전사 가치 인터뷰 시리즈


최고의 아이디어는 이미 내 안에
AX 해커톤 대상의 주인공, 기술기획팀 이윤호 프로
2026/08/04
- 매거진 케미인에서는 3대 전사 가치 실천 캠페인에 따라
이달부터 총 3차례의 기획 인터뷰 시리즈를 제작합니다.
- 매거진 케미인에서는 3대 전사 가치 실천 캠페인에 따라 이달부터 총 3차례의 기획 인터뷰 시리즈를 제작합니다.
지난 6월, 전사 가치 실천의 달을 맞아 한화토탈에너지스에서 제1회 AX 해커톤 공모전이 개최됐습니다.
사내 업무 효율을 높일 AI 아이디어를 발굴하고 직원들의 AI 활용 역량을 강화하기 위해 마련됐는데요.
전사 가치 인터뷰 시리즈의 두 번째 주인공은 이날 대상의 영예를 안은 기술기획팀 이윤호 프로입니다.
도전과 혁신의 가치를 실천하며 빛나는 성과를 보여준 이윤호 프로의 이야기를 들어볼까요?

치열한 경합이 벌어진 제1회 AX해커톤 공모전 대상의 영예는 휘발유 제조 자동화 프로그램을 선보인 기술기획팀 이윤호 프로에게 돌아갔습니다. 실시간 관제, 배합 레시피, 생산 및 출하 일정 등 다양한 데이터를 하나로 통합한 ‘휘발유 제조 운영 플랫폼’을 선보였죠.
이번 대회에서는 사내·외에서 참석한 심사위원들이 심사를 진행해 아이디어의 실현 가능성을 면밀히 검토했는데요. 이윤호 프로가 선보인 아이디어는 “스펙을 예측하고, 생산 스케줄링까지 연계한 점이 매우 의미가 있다며 정확도 검증 체계를 보완한다면 실제 도입을 검토할 수준”이라는 긍정적인 평가를 받았답니다. 대상 수상에 심사위원들의 호평까지 전해 들은 이윤호 프로는 과연 어떤 기분이었을까요? 그 주인공을 직접 만나 생생한 소감과 개발 비하인드를 들어보시죠!

‘제1회 AX 해커톤 공모전’ 대상 수상 소감 부탁드려요!
사내에 저보다 훨씬 뛰어난 분이 많아 수상은 기대하지 않았습니다. 다만 평소 ‘업무에 AI를 어떻게 활용할 수 있을지’ 꾸준히 고민했던 것이 좋은 결과로 이어진 것 같아요. AI를 단순한 업무 자동화 도구로만 바라보지 않고, 기존에 사용하던 레거시 프로그램[1]을 한화토탈에너지스의 공정과 업무 흐름에 맞게 재구성한 점을 심사위원님들께서 긍정적으로 평가해 주신 것 같습니다.

▲ 심사위원들에게 긍정적인 평가를 받은 ‘휘발유 제조 자동화 프로그램’
‘휘발유 제조 자동화 프로그램’에 대해 전반적으로 설명해주세요!
실제로 구현될 경우, 기대할 수 있는 효과는 무엇인가요?

▲ 이윤호 프로가 개발한 ’휘발유 제조 자동화 프로그램’을 다루는 모습
원하는 규격의 휘발유를 생산하기 위한 최적의 배합비를 자동으로 산출하는 프로그램입니다. 한화토탈에너지스의 휘발유 제품은 여러 종류의 배합기재를 조합해 제조하는데, 옥탄가[2], 증기압[3] 등 다양한 품질 규격을 동시에 만족해야 합니다. 하지만 각 물성이 섞은 비율대로 나오지 않는 비선형[4] 특성이 있어서 단순한 계산만으로는 정확한 배합비를 구하기 어려워요. 이 문제를 해결하기 위해 저는 문헌에서 검증된 관계식을 AI가 자동 적용하고, 누적된 분석 데이터를 반영하는 방식으로 정확도를 높였어요. 여기에 생산·출하 스케줄을 자동 편성하고, 공정 데이터를 실시간으로 연결해 재고 및 배합 진행 현황을 한 화면에서 확인할 수 있는 기능을 구현해 실제 업무에 활용할 수 있도록 개발했습니다.
실제로 구현된다면, 휘발유 제조 업무를 지원하는 보조 도구로 활용되지 않을까 싶습니다. 배합비에 대한 검토 시간을 줄이고 계산 정확도를 높여 품질이 떨어지는 리스크를 낮출 수 있으리라 기대돼요. 더불어 모든 검토 과정이 프로그램에 기록되기 때문에 개인의 경험에 의존하던 노하우가 지속가능하게 공유될 수 있습니다. 생산·출하 일정 편성에 적용한 개념은 휘발유에만 국한되지 않으므로, 장기적으로는 타 제품으로도 수평 전개가 가능할 것으로 생각돼요.
제작 과정에 어떤 AI 에이전트를 활용하셨나요?
AI를 문제해결 솔루션으로 활용하면서 가장 크게 느낀 점이 있다면요?
저는 ‘클로드 코드’를 사용했습니다. 클로드 코드는 ChatGPT, 제미나이와 함께 가장 널리 활용되는 클로드를 프로그램 개발에 특화한 도구인데요. 단번에 처리할 수 있는 작업량이 많아, 이번처럼 규모 있는 프로그램을 개발하는 데 적합했습니다.
AI를 현업 문제에 적용하면서 느낀 점은 AI 활용에서 코딩 실력이나 툴에 대한 이해보다 자기 업무를 얼마나 잘 이해하고 있는지가 더 중요하다는 것이었어요. AI를 사용하는 본인이 무엇이 문제인지 정확히 정의하고 아이디어를 제시할 수 있다면, 구현 과정은 AI가 상당 부분을 도와준다는 것을 체득했죠.

▲ 휘발유 제조 자동화 프로그램 대시보드 화면

AI의 파급력이 참 놀랍습니다.
AI 툴을 활용할 때 어떤 자세로 접근해야 한다고 생각하시나요?
말씀드린 것처럼 무엇보다 현업에 대한 이해와 아이디어가 무척 중요하다고 생각합니다. 그리고 작은 아이디어라도 떠오른다면, 누군가에게 맡기기 보다 직접 만들어 보시길 권해드리고요. 결국 자신의 업무에서 무엇을 개선해야 하는지 가장 잘 아는 사람은 현업의 담당자이기에, AI 시대에는 현장 경험이 큰 경쟁력이 되리라 생각합니다.
수상 과정에서 고마움을 전하고 싶은 동료가 있다면?
생산기획팀 권무영 프로에게 많은 도움을 받았습니다. 휘발유 제조를 담당하고 계셔서 실무의 어려움과 개선이 필요한 부분에 대한 아이디어를 얻을 수 있었고, 덕분에 프로그램도 실제 업무 흐름에 맞는 형태로 개발할 수 있었어요. 평소 업무에도 늘 많은 도움을 받고 있는데요, 업무를 스마트하게 처리하시는 것은 물론, 긍정적인 분위기까지 만들어 주시는 분입니다. 이런 좋은 동료와 함께할 수 있다는 점을 큰 행운이라 생각하며, 이 자리를 빌려 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.
이윤호 프로가 전하는 AI 활용 Tip
또 하나의 팁은, 이미 AI를 어느 정도 활용하고 계신 분들께는 하네스[5] 를 잘 설계해 보시길 추천 드려요.
작업 규칙과 기준을 미리 정의해 AI가 엉뚱한 방향으로 가지 않도록 하는 장치인데, 매번 설명을 반복하거나 결과물을 수정하는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
[1] 레거시(legacy) 프로그램: 오래 전부터 사용해 온 기존 시스템이나 프로그램
[2] 옥탄가(Pump Octane Number, PON): 휘발유의 이상연소(Knocking)에 대한 저항성을 나타내는 수치로, 휘발유의 대표 품질 규격
[3] 증기압(Reid Vapor Pressure, RVP): 가솔린의 휘발성을 측정하는 단위
[4] 비선형(non-linear): 결과가 투입한 비율에 정비례하지 않는 성질
[5] 하네스(harness): AI가 따라야 할 작업 규칙과 기준을 미리 정리한 일종의 작업 가이드
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