2020-11-27 20:10 (금)
LG CNS, 그로비코리아와 ‘수학적 최적화 클라우드 웹 서비스’ 공동 개발
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LG CNS, 그로비코리아와 ‘수학적 최적화 클라우드 웹 서비스’ 공동 개발
  • 길민권 기자
  • 승인 2020.10.29 21:36
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제조-금융-마케팅-서비스-공공 등 다양한 산업군에 최적화 컨설팅 제공
LG CNS-그로비코리아 전략적 파트너십 체결식/ (왼쪽)이근형 LG CNS 엔트루컨설팅 담당 (오른쪽)홍기원 그로비코리아 대표
LG CNS-그로비코리아 전략적 파트너십 체결식/이근형 LG CNS 엔트루컨설팅 담당 (왼쪽), 홍기원 그로비코리아 대표 (오른쪽)

LG CNS가 이달 초 그로비코리아(Gurobi Korea)와 전략적 파트너십을 체결하고, ‘수학적 최적화 클라우드 웹 서비스 공동 개발’에 나섰다고 밝혔다.

이번 파트너십을 통해 양사는 각자의 최적화 기술을 결합, 제조-금융-마케팅-서비스-공공 등 모든 산업영역에 적용 가능한 ‘수학적 최적화 클라우드 웹 서비스’를 개발하고 고객들을 대상으로 컨설팅 서비스를 시작한다.

예를 들어, 제조 분야 공정 분석 최적화는 제품 수율, 스펙 등 품질을 극대화하기 위한 장비·설비의 최적 설정 값을 추천한다. 금융 분야 은행 현금관리 최적화에서는 은행 영업점의 과거 현금 흐름 패턴을 분석해 현금 유동성 확보와 최소 유지비용을 위한 적정 현금량을 결정한다. 디지털마케팅 분야 포털 검색광고 최적화는 포털에 노출된 고객사 관련 키워드를 분석, 광고 효과 기여도를 평가해 광고 효과를 극대화하는 키워드를 추천한다. 이 세가지 최적화 서비스는 현재 양사에 문의하면 클라우드 웹 서비스를 통해 체험할 수 있다.

양사는 물류센터 자동화 운영, 실시간 생산·재고 운영, 통신 및 교통망 설계 등 다양한 분야의 최적화 서비스 개발을 계획하고 있다.

수학적 최적화란 의사결정 상황에서 정교한 수학적 해석으로 많은 선택지 중 최고의 해답을 결정하는 과정을 말한다. 생산 공정, 물류설비 운영, 제품의 적정 재고 수준 결정 등의 최적 방안을 찾아내는데 활용된다.

수학적 최적화는 AI, 빅데이터가 중요시되고 있는 4차 산업혁명 시대에 더욱 주목받는 기술이다. 불확실성이 큰 상황에서는 빅데이터 기반 AI의 학습을 통한 방법이 유리하지만, 확실성이 높고 현재 가진 자원으로 최대의 효율을 내야하는 상황에는 수학적 최적화가 더 강력한 힘을 발휘한다.

내비게이션으로 서울에서 부산까지 최적경로 및 소요시간을 산출하는 과정을 예로 들 수 있다. 서울~부산 경로의 각 구간별 교통량, 소요시간 등 과거 교통 정보를 학습한 AI는 구간별 예상소요시간을 산출한다. 수학적 최적화 기술은 AI가 산출한 서울~대구간 5가지 경로, 대구~부산간 3가지 경로 각각의 예상소요시간 값을 토대로, 서울~부산간 최적경로와 소요시간에 대한 해답을 찾아낸다. 최단시간, 최단거리, 최소비용 조건에 맞는 최적경로 또한 수학적 최적화가 계산한다.

그로비코리아는 글로벌 최고 최적화 알고리즘 기술을 보유한 미 그로비의 소프트웨어 ‘그로비 옵티마이저’를 국내에 독점 공급하는 기업이다.

그로비의 소프트웨어는 애플, 구글, 넷플릭스 등 해외기업과 LG 계열사와 국내 대기업을 포함한 전세계 약 2,500개 기업 14,000개 사업장에서 사용 중인 글로벌 1등 최적화 기술이다.

LG CNS는 LG 계열사뿐만 아니라 제조, 금융, 물류 등 외부 고객사들을 대상으로 수년 간의 최적화 프로젝트 노하우를 축적했다. 배터리 공정 제어, 물류센터 설비운영, 물류 배송차량 운행 경로 등을 최적화하며 검증한 최적화 알고리즘을 보유하고 있다. 또, 수학적 최적화를 전공한 20여 명의 석박사급 인재들로 구성된 국내 최대 규모의 최적화 조직을 운영하고 있다.

최적화 서비스는 클라우드 형태로 제공된다. 고객들은 별도 시스템 구축 필요 없이, 인터넷만 연결되면 SaaS 형태로 원하는 최적화 서비스를 이용할 수 있다. SaaS는 소프트웨어 제품을 구매하는 방식이 아닌, 클라우드에 접속해 사용자가 원하는 서비스만 구독료를 내고 일정기간 이용하는 방식을 뜻한다.

LG CNS 엔트루컨설팅 이근형 담당은 “최적화 기법은 산업이나 업무영역의 제약이 없고, 학습용 데이터가 부족한 경우에도 활용 가능해 AI나 빅데이터와는 차별화되는 기술이다”라며 “추가 설비 투자 없는 생산성 향상이나 비용 절감의 한계를 느끼는 기업들을 위해 최적화 컨설팅 적용 영역 및 서비스를 확대해 나갈 것이다”라고 말했다.


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