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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.2026-09-20 14:00:10
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물류센터 들어가는 휴머노이드…LG CNS·컬리, 차세대 물류 실증 진행 [경제일보] LG CNS가 컬리와 손잡고 물류센터 휴머노이드 로봇 실증 사업에 나선다. 생성형 AI를 넘어 실제 물리 공간에서 작업을 수행하는 '피지컬 AI' 경쟁이 본격화되면서 물류 자동화 시장도 새로운 전환점을 맞고 있는 것으로 분석된다. 18일 LG CNS는 컬리와 최근 '스마트 물류센터 고도화를 위한 휴머노이드 개념검증(PoC) 및 물류 자동화 사업 협력' 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 컬리 물류 인프라를 기반으로 휴머노이드 로봇 현장 적용 가능성을 검증하고 차세대 물류 자동화 기술 개발에 나설 계획이다. 올해를 기점으로 글로벌 IT·유통업계에서는 AI 기술 경쟁이 소프트웨어 영역을 넘어 실제 산업 현장에서 움직이는 로봇과 자동화 설비 중심으로 확대되고 있다. 특히 물류 산업은 반복 작업 비중이 높고 인력난과 야간근무 부담이 큰 만큼 휴머노이드와 피지컬 AI 적용 가능성이 가장 빠르게 주목받는 분야 중 하나로 꼽힌다. 특히 미국의 인공지능 로봇 스타트업 피규어AI가 최근 유튜브 라이브 방송을 통해 자사의 휴머노이드가 물류 현장에서 일하는 장면을 실시간으로 송출해 주목을 받았다. 휴머노이드 로봇이 산업 현장에 적용할 수 있는 단계까지 도달한 것으로 풀이된다. 이번 협력의 핵심은 컬리 물류센터에서 진행되는 휴머노이드 로봇 실증이다. 양사는 실제 물류 현장에서 작업자의 업무 부담과 위험도를 줄일 수 있는 업무를 발굴하고 휴머노이드 적용 가능성을 검증할 계획이다. LG CNS는 자체 로봇 학습·운영 플랫폼인 '피지컬웍스'를 활용해 로봇 작업 정확도와 수행 속도, 기존 작업 방식 대비 효율 개선 수준 등을 분석할 예정이다. 피지컬웍스는 AI 기반으로 로봇 동작을 학습·운영·관리하는 플랫폼으로 향후 다양한 산업 현장으로 확장이 가능한 기술로 평가된다. 컬리는 새벽배송 중심 물류 운영 과정에서 축적한 대규모 데이터와 리테일테크 기반 물류 인프라를 바탕으로 실증 환경을 제공한다. 컬리는 현재 신선식품 중심 사업을 넘어 뷰티와 패션, 리빙 등으로 상품군을 확대하고 있으며 배송 경쟁력 강화에도 집중하고 있다. 허태영 컬리 COO 부사장은 "컬리는 방대한 물류 현장의 데이터를 쌓고 있고, 데이터와 AI를 활용해 효율성을 끌어올리고 있다"며 "LG CNS의 첨단 피지컬 AI 기술력과 현장 데이터를 연결해 물류 현장의 혁신을 이뤄내기를 바란다"고 설명했다. 양사는 휴머노이드 실증과 함께 물류센터 자동화 고도화 작업도 병행한다. LG CNS는 컬리 물류센터의 자동화 설비와 물류 운영 시스템을 통합해 입고와 보관, 피킹, 출고에 이르는 전 과정을 효율화할 계획이다. 앞서 LG CNS는 컬리 김포 복합물류센터와 창원 물류센터 구축 사업을 수행하며 상온·냉장·냉동 환경을 통합 운영하는 물류 기술과 새벽배송 운영 경험을 확보한 바 있다. 특히 신선식품 물류는 온도 관리와 작업 속도, 재고 운영 난도가 높은 분야로 꼽히는 만큼 휴머노이드 자동화 적용 여부에 관심이 쏠리고 있다. 이번 LG CNS의 협력은 단순 물류 자동화 프로젝트를 넘어 국내 피지컬 AI 시장 확대 신호탄이 될 수 있을 것으로 전망된다. 생성형 AI 이후 산업계 관심이 AI 에이전트와 피지컬 AI로 빠르게 이동하고 있다. 기존 물류 자동화가 무인운반로봇(AGV)이나 자율주행 물류로봇(AMR) 중심이었고, 이후 휴머노이드는 사람 형태를 기반으로 기존 작업 환경에 보다 유연하게 대응할 수 있다는 점이 차별점으로 꼽히며 주목받고 있다. 별도 설비 구조를 대폭 변경하지 않고도 다양한 작업 수행이 가능해 활용 범위가 넓은 것으로 평가된다. 또한 AI 기술 발전으로 로봇의 상황 인식과 작업 학습 능력이 빠르게 고도화되면서 향후 물류와 제조, 유통 현장 전반으로 적용 범위가 확대될 가능성도 커지고 있다. 특히 반복 작업과 야간 작업 비중이 높은 물류센터는 휴머노이드 도입 효과가 가장 먼저 나타날 수 있는 분야로 분석된다. LG CNS와 컬리는 향후 물류센터 내 휴머노이드 적용 성공 사례를 기반으로 신규 사업 기회도 공동 발굴할 계획이다. 양사는 로봇 기반 차세대 물류 지능화를 통해 AI와 물류, 리테일 기술을 결합한 새로운 사업 모델 확대에도 나설 방침이다. 박상균 LG CNS 통신·유통·서비스사업부장 전무는 "컬리가 보유한 물류 운영 노하우와 LG CNS의 기술 역량이 결합돼 물류 자동화 분야에서의 의미 있는 시너지를 창출할 수 있을 것"이라며 "이번 협력을 통해 현장 중심의 혁신 기술을 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-05-18 10:00:00
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