포드 자동차, '인공지능'으로 스케줄링 문제 해결

자동차 제조업체인 포드(Ford)는 '포드 대졸 신입사원 특별채용 프로그램(Ford College Graduate Program)'을 운영한다. 그런데 최근 여기에 참여하는 인원이 늘어남에 따라 스케줄링 작업에 큰 비용과 시간이 소모된다는 문제를 발견했다.

직원 배치를 원하는 부서의 수요를 맞춰주면서도 교대 업무를 할당해야 하는데, 이 프로그램에 참가하는 사람의 수와 작업량은 시간이 지날수록 늘어나게 됐고, 결국 스케줄링은 수렁에 빠질 수밖에 없었다. 시간과 비용이 너무 많이 든 것도 문제였지마는 날이 갈수록 성능이 하락한 것도 한몫했다.

이에 포드는 인공지능을 도입했으며, 이 프로그램의 문제를 해결하는 데 성공했다.

많은 사람이 생각하는 인공지능은 공상과학 영화에서 보는 로봇과 인간의 대결 정도겠지마는, 인공지능은 스케줄링과 같이 복잡하고 중요한 문제를 해결하는 답이 될 수 있다.

이 프로그램을 설계한 포드의 인공지능 연구원인 레오나드 킨나이어드 히서는 “이 프로그램은 시간이 없는 사람들의 시간을 '잡아먹는다'는 게 문제였다”며, “이 문제를 해결할 한 가지 방법이 있었다. 인공지능은 문제를 해결할 기능을 갖추고 있으며, 우리는 자동화 도구를 개발해 사람들에 여유로움을 돌려주게 됐다”고 말했다.

카네기 멜론 대학에서 인공지능을 연구하는 교수 스테판 스미스는 “이와 같은 스케줄링 문제는 인공지능으로 해결할 수 있으며, 포드는 이를 활용해 문제 해결해 성공한 것”이라고 말한다.

스미스는 “인공지능이라는 개념을 다시 정립할 필요가 있다”며, “인공지능은 인간이 무엇인가를 결정하는 데 시간을 절약을 해주는 등 많은 도움을 준다. 덕분에 우리는 우리의 당면한 과제를 매우 빠르게 처리할 수 있다”고 설명했다.

포드에서 인공 지능을 연구하는 레오나드 킨나이어드 히서는 스케줄링 문제를 해결하기 위해 AI 프로그램을 개발했다.

대졸 신입 사원을 모집하는 포드
지난 1960년대 포드는 대졸 신입 직원들이 포드의 기업 문화에 적응할 수 있도록 도와주는
업 환경에 적응하는 것을 돕기 위해 포드 대졸 신입사원 특별채용 프로그램(Ford College Graduate Program)을 만들었다.

프로그램의 내용은 다음과 같다. 우선 대졸 신입 사원을 채용하고 나서 이들에게 교대 업무를 배치한다. 포드에 입사한 첫 해부터 3년간 모든 신입사원을 서로 다른 종류의 업무를 맡도록 규정돼 있다.

킨나이어드 히서는 “포드는 다른 IT 회사에서, 그리고 대학 시절에 경험해보지 못하는 다양한 기회를 제공한다”며, “사업 감각을 길러주며, 회사에 어떤 직무들이 있는지 이해를 도와주기 때문에 회사에서 이루고 싶은 아이디어를 구체화할 수 있게 된다”고 설명했다.

그러나 더 많은 사람들이 이 프로그램에 합류하게 되면서 근무 연차와 업무 할당을 고려하며 모든 직원에게 적절한 업무를 배치하는 것이 점점 더 어려워지게 됐다.

이 문제를 해결하기 위해 포드는 2000년대 중반 프론트라인 시스템즈(Frontline Systems Inc.)에서 만든 자동화 도구를 사용하기 시작했다. 이 도구는 마이크로소프트 엑셀과 연동되었으며, 스프레드시트 문서에서 간단한 방정식을 구현해 할당 문제를 해결할 수 있도록 했다.

특별채용 프로그램의 규모가 작았을 때는 문제가 없었지만, 곧 이 도구로 해결할 수 있는 능력 범위를 넘어설 정도로 규모가 커지기 시작했다.

이 엑셀 도구는 프로그램 참가자, 보직, 선호도 등 8,000개의 미지수를 다룰 수 있었다. 그런데 2011년 미지수는 10,000개로 늘어나게 되면서 시스템이 느려지기 시작했다. 그리하여 2011년 포드는 IT 부서용 특별채용 프로그램 담당자로 킨나이어드 히서를 영입했다.

해답을 찾은 킨나이어드 히서
킨나이어드 히서는 어떻게 이 문제를 인공지능으로 해결할 수 있었는지를 설명했다.

대략 1만 라인의 코드를 작성하는 데 20시간을 투자한 결과, 킨나이어드 히서는 자신이 속한 부서의 신입 직원에 작업을 자동으로 할당해주는 인공지능 도구 개발에 성공했다.

킨나이어드 히서는 개발하는 데 큰 어려움은 없었다고 설명했다. 여기에 사용된 알고리즘은 'Kuhn-Munkres'라는 것으로, 헝가리안(Hungarian) 알고리즘으로도 잘 알려져 있으며, 할당 문제(Assignment Problems)를 해결하는 용도로 쓰인다.

킨나이어드 히서는 “이 알고리즘은 할당에 관한 경우의 수를 고려한다”며, “우리는 작업자의 작업 할당 순서를 정하고 나서 근속년수를 반영한다. 이 알고리즘은 할당에 관한 모든 경우의 수 가운데 최상의 결과를 도출한다”고 말했다.

프리랜서 기술 애널리스트인 제프 카간에 따르면, 인공지능은 수년 간 지속해온 개념으로, 많은 기업들이 로보틱스나 공상과학의 단골 소재를 넘어서 인공지능을 활용한 무엇인가를 찾는 데 심혈을 기울이고 있다.

카간은 “인공지능은 매우 유용한 도구이며, 과거에는 어렵기만 했던 일들을 손쉽게 해결해준다”며, “인공지능의 성공 사례 가운데 하나는 회사의 스케줄링 문제다. 이것은 전통적으로 정말 어려운 작업이었다. 그러나 컴퓨터가 산더미같은 정보를 빠르게 정렬하고 최상의 결과를 도출하는 능력을 갖추게 되면서 문제를 해결할 수 있게 됐다”고 설명했다.

한편 킨나이어드 히서가 개발한 인공지능 소프트웨어는 IT 인턴 그룹용 스케줄링 할당을 포함해 다른 4가지 프로그램에서도 활용되고 있다.

이어 킨나이어드 히서는 프로그래밍 작업도 중요했지만, 인공지능에 문제가 없다고 사람들을 설득하는 것도 중요한 도전 과제 가운데 하나였다고 설명한다.

사람들의 동의를 얻다
킨나이어드 히서는 “프로그램을 잘 만드는 것보다도 중요했던 것은, 사람들이 이를 수용할 수 있도록 하는 것이었다”며, “과거 우리가 작업해온 방식을 바꾸는 새로운 기술이었다. 당시 신입 직원이었던 나는 내 말에 힘을 싣어줄 무엇인가를 얻게 됐고, 그래서 시스템을 바꾸는 데 성공했다”고 말했다.

그가 신경을 썼던 작업은 바로 사람들에게 인공지능이 포드의 프로그램을 좀 더 효율적으로 만들어줄 수 있다고 납득시키고, 사람이 계속 감독한다는 확신을 주는 것이었다.

킨나이어드 히서는 “대중 앞에 서서 문제를 설명하고, 왜 해결해야 하는지, 그리고 그에 관한 해결책은 무엇인지를 설명했다”며, 이 솔루션이 어떻게 동작하는지에 관한 질문들이 있었다. 아무것도 바꾸는 것을 보여주기 위해 노력했다”고 말했다.

그는 인공지능 알고리즘을 만드는 데 큰 비용이 들지 않았다는 것도 강조했다. 단지 20시간을 투자했을 뿐이다. 포드는 자동화 엑셀 스프레드시트를 업그레이드할 필요가 없었으며, 모두 인공지능 소프트웨어로 대체됐다.

또하나의 장점으로는 포드가 현재 다른 사업 영역에도 이 인공지능을 활용할 수 있다는 점이다.

알렌 AI 연구소(Allen Institute for Artificial Intelligence)의 CEO 오렌 엣치오니는 기업들이 작은 규모로 인공지능을 도입하고 있음을 시사했다.

엣치오니는 “인공지능을 당장 시스템에 도입하기에는 문제가 있을 수도 있다”며, “우선 작은 규모로 시도하는 것이 중요하며, 버그를 해결한 뒤에 엔터프라이즈 작업 환경으로 인공지능을 통합하길 기대해야 한다”고 설명했다.

마지막으로 킨나이어드 히서는 포드의 사례를 발판 삼아 다른 기업들에도 인공지능이 도입됐으면 좋겠다고 말했다. 그는 “이와 같은 문제를 해결하고자 하는 사람들을 위해 독립형 애플리케이션을 개발하고 싶다”며, “많은 사람들이 인공지능이 바꿀 미래를 고무적으로 평가하고 있다는 것에 만족한다”고 마무리했다. editor@itworld.co.kr