기업과 기관의 운영 현장에서는 제한된 자원을 어떻게 배치할 것인지에 관한 의사결정이 반복된다. 필요한 인력을 시간대별로 배치하고 물품의 이동 경로를 정하며 수요에 맞춰 재고를 관리하는 업무가 대표적이다.
산업 AI 최적화 솔루션 기업 주식회사 오믈렛(대표 박진규)은 이러한 문제를 AI와 수학적 최적화 기술로 분석하는 ‘Operational Intelligence(운영 지능)’ 기술을 개발하고 있다.
오믈렛은 9월 21일 중앙대학교광명병원(병원장 정용훈)과 ‘의료 AI 기반 간호 업무 효율화 및 병원 운영 최적화 솔루션 공동 연구·사업화’를 위한 업무협약을 체결하고 의료 분야 적용 연구를 진행한다.
오믈렛의 기술 기반 가운데 하나는 조합 최적화(Combinatorial Optimization)다.
조합 최적화는 여러 제약조건이 존재하는 상황에서 가능한 조합을 분석해 주어진 목표에 적합한 선택을 찾는 수학적 접근 방식이다. 인력 배치와 차량 경로, 생산 일정, 자원 할당처럼 경우의 수가 빠르게 증가하는 운영 문제에 활용할 수 있다.
오믈렛은 여기에 생성형 AI를 결합해 현장의 운영 조건을 시스템에 적용하고 사용자가 결과를 활용할 수 있도록 하는 기술을 연구하고 있다.
중앙대학교광명병원과 선정한 첫 연구 과제는 간호사 근무표다.
간호사 스케줄링에는 병동별 필요 인원, 근무조, 숙련도, 휴게시간, 휴가 및 개인 일정 등 여러 조건이 적용된다. 오믈렛은 병원이 설정한 조건을 기반으로 근무 일정 조합을 분석해 관리자의 일정 작성을 지원하는 AI 에이전트를 연구한다.
실제 의료 현장의 조건을 기술에 반영하기 위해 중앙대학교광명병원과 공동 연구 방식으로 진행한다. 병원은 운영 과정에서 필요한 조건과 요구사항을 제시하고 오믈렛은 이를 수학적 모델과 AI 시스템에 반영할 예정이다.
병원 내부 물류 이동과 의약품·의료 소모품 재고 관리도 후속 연구 분야로 검토하고 있다.
오믈렛은 KAIST 산업 및 시스템공학과 박진규·권창현 교수가 설립한 AI 스타트업이다. 물류, 제조, 에너지, 국방 등에서 발생하는 산업 운영 문제를 대상으로 AI 최적화 기술을 개발해 왔다.
박진규 대표는 “각 산업마다 운영 방식은 다르지만 제한된 자원과 여러 제약조건을 고려해 의사결정을 내려야 한다는 공통점이 있다”며 “의료 현장에서 발생하는 운영 문제를 구체적으로 분석해 Operational Intelligence 기술의 적용 모델을 개발하겠다”고 말했다.
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