LG CNS, '산업 난제' 풀 인재 모았다…최적화 대회에 55개국 958팀

[경제일보] LG CNS가 제조·물류 현장의 복잡한 문제를 수학으로 해결할 글로벌 인재 확보에 나섰다. 인공지능(AI)이 데이터를 분석하고 예측한다면 수학적 최적화는 여러 제약을 반영해 실제 작업 순서와 자원 배분 방법을 결정한다. 올해 경연대회에는 세계 55개국에서 958개팀이 참여했다.

LG CNS는 대한산업공학회와 공동 개최한 ‘최적화 그랜드 챌린지 2026’을 마치고 시상식을 열었다고 20일 밝혔다. 회사 측이 국내 유일이라고 소개한 수학적 최적화 경연대회로 2024년 시작해 올해 3회째를 맞았다.

수학적 최적화는 한정된 인력과 설비, 시간, 공간 안에서 비용을 줄이거나 생산성을 높이는 해법을 찾는 기술이다. 공장 생산계획부터 물류차량 배차, 항공기 운항, 로봇 이동경로, 금융상품 구성까지 활용 범위가 넓다. 생성형 AI가 결과물을 만드는 데 초점을 맞춘다면 최적화 기술은 복잡한 조건 아래서 실행 가능한 계획을 찾아내는 역할을 한다.

올해 대회에는 958개팀 1448명이 참가했다. 지난해 343개팀 676명과 비교해 참가팀은 약 2.8배, 참가자는 2.1배로 늘었다. 미국·영국·중국·일본·독일·인도 등 55개국에서 카네기멜런대, 임페리얼 칼리지 런던, 스탠퍼드대, 도쿄대와 서울대·KAIST·POSTECH 소속 참가자들이 도전했다. 액센추어·IBM·삼성전자·현대자동차 등 기업의 현직 전문가도 참가했다.

이번 과제는 조선소의 ‘블록 배치 최적화’였다. 초대형 선박은 수백개의 구조물 조각인 블록을 따로 제작한 뒤 조립한다. 참가자들은 크기와 형태가 서로 다른 블록을 제한된 작업장 안에서 어느 위치와 방향에, 언제 배치할지를 정하는 알고리즘을 개발했다.

단순히 빈 공간에 블록을 많이 넣는 문제가 아니다. 선행 작업이 끝나야 다음 공정으로 옮길 수 있고, 블록을 이동할 통로와 장비 운용도 고려해야 한다. 잘못 배치하면 블록을 다시 옮기느라 작업시간과 비용이 늘고 후속 공정까지 밀릴 수 있다. 현장의 납기와 공간 활용도를 함께 다루는 산업형 문제인 셈이다.

참가팀이 알고리즘을 제출하면 채점 시스템이 성능을 계산해 실시간 순위를 공개했다. 예선과 본선을 통과한 상위 6개팀은 국내에서 열린 결선에서 알고리즘과 문제 해결 방식을 발표했다. 대상은 일본 참가팀이 차지했다. LG CNS는 20개 수상팀에 총 2억원의 상금을 지급하고 성적에 따라 채용 연계형 인턴십 또는 입사 지원 시 서류전형 면제 기회를 제공한다.

상위 10개팀의 알고리즘은 오픈소스로 공개한다. 대회에서 나온 해법을 학계와 산업계가 연구·개선할 수 있도록 하고 최적화 기술 생태계도 넓히겠다는 구상이다.

LG CNS는 수학적 최적화를 조선·방산·철강·물류·운송·제조·금융·통신·교통·항공 등 200건 이상의 산업 과제에 적용했다고 설명했다. 철강사의 자재 적재와 크레인 운영 일정, 공항 안내·순찰 로봇의 이동 및 충전 경로, 조선사의 선박 도장 작업계획 등이 대표적이다.

국내 대형 제조사에는 에어컨 실내기와 실외기의 생산 속도 차이로 쌓이던 재고를 줄이는 데 관련 기술을 활용했다. 생산계획을 다시 짜 창고를 거치는 재고를 57% 줄이고 수억원의 비용을 절감했다는 게 회사 측 설명이다. LG CNS는 석·박사급 인력 50여명으로 구성된 최적화컨설팅담당 조직을 운영하고 있다.

박상균 LG CNS 엔트루 부문장 전무는 “한정된 자원으로 최고의 효율을 끌어내는 일은 복잡하고 어렵지만 수학적 최적화로 풀어낼 수 있다”며 “대회를 키워 전 세계 인재들과 최적화 기술의 활용 범위를 넓히겠다”고 말했다.

한편 대회의 참가국과 참가팀이 크게 늘면서 글로벌 인재 발굴 무대로서 외형은 갖췄다. 앞으로의 성과는 공개된 알고리즘이 연구에 머물지 않고 조선·물류·제조 현장의 비용과 작업시간을 줄이는 해법으로 이어지는지, 대회 참가 인재가 실제 채용과 사업 확대에 얼마나 연결되는지에 달렸다.