[DBR]현장 암묵지 반영한 ‘수학적 최적화’로 기업 경쟁력 높여

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LG CNS의 최적화 컨설팅
설비-인력 증원 없이 생산-물류-광고 혁신
AI 융합으로 경쟁력 확보

LG CNS가 올해 5월 주최한 제3회 AX 최적화 포럼에서 패널들이 토론하고 있다. LG CNS 제공

새 설비를 들이지 않고, 인력을 늘리지 않고도 비용을 크게 줄이는 기업들이 있다. 그 비결은 ‘수학적 최적화(Mathematical Optimization)’다. 이는 주어진 제약 조건 안에서 수많은 선택지 가운데 최적의 답을 수학적으로 찾아내는 기법을 뜻한다. LG CNS는 이 수학적 최적화를 통해 기업의 비용을 줄이고 효율을 끌어올리는 변화를 9년째 만들어내고 있다.

2017년 3, 4명의 컨설턴트가 모여 파일럿으로 출발한 LG CNS의 최적화 컨설팅은 현재 석박사급 최적화 컨설턴트 50여 명으로 이뤄진 국내 최대 규모의 ‘수학적 최적화 전담 조직’으로 성장했다. 국내에서 고객사의 문제 정의부터 최적화 엔진 개발 및 검증, 시스템 구축까지 전 과정을 책임지는 수학적 최적화 전담 조직을 갖춘 국내 정보기술(IT) 컨설팅 기업은 LG CNS가 유일하며 현재까지 누적 레퍼런스는 200여 건에 달한다. 국내 유일 수학적 최적화 전문 컨설팅 기업으로 성장한 LG CNS의 여정과 최적화 노하우를 담은 DBR 443호(2026년 6월 2호) 케이스 스터디를 요약해 소개한다.

● 전략 대신 ‘수학적 최적화’를 택하다

LG CNS가 수학적 최적화를 본격적으로 육성한 배경에는 컨설팅 시장의 변화가 있었다. 2017년 당시 LG CNS는 직원 200∼300명 규모의 전문 IT 컨설팅 조직을 운영하고 있었다. 컨설팅이라고 하면 흔히 떠올리는 전략 방향 제시나 프로세스 혁신(PI)이 주력 과제였다. 그러나 고객사들의 IT 역량 수준은 빠르게 올라갔고, 디지털 전환(DX)이라는 단어가 모든 회의실에 오르내리기 시작했다. 정성적인 권고만으로는 부족했다. “전략 방향은 좋은데 그게 정말 효과가 있는지 입증할 수 있나요”라며 고객사는 점점 명확한 수치에 근거한 기대 효과를 질문했다. ‘엄밀하고, 과학적이고, 정량적인 결과’를 내놓아야 한다는 압박이 컨설팅 업계 전반에 깔리기 시작했다.

당시 LG CNS 최고기술책임자(CTO)였던 현신균 사장(현 LG CNS 대표이사)은 이 흐름을 누구보다 빠르게 읽었다. 그는 컨설팅의 본질이 ‘고객의 문제 해결’이라면 실제 그 페인포인트를 풀어내는 데는 수학적 최적화만 한 도구가 없다고 봤다. 향후 전략 방향을 그려주는 일도 중요하지만 진짜 현장에서 필요한 컨설팅은 ‘어떤 제품을 먼저 생산할지’ ‘물류센터를 어느 지역에 배치할지’ 등 현재 당면한 의사결정에 있어 최적의 답을 찾는 데 도움을 주는 것이었기 때문이다.

LG CNS의 첫 수학적 최적화 컨설팅 프로젝트는 에어컨 실내기와 실외기 생산 최적화였다. 기존에는 생산 시점이 맞지 않아 짝을 못 만난 제품의 상당수가 창고를 거쳐야 했다. LG CNS는 완성품 출고 시점을 기준점으로 삼아 거꾸로 실내기·실외기 두 라인의 투입 순서와 타이밍을 한꺼번에 역산하는 최적화 모델을 구축했다. 그 결과 재고 약 57%를 줄였고 연간 수억 원의 비용을 절감했다. 새로 사들인 것은 아무것도 없었다. 바뀐 것은 ‘무엇을 어느 순서로 만들지’를 결정하는 방식뿐이었다.

● 현장의 암묵지를 수식으로 옮기다 LG CNS는 수학적 최적화의 핵심을 기술이 아닌 ‘현장 이해’에서 찾는다. 최적화 컨설턴트가 처음 고객사 현장에 들어가면 흔히 마주치는 풍경이 있다. 하루 종일 회의실에서 함께 시간을 보내도 현장 책임자는 입을 꾹 다물고 있는 경우가 부지기수다. ‘괜히 잘못 얘기했다가 일만 더 늘어나는 건 아닌가’ 하는 경계심 탓이다. 현장의 진짜 문제와 암묵지를 파악하기 위해 LG CNS 컨설턴트들은 현장 담당자와 술자리를 가지면서까지 현장에서의 고민을 들으려 애썼다.

마음을 열었다고 끝이 아니다. 현장 담당자가 어렵게 꺼낸 한마디를 실마리 삼아 최적화 컨설턴트는 그 안에 숨은 진짜 문제를 집요하게 파고든다. 현장 담당자가 ‘비용을 최소화하고 싶다’고 말한다고 그 한 줄을 그대로 옮기는 최적화 컨설턴트는 없다. 비용을 구성하는 요소를 세분화하고, 기업이 실제 통제할 수 있는 변수와 반드시 지켜야 하는 비즈니스 규칙을 구조화한다. 이후 이를 수학적 모델로 변환해 최적의 의사결정을 도출한다.

키워드 검색 광고 입찰가 최적화가 대표적인 성공 사례다. LG CNS는 검색 광고 키워드의 입찰가를 실시간으로 조정하는 최적화 솔루션을 개발했지만 초기에는 광고주들의 신뢰를 얻지 못했다. 그러나 코로나19 팬데믹으로 시장 환경이 급변하자 사람이 직관으로 관리하던 핵심 광고 키워드보다 최적화 알고리즘이 관리한 키워드가 더 나은 성과를 냈다. 최적화 알고리즘이 달라진 흐름을 빠르게 포착해 단가를 낮추고 예산 배분을 바꿔가며 키워드 광고 효율을 높인 것이다.

● 기술 결합으로 미래 경쟁력 확보

LG CNS 미래 전략의 핵심은 인공지능(AI), 피지컬 AI, 양자컴퓨팅과의 융합이다. LG CNS는 대형언어모델(LLM)을 활용해 자연어만으로 최적화 모델을 생성하는 기술을 개발하고 있다. 또한 피지컬 AI 분야에서는 수학적 최적화가 ‘현실 세계에서 움직이는 로봇의 실시간 두뇌’가 돼 로봇·자동화 설비 등의 동선과 작업 순서를 실시간으로 최적화하는 미래를 그리고 있다. 한편 양자컴퓨팅의 장점을 결합해 수학적 최적화 분야에서 최고 난제로 꼽히는 ‘초거대 규모 문제(hyper-large scale problem)’의 해법을 빠른 속도로 찾는 기술도 준비하고 있다. 손무성 LG CNS 최적화컨설팅담당은 “복잡한 현실 세계에서 기업의 한정된 자원으로 최적의 효율을 이끌어내기 위한 도전은 계속될 것”이라고 말했다.