 연구실과 내가 사회에 기여를 하는 연구를 무엇을, 어떻게 할 수 있을까. 그리고 앞으로 10년 후에 물류나 공급망 관련하여 어떤 연구가 되게 중요할까, 그런 이슈가 있다면 우리가 그거를 놓치지 않고 끌고 가던 분야에 중요한 기여를 하는 사람이 될 수 있을까.” 이런 게 지금 현재 고민이라고나 할까요? 아직 내가 무슨 '대가가 돼서 나중에 무언가를 어떻게 해야지' 할 정도는 아니고 일단은 현재의 이슈를 놓치지 않고 따라가거나 이끄는 그룹에 가까워지는 것이 필요한 단계인 것 같습니다.

 

참관 Q&A

Q1. 혹시 학부생 때 들으셨던 과목 중에서 제일 기억에 남는 과목이 있으신지 궁금합니다.

 학부생 때 나름 다 재밌었던 것 같아요. 그렇다고 제가 다 잘한 것은 아닙니다. 제 인생은 이 강의로 바뀌었다 할 정도로 기억에 남는 과목은 없고요. 한 가지 혹시 학생들에게 도움이 될지 모르지만 저는 산업공학과를 다니면서 가장 재미없고 이건 내가 절대 안 할 것 같았던 분야가 경영과학이었는데, 나중에 필요하면 하게 되더라고요. 그러니까 여러분이 어떤 전공이 너무 혹은 조금 재미없더라도 많이 들어 놓는 게 좋은 것 같아요. 일단 들어 놓으면 나중에 필요할 때 열심히 공부를 하게 되더라고요. 그래서 재미를 따지지 말고 웬만하면 다 듣자(웃음).

 여기에 첨언하면, 제가 생각보다 되게 많은 걸 공부를 했어요. 일단 산업공학 학부를 한 것까지는 똑같은데 한국 대학원에서 인간공학 공부했어요. 그 다음에 미국에서 OR 박사를 했고,  경영과학 박사 과정을 들어갔고, 그 다음으로 금융공학을 했고, 그 후에 물류 공급망을 했어요. 쉽게 말해, 산업공학에서 저는 거의 안 해본 게 없습니다. 그때그때 상황에 따라서 해야 되거나, 혹은 그 당시에 제일 좋다고 생각해서 하다 보니까 이게 쌓이고 쌓여서 지금 현재 상태로 오게 되었습니다. 그래서 여러분이 인생을 계획할 때 너무 멀리 보고 무엇을 꼭 할 필요는 없다고 생각해요. 물론 훌륭한 사람들은 그렇게 하더라고요. 그런데 평범한 사람들은 굳이 그렇게까지 크게 내가 이것만 해야 된다라고 생각할 필요는 없고 열심히 준비해 나가면서 자신이 현재 재밌는 것과 현재 필요한 것을 하다 보면 그게 쌓이고 쌓여서 좋은 방향으로 가는 게 아닌가 싶은 생각이 들었어요. 그래서 좌절하지 말고 계속 기회를 찾는 게 중요한 것 같아요.

 

Q1-1. 그렇다면 산업공학 내에 있는 여러 분야를 공부하셨는데, 그 외에 복수 전공이나 부전공을 하신 거는 없으신가요?

 그건 없어요. 이것만 해도 되게 중요하고 충분하다고 생각해요. 과목들 얘기로 다시 넘어가서 이거는 절대 안 할 것 같은데, 지금 제가 박사까지 하게 됐다고 했지요. 또, '과학적 관리, 작업 관리는 되게 재미없고 이런 건 도대체 어디에 쓰는 건가'하고 생각했는데, 막상 사회에 나가서 보니까 엄청나게 요긴해요. 되게 많이 써요. 생각보다 이런 기본 원리를 사람들이 일을 할 때 이해를 안 하고, 주먹구구식으로 많이 하고 있어요. 당연히 산업공학과면 다 알 것 같은데, 타과 사람들과 일하다 보면 전혀 이해를 못 하고 있는 중요한 것들이 많이 보여요. 이처럼 대학교 때 재밌는 것만 해야 겠다고 생각했는데 생각이 바뀌게 되었어요. '학생들이 싫어해도 최대한 이것저것 계속 주입하는 게 더 좋은 방식이 아닐까? 나중에 사회에서 어떤 것으로 살아남을지 모르는 상황에서는 일단 학생들에게 많은 것을 준비시키는 것이 더 좋지 않을까'라고 생각이 약간 바뀌었습니다. 미안하지만 요즘 여러분에게 꼭 재밌는 것만 들으라고는 얘기하고 싶지는 않습니다.

 

Q1-2. 그럼 과목에서 배우는 원리가 현업에서 많이 적용이 된다는 말씀이신가요?

 구체적으로 적용이 될 때도 있고요. 작업 관리에서 배우는 작업을 분석하고, 작업의 병목이 어디인지, 어느 곳을 개선해야 하는지, 개선하면 전체적으로 어느 정도의 시간이 절약이 되는지 등 결국에는 중요하게 적용이 되죠. 그런데 이런 점들이 다른 과목에도 다 연결되어 있어요. 생산 관리를 해도 비슷한 걸 또 배워요. 여러 공정 중 중요한 공정은 무엇인지, 공장의 프로세스가 무엇인지, 어떤 공정을 수정해야 프로세스 진행 속도가 얼마나 증가하게 되고, 그럼 제품을 몇 단위 생산할 수 있고, 앞으로 몇 개를 더 만들고 싶어서 어떤 프로세스를 추가로 설치하는 등의 생산 관리를 배우게 됩니다. 여러 강의에서 소중한 경험을 여러분이 하고 있는 거죠. 그래서 다시 돌아가면 되게 이런 걸 많이 가르쳐야 된다. (웃음) 우리가 미래에 대비할 수 있게. 무엇이 필요할지 잘 모르잖아요.

 

Q2. 쿠팡이나 마켓컬리와 같은 회사가 빠른 배송이나 새벽 배송으로 유명한데, 이러한 회사들이 해외로 진출할 가능성이 있을지가 궁금합니다.

 당연히 있죠. 당연히 있는데 넘어야 될 벽이 되게 분명하죠. 일단 한국과 지형 지물이 달라요. 교통 체계가 달라요. 땅덩어리 자체가 큰 데는 큰 대로 엄청난 챌린지예요. 땅덩어리가 작은 곳이라고 하더라도 우리나라같이 이렇게 거미줄 같이 도로나 교통이 잘 된 곳이 아닐 수도 있어요. 그러면 이 자체가 큰 챌린지예요. 그 나라 사람들이 한국 사람하고 똑같이 일을 한다고 생각하면 안 돼요. 한국 사람은 전 세계에서 제일 근면한 축에 속하고 청렴함도 되게 좋은 편이거든요. 되게 열심히 해요. 그리고 한국 사람처럼 일을 안 할 가능성도 충분히 있어요. 하고 싶어도 할 수 없는 체계일 수도 있어요. 법 체계도 다르고 문화도 다르고 밤에는 일할 수 없다 등의 체계가 있을 수도 있고. 그래서 그냥 단순히 넘어가는 것은 불가능해요. 그래서 우리나라가 잘 되고 있는 거예요. 그런 어떤 여건이 딱 맞아서. 우연이 아니에요.

 

Q2-1. 그럼 우리나라에 맞게 일단 시스템을 구축을 해놓은 건가요?

 우리나라에 잘 맞는 시스템이죠. 어떻게 보면 한국 사람이 빠른 것도 좋아하고 빨리 줄 수도 있고요. 여러분 새벽에 가끔 게임을 하다가 잠이 안 오면 한번 생각해 보세요.얼마나 열심히 뛰어다니는지. '다른 나라에서도 누군가 그렇게 열심히 하게끔 시킬 수 있을까? 한국 사람만큼 저렇게 열심히 할까' 싶은 생각이 드는데 여러 나라에 가보면 행태가 되게 많이 다릅니다. 생각해 봐요. 일단 미국은 불가능해요. 당장 땅덩이가 너무 달라요. 다른 모든 걸 제쳐놓고 너무 커서 당일 배송은 힘들고 하려면 훨씬 더 큰돈이 들죠. 훨씬 많은 창고를 지어야 돼요. 그럼 우리랑 비슷한 수준의 유럽으로 가서 해본다고 해도 땅덩이는 작지만 문화가 다르고 과연 우리가 생각한 대로 움직일지도 문제예요. 파업도 많이 해서 잘 모르겠네요. 아시아 국가를 보면, 중국도 너무 크고 일본도 꽤 크긴 하지만 가능성이 있을 것 같긴 합니다만 또 모르죠. 그리고 어떤 나라는 IT 시스템이 우리나라 같이 활성화가 안 되어 있는 나라도 있고, 사람들이 쓰기 싫어하는 경우도 있고, 통신망이 잘 안 되는 경우도 있고, 메신저가 잘 될 수도 있습니다. 이런 모든 조건을 생각해 보면 한국만큼 여건이나 인프라가 착착 돌아가는 데가 잘 없습니다. 만약에 이걸 다 구현하려고 하면 어떤 나라에서는 2배, 3배의 돈을 줘야만 할 수도 있는 겁니다.

 

 

- 서울대학교 산업공학과 학생회 LOOK!E 소통팀

*위의 인터뷰는 서울대학교 산업공학과 공식 인스타그램에서도 확인하실 수 있습니다:)

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