- 글로벌 공급망 데이터 신뢰도 향상 및 운송 리스크 최소화 위해 상호 협력
- 항만 혼잡·체선·체화 등 핵심 리스크 영역에 인과 기반 예측 모델 적용
국내 최대 공급망 데이터 플랫폼 기업 트레드링스(http://www.tradlinx.com , 대표 박민규)와 KAIST 경영공학부 AIBA(인공지능 경영분석, 신동혁 교수) 연구실은 공급망 리스크의 선제적 대응 및 의사결정 지원을 위한 ‘해석 가능한 AI(Interpretable AI) 기반 시장 리스크 예측 연구’를 공동 추진하기로 합의했다고 30일 밝혔다.
이번 협약은 글로벌 공급망 데이터의 신뢰도를 높이고 운송 리스크를 최소화하는 것을 공동의 목표로 한다. 특히 단순히 결과를 예측하는 수준을 넘어, 지정학적 및 거시경제적 인과 근거가 투명하게 반영된 운임 및 지연 리스크 예측 모델을 구현하는 데 초점을 맞추고 있다.
양 기관은 트레드링스가 보유한 Shipment Tracking 기반 모니터링 데이터, 글로벌 항만 혼잡도 등 방대한 운송 데이터에 KAIST AIBA 연구실의 해석 가능한 AI 기술을 결합해, 화주와 LSP(Logistics Service Provider) 등 공급망 참여자가 의사결정 근거를 명확히 확인할 수 있는 예측 체계를 공동 개발할 계획이다.
구체적으로 양 기관은 ▲AI 기반 공급망 의사결정 지원 및 기술 고도화 관련 과제 수행 ▲해석 가능한 AI 기반 예측 모델의 의사결정 신뢰 검증 체계 공동 구축 ▲공동 연구 결과의 플랫폼 연계를 위한 기술이전 및 상용화 협력 등을 추진할 계획이다. 또한 ▲교수·학생·임직원의 상호 인적 교류 활성화 ▲학술회의·세미나·워크숍 공동 개최 ▲산학 공동 과제 기획 및 정부·지자체 연구사업 협력 추진 등 산학협력 생태계 구축에도 힘을 모으기로 했다.
트레드링스 박민규 대표는 “글로벌 물류 시장의 불확실성이 커지는 상황에서, ‘왜 그런 결과가 예측되는가’에 투명하게 답할 수 있는 AI는 단순 예측 AI와는 차원이 다른 의사결정 가치를 제공한다”며, “KAIST AIBA 연구실의 독보적인 AI 분석 역량과 트레드링스의 방대한 글로벌 물류 데이터를 통해 글로벌 공급망 시장에 신뢰할 수 있는 기술 리더십을 제시하겠다”고 밝혔다.
KAIST 경영공학부 신동혁 교수는 “공급망 리스크 예측의 가치는 단순히 위험을 미리 알려주는 데 그치지 않고, 기업이 어떤 정보를 근거로 어떤 대응을 선택할지 판단하도록 돕는 데 있다”며, “이번 협력을 통해 항만 혼잡, 운송 지연, 운임 변동 등 다양한 리스크 요인을 해석 가능한 방식으로 분석하고, 예측 결과가 실제 공급망 의사결정에 활용될 수 있는 체계를 마련하는 데 기여하겠다”고 말했다.
