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| 제목: "한정된 자원에서 최대의 효율 뽑는 기술"... LG CNS 최적화 대회 성료 |
황국상 기자 / 2025-09-26 09:13 |
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"한정된 자원에서 최대의 효율 뽑는 기술"... LG CNS 최적화 대회 성료
LG CNS는 AI(인공지능), 양자, 로봇 등 미래 '게임 체인저' 산업의 기술 근간이 되는 '수학적최적화(Mathematical Optimization)' 분야을 선도하는 등 산업 저변 확대를 위해 지난해에 이어 2년 연속 최적화 경연대회를 열었다며 26일 이같이 밝혔다. 수학적최적화는 제한된 자원과 조건 속에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 낼 수 있는 최적의 대안을 찾아내는 기술이다.
이번 대회에는 △서울대 △카이스트 △포항공대 △영국 임페리얼 칼리지 런던 △아인트호벤 공대 등 국내외 유수의 대학과 △LG디스플레이 △삼성전자 △현대자동차 △KT 등 기업에서 대거 참여했다.
대회 주제는 선박을 통해 미국, 유럽 등 주요 해외시장에 자동차를 수출할 때 가장 효율적인 차량 적재 방안을 모색하는 것이었다. 특히 정박해야 하는 여러 항구마다 상하역 해야 하는 차량이 다르기 때문에 선박의 한정된 공간 속에서 최적의 재배치 구조를 찾아내야 했다. 제한된 시간 내에 전체 차량의 상하역 과정에서 발생하는 비용을 최소화하는 최적화 알고리즘을 만드는 것이 평가의 핵심이다. 심사위원단은 평가의 공정성을 위해 알고리즘 제출과 동시에 실시간으로 채점하고 리더보드에 반영해 참가자 모두에게 공개했다.
대상은 서울대 산업공학과 대학원생 팀 '트라이 어게인(tryAgain)'이 선정됐다. LG CNS는 '최적화 그랜드 챌린지 2025' 결선에 오른 10개 팀에 상금을 수여했다. 대상과 최우수상, 우수상을 수상한 6개팀에는 향후 3년간 LG CNS 입사 지원 시 서류 전형 면제 혜택을 부여했다. LG CNS는 참가팀들이 제출한 모든 알고리즘 코드를 오픈소스로 공개할 예정이다.
김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 전무는 "기업의 한정된 자원으로 최적의 효율을 이끌어내는 것은 매우 복잡하고 어렵지만 '수학적최적화'로 해결할 수 있다"며 "LG CNS는 앞으로도 대회를 확대해 수학적 최적화 분야 리더십을 강화해 나가겠다"고 말했다.
황국상 기자 gshwang@mt.co.kr
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