국내 유수의 대기업인 S그룹은 내 AI·데이터 활용 역량을 강화하기 위해 실무 중심의 AI 경진대회를 개최하였습니다.
이번 대회는 자율주행과 LLM(대규모 언어모델)을 주제로 한 Advanced 리그, 그리고 데이터 분석 입문자를 위한 Vibe 리그로 구성됐으며, 엘리스는 AI, 클라우드 및 GPU 인프라와 경연 환경 전반을 함께 설계했습니다.
산업 현장의 문제를 AI로 해결하다
Advanced 리그는 두 가지 과제로 진행했습니다. 첫 번째는 공기청정 로봇이 주어진 환경에서 오염원의 공기 청정을 위해 스스로 이동 경로를 파악하고 효율적으로 이동하는 자율주행 경로 최적화 문제로, 참가자들은 주행 안정성, 이동 효율성, 그리고 최적의 청정량을 동시에 달성하기 위한 알고리즘을 개발했습니다. 두 번째는 경량 LLM 모델 개발 과제로, 제한된 연산 자원 안에서 자연어 명령을 처리할 수 있는 음성인식 및 언어모델을 구현해야 했습니다.
▲ 자율주행 경로 최적화 과제 시뮬레이션 장면
▲ 경량 LLM 모델 과제 시뮬레이션 장면
엘리스 AI팀은 자율주행과 LLM 과제의 기초 설계부터 세부 평가 기준까지 고객사와 함께 기획하였습니다. 로봇 주행 환경을 시뮬레이션으로 구현하고, LLM 모델의 성능과 효율성을 평가할 수 있는 자동 평가 시스템을 구축했습니다. 참가자들은 실제 산업 수준의 문제를 해결하는 방식으로 경연에 참여했으며, 환경 설정이나 리소스 문제로 인한 부담 없이 오직 문제 해결과 성능 향상에 몰입할 수 있었습니다.
A100 GPU 50장, 대규모 연산을 지원한 클라우드 인프라
엘리스는 NVIDIA A100 GPU 50장 이상을 동시에 운용하며, 약 100팀이 참여한 대회 기간 동안 대규모 모델 학습 환경을 안정적으로 지원했습니다. 해외 인프라가 아닌 국내에 물리적으로 구축된 클라우드 환경을 활용해 데이터 전송 지연이나 보안 우려 없이 빠르고 안정적인 연산이 가능했습니다. 이를 통해 참가자들은 연산 자원 확보나 환경 설정에 신경 쓸 필요 없이, 오직 알고리즘 개선과 문제 해결에 집중할 수 있었습니다.
또한 엘리스클라우드를 활용하여 단순한 서버 제공을 넘어 데이터 입출력 관리와 자동 제출, 성능 검증을 통합적으로 지원했습니다. 이러한 인프라 덕분에 참가자들은 동일한 환경에서 공정하게 경쟁할 수 있었으며, 운영팀은 수많은 실험과 제출을 효율적으로 관리할 수 있었습니다.
동일한 환경에서 실습 가능한 엘리스LXP
▲엘리스LXP에 탑재된 런박스로 자율주행 과제 구현하는 화면
▲LLM 리그 참가자가 엘리스LXP를 활용하여 대회를 준비하는 모습
엘리스는 자체 실습 플랫폼인 엘리스LXP를 통해 참가자 전원이 동일한 개발 환경에서 실습할 수 있도록 지원했습니다. 런박스 기능이 탑재된 엘리스LXP는 별도의 프로그램 설치나 환경 설정이 필요하지 않으며 브라우저만으로 모델 학습과 제출이 가능합니다. 엘리스LXP를 활용하여 참가자들은 문제 해결에 집중할 수 있었고 효율적인 운영이 가능했습니다.
▲ 엘리스LXP 런박스에서 바이브코딩 과제 수행 화면 예시
AI・DX 입문자를 위한 Vibe 코딩 리그에서는 S그룹의 비식별화 데이터를 활용한 자연어 처리(NLP)와 공정 데이터 분석 과제가 진행되었습니다. 참가자들은 엘리스LXP를 활용해 데이터 전처리부터 모델 구축, 결과 시각화까지 한 환경에서 수행했습니다. 이러한 구조 덕분에 입문자도 데이터 분석 실무 감각을 손쉽게 익힐 수 있었습니다.
공정하고 몰입도 높은 운영
모든 과제는 자동화된 평가 시스템을 통해 정량 지표(F1 Score, 주행 효율성, 응답 속도 등)로 평가하였습니다. 결과는 엘리스LXP 내 실시간 리더보드로 공개하여 경쟁의 투명성을 높였습니다. 본선 진출팀은 코드 검증과 발표 심사를 거쳐 최종 선정되었습니다. 대회 현장에서는 짧은 시간 안에 모델 성능을 개선하기 위한 시도와 협업이 이어졌습니다.
참가자들은 "실제 그룹사에서 고민하는 문제를 함께 해결해 본 의미 있는 경험이었다", "GPU 리소스를 쉽게 활용할 수 있었던 점이 큰 도움이 됐다" 등 긍정적인 피드백을 남겼습니다. 또 다른 참가자는 "LLM 모델을 실사례에 적용해볼 수 있었던 좋은 기회였다"고 전하며, 대회의 실무 연계성을 높이 평가했습니다.
이처럼 이번 대회는 단순한 경연을 넘어 AI 기술이 산업의 복잡한 문제를 해결하는 실질적 도구가 될 수 있음을 보여주었습니다. 이 과정에서 엘리스는 클라우드 및 GPU 인프라 제공, 경연 과제 및 경연을 위한 자료 제작, 엘리스LXP 및 런박스 제공 등 전반적인 운영부터 평가 체계를 통합적으로 관리하여 운영 효율성을 높일 수 있었습니다.
산업형 AI 경연의 새로운 기준을 세우다
이번 S그룹 AI 경진대회는 단순한 알고리즘 경연을 넘어 AI가 실제 산업 문제를 해결하는 방식을 직접 구현한 실습형 대회였습니다.
엘리스는 자율주행, 언어모델, 음성 인식 등 복합 기술을 통합한 환경을 설계하며, 기업이 실제로 활용할 수 있는 AI 연구 경험을 제공했습니다. 자율주행, LLM, 비전모델, 자연어 처리 등 다양한 AI 기술을 실습형 환경으로 구현할 수 있는 인프라와 기술력을 바탕으로 기업 맞춤형 AI 경진대회, DX 해커톤, 사내 AI 교육 프로그램을 기획하고자 한다면 엘리스와 함께 새로운 AI 학습 문화를 만들 수 있습니다.
