Last Updated on 2025-05-28 by AEIAI.NET
DeepMind의 AI가 물류 최적화의 복잡성에 도전합니다. 이는실시간 경로 계획에서 기존 방식 대비 최대 9배 효율을 달성할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.
AI는 이제 우리 일상 곳곳에 깊숙이 자리 잡았습니다. 스마트폰의 얼굴 인식부터 복잡한 문서의 자동 번역까지, AI의 능력은 눈부시게 발전하고 있습니다. 하지만 역설적이게도, 수십 대의 배달 차량이 수백 개의 목적지에 최단 경로로 정해진 시간 안에 도착해야 하는 것과 같은, 실제 물리 세계와 연결된 구체적인 계획 문제에서는 여전히 어려움을 겪곤 합니다. 복잡한 교통 상황, 예상치 못한 변수, 그리고 무엇보다 수많은 조합의 가능성 앞에서 기존 AI 기술은 때때로 ‘길을 잃는’ 모습을 보였습니다.
첨단 AI가 왜 현실의 복잡한 ‘배달 경로’나 ‘일정 관리’ 같은 문제에 취약했을까요? 단순히 패턴을 인식하고 대규모 데이터를 처리하는 능력과, 현실의 제약 조건 속에서 수많은 경우의 수를 탐색해 최적의 답을 찾는 능력은 본질적으로 다릅니다. 마치 수십 명이 각자 다른 시간과 장소에서 만나야 하는데, 누가 누구를 언제 어디서 태워야 가장 효율적일지 계산하는 것과 같습니다. 이 복잡한 난제 앞에서 AI는 새로운 방식의 접근을 필요로 했습니다.
조합 폭발, AI가 현실 문제에서 마주하는 장벽
우리가 마주하는 많은 계획 및 스케줄링 문제는 ‘조합 최적화(Combinatorial Optimization)’라는 분야에 속합니다. 여러 요소(차량, 배송지, 시간 제약 등)를 어떻게 조합해야 가장 좋은 결과(최단 시간, 최소 비용 등)를 얻을 수 있는지 찾는 문제죠. 예를 들어, 20대의 트럭이 100곳의 다른 장소에 들러 물건을 배달해야 한다면, 가능한 경로와 차량 할당 방식의 수는 천문학적으로 늘어납니다. 여기에 각 배송지의 ‘시간 창(Time Window, 반드시 도착해야 하는 시간 범위)’이나 차량의 ‘적재 용량 제한’ 같은 조건이 추가되면 문제는 더욱 복잡해집니다.
이런 유형의 문제는 보통 ‘NP-hard’ 문제로 분류됩니다. 이는 문제의 규모가 조금만 커져도 가능한 모든 경우의 수를 탐색하는 데 필요한 계산량이 기하급수적으로 증가하여, 현재 인류가 가진 가장 빠른 컴퓨터로도 풀기 불가능해짐을 의미합니다. 이는 마치 우주의 모든 원자를 계산에 동원해도 부족할 만큼 방대한 경우의 수 앞에서 길을 잃는 것과 같습니다. 모든 가능성을 다 따져보는 것은 현실적으로 불가능한 접근 방식입니다.
패턴 인식은 강하지만, ‘정해진 제약’에 약한 신경망
최근 AI 발전의 주역인 딥러닝 신경망은 이미지, 음성, 자연어와 같이 연속적이고 유연한 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내고 예측하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 하지만 “오후 3시 정각에 도착해야 한다”, “트럭에 짐을 2톤 이상 실으면 안 된다”와 같이 엄격하고 이산적인(딱 떨어지는) 제약 조건이 중요한 문제에서는 기존 신경망 방식만으로는 한계가 있었습니다.
신경망은 확률에 기반한 추론(“~일 가능성이 높다”)에 더 강하지만, 조합 최적화 문제는 ‘참’ 또는 ‘거짓’으로 명확히 구분되는 제약 조건을 만족해야만 유효한 해답이 됩니다. 반면, 이러한 제약 조건을 정밀하게 다룰 수 있는 전통적인 최적화 알고리즘들은 모든 변수와 제약을 완벽하게 모델링해야 하고, 실시간으로 상황이 변하는 환경에서는 계산 속도가 너무 느려 적용하기 어렵습니다. 급변하는 물류 현장에서는 실시간으로 빠르게 최적에 가까운 판단을 내리는 능력이 중요합니다.
DeepMind의 새로운 시도, AI에 ‘스마트 탐색’ 능력 심기
신경망과 탐색 알고리즘의 결합, ‘MCMMC’
이러한 기존 AI의 한계를 극복하기 위해 DeepMind 연구진은 신경망의 강력한 패턴 인식 능력과 조합 최적화 문제 해결에 특화된 탐색 알고리즘을 결합하는 새로운 방법을 제시했습니다. 핵심 아이디어는 신경망 스스로가 복잡한 계획 공간을 효율적으로 탐색하고 최적의 해답을 찾아가는 과정을 ‘학습’하도록 만드는 것입니다. 이를 위해 ‘MCMMC 레이어’라는 개념을 도입했습니다.
이 기술은 단순히 정해진 규칙을 따르는 것을 넘어, 현재의 계획 상태에서 가능한 여러 작은 변화(Local Move, 예: 특정 배송 순서 변경, 다른 차량에 재할당 등)를 시도해보고, 그 변화가 전체 계획의 효율성(비용, 시간 등)에 어떤 영향을 미칠지 ‘직관적으로 예측’하고 평가하는 능력을 신경망에 부여합니다. 마치 경험 많은 물류 관리자가 다양한 시나리오를 머릿속으로 시뮬레이션하며 가장 좋은 방안을 찾아내듯, AI도 학습을 통해 이러한 ‘스마트 탐색 엔진’을 내재화하게 되는 것입니다. 기존 AI가 목적지만 알고 헤매던 길에, 이제 나침반과 함께 지름길을 탐색하는 지혜를 얻은 셈이죠.
미분 가능한 지역 탐색과 모방 학습
DeepMind 접근법의 핵심 메커니즘 중 하나는 ‘미분 가능한 지역 탐색(Differentiable Local Search)’입니다. AI는 현재 시점의 ‘그럴듯한’ 계획에서 출발하여, 앞서 언급한 ‘작은 변화(Local Move)’를 시도합니다. 그리고 중요한 것은 이 변화의 결과가 얼마나 좋은지를 ‘미분 가능하게’ 평가할 수 있도록 설계되어 있다는 점입니다. 이를 통해 AI는 어떤 방향으로 계획을 수정해야 전체 효율이 개선될지를 구체적으로 학습할 수 있습니다.
이는 마치 초보 조향사가 여러 향료를 조금씩 섞어보고 그 결과를 평가하며 원하는 향을 만들어가듯, 실패하더라도 ‘왜 실패했는지’를 구체적인 방향성(미분값)을 통해 배우고 다음 시도에 반영하는 것과 유사합니다. 이 과정은 ‘시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing)’이라는 전통적인 최적화 기법에서 영감을 받았습니다. 처음에는 과감하게 다양한 변화를 시도하며 넓은 공간을 탐색하다가, 점차 최적에 가까운 해답 주변으로 수렴해가는 전략을 사용합니다.
학습 효율을 높이는 ‘스코어카드’와 ‘초안’
AI가 이러한 복잡한 탐색 과정을 효과적으로 학습하기 위해서는 현재 시도한 계획이 최종적으로 도달해야 할 최적 상태와 얼마나 가까운지를 알려주는 정확한 ‘피드백’이 필수적입니다. DeepMind 연구진은 ‘지수족 영 손실(Exponential-Family Young Losses)’과 같은 특정 손실 함수를 활용하여, AI가 생성한 계획이 아무리 불완전하더라도 그 계획이 ‘최적의 해’와 얼마나 일치하는지를 정밀하게 평가하는 ‘스코어카드’를 제공했습니다.
이 ‘스코어카드’ 덕분에 AI는 수많은 탐색 시도를 직접 해보지 않고도 학습 방향을 효과적으로 수정할 수 있게 됩니다. 이는 학습에 필요한 계산 자원과 시간을 크게 줄여, 복잡한 문제 해결 능력을 빠르게 습득하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 마치 숙련된 코치가 선수의 움직임을 보고 단번에 문제점을 파악하여 다음 훈련 방향을 정확히 제시하는 것과 같습니다.
또한, 연구에서는 AI의 학습 시작점을 ‘랜덤한 계획’부터 시작하는 것보다, 사람이 만든 ‘괜찮은 수준의 휴리스틱 초안’부터 시작했을 때 학습 효율과 최종 성능이 더 우수하다는 점을 발견했습니다. 이는 AI가 현실적인 초기 계획에서 출발하여 점진적으로 개선해나가는 방식을 더 효과적으로 배울 수 있음을 시사하며, 실제 시스템 통합 시 기존 휴리스틱 알고리즘의 결과물을 AI 학습의 초안으로 활용하는 방안을 고려해볼 수 있습니다.
실제 물류 현장에서 증명된 압도적 효율성
‘시간 창’ 제약이 있는 동적 차량 경로 문제(DVRPTW) 테스트
DeepMind는 자신들의 새로운 AI 기술이 실제 물류 환경에서 얼마나 효과적인지를 검증하기 위해, ‘시간 창 제약이 있는 동적 차량 경로 문제(Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows, DVRPTW)’에 적용했습니다. 이 문제는 실시간으로 새로운 배달 요청이 계속 발생하고, 각 배달마다 정해진 시간 안에 도착해야 하며, 차량의 적재 용량 제한까지 지켜야 하는 매우 현실적이고 복잡한 물류 시나리오를 모사합니다. 이는 마치 실시간으로 새로운 주문이 폭주하고 교통 상황이 시시각각 변하는 실제 배달 현장을 그대로 옮겨놓은 것과 같습니다. 새로운 요청이 들어올 때마다 찰나의 순간에 최적의 판단을 내려 경로를 재조정해야 하는 상황에서 AI의 진정한 실력이 발휘됩니다.
단 1밀리초의 결정, 효율성의 차이
유럽의 저명한 학회인 Euro meets NeurIPS 2022 경진대회에서 사용된 실제와 유사한 데이터셋을 사용하여 테스트한 결과는 인상 깊었습니다. AI가 단 1밀리초(0.001초)라는 극히 짧은 시간 안에 계획을 세워야 했을 때, DeepMind의 새로운 AI 방식은 미래의 모든 요청을 미리 알고 세운 ‘이상적인’ 계획 기준보다 불과 7.8% 더 높은 비용으로 경로를 완수했습니다. 이는 거의 실시간에 가까운 반응 속도로도 매우 우수한 계획을 세울 수 있음을 의미합니다.
반면, 현재 물류 현장에서 널리 사용되는 전통적인 ‘지역 탐색 기반 휴리스틱 기법(Local Search-based Heuristics)’은 동일한 1밀리초 시간 제약에서 이상적인 기준보다 무려 65.2%나 더 높은 비용이 발생했습니다. 이는 짧은 결정 시간에서는 새로운 AI 방식이 기존 방식보다 거의 9배 이상 효율적이라는 엄청난 차이를 보여줍니다.
시간 제약을 1초(1000밀리초)로 늘렸을 때, 새로운 DeepMind 방식은 이상적인 기준 대비 5.9% 높은 비용을 기록하며 기존 방식(1초에 5.5% 기록)과 유사한 수준의 성능을 보였습니다. 이는 DeepMind 기술이 충분한 시간뿐만 아니라, 초 단위 이하의 짧은 시간에서도 안정적으로 매우 높은 효율성을 유지함을 증명하며 실제 물류 환경에서의 높은 실용성을 시사합니다.
| 방법 | 결정 시간 | 이상적 기준 대비 상대 비용 (%) | 비고 |
|---|---|---|---|
| 기존 휴리스틱 | 1ms | 65.2 | 무작위 변화 기반, 실시간 대응에 취약 |
| DeepMind 새 기술 | 1ms | 7.8 | 학습된 탐색 기반, 찰나의 판단에서 압도적 우위 |
| 기존 휴리스틱 | 1000ms | 5.5 | 더 긴 시간 할애 시 성능 향상 |
| DeepMind 새 기술 | 100ms | 5.9 | 짧은 시간에도 높은 효율 유지, 실제 환경에 유리 |
| DeepMind 새 기술 | 1000ms | 5.9 | 충분한 시간에도 안정적 성능 유지, 우수한 범용성 |
출처: DeepMind 연구 논문 (Euro meets NeurIPS 2022 Competition)
예상치 못한 변수와 씨름하기: 문제 해결 관점에서
물류 현장에서는 계획대로만 움직이지 않습니다. 갑작스러운 교통 체증, 차량 고장, 고객의 배달 시간 변경 요청 등 예상치 못한 변수가 끊임없이 발생합니다. 기존 시스템은 이런 변수가 발생하면 전체 계획을 다시 세우거나 임시방편으로 대응해야 했지만, DeepMind의 새로운 접근 방식은 ‘실시간으로 새로운 요청이 발생하는 동적 환경’에 강점을 보입니다. 이는 AI가 학습된 ‘스마트 탐색 엔진’을 통해 발생한 변수를 반영하여 기존 계획에서 가장 효율적인 작은 조정(Local Move)을 빠르게 찾아내고 적용할 수 있기 때문입니다. 이 능력은 단순히 정해진 문제를 푸는 것을 넘어, 살아 움직이는 현실의 복잡성과 씨름하며 지속적으로 최적에 가까운 상태를 유지하는 데 핵심적입니다. 예를 들어, 갑자기 한 차량에 문제가 생겼을 때, 시스템은 즉시 다른 차량들에게 남은 배송을 어떻게 재분배해야 전체적인 지연을 최소화할지 빠르게 계산하고 새로운 경로를 지시할 수 있습니다.
물류를 넘어 다양한 분야로 확장될 AI의 미래
더 빠르고 정확한 배달, 효율적인 도시 운영
DeepMind의 이번 연구 결과는 물류 및 운송 산업 전반에 혁신을 가져올 잠재력을 보여줍니다. 더 빠르고 지능적인 경로 계획은 차량 운행 거리 및 시간 단축을 통해 연료 소비와 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 곧 택배나 음식 배달의 정확성과 신속성을 높여 고객 만족도 향상으로 이어집니다. 아침에 주문한 신선 식품이 점심 전에 도착하고, 약속한 시간대에 정확히 택배를 받는 경험이 더 보편화될 수 있습니다.
이 기술의 파급 효과는 물류에만 머무르지 않습니다. 복잡한 스케줄링과 자원 배분이 필요한 모든 분야에 응용될 수 있습니다. 대규모 병원에서 수술실 및 의료진 일정을 최적화하여 더 많은 환자를 효율적으로 치료하거나, 도시 전체의 교통 신호 체계를 실시간으로 관리하여 출퇴근 시간 정체를 완화하는 데 기여할 수 있습니다. 긴급 재난 상황 발생 시 구호 물품 배분 경로를 최단 시간 안에 계획하거나, 대규모 행사에서 인력 및 자원을 효율적으로 배치하는 데도 활용 가능합니다. AI가 드디어 그동안 어려움을 겪었던 ‘현실 세계의 예측 불가능한 변수와 복잡한 제약’ 속에서 길을 찾는 강력한 도구를 얻은 셈입니다.
남은 과제와 미래를 향한 기대
물론 이 기술이 모든 문제를 해결하는 만능 열쇠는 아닙니다. 연구진 역시 AI 모델의 내부 메커니즘을 더욱 미세하게 조정하고, 훨씬 더 복잡하고 불확실성이 큰 실제 환경에 적용하기 위한 추가 연구가 필요하다고 밝히고 있습니다. 갑작스러운 도로 봉쇄, 차량 고장과 같은 예측 불가능한 사건들에 실시간으로 어떻게 더 유연하고 강력하게 대처할 수 있을지는 계속 연구해야 할 과제입니다.
이 기술이 실제 산업 현장에 널리 상용화되기까지는 시간과 노력이 더 필요할 것입니다. 하지만 DeepMind의 이번 연구는 AI가 그동안 난제로 여겨왔던 현실 세계의 복잡한 계획 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 가능성을 강력하게 제시했다는 점에서 매우 중요합니다. AI가 단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 우리의 일상생활과 산업 곳곳의 비효율을 개선하는 실질적인 조력자가 될 날이 머지않았음을 보여주는 희망적인 발걸음입니다. 이러한 AI 기술의 발전이 우리의 삶을 어떻게 더 편리하고 효율적으로 바꿀지 기대해 봐도 좋을 것 같습니다.
현재는 연구 개발 단계에 있으며, 기존 물류 시스템을 완전히 대체하기보다는 현재 사용되는 경로 최적화 알고리즘이나 관리 플랫폼에 통합되어 기존 시스템의 효율성을 극대화하는 방식으로 활용될 가능성이 높습니다. 실제 산업 현장에서 상용화되기 위해서는 추가적인 기술 개발, 안정화, 그리고 각 산업 및 기업의 특성에 맞는 맞춤형 적용 과정이 필요할 것으로 보입니다.
이 기술은 제한된 시간 안에 ‘수학적으로 완벽하지는 않지만, 현실적으로 매우 우수한(near-optimal)’ 해답을 빠르게 찾는 데 중점을 둡니다. NP-hard 문제의 특성상 완벽한 최적해를 찾는 것은 문제 규모가 커질수록 사실상 불가능해집니다. 따라서 실시간으로 상황이 변하는 역동적인 환경에서는 완벽한 해를 찾는 데 너무 많은 시간을 소요하기보다는, 빠르고 현실적인 제약 조건을 만족하는 우수한 근사 해를 찾는 것이 훨씬 실용적이며 DeepMind의 기술이 바로 이 강점을 가집니다.
아직은 DeepMind의 연구 결과로 발표된 단계이며, 일반 기업이 즉시 사용할 수 있는 상용 제품이나 서비스 형태로 제공되지는 않습니다. 향후 DeepMind 또는 다른 기술 기업들을 통해 클라우드 기반 AI 솔루션, 전문 물류 관리 소프트웨어 등에 탑재되어 기업들이 구독하거나 도입하여 활용할 수 있게 될 것으로 예상됩니다. 기술 도입 및 활용을 위해서는 기본적인 AI 기술 이해 및 시스템 통합 역량이 필요할 수 있습니다.
가장 큰 실용적 장점은 복잡한 실시간 계획 문제에서 ‘속도와 효율성’을 동시에 달성했다는 점입니다. 특히 시간이 촉박한 상황(예: 단 1밀리초의 결정 시간)에서도 기존 휴리스틱 방식과 비교할 수 없을 정도로 월등히 우수한 성능을 보여줍니다. 이는 물류 배달, 운송 스케줄링, 도시 교통 관리 등 빠르고 정확한 의사결정이 필수적인 현실 세계의 역동적인 문제 해결에 핵심적인 경쟁력이 됩니다.
이 기술은 복잡한 계획 문제의 ‘해결 과정’ 자체에 대한 경험과 전문성을 AI에게 학습시킵니다. 단순히 정해진 규칙을 따르는 것이 아니라, 현재 계획의 ‘상태’를 평가하고, 어떤 ‘작은 변화(Local Move)’를 시도해야 전체 계획이 개선될지를 ‘직관적으로 예측’하며, 그 결과를 통해 ‘학습 방향’을 수정하는 일련의 탐색 및 개선 과정에 대한 전문성을 데이터로부터 습득합니다. 이는 마치 신입 실무자가 반복적인 문제 해결 경험을 통해 자신만의 효율적인 문제 접근 방식(노하우)을 체득하는 과정과 유사합니다.
