이번 인폼스를 한 단어로 요약하라면 “Analytics”다. 거의 모든 분야에서 Analytics라는 용어를 달고 나온 느낌이다. 인폼스 학회는 산업공학과 경영학(생산관리, 경영과학)이 주를 이루는 학회다. 따라서 컴퓨터사이언스 쪽에서 최근 유행하고 있는 Artificial Intelligence나 Machine Learning 용어 보다는 이와 비슷하게 사용될 수 있는 Analytics용어가 주로 사용된다. 내가 보기에는 큰 틀에서Artificial intelligence = Machine learning = Data mining = Analytics다. Analytics는 optimization, statistics, stochastics 이론에 근거한 방법론을 사용하여 데이터를 분석하고 이로 부터 의미 있는 결과를 도출하는 학문으로 보면 될 것 같다.

MIT Bertsimas그룹이 최근 몰두하고 있는 연구가 인상적이다. 전통적인 통계나 데이터마이닝 문제를 전통 optimization문제 (LP, IP, MIP,…)로 포뮬레이션 하여 이를 풀어내는 것이다. 포뮬레이션 자체는 새로울 것이 없지만 그 동안 문제의 복잡도 (경우의 수)가 너무 커 풀지 못하던 것을 최신 optimization기법 (휴리스틱 포함)과 괄목할 만한 성장을 거듭하고 있는 컴퓨팅 파워를 이용해 풀어가고 있다. Optimization문제는 그 해를 구하기 어려워서 그렇지 일단 구하면 그것은 두말할 것 없이 최고다. 몇몇 optimization전문가와 예기해 본 결과 아직은 Bertsimas 연구에 한계점이 있지만 머지 않아 통계분야에 큰 충격을 주는 날이 올 것 같은 느낌이다. Optimization과 Statistics가 합쳐지는 (merge) 느낌이다.

응용분야는 지난 수년간의 추세와 비슷하게 Healthcare분야가 압도적이다. 응용분야의 거의 반이 Healthcare쪽인 듯싶다. 또한 몇몇 이론대가들이 이쪽으로 관심을 두고 있는 것을 보면 앞으로 이 추세는 지속될 듯 하다. 에너지 관련 연구(특히, 신재생에너지 (바람, 태양 등))도 눈에 띄게 증가했다. Manufacturing과 supply chain management분야는 꾸준히 연구되고 있는 스테디셀러다. 다만 manufacturing에서 additive manufacturing (3-D printing) 관련 연구가 활발해 지는 것 같다. 최근 화두가 되고 있는 Deep learning은 인폼스 학회에서는 아직인 듯 하다. 몇몇 주제의 발표가 있었지만 매우 초보적인 응용문제에 불과했다.