샌프란시스코에서 개최된 2026 INFORMS Annual Meeting에 참석하였다. 사전에 확인한 학회 프로그램을 보면 굉장히 많은 발표가 예정되어 있음을 알 수 있었다. 개인적으로는 참석했던 학회 중 가장 큰 학회였던 것 같아서 설레는 마음으로 학회에 참석하였다.

전반적인 내용 중에 가장 눈에 띈 것은 헬스케어와 관련된 키워드였다. 학회 기간 내내 모든 시간대에 헬스케어 세션이 있다고 느껴질 만큼 관련 내용이 많다고 생각했다. 전반적으로, 헬스케어 분야에서는 AI의 예측 성능 자체보다 그 예측을 실제 운영과 의사결정에 어떻게 연결할지, 그리고 현장에서 믿고 쓸 수 있는지에 관심이 모여 있었다. 많은 사람들이 헬스케어에 집중하고 있는 만큼 차세대 먹거리가 이 쪽으로 모이지 않을까 하는 생각이 들었다.

[발표 후기]

Inverse Lithography Technology 문제에서 확률적 모델을 활용하여 마스크를 생성하는 내용에 대해 발표를 진행하였다. 마스크 최적화는 반도체 공정에서 큰 비용을 차지하고 있는 만큼 매우 중요한 분야이다. 사실 마스크는 정답이 하나로 정해진 것이 아니고 그 정답이 여러 개인 문제가 된다. 이는 빛의 회절 때문에 발생하는데, 정답이 여러 개라면 확률적 모형으로 접근하는 것이 맞지만, 기존의 연구들은 대부분 결정론적으로 수행하였다. 몇몇 확률적 모형도 모델의 성능을 위해 사용한 것일 뿐 정답이 여러 개인 특성을 모델링하기 위해 사용되진 않았다. 이런 관점에서 내가 제안한 모델은 확률적 모델로 마스크를 생성하는 task였으며, 특히 이 때 마스크는 정답이 여러 개인 부분이 있고 그렇지 않은 부분이 동시에 존재하는데, 정답이 여러 개인 영역에만 집중적으로 노이즈를 주입하는 방식으로 좋은 성능을 달성했다. 시간 제약으로 따로 질의응답 시간을 가지진 못했다. 일부 참석자들이 내 발표에 계속 관심을 가지고 사진을 찍는 모습을 보았는데, 대부분 마이크론의 임직원 이였던 점도 흥미로웠다.

[청취 후기]

1. Optimization with Feedforward Neural Network Constraints (The Pennsylvania State University)

학습이 끝난 신경망을 surrogate로 최적화 모형에 제약식으로 넣어 푸는 문제를 최적화하는 내용이었다. 발표는 선택지를 세 축으로 나눠 설명했다. 원래 문제가 LP, MILP, NLP 중 무엇인지, activation이 ReLU인지 smooth 함수인지, 그리고 신경망을 solver에 full space, reduced space, gray box 중 어떤 방식으로 넘기는지다. ReLU의 경우 Big-M, SOS1, convex hull, complementarity 정식화를 쓸 수 있고, bound를 얼마나 tight하게 잡느냐가 계산 성능을 크게 좌우한다고 했다. ReLU와 MILP 조합은 이미 많이 성숙했지만 smooth activation이나 비선형 문제는 아직 연구가 적다는 진단이었다. 실제로는 임베딩 기법보다 네트워크 구조, 학습 데이터, 해 검증이 결과를 더 크게 좌우한다는 말이 인상적이었다.

2. Embedding Single-head Attention Architecture for Optimization (Virginia Tech)

이 발표는 Attention을 최적화 모형에 넣기 위한 방법을 연구한 내용이다. Attention head를 수리계획 모형으로 정식화 하였는데, 입력이 연속 변수일 때는 아주 작은 규모에서도 풀기 어려웠지만, 입력을 binary 선택 변수로 두면 다룰 수 있는 MILP가 된다는 것을 보여주었다. 이를 노드 간 상호작용 비용이 있는 최단경로 문제와 UAV 정찰 문제에 적용했고, 기존 회귀 기반 surrogate보다 일관되게 더 좋은 해를 찾았다. 대신 풀이 시간은 더 길었다. Attention을 최적화 안에 넣는 것이 가능하고, 요소 간 상호작용이 의사결정을 좌우하는 문제에서 특히 효과적이라는 점을 보여준 발표였다. 최적화 분야를 잘 알진 못하지만 보통 휴리스틱한 모형이나 강화학습을 많이 사용하는 것으로 알고 있었는데, attention을 이용하여 최적화 경로 안에서 요소들간 상호작용을 잡아내었다는 것이 흥미로웠다.

이번 학회는 이런 내용 뿐 아니라 다양한 기업체의 전시도 볼 수 있었다. 또한 'Korea University IME Global Gathering'에 참석하여 고려대학교 졸업생과 재학생 간의 다양한 이야기를 나눌 수 있는 귀한 시간도 가질 수 있었다. 교수님과 함께 참석한 고재영, 임새린 연구원과 함께 금문교를 비롯하여 샌프란시스코의 다양한 볼 거리를 볼 수 있었던 부분도 뜻 깊었다. 특히, 발표 전 진행된 리허설에서 교수님의 코멘트를 통해 어떤 부분을 강조하고 어떻게 말해야 청취자들이 잘 들을 수 있을까 고민하고 준비했던 부분이 발표에 큰 도움이 되었다. 앞으로도 어떤 발표든 이런 부분을 잘 새기면 좋을 것 같다.