최근 몇 년간, ChatGPT를 비롯한 생성형 AI 기술이 급속히 대중화되면서 우리의 일상과 업무는 놀라운 속도로 변화하고 있다. 이제 ‘AI’는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 이메일 작성, 업무 보고, 고객 응대 등 실생활의 거의 모든 상황에 자연스럽게 녹아들고 있다. 이러한 기술 변화의 흐름 속에서 사람들은 단순한 자동화를 넘어, 보다 나은 결정을 내릴 수 있는 방법에 대한 관심을 가지기 시작했다. 그리고 그 중심에는 바로 ‘수학적최적화(Mathematical Optimization)’라는 개념이 있다. 수학적최적화는 말 그대로 ‘가장 좋은 해답을 찾는 과정’을 의미한다. 자원이 한정된 상황에서 최대의 효과를 얻기 위해 어떤 선택을 해야 하는지를 과학적으로 분석하고 계산하는 방법이다. 이 개념은 어렵게 들릴 수 있지만, 오히려 우리는 매일 삶 속에서 직관적으로 최적화를 고민하고 있다. 예산 안에서 가장 만족스러운 여행 일정을 계획하거나, 제한된 시간 안에 할 일을 정리하는 것도 일종의 최적화다. 다만, 이를 좀 더 정량적이고 체계적으로 접근할 수 있도록 해주는 도구가 바로 이 책에서 다루는 수학적최적화 기법이다. 그렇다면 수학적최적화는 어디서 왔을까? 그 기원은 전쟁이라는 극한의 상황에서 출발했다. 제2차 세계대전 중, 영국군은 전쟁에서 승리하기 위해 병력이나 무기를 무작정 늘리는 대신, 과학자들과 함께 데이터를 분석하고 전략을 최적화하는 새로운 시도를 했다. 이 ‘작전연구(OR)’는 적의 공격 패턴을 분석하고, 제한된 호위함을 어디에 어떻게 배치해야 가장 효과적으로 수송선을 보호할 수 있는지를 정량적으로 도출해 냈다. 이 전략은 곧 놀라운 성과로 이어졌고, 전후에는 산업 현장 전반으로 빠르게 확산되었다. 오늘날 이러한 수학적 사고와 기법은 아마존, 구글, UPS 등 글로벌 선도 기업들의 핵심 전략이 되었다. 특히, 아마존은 창고 구조 설계부터 상품 배치, 물류센터 입지 선정, 배송 경로 계획에 이르기까지 모든 의사결정에 수학적최적화 모델을 적용하며, ‘당일 배송’이라는 불가능에 가까운 서비스를 실현해 냈다. 이 책이 주목하는 지점도 바로 여기에 있다. 지금까지 수학적최적화는 전문가나 엔지니어만이 다룰 수 있는 영역으로 여겨져 왔다. 이는 복잡한 수식과 알고리즘, 고도의 프로그래밍 능력이 필요하다고 생각되었기 때문이다. 하지만 시대는 변했고, 이제는 누구나 접근할 수 있는 도구들이 등장했다. 그 대표적인 예가 바로 Excel이다. 이 책은 Excel의 ‘해 찾기’ 기능을 활용하여 누구나 손쉽게 최적화 문제를 실습할 수 있도록 구성되어 있다. 이 책의 특징은 다음과 같다. 첫째, 수학 공식이나 알고리즘 설명보다 직관적인 이해와 시각적 설명에 중점을 두었다. 그림과 사례 중심의 설명은 독자가 지루하지 않게 내용을 따라갈 수 있게 돕는다. 둘째, 실생활과 업무에 바로 적용 가능한 문제 중심으로 구성되었다. 단순히 이론을 배우는 것이 아니라, 실제로 실무에 어떻게 활용할 수 있을지를 보여준다. 셋째, 입문자에게도 진입 장벽이 낮은 접근 방식을 택했다. 수학을 전공하지 않은 독자도 부담 없이 시작할 수 있도록 구성되어 있어, 데이터 기반의 의사결정이 필요한 누구에게나 유용하다. 한국의 기업들도 이제는 패스트 팔로워 전략을 넘어, 자산화된 프로세스와 체계적인 의사결정으로 경쟁력을 강화해야 하는 시대에 접어들었다. 그 시작점에서, 수학적최적화는 강력한 도구이자 통찰의 출발점이 될 수 있다. 이 책이 던지는 메시지는 분명하다. “복잡해 보여도 시작할 수 있다. 그리고 누구나 최적의 해답을 찾을 수 있다.” ※ Excel 실습 자료는 교문사 홈페이지(https://www.gyomoon.com) 자료실에 수록되어 있습니다.

저자 : 미요시 다이고 三好大悟 게이오대학교에서 금융공학을 전공하고 스타트업에 입사하여 데이터 사이언티스트로서 다양한 컨설팅 프로젝트에 참여했다. 이후 대기업에서 소매, 물류, 배송 관련 업무에 데이터 분석과 AI를 접목하는 역할을 맡았다. 현재는 IT 기업 ‘리베르크래프트(LiberCraft)’의 설립자이자 CEO로서, 데이터 분석 및 AI 관련 프로젝트 진행 및 컨설팅과 교육 사업도 함께 펼치고 있다. 역자 : 박종성 LG CNS 최적화컨설팅담당 연세대학교와 런던정치경제대학교(LSE)를 졸업한 후, LG CNS Entrue Consulting에서 신재생에너지, 제조, 스마트시티, AI 등 다양한 분야를 대상으로 비즈니스 컨설팅 과제를 수행했다. 최적화/AI그룹 그룹장을 거쳐, 현재는 LG CNS 최적화컨설팅담당에서 컨설팅팀을 이끌고 있다. 저서로는 『Enterprise IT Governance, Business Value and Performance Measurement』(IGI Global, 공저), 『한눈에 읽는 스마트시티』(지식공감, 공저) 등이 있으며, 번역서로는 『아마존 사람들은 이렇게 일합니다』(2021년 세종도서 학술 부문 우수도서 선정), 『기묘한 과학책』, 『곤도의 결심』 등 다수가 있다. 감수 : 손무성 LG CNS 최적화컨설팅담당 고려대학교 산업경영공학과에서 학사와 석사 학위를 취득하고, 박사 과정을 수료했다. 한국철도기술연구원을 거쳐, 2012년부터 LG디스플레이에서 디스플레이 패널 품질 및 생산성 향상을 위한 수학적최적화 컨설팅을 수행했다. 2019년부터 LG그룹의 비즈니스 컨설팅 전문조직인 LG CNS Entrue Consulting에서 최적화그룹을 이끌었으며, 이후 SCM DX 담당을 거쳐, 2024년부터 LG CNS 최적화컨설팅담당을 총괄하고 있다. “세상의 모든 문제를 최적화로 해결한다”는 모토와 “최적화로 세상을 이롭게 하자”는 사명감을 바탕으로 전자, 화학, 철강, 조선, 에너지, 유통, 마케팅 등 다양한 산업의 리더들에게 Thought Leadership을 제공하고 있다. 주요 업무 분야는 최적화 컨설팅, 수학적최적화 알고리즘 디자인 및 개발, 양자 어닐링, 시뮬레이션 분석 등이다.

Chapter 1 해적이 ‘수학적최적화’를 활용할 줄 알았더라면? Chapter 2 수학적최적화로 무엇을 할 수 있을까? Chapter 3 [사례 1] 상품 가격을 최적화하여 매출을 극대화하자 Chapter 4 [사례 2] 광고 예산 배분을 최적화하여 광고 효과를 극대화하자 Chapter 5 [사례 3] 자산별 투자 비중을 최적화하여 포트폴리오 운영 리스크를 최소화하자 Chapter 6 [사례 4] 근무 스케줄을 최적화하여 운영 효율을 극대화하자 Chapter 7 [사례 5] 관광 경로를 최적화하여 이동 거리를 최소화하자 부록 ‘해적의 고민’을 Excel로 해결해 보자