| 트레드링스-카이스트, ‘해석 가능한 AI’로 공급망 리스크 예측 고도화 나선다 | |
 
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| 2026/04/30 | |
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 트레드링스와 KAIST가 공급망 리스크를 사전에 예측하고 의사결정을 지원하기 위한 AI 공동 연구에 나선다. 양측은 ‘해석 가능한 AI(Interpretable AI)’ 기반 시장 리스크 예측 연구를 공동 추진하기로 합의했다고 밝혔다. 이번 협력은 글로벌 공급망 데이터의 신뢰도를 높이고, 운송 지연 및 운임 변동 등 물류 리스크를 최소화하는 데 목적이 있다. 특히 이번 연구는 단순히 결과를 예측하는 수준을 넘어, 지정학적·거시경제적 요인 등 인과 관계를 설명할 수 있는 AI 모델 개발에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이를 통해 화주와 물류 서비스 기업(LSP)이 예측 결과의 근거를 명확히 이해하고 의사결정에 활용할 수 있도록 한다는 구상이다. 양 기관은 트레드링스가 보유한 실시간 화물 추적 데이터와 항만 혼잡도 등 방대한 운송 데이터에 KAIST 경영공학부 AIBA 연구실의 AI 분석 기술을 결합해, 설명 가능한 예측 체계를 구축할 계획이다. 또한 AI 기반 의사결정 지원 기술 고도화, 예측 모델의 신뢰 검증 체계 구축, 연구 성과의 플랫폼 연계 및 상용화 협력도 함께 추진한다. 이와 함께 인적 교류, 학술행사 공동 개최, 정부 연구사업 협력 등 산학협력 생태계 조성에도 나설 방침이다. 트레드링스 박민규 대표는 “불확실성이 커지는 글로벌 물류 환경에서 예측의 ‘이유’를 설명할 수 있는 AI가 중요하다”며, “데이터와 AI 역량을 결합해 신뢰할 수 있는 공급망 의사결정 기술을 선보이겠다”고 말했다. KAIST 경영공학부 신동혁 교수는 “리스크 예측은 단순 경고를 넘어 기업의 대응 전략 선택을 돕는데 의미가 있다”며, “해석 가능한 AI를 통해 실제 의사결정에 활용 가능한 체계를 구축하겠다”고 밝혔다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지>
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