수학 두뇌 대결서 日개발자가 958팀 꺾고 우승…“문제 쪼개 풀었다”

LG CNS 수학적 최적화 경진대회 조선소 블록 배치 과제로 최고점 1위 명문대·글로벌 기업 1448명 압도 LG CNS ‘최적화 그랜드 챌린지 2026’에서 958개 팀을 제치고 1위를 차지한 이시이 다쓰야 씨가 우승 트로피를 들고 소감을 밝히고 있다. LG CNS 제공 “문제를 여러 부분으로 나눠 차례대로 최적화하는 방법이 잘 작동한다는 걸 발견했을 때 정말 기뻤습니다.”LG CNS와 대한산업공학회가 공동 개최한 수학적 최적화 경진대회 ‘최적화 그랜드 챌린지 2026’에서 1위를 차지한 이시이 다쓰야 씨는 18일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 본보와 만나 이같이 우승 소감을 밝혔다. 일본 라인야후(LY코퍼레이션) 소속 머신러닝 엔지니어인 그는 1인 팀 ‘tishii24’로 출전해 55개국 958개 팀, 1448명 중 최고점인 94점을 받았다.수학적 최적화란 한정된 자원과 조건 속에서 무수한 경우의 수를 따져 가장 효율적인 해답을 찾는 기술이다. LG CNS는 이 분야의 저변을 넓히기 위해 2024년부터 대한산업공학회와 함께 매년 대회를 열고 있다.약 3개월간 진행된 끝에 18일 시상식이 열린 이번 대회 과제는 건물만 한 선박 블록 수백 개를 조선소 작업장 내 어느 위치에, 어떤 방향으로, 언제 배치해야 공간을 아끼면서 납기까지 맞출 수 있는지 찾아내는 것이었다. 참가 팀 규모는 지난해(343개)보다 약 3배로 늘어난 55개국 958개 팀으로 스탠퍼드대·도쿄대 등 명문대와 IBM·삼성전자·현대자동차 소속 직장인 등 글로벌 인재들이 대거 참가했다.이런 쟁쟁한 경쟁자들을 직장인 혼자서 제친 비결로 이시이 씨는 ‘집요한 반복’을 꼽았다. “불규칙한 모양의 블록 배치와 작업 순서 지정이 복잡하게 얽혀 있어 까다로웠다”고 털어놓은 이시이 씨는 이를 돌파하기 위해 “도출된 해법을 일일이 시각화해 개선점을 찾고, 다시 프로그램에 반영하는 과정을 수없이 반복했다”고 말했다. 대학원에서 머신러닝을 전공한 그는 2020년 무렵부터 취미로 각종 프로그래밍 경진대회에 출전하며 최적화 문제를 다뤄왔다고 덧붙였다.한편, 고려대 연구실 팀 ‘더팩토리머스트그로우(TheFactoryMustGrow)’는 90점을 획득해 2위에 올랐다. LG CNS는 대상을 포함한 20개 팀에 총 2억 원의 상금을 수여했으며, 상위 10개 팀의 알고리즘은 향후 오픈소스로 공개할 예정이다. LG CNS는 국내 유일의 수학적최적화 전문기업으로, 전담 조직 ‘최...