물류 현장 문제 직접 푸는 경진대회…CJ대한통운 ‘미래기술챌린지’

[포인트경제] CJ대한통운이 물류 현장에 바로 적용 가능한 인공지능(AI) 기술 인재를 발굴하기 위해 마련한 채용 연계형 공모전 ‘미래기술챌린지 2026’을 마무리했다.

CJ대한통운은 지난 3일 서울 종로구 본사에서 시상식을 열고 최종 과제별 우승 2개 팀에 총 2000만원의 상금을 전달했다고 4일 전했다. 6회째를 맞이한 올해 대회에는 총 208개 팀, 338명이 참가해 104대 1에 달하는 높은 경쟁률을 보였다.

실전형 AI 알고리즘으로 현장 효율성 제고

미래기술챌린지는 실제 물류 센터에서 발생하는 까다로운 문제들을 AI 알고리즘으로 해결하는 실전형 경진대회다. 수상 팀에는 상금과 함께 CJ대한통운 입사 지원 시 서류전형 및 1차 면접을 면제해 주는 채용 혜택을 제공한다. 2021년 첫발을 뗀 이래 누적 1080개 팀 2135명이 도전장을 냈으며, 이 가운데 29명이 TES물류기술연구소에 입사하며 핵심 인재 등용문으로 뿌리내렸다.

올해 과제는 규격이 다양한 화물을 수시로 다루는 물류 현장의 공간 효율과 생산성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 제시된 과제는 레일 위 상품 체적을 측정하는 ‘CCTV 영상 기반 화물 객체 분석’과 크기와 형태가 다른 박스를 효율적으로 쌓는 ‘랜덤 팔레타이징 알고리즘’ 두 가지다.

경희대·서울시립대 팀 각각 과제별 대상 영예

첫 번째 과제에서는 경희대학교 ‘공148호에서(이찬·오윤진·임주현)’ 팀이 정상을 차지했다. 이들은 AI 학습에 쓰이지 않은 낯선 영상 데이터에서도 화물 종류와 크기를 왜곡 없이 식별해 내 가장 높은 점수를 얻었다.

규격이 제각각인 화물을 팔레트에 안정적으로 적재하는 두 번째 과제에서는 서울시립대학교 ‘UOS-RoboStack(홍수현·김연재·이유민)’ 팀이 최고 수상작으로 뽑혔다. 다양한 변수 속에서도 화물 적재의 안정성과 효율성을 한꺼번에 구현해 냈다는 평가다.

팀을 이끈 홍수현 씨는 “반복 시뮬레이션으로 박스 적재의 안정성을 끌어올린 점이 좋은 결과로 이어졌다”며 “현장에 곧바로 적용 가능한 알고리즘으로 고도화하고 싶다”고 소감을 내비쳤다.

CJ대한통운 김정희 TES물류기술연구소장은 “AI 경쟁력의 바탕은 결국 물류 현장을 깊이 이해하는 인재”라며 “앞으로도 미래기술챌린지를 거점 삼아 물류 산업의 기술 혁신을 이끌 인재를 적극 발굴할 것”이라고 덧붙였다.