5월 7일 E.N.A 스위트호텔, IoT와 DT 관련 3개의 주제발표 진행
밸류링크유 IoT 시스템과 정부 ‘물류 통합 디지털플랫폼 지원사업’ 연계 기대
 

글로벌 해운물류 디지털 컨소시엄(GSDC) 제2차 기술소위원회가 국제 물류기업이 4차산업혁명시대를 맞아 IoT기술이나 DT를 적용할 경우, 이점과 지원사업, 유념사항 등에 대해 살펴보는 시간을 가졌다. 이번 기술소위원회의 세 명의 발표자 모두 물류 플랫폼을 효율적이고 적합하게 사용하기 위해서는 물류 데이터에 대한 기업간 ‘연결과 통합’을 강조하였다. 특히 남영수 GSDC 사무국장은 발표에서 “IoT 장비를 제조하는 업체들은 굉장히 많지만 그 업체들이 자신의 데이터만 가지고 있을 뿐, 서로 공유하지 않는다”고 지적하며 “해운물류 통합 디지털 플랫폼은 Digitalization부터 시작해 데이터 표준화 및 수집을 수행한 후, 플랫폼 간 연결과 협업을 해야만 Digital Transformation을 통해 신규 서비스와 비즈니스를 창출할 수 있다”고 공용 플랫폼간의 적극적인 협업을 요청했다.

5월 7일 서울 E.N.A 스위트호텔에서 열린 밸류링크유 ‘GSDC 2차 기술소위원회 회의’에는 60명의 회원사와 신규 회원사들이 참석하였으며, ‘국제물류 IoT 적용 Trial 시행결과’ ‘정부ㆍ물류기업 디지털전환 지원 사업 계획’ ‘해운물류산업 DT 적용 사례 및 대응방안’이라는 3개의 주제발표를 기반으로 디지털 플랫폼에 대한 정보를 공유하고 사업 내 적용방법을 논의하는 장이 마련되었다.

한편 GSDC은 4차산업혁명과 데이터경제시대를 맞아 공유·협업 네트워크를 통해 해운물류분야의 세계적인 변화에 대응하고자 구성된 민간 주도의 협의체로, 회원사는 △물류기업(판토스, 한솔로지스틱스, 삼영물류, 유수로지스틱스 등) △해운기업(SM상선, 남성해운, 팬오션 등) △제조유통기업(신중 FND, 세정글로벌) △DT 기술기업(코리아오브컴, 로얄시스템즈 등) △공공기관(KOTRA) 등이 있다.

“IoT 데이터, 빅데이터로 사용할 수 없어... 정보누적 더 필요”

3개의 Trial을 시행한 결과, 김 팀장은 “현재는 IoT 데이터를 빅데이터로 활용할 수 있는 단계는 아니다. 아직은 생산 단계이다”라며 “운항 차량에 대한 정보나 컨테이너 부분에서 화물에 대한 예약정보 등 데이터가 누적돼 향후 빅데이터로 활용하게 된다면 자산·운송·운항 등 기업의 니즈에 따라 다양하게 관리·활용할 수 있을 것”이라 밝혔다.

첫 번째 주제인 ‘IoT Trial 시행결과 보고’에서는 밸류링크유 김진철 해운마케팅팀 팀장이 발표를 진행했으며, Trial1·2·3에 대한 결과보고와 각 Trial별 특징·한계점을 소개한 후, 데모시연을 통해 실제로 데이터를 사용할 기업 관계자들에게 시스템을 소개하는 시간을 가졌다.

각 Trial 시행 방식은 IoT나 AIS Device를 통해 IoT 통합관제시스템으로 데이터가 들어오면 벨류링크유 데이터 플랫폼을 통해 CargoEye와 BIS로 데이터가 보여지는 순서로 진행됐다. 여기서 ‘CargoEye’는 실시간으로 제공되는 데이터를 기반으로 차량이나 선박, 화물에 대한 위치를 확인할 수 있는 시스템으로, real time 베이스의 cargo visibilty를 제공하는 시스템이다. 또한 ‘BIS’는 빅데이터 분석 시스템으로, 운행·운송·운항 등을 실제 리포트로 볼 수 있어 이를 바탕으로 다른 데이터로 분석할 수 있는 Raw Data를 제공한다.

이번 Trial은 △IoT 기반의 내륙운송 △AIS 기반의 해상운송 △IoT+AIS 기반의 국제운송 총 3개로 나누어 시행됐다.

먼저 ‘IoT 기반의 내륙운송’은 2020년 2월부터 3월까지 한 달간 판토스 트럭 10대에 IoT를 부착해 국내운송구간의 운행정보를 수집했다. Trial1의 CargoEye 한계점으로 △차량&IoT 정보의 상호연결 부족 △Full·Empty 운행정보식별 △IoT 배터리 장기간 유지 등이 도출되었다. 그중 트럭의 실제 위치는 확인 가능하지만, 화물에 대한 온도, 습도, 충격 등의 추가정보수집 불가하다는 점이 가장 큰 문제점으로 지적되었다. 또한 Trial1의 BIS 자료에서는 기간별 운행 회수, 운행시간, 운행거리, 평균속력, Idle Time 산출, 엑셀다운로드 기능을 통해 Raw Data가 분석 가능했지만, 한계점은 CargoEye와 대동소이했다.

이에 김진철 팀장은 “현재는 생성 초기단계라 자료가 부족하지만, 후에 데이터가 누적되면 빅데이터로 활용 가능할 것”이라며 “최적항로나 도착 예정정보도 추가적으로 제공 가능하게 될 것”이라고 말했다. 또한 그는 Trial1의 추진과제로 “IoT를 트럭 내 또는 컨테이너박스 내 부착 방식으로 이분화하겠다”라며 “밸류링크유는 올해 하반기 트럭 약 1,000척에 실무조기 적용 계획이 있어, IoT 데이터 공유 및 적차·공차 정보 식별 기능을 추가할 것”이라고 밝혔다.

이어 Trial2의 ‘AIS 기반 해상운송’에서는 전 세계 약 5,000척 컨테이너 선박의 실시간 위치 정보 수집과 선박의 실시간 위치정보 조회 및 운항실적 리포트 데모버전을 개발하기 위해 HMM과 SM상선 각 1척의 AIS를 임의로 추출해 데이터를 수집했다. Trial2의 CargoEye에서는 적취율 관리를 할 수 있었으며, 선박이 운행한 입출항 선박운항 상에서 특이점을 파악할 수 있었다. 그러나 Booking&AIS 정보 상호 연결이 부족하고, Door 운송정보의 누락이 발생된다는 한계점이 있었다. 또한 BIS에서는 AIS 정보 기반으로 운항선사·운항선박별 상세 운항정보와 운항 구간 이외의 유휴시간 및 정시율 정보를 수집할 수 있었지만, BIS에서도 Booking&AIS의 정보 상호 연결이 한계점으로 지적됐으며, End-to-End 정보가 제공 불가하다는 점도 문제점으로 지적됐다.

Trial2의 향후 추진과제로는 △Cargo Tracking 정보 제공과 BIS를 이용한 선박 운항 실적 리포트 개발 완료 및 실무 적용 △해운기업 요청 시 해운기업 홈페이지 및 Cargo Tracking 연결 서비스 제공 △KOBC에 해운기업 정시율 리포트 제공을 약속했다.

Trial 3인 ‘IoT+AIS 기반의 국제운송’는 컨테이너 IoT 데이터 및 해상운송 AIS 데이터를 연결하여 예약 화물의 전체 운송정보 조회 및 운송실적 리포트 데모버전을 개발하기 위해 진행되었으며, 남성해운의 RF 컨테이너 4개에 IoT를 부착해 데이터를 수집하였다. 특히 Trial3은 Trial1과는 다르게 컨테이너에 IoT를 부착해 화물이 실제 이동되는 실시간 위치정보 뿐만 아니라 화물에 대한 정보인 온도, 습도, 충격 등의 추가적인 정보도 확보할 수 있었다. 아울러 Trial3의 CargoEye를 조회할 때, 컨테이너, 선박, IoT 등 장비별로 조회할 수 있어 가장 폭넓은 조회폭을 가지고 있으며, 화물 full에서 empty 3차부터 운송이 되고 반납이 되는 과정까지 10단계로 구분해 확인할 수 있는 기술을 도입하기도 했다.

반면 Trial3의 CargoEye 한계점에서는 △Booking&IoT&AIS 정보 상호 연결 부족 △IoT&AIS 맹목구간 발생 △IoT&AIS 위치 정보 정확도 판별하여 우선순위 확정 필요 △IoT 배터리 장기간 유지 등이 도출됐다. 여기서 맹목구간이란 IoT 컨테이너 정보와 해상구간에서 전달하는 AIS 정보 사이에서 겹치거나 애매모호한 위치정보 데이터로, 이 부분에 대한 우선순위를 어떻게 정의를 할지는 추가적인 검토가 필요한 상황이다. 또한 BIS에서는 AIS 정보 기반으로 운항선사·운항선박별 상세 운항정보산출이 가능했으며, 특히 해상, 전체, empty 등 각종 니즈에 따라 transit time을 확장된 개념으로 산출할 수 있도록 세분화된 데이터가 수집됐다. 그러나 ‘Booking&AIS 정보 상호 연결’ ‘배터리 문제’라는 한계점은 여전히 벗어나지 못했다.

이에 대해 김진철 팀장은 “구간을 상세 구분한 데이터를 갖고 있어 empty·컨테이너·터미널 방면에서 비용이나 자산 등 관리 목적으로 이를 충분히 활용할 수 있을 것”이라며 “Full·Empty 공차에 대한 부분은 향후 추가예정”이라고 밝혔다. 또한 그는 “DT부분에서 아직 발전할 부분이 많다”라며 “정부 차원의 지원을 충분히 활용해 IoT 기술뿐만 아니라 DT 기술로도 개발시켜 활용시키고자 한다”고 밝혔다.

Trial 3개의 시험결과 발표와 데모시연을 끝낸 후, 김진철 팀장은 “현재는 IoT 데이터를 빅데이터로 활용할 수 있는 단계는 아니다. 아직은 생산 단계이다”라며, Trial1에서는 △운행구간정보(출발·도착지 정보) △운행차량구분(Full·Empty·공차정보)를, Trial2에서는 △선박스케줄정보 △화물예약정보 △화물환적(T·S 정보), Trial3에서는 △화물예약정보(운송 Route·Empty 상차반납·터미널 반입정보 등)과 같은 정보를 연결한 기술적용협조를 요청했다.

끝으로 그는 “데이터 수집을 통해 데이터들이 연결되고 연결된 데이터를 통해 분석과 예측을 하는 등 DT기술과 결합하는 그림을 그려나가게 되면, 향후 cargo visibility나 자산 등을 관리 부분도 IoT를 통해 효율적으로 관리하게 될 것”이라며 빅데이터가 실제 사업업무에 적용될 단계를 기대했다.

“플랫폼 사용할 물류 기업 디지털화·공유 유도... 플랫폼 활성화 모색”

해수부 신범준 사무관은 “물류 통합 디지털 플랫폼의 목적은 PORT-MIS 데이터를 관리해 추가적으로 수집하고, 터미널 운영사와 협의를 통해 데이터를 얻는 등 신규 베이스를 창출하는 것”이라며 “이번 지원사업을 통해 플랫폼을 사용할 물류기업의 디지털화를 진행하는 동시에 데이터 공유를 유도하고 플랫폼 활성화를 모색할 계획”이라 말했다.

두 번째 주제인 ‘해양수산부 물류기업 디지털 전환 지원사업’을 설명하기 위해 해양수산부 스마트해상물류추진단 신범준 사무관이 발표를 진행했다.

신범준 사무관은 ‘스마트물류 보급·확산 사업’은 데이터 관리와 플랫폼 서비스를 이용할 수 있도록 맞춤형 지원방안 마련하고자 추진한다며, 동 사업의 주요 내용인 △물류 IoT 장비의 보급·활용지원 △물류 업무의 디지털화 지원 △물류 업무 디지털화 인력 채용 지원을 소개했다.

이에 그는 “디지털 전환이라는 것은 데이터를 보고 의사결정을 한다는 것이다. 먼저 데이터 관리를 통해 데이터 및 서비스를 모아야, 데이터를 이용할 사람도 모집할 수 있다”고 기본 데이터 구축의 중요성을 강조했다.

먼저 ‘물류 IoT 장비의 보급·활용 지원’ 부분에서는 실시간 물류정보의 수집·활용을 위한 IoT 장비 구매 및 해당 정보가 연동되는 솔루션(개별업채용 또는 공동 솔루션) 구축을 지원하고자 한다. 이에 대해 신 사무관은 “플랫폼을 만들고 그것을 사용할 물류 주체의 디지털 전환도 지원해 물류를 보급·확산하겠다”고 강조하며 “기본적으로 예상하는 서비스는 ‘항만 내 물류 자원 공유’ ‘컨테이너 장치장 활성화 통해 컨테이너 대여 시스템’ 등이 있다”라고 플랫폼 사업에 대한 기대감을 나타냈다.

또한 ‘물류 업무의 디지털화 지원’에서는 개별 업체의 업무 디지털화 솔루션 또는 협회, 단체를 중심으로 공동으로 활용하는 클라우드 업무 솔루션 이용과 구축, 고도화를 지원할 방침이다. 이는 한 기업이 솔루션 플랫폼을 구축한다면 50%를, 협회에서 클라우드 솔루션을 만든다면 70%를 지원하는 방식으로 진행되며, 이미 진행하고 있는 솔루션에 대해서도 똑같이 개별기업은 50%, 협회는 70%가 지원된다. 또한 지원금액은 개별기업에게 약 1억원을, 공동업체에게는 약 3억원을 지원할 예정이다. 이에 그는 “디지털화 솔루션을 만들면, 정부의 지원을 받아 만들기 때문에 회원사들이 저렴하게 이용할 수 있도록 해야한다”고 정리했다.

이어 ‘물류 업무 디지털화 인력 채용 지원’ 에서는 담당 인력의 신규채용을 정직원으로 채용할 경우, 3년간 지원한다. 또한 공인전자문서 중계 서비스 수출입 물류 디지털 전환 전담기관을 설립해 통합 데이터 플랫폼 운영 및 사업을 총괄할 계획이다.

‘스마트 물류 산업 보급ㆍ확산 사업’ 설명을 마무리하며, 신 사무관은 “현재는 부산항만공사(BPA)와 함께 블록체인을 기반으로 컨테이너-부두 물류운송(ITT) 시스템을 구축해 터미널 환적 관련해 비용을 줄이려고 하고 있다”며 “플랫폼을 만들면 그 운영을 자리 잡을때까지는 BPA에서 전담할 것이고, 이후 공인전자문서 전담기관이 설립되면 해당 기관이 맡아 진행하게 될 것이다”라고 현재 사업준비 진행상황을 설명했다.

또한 그는 “물류 통합 디지털 플랫폼의 목적은 PORT-MIS 데이터를 관리해 추가적으로 수집하고, 터미널 운영사와 협의를 통해 데이터를 얻는 등 신규 베이스를 창출하는 것”이라며 “이번 지원사업을 통해 플랫폼을 사용할 물류기업의 디지털화를 진행하는 동시에 데이터 공유를 유도하고 플랫폼 활성화를 모색할 계획”이라 말했다.

끝으로 신범준 사무관은 “이번 지원사업안은 아직 안(案)일뿐, 확정되지 않았다“라고 강조하며 ”올해 하반기에 연구용역을 추진해 내년도 지원사업으로 가능한 내용은 바로 시범사업으로 반영할 계획이다. 2020년 11월 최종 선정될 경우, 플랫폼이 구축·운영될 예정이지만 현재 추경을 위한 정확한 수치가 없어 그에 대한 수요를 조사하는 중이다”라고 지원사업에 대한 물류업체들의 지원과 관심을 요청했다.

“성공적인 Digital Transformation 위해 목표와 전략수립, 장기수행과제 이해해야”

마지막 주제인 ‘해운물류산업 DT 적용 사례 및 대응방안’에 대해서는 남영수 GSDC 사무국장(밸류링크유 CEO)이 발표를 맡아 진행했다. 그는 발표를 시작하며 “해운물류분야에도 New Normal시대가 왔으며, 시장상황도 Customer Needs로 바뀌었다. 현 상황에서 ‘어떻게 살아남을 것인가’를 고민해야한다”고 Digital Transformation의 필요성을 시사했다.

이어 그는 “데이터를 분석, 활용, 교환, 저장하기 위해서는 데이터를 생성하는 작업이 먼저 존재해야한다. 여러 업종의 공유된 데이터가 가장 중요한 핵심포인트이다”라며 “한 곳에 모이는 빅데이터가 필요하고, 빅데이터가 하나의 플랫폼에 쌓이는 것이 통합 데이터 플랫폼이다. 통합 데이터 플랫폼에 데이터가 쌓여야만 후에 지능화와 무인화가 가능하다”고 데이터 수집을 강조했다.

이어 남 사무국장은 DT를 추진하는 회사가 DT를 도입할 때 고민해야할 것은 ‘목표’라며, “IoT장비를 도입해서 ‘무엇을 이루었다’, 빅데이터 시스템을 도입해서 ‘무엇을 하고자 했다’를 목표로 고민해야한다”고 말했다. 또한 Digitaliztion과 Digital Transformation의 차이에 대해 “Digital Transformation은 전략적인 부분이 강하다. 사업전략의 방향을 잡기 위해 ‘우리가 예정대로 할 것인가, 새로운 방향으로 할 것인가’ ‘아날로그 방식으로 할 것인가, 디지털 방식으로 할 것인가’ ‘오프라인에서 할 것인가 온라인에서 할 것인가’ 등에 의사결정과정이 Digital Transformation를 통해 나와야 한다”고 강조했다.

특히 Digital Transformation의 전략으로 △내부운영 효율성개선 △신규비즈니스 창출이 있다며, “두 가지 전략은 필요한 요소들이 연계되어 있어 이를 어떤 방향으로 써먹을지를 명확히 해놓지 않으면 매번 헷갈리게 된다”고 강조했다.

또한 그는 “해운기업이 과거 Ocean Shipping Service만 운영했지만, 통합물류서비스로 확대하는 과정 중에 현재는 IoT를 통해 ‘Integrated IT Structure’와 ‘Apply DT Tech’로 확장되었다”며 “앞으로 ‘Ocean Shipping Service’ ‘Integrated IT Structure’ ‘Apply DT Tech’ 세 가지를 연결해 ‘Intergrated Logistics Service’로 나아가는 것이 현재 해운기업의 방향이다”라고 주장했다.

이어 ‘글로벌 디지털 전환 전략 및 추진’에 대한 사례로 Maersk의 Trade Lens를 설명했다. “아마존은 글로벌에서 자치하는 포션인 6%이지만, 머스크는 Trade Lens를 통해 64%를 차지하고 있다. 여기에 핀테크만 연결하면 전 세계의 해상물동량과 운임서비스를 페이먼트로 이끌어 낼 수 있다”라며 “Trade Lens가 머스크를 통합물류기업으로 확대하고 더 나아가 지식정보, IT기업, 핀테크 기업으로 확장할 것”이라 예측했다.

끝으로 남영수 GSDC 사무국장은 IoT에 대해 “IoT를 아직까지는 트랙킹, 컨디션, 시큐리티 등 1차적 목적으로만 사용하고 있다”며 “운영 최적화로 비용을 낮추는 것, 수익화 모델까지 연결하는 등 Asset관리나 Optimization, Digitalization, New Business를 창출하는 기본 소스를 제공하는 기기로 IoT를 인식해달라”고 요청했다.