| 카카오모빌리티 / 물류혁신 엔진 ‘AI’ 연료는 ‘데이터’ | |||
 
|
|||
|
|||
|
물류혁신 엔진 ‘AI’ 연료는 ‘데이터’ 데이터 품질·보안·인프라가 경쟁력 가른다  “AI가 물류산업의 엔진이 되는 시대는 이미 도래했다. 그 엔진이 잘 돌아가게 만드는 좋은 연료는 바로 데이터이다. 즉, 물류 혁신의 본질은 결국 정교한 데이터 기반 의사결정 체계 구축에 있다” 한국로지스틱스학회가 지난달 3일 ‘물류가 AI를 만나면?’을 주제로 개최한 추계학술대회에서 카카오모빌리티 데이터인텔리전스실 김정민 상무는 AI 시대 물류 지능화에 있어 가장 중요한 자산은 ‘데이터’라고 강조했다. 물류산업에 있어 AI는 이미 물류혁신을 이끄는 핵심 기술이다. 실제로 아마존, DHL, 카카오모빌리티 등 주요 기업들은 AI 기반의 수요 예측, 예측 배송, 라스트마일 최적화, 다이나믹 프라이싱, 자동 배차 등의 시스템을 운영중이며, 물류산업 전반에 걸쳐 가시적인 성과를 내고 있다. 특히 아마존의 ‘예측 배송’의 경우 AI가 단순한 자동화 수준을 넘어 실제 비즈니스 모델과 고객 경험을 바꾸는 수준의 혁신을 잘 보여준다. 고객의 과거 구매 패턴, 검색 이력, 지역별 수요 데이터 등 다양한 정보를 분석해 고객이 주문하기 전에 미리 상품을 가까운 물류 허브로 이동시키는 이 시스템은 배송 속도 개선뿐 아니라 라스트마일 최적화까지 가능하게 하는, AI 기반 물류 혁신의 대표적 사례다. DHL 스마트 트럭시스템은 IoT 센서, GPS 데이터, 실시간 교통 정보 등을 AI로 분석해 최적의 배송 경로를 동적으로 조정한다. 이는 연료 효율성 극대화로 운송 비용을 절감하고, 정시 배송률을 향상시킬 수 있다. 물류 데이터 특징 ‘실시간·위치기반·개인정보’ 오랫동안 물류산업은 베테랑의 경험과 직관에 의존해왔지만, AI 시대에는 기존의 경험 중심 의사결정 체계가 데이터 분석과 AI 모델 기반의 객관적 의사결정으로 전환되고 있다. 김정민 상무는 “AI 엔진이 잘 돌아가기 위한 중요한 요소는 바로 데이터 품질”이라며, “2020년 영국 대입 평가에서 발생한 알고리즘 오류 사태와 같이 잘못된 데이터가 입력되면 잘못된 결과가 나오며, 이는 사회적 신뢰까지 무너뜨릴 수 있는 위험 요소”라고 밝혔다. 감정민 상무는 좋은 데이터가 갖춰야 할 4가지 조건으로 ▲정확성 ▲일관성 ▲시의성 ▲연결성을 꼽았다. 즉, 데이터는 편향되지 않고 현실을 정확하게 반영해야 하며, 데이터 형식이 일정하고 중복되지 않아야 한다. 또한 최신 상태를 유지하고 적시에 제공돼야 한다. 아울러 데이터는 개별적으로 존재할 때보다 서로 융합됐을 때 더 큰 효과를 만들어 내기 때문에 다른 시스템과 데이터가 원활하게 통합될 수 있어야 한다. 특히 물류 데이터에 대한 투자가 필요한 이유는 산업적, 사회적 가치와 특성 때문이다. 물류는 제조·유통·서비스 등 모든 산업의 기반이 되는 동맥과 같으며, 안정적인 물류는 국민 생활과 직결되는 공공성을 가진다. 최근 지역간 물류 격차 해소가 균형 발전의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 또한 물류 데이터는 실시간성, 위치 기반성, 개인정보 등의 민감 정보 포함이라는 고유한 특성으로 인해 단순한 수집·활용을 넘어서, 복잡한 인프라 기술과 철저한 보안 체계, 신속한 규제 조율이 동반돼야 한다. 예를 들어 새벽배송 서비스만 보더라도, 실시간 교통, 기상 변화, 항만 지연 등 수많은 변수가 존재하고, 여기에 고객의 실명·주소·위치 정보가 얽힌다. 이에 따라 ‘실시간 변수에 대한 빠른 대응’과 ‘높은 수준의 개인정보 보호’가 동시에 요구되는 이중적인 과제가 발생한다. 김정민 상무는 “이는 속도와 규제 사이의 딜레마로, 기업의 부담만으로는 풀 수 없는 문제”라고 밝혔다. “물류 전용 데이터센터 설립해야” 이러한 복잡한 과제를 해결하기 위해 김정민 상무는 “정부, 기업, 학계가 각자의 역할을 명확히 수행하면서도, 데이터 유통과 활용에 있어 하나의 거버넌스를 구성해야 한다”며, ‘삼자 협력 생태계 구축’을 핵심 해법으로 제안했다. 정부는 직접 기술을 개발하기보다 인프라 제공자이자 규제 조정자, 신뢰 환경의 조성자로서 생태계 성장을 위한 환경을 만들어야 한다. 특히 클라우드 GPU 등 고가의 AI 인프라를 공공자원으로 공유하거나, 표준화된 API 체계를 마련하는 등의 역할이 중요하다. 또한 위치 정보보호법이나 개인정보보호법 등 전체 산업을 대상으로 만들어진 법령을 물류산업에 맞게 조정하는 명확한 기준을 제정하는 것도 필요하다. 기업은 양질의 데이터를 생산·가공·활용하고, AI를 비즈니스에 접목해 실질적인 가치를 창출해야 한다. 김정민 상무는 “단일 기업의 논리만으로는 데이터 공유가 어렵다”며, “공유 생태계에 적극적으로 참여해야 한다”고 밝혔다. 학계는 데이터 과학과 물류 지식을 아우르는 융합형 인재를 양성하고, 실증 프로젝트 수행을 통해 미래 역량을 강화해야 한다. AI를 능숙하게 다룰 수 있는 ‘AI 네이티브’ 세대를 실무에 투입할 수 있도록 하는 것도 중요한 과제로 지목됐다. 김정민 상무는 ‘물류 전용 데이터센터’의 필요성을 강조하며, 범용·준범용·전용형 3단계 접근 전략을 통해 현실적인 투자 규모를 유지하면서도 장기적으로 완전한 물류 전용 인프라를 구축해야 한다고 설명했다. 즉, 일반 클라우드를 활용하는 현재 수준에서, 보안·실시간성·규제 대응 기능을 갖춘 준범용 센터로 이행하고, 최종적으로는 망 분리·자동 비식별화·위치 정보 특화 기술 등을 갖춘 전용 데이터센터 구축으로 발전해야 한다는 것이다. 이러한 인프라는 민간의 투자 여력만으로는 어렵기 때문에, 정부와 산업계가 공동 참여하는 PPP 방식의 추진 구조가 필요하다고 언급했다. 김정민 상무는 “데이터 기반의 물류는 단순한 산업 최적화를 넘어 사회 전반의 효율성과 지속가능성을 만들어가는 핵심 인프라가 될 것”이라며, “기업은 가치창출, 정부는 신뢰환경 조성, 학계는 미래역량을 강화하면서 협력한다면, 한국 물류가 글로벌 시장에서 충분한 경쟁력을 가질 수 있을 것”이라고 강조했다. <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지>
|
| 
|
