[2026 삼성전자로지텍 대학생 물류경진대회 장려상 수상]

2026년 9월 15일부터 16일까지 이틀간 삼성전자로지텍 CS아카데미에서 제2회 2026 삼성전자로지텍 물류경진대회가 열렸다. 이번 대회에서 연세대학교 패키징및물류학과 대표 3인(김윤환, 장준호, 신호철)으로 구성된 팀이 영예의 장려상을 수상했다. 

이들은 부상으로 상금 100만 원과 삼성 무빙스타일 27인치 TV를 받았으며, 부상으로 받은 TV는 학과에 기증해 학과와 학교의 명예를 드높인 수상의 의미를 더했다.

전국 대학생들이 참가해 국판물류, 해외물류, 물류센터 최적화 주제를 두고 과제를 수행한 가운데, 연세대 팀은 '해외물류' 분야 결선에 진출했다. 이 주제는 가공된 실측 데이터를 바탕으로 해상 운송의 정시성 문제를 분석하고 AI를 활용해 전략을 제시하는 과제였다. 특히 연세대 팀은 해상 운송의 지연이 곧 화물의 항만 체류 시간 증가로 이어져 상품의 가치와 형태를 훼손할 수 있다는 점에 주목했다. 학부 과정에서 배운 '상품을 온전히 보전하여 전달한다'는 패키징(포장)의 핵심 가치를 물류 및 항만 운송 모델에 유기적으로 녹여내며 차별화된 문제해결을 시도했다.

이들은 통계적 로직(단일·다중회귀분석)으로 데이터 신뢰성을 먼저 검증한 뒤, 실무에서 화주의 안전재고 기준이자 공급망 꼬리 리스크(Tail Risk)를 대변하는 p95 값을 제시했다. 나아가 MAE를 평가 지표로 삼아 그래디언트 부스팅 머신러닝 모델을 적용하여, 기존 스케줄(Scheduled ETA)을 비판적으로 검증하고 24Hr 완충 버퍼를 더한 새로운 ETA 예측 모델을 제시했다. 

이러한 정밀한 지연 예측은 단순히 물류·운송 비용을 절감하는 것에 그치지 않는다. 장기 적체 시 노출되는 가혹한 해상 환경(온·습도 등)으로부터 상품을 안전하게 보호하고, 리스크 대비용 수출 포장재의 과잉 설계를 방지하는 '패키징 최적화'의 든든한 기반이 된다는 점을 논리적으로 입증했다.

또한, 정기선 해운동맹의 변화 추세에 맞춘 대형 컨테이너선의 유동적 운영과 대체 기항지 변경 사례 등 실무적인 거시적 SCM 전략도 함께 제시했다. 탄탄한 AI 물류 예측 모델에 '안전한 상품 전달'이라는 패키징의 본질을 융합해 낸 점이 현직자 심사위원들의 높은 평가를 이끌었다.

대회를 이끈 팀장 장준호 학우는 "새벽까지 치열하게 고민하며 결과물을 완성해 낸 과정 자체가 가장 값진 경험이었다. 이론으로 접하던 패키징과 물류 프로세스를 실제 산업 데이터와 부딪히며 다뤄본 것은 향후 진로에 확고한 방향성을 심어주었다"고 짧고 굵은 소회를 전했다. 아울러 "앞으로는 AI의 단순 활용을 넘어, 데이터의 신뢰성을 비판적으로 검증하고 자신만의 실무적 시각으로 발전시키는 능력이 무엇보다 중요하다"며, 미래를 준비하는 예비 패키징·물류인으로서 뼈 있는 조언을 남겼다.