이종 화물 적재 해법으로 물류기술 경진대회 정상
핵심 요약
서울시립대 로보틱스 연구실 두 팀이 CJ대한통운 미래기술챌린지에서 대상과 3위를 차지했다. 대상 팀은 강화학습과 휴리스틱 알고리즘을 결합해 이종 화물의 적재 효율성과 안정성을 높였다. 대상에는 상금 1000만원과 채용 전형 면제 혜택이 주어진다.
서울시립대 기계정보공학과 로보틱스 연구실 학생들이 물류 로봇과 인공지능 기술을 다룬 CJ대한통운 제6회 미래기술챌린지에서 대상과 3위를 차지했다. 지난 3일 열린 시상식에서 석사과정 홍수현 씨와 학부 4학년 김연재·이유민 씨로 구성된 ‘UOS-RoboStack’ 팀이 최고상을 받았다. 석사과정 강두인·조성빈·최강현 씨가 참여한 같은 연구실의 ‘UOS-CCTV’ 팀도 3위에 이름을 올렸다.
대상 팀은 크기와 규격이 제각각인 화물의 적재 순서와 위치를 산출해 효율성과 안정성을 함께 확보하는 알고리즘을 개발했다. 물리 시뮬레이션 환경에서 반복 학습으로 적재 방법을 찾는 강화학습 기반 정책에 화물의 안정성을 계산하는 휴리스틱 알고리즘을 결합했다. 인공지능이 효율적인 배치를 탐색하는 과정에 미리 정한 안정성 판단 기준을 적용해 화물이 무너질 가능성을 줄이는 방식이다.
이번 대회에는 전국 대학과 대학원에서 208개 팀, 338명이 참가해 ‘랜덤 팔레타이징 알고리즘’과 ‘폐쇄회로(CC)TV 영상 기반 화물 객체 분석’ 등 두 과제를 수행했다. UOS-RoboStack 팀은 형태와 크기가 일정하지 않은 화물을 로봇이 정해진 공간에 안정적으로 배치하는 랜덤 팔레타이징 과제에서 가장 높은 점수를 받았다. 이 기술은 규격이 다른 화물을 다루는 물류 자동화 현장에서 활용도가 높은 분야다.
대상 팀에는 상금 1000만원과 함께 CJ대한통운 입사 지원 때 서류전형 및 1차 면접을 면제받는 혜택이 주어진다. 3위 팀은 서류전형 면제 대상이 된다. 팀장을 맡은 홍수현 씨는 연구실에서 익힌 로봇 제어와 학습 알고리즘을 실제 물류 문제에 적용한 경험에 의미를 뒀다. 다른 로봇대회와 일정이 겹쳐 준비 기간이 충분하지 않았지만, 팀원들이 역할을 분담해 과제를 마무리했다고 설명했다.