CJ대한통운이 실제 물류 현장의 난제를 해결하고 현장 이해도가 높은 기술 인재를 발굴하기 위해 개최하는 물류기술 공모전 ‘미래기술챌린지 2026’이 성황리에 마무리됐다. 

CJ대한통운은 8월 3일 서울 종로구 본사에서 ‘미래기술챌린지 2026’ 시상식을 열고 과제별 우승팀 2곳에 총 2,000만원의 상금을 수여했다고 8월 4일 밝혔다.

6회째를 맞는 올해 대회에는 총 208개 팀, 338명이 참가해 약 104대 1의 경쟁률을 기록했다.

미래기술챌린지는 실제 물류 현장에서 발생하는 문제를 해결할 AI 알고리즘을 개발하는 실전형 경진대회다.

대상팀에는 상금과 함께 CJ대한통운 입사 지원 시 서류전형 및 1차면접 면제 혜택이 주어진다.

2021년 첫 개최 이후 현재까지 누적 1,080개 팀, 2,135명이 참여했으며, 지금까지 총 29명이 미래기술챌린지를 통해 TES물류기술연구소에 입사하는 등 대표적인 기술 인재 발굴 프로그램으로 자리잡았다.

올해 대회는 ▲레일 위로 이동하는 상품을 인식해 체적을 추정하는 AI알고리즘을 개발하는 ‘CCTV 영상 기반 화물 객체 분석’ ▲크기와 형태가 상이한 박스를 가장 효율적이고 안전하게 적재하는 알고리즘을 개발하는 '랜덤 팔레타이징 알고리즘' 등 두 개의 과제로 진행됐다.

다양한 규격의 상품을 수시로 취급하는 물류 현장에서 공간 활용도와 생산성을 높일 수 있는 실전형 과제라는 평가를 받았다.

첫번째 과제 ‘CCTV 영상 기반 화물 객체 분석’에서는 경희대학교 ‘공148호에서(이찬·오윤진·임주현)’ 팀이 대상을 수상했다.

이 팀은 AI학습에 제공되지 않은 새로운 영상 데이터에서도 화물의 종류와 크기를 안정적으로 인식하는 성능을 보여 가장 높은 점수를 받았다.

실제 물류 현장처럼 다양한 화물이 투입되는 환경에서도 정확도를 유지한 점이 강점으로 평가됐다. 

두 번째 과제 ‘랜덤 팔레타이징 알고리즘’에서는 서울시립대학교 ‘UOS-RoboStack(홍수현·김연재·이유민)’ 팀이 대상을 받았다.

이 팀은 크기와 형태가 다른 새로운 화물 조건에서도 팔레트에 안정적인 적재 성능을 구현하며 우수성을 인정받았다. 

‘UOS-RoboStack’ 팀을 이끈 홍수현 씨는 “반복적인 시뮬레이션을 통해 팀원들과 함께 박스 적재 효율과 안정성을 높이기 위해 노력한 결과, 새로운 데이터를 적용했을 때에도 안정적인 성능을 유지할 수 있었다”며 “실제 물류 현장에서도 활용할 수 있는 알고리즘으로 발전시키고 싶다”고 말했다. 

CJ대한통운 김정희 TES물류기술연구소 소장은 “AI기술 경쟁력의 핵심은 실제 물류 현장을 이해하는 인재 확보”라며 “앞으로도 미래기술챌린지를 통해 물류산업 기술 혁신을 이끌 AI 인재를 적극 발굴하고 육성해 나갈 것”이라고 밝혔다.