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이슈분석
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[이슈분석 196호] 스마트 물류 최근 동향과 시사점
- 국가 주요국
- 주제분류 핵심R&D분야
- 발간일 2021-08-12
- 권호 196
1. 개요
□ 국내 물류 산업의 글로벌 경쟁력은 무역 규모 및 의존도에 비해 열세
◌ 한국 경제는 무역규모 세계 9위(`20년 기준), 무역 의존도(GDP vs 수출입 규모) 63.51% (`19년 기준, G20 국가 중 2위)로써 수출 중심의 경제구조
※ 주요 경쟁국 무역의존도 : 독일 70.82%, 미국 19.34%, 일본 28.08% (한국경제, `20.10월)
- 반면, 한국의 글로벌 물류 성과 지수(Logistic Performance Index)는 23위(`18년 기준)로 경쟁력은 취약
- 주된 원인은 통관, 인프라, 국제 선적, 물류의 질과 역량, 물류 추적 및 이력, 정시성 등이 원인이고 특히 화물 해외 운송 부분이 취약
□ 국내 연간 물동량 대비 컨테이너 항만의 인프라 수준은 글로벌 대비 열세
◌ 해운은 국내 수출입 물동량을 90%이상 담당하고, 세계 7위의 컨테이너 실적을 보유하고 있으나 항만의 인프라 수준(무인화, 친환경 등)은 중국 및 싱가포르에 비해 미흡
□ 물류 전반의 생산성 향상을 위해서는 스마트 물류의 도입은 필수
◌ 스마트 물류는 운송, 보관, 하역, 포장, 시설, 장비 및 물류시스템 등 물류의 전 분야에 걸쳐 ICT 기술, 센서, 정보통신 및 제어기술을 접목함으로써 물류 운영의 효율화와 물류비용의 절감을 목표로 하는 시스템
- 도로, 철도 등 운송 인프라가 경제의 혈관이라면, 물류는 혈액에 해당하고 국가 경제의 근간 중에 하나
- 스마트 물류의 지향점은 Data, Network, AI 등 관련 기술을 활용하여 유통 및 물류에 소요되는 비용 및 시간은 최소화하고, 물류의 신뢰성은 최대화하는 운송 시스템
◌ 본 보고서는 스마트 물류의 DNA(Data-Network-AI) 기술 관점에서의 활용 동향을 분석하고, 향후 정부 및 산업계가 대비해야 할 방안을 제안
2. 스마트 물류에서의 DATA 기술 활용 동향 분석
□ 데이터 흐름에 따라 IoT/블록체인/Cloud/Digital Twin으로 분류
◌ IoT를 통해 물류의 상태 및 흐름에 대한 정보가 생성되고, 네트워크틀 통해 데이터는 클라우드 컴퓨팅으로 블록체인, Digital Twin, AI 등으로 처리
- 소비자는 다양한 온오프라인 유통 플랫폼을 통해 상품을 주문하고, 관련 제조업체는 관련 상품의 원료, 부품 조달을 통해 상품을 완성하고,
- 완성된 상품은 해운, 항공, 트럭 등을 통해 운송되고, 운송수단에 따라 항만, 물류센터, 트럭 등에 설치된 IoT 및 플랫폼을 통해 상품의 위치 및 환경, 운반 수단의 상태 정보 등이 클라우드, 디지털 트윈, AI 등에 의해 최적의 물류 환경을 도출
□ (해외동향) 물류의 가시성 및 신뢰성 확보를 위해 IoT, 블록체인 등을 도입
◌ (IoT) 머스크, DHL, FEDEX, UPS 등 물류의 위치 및 환경 등 물류 상태 파악을 위해 활용
- (Maersk/MSC/CMA - CGM) 트락센(Tranxens)의 IoT 디바이스를 활용, 컨테이너의 위치, 온도, 습도, 충격, 진동, 도어 개폐 여부 등에 대한 정보의 실시간 모니터링이 가능한 컨테이너 솔루션 구축
- (Hapag-Lloyd) Globe Tracker와 협업, 냉동 컨테이너 100,000대에 온도 및 위치 정보 추출을 위한 IoT 적용(`20.2)
- 아마존, 마이크로소프트, SAP, IBM 등 자사의 플랫폼으로 물류의 IoT 플랫폼 시장 선점
◌ (Cloud) 물류 데이터를 수집하고 데이터 분석을 위한 거점으로 활용
- (아마존) 빅데이터 기술을 통해 소비자가 남긴 평가와 구매 데이터를 분석해 상품 공급망에 반영하고, 소비자 반응을 통해 상품을 개선
- (오라클) 퓨전 클라우드 SCM(Fusion Cloud SCM)은 자재 요구 사항, 구매, 양도, 작업 주문 실행에 대한 공급 계획의 최적화, 공급망 계획에 탑재된 인공지능과 머신러닝 기능을 통해 생산 중단에 사전 대응이 가능하도록 설계(인더스트리 뉴스)
- (FEDEX/UPS) FEDEX는 MS 클라우드 Azure를 활용 실시간 데이터 분석 기반 물류 환경을 구축하고, UPS는 구글 클라우드(GCP)로 배송 드라이버에게 최적 경로 서비스 제공
※ 페덱스 서라운드는 페덱스 사물인터넷(IoT) 기술을 통해 여러 데이터를 수집하고 수집된 데이터는 마이크로소프트 Azure 클라우드, AI와 머신러닝 시스템, 다이내믹스365 등을 통해 분석(디지털투데이)
- 함부르크 항은 화물중개업자, 항만 컨테이너 터미널 관리 등 항만 운영에 필요한 전반적인 데이터를 SAP의 클라우드 HANA를 통해 통합 관제
◌ (블록체인) 블록체인 개발 전문업체와 제휴, 해운 및 유통 회사 위주로 추진 중
- (머스크) IBM과 협력하여 운송정보의 파이프라인 및 페이퍼 리스에 중점을 둔 블록체인 플랫폼 트레이드렌즈(TradeLens)를 구축
※ 캐나다, 프랑스, 터키 등 10개국 이상, 글로벌 물동량 60%에 해당하는 선사들이 참여(CMA-CGM, MSC, ZIM 등)하고 최근 Hapag-Lloyd, 중국 옌텐항(Yantian Port) 참여(`21.6)
- (월마트) IBM 식품 이력 관리 블록체인 푸드트러스트(Food Trust)에 참여하고, 유통 음식의 안전, 제조이력, 상품 추적 등에 활용하며, 의약품 이력관리 블록체인 메디레저
(MediLedger)*에도 합류(코인데스크코리아, `19.6)
* 메디레저(MediLedger) : 화이자(Pfizer), 맥케손(McKesson), 아메리소스버겐(AmerisourceBergen), 카디널헬스(Cardinal Health) 등 대형 제약회사와 의약품 관련 업체들이 가입
- (UPS) 전자상거래 기술업체 Inxeption과 공동으로 블록체인 플랫폼 Inxeption Zippy을 출시하고, 소매상들이 제품 목록에서부터 납품까지 전체 공급망을 감시(코인프레스, `19.3)
- 물류의 투명성을 위해 UPS, FEDEX 등 물류 운송 기업들은 운송 플랫폼 연합 BiTA를 결성하고, 의약품, 식품 등 물류 종류별 특성에 맞는 블록체인 서비스 기업들이 시장을 공략 중
◌ (Digital Twin) 물류처리를 위한 자원 투입 계획, 물류의 효율적인 처리, 물류 현장의 실시간 모니터링과 보안 감시, 물류 적재 공간의 최적화와 경로 가시성 확보 등을 위해 항만과 보관 창고에서 디지털 트윈을 추진
- 로테르담 항만은 완전 무인방식의 컨테이너 터미널을 운영하고 있으며, IBM의 AI 및 IoT 기술을 활용한 디지털 트윈 구축 진행 중
- DHL은 스웨덴 종이용기 생산업체 Tetra Pak의 싱가포르 물류창고에 사물 인터넷 기반의 디지털 트윈 창고를 도입
□ (국내동향) 글로벌 대비 다소 뒤처진 물류 분야의 ICT 기술 도입
◌ (IoT) 해운의 IoT는 도입 초기 단계, 유통은 주로 계열사와 협력 기술을 개발
- (HMM) 선박에 적재된 화물과 항로, 위치, 해상 날씨, 선박 상태 등을 육상과 연계해 선박의 안전을 실시간으로 점검할 수 있는 ‘스마트십 컨트롤 센터(Smart Ship Control Center)’를 구축(메가 경제 , `20.9)
- (남성해운) 밸류링크유 (국제물류 디지털 플랫폼 회사)와 IoT 스타트업 에스위너스와 협력하여 냉동 및 일반 컨테이너에 IoT 장비를 부착 컨테이너 위치 추적 및 관제에 활용(쉬핑뉴스넷, `20.12)
- (GS 리테일) LG전자와 협력하여 LG전자의 홈 IoT 제품에 이커머스(전자상거래)시스템 구축. 홈 IoT 쇼핑 서비스로 구축된 데이터의 오프라인 적용, GS리테일 오프라인 매장의 인프라 개선 등을 진행하는 데 협력
- 해수부는 지능형 항만물류 기술개발사업에 IoT 기반의 항만 자동화 기술을 개발 진행 중
※ 항만용 IoT 데이터 프로세싱 기술, 항만용 IoT 실시간 데이터 수집 등 관련 기술을 개발
◌ (클라우드) 국내 물류회사는 ICT역량을 가진 국내외 회사와 기술제휴로 클라우드 시스템을 도입
- (HMM) 오라클과 협력, 컨테이너 및 벌크 운영을 위한 해운물류시스템 ‘NewGAUS 2020’(가칭) 등 전사 모든 데이터와 주요 어플리케이션의 클라우드 전환 작업을 진행(매일일보, `20.6)
- (FSK L&S*) 클라우드 시스템 케롤(Kerol) 전반에 정형·비정형 데이터 분석과 IoT(사물인터넷), 블록체인을 통한 표준화, 물류 절차 간소화와 효율화 등 디지털 혁신 기술과 서비스를 접목하고 아마존 클라우드 AWS를 활용(아주경제, `20.8)
* FSK L&S : SK C&C와 대만 홍하이 그룹의 융합물류 합작회사로 ICT 기반 물류 플랫폼 개발 회사
- (CJ대한통운) 휴렛패커드(Hewlett Packard) SimpliVity HCI 솔루션으로 프라이빗 클라우드 구축(데일리시큐, `20.5)
- (하나로 티엔에스) 오라클 클라우드 기반으로 데이터 분석 및 시각화, IoT, 모바일/엣지 컴퓨팅을 아우르는 종합물류체계 구축(FA저널,`21.4)
- (KT) 과기부 주관 클라우드 플래그쉽 프로젝트 지원사업에 참여, 우림 인포텍을 포함 13개 물류 기업에 대해 SaaS 사업화를 완료(`21.1)
◌ (블록체인) 삼성, LG, SK 등 대기업이 물류 및 유통 분야의 블록체인 시장을 선도
- (삼성SDS) 물류 서비스 플랫폼 Cello와 연계한 Cello Trust를 개발하여 공공기관, 인증기관, 비영리단체 등 신뢰성 있는 기관 및 단체를 블록체인 망의 합의 노드에 참여시켜 블록체인 생태계의 중립성 및 지속성을 보장하는 서비스 출시
※ 원자재/완제품 원산지 증명, 유통상태 정보 증명, 소비자용 유통이력 등을 제공하고, 수산물, 생수, 와인 유통에 활용
- (LG CNS) 다양한 산업영역에 적용 가능한 기업용 블록체인(모나체인)을 개발하고 식자재 유통에 활용
※ 축산물과 가공식품 등 먹거리 생산·가공·물류·유통·소비의 전 과정을 추적
- (CJ대한통운) 의약품 물류과정에 블록체인 기술을 적용한 시스템 개발 추진, 의약품 유통과정 정보의 위/변조와 해킹을 차단, 수송과정 개선 등에 활용(dongA.com, `21.7)
- 부산시는 수산물 생산지에서 소매점까지 유통되는 모든 과정의 정보를 블록체인으로 기록, 소비자가 스마트폰으로 확인할 수 있는 블록체인 기반 스마트 해양 물류 플랫폼 서비스 실증을 추진(서울경제, `20.9)
- 국토부는 신선식품 및 의약품 콜드체인의 실시간 모니터링을 위해 블록체인 기반의 기술 개발 추진
※ 해당 프로젝트는 제조-공급-유통-고객 간 신선식품 및 의약품에 대한 온도 안정성을 확보하고, 콜드체인 공급망의 데이터를 투명하게 확보(Coldchain news, `21.1)
- 부산항은 항만 물류 정보 시스템 구축에 선사, 운송사, 운송기사 간 블록체인 기반 운송 지원 시스템 개발 추진
※ 블록체인 기반의 물류포탈 시스템 체인포탈(Chain Portal)은 항만 디지털화 우수사례(세계은행 주관)에 선정(부산일보, `21.1)
◌ (디지털 트윈) 물류전반의 도입보다 물류센터와 항만 중심으로 화물 처리 생산성 향상을 위해 도입 추진 중
- LG CNS는 판토스 물류센터 모니터링에 디지털 트윈 시스템을 구축
- 부산항은 선박 입출항 최적화 서비스, 컨테이너 터미널 생산성 향상을 위해 항만 디지털 트윈 개발 착수
- 녹원정보기술은 두바이 항만의 각종 장비와 차량위치, 상태정보 등을 3차원 GIS에 실시간 맵핑하는 항만 관제모니터링 시스템으로 시범 적용하여 생산성 65% 향상
- 플럭시티(Pluxity)는 세방물류센터에 인력, 장비, 설비에 대한 위치 및 운영상황을 3D로 가시화 및 실시간 모니터링 시스템을 구축
3. 스마트 물류에서의 NETWORK 기술 활용 동향 분석
□ 물류의 통신 네트워크의 중심은 무선으로 확장될 전망
◌ 정적인 물류(물류 창고의 모니터링, 물류 배송을 위한 기초 인프라 등)는 ethernet, 동적인 물류(배송)는 무선을 활용
- 물류에서의 무선은 통신거리 및 목적에 따라 LAN, WAN, LPWAN 등이 있으나 물류산업 전반은 저전력 및 통신 범위 측면에서 우위에 있는 LPWAN의 적용이 확대될 전망
- LPWAN은 LoRa, NB-IoT, LTE-M, Sigfox 등 송출 파워, 데이터 속도, 통신 거리 등에 따라 다양한 표준들이 존재
- 통신속도와 범위, 실시간성 등 데이터 양이 적은 정적인 물류(파이프 이송, 고정물 위치 정보 등)는 NB-IoT, 대량의 물류량 및 자산 추적, 실시간 물류 인프라 모니터링 등은 LTE-M이 유리
- 북미와 한국은 LTE-M과 NB IoT를 둘 다 활용하나 중국과 러시아는 주로 NB-IoT를 활용
- DCSA*는 스마트 컨테이너의 IoT 네트워크 표준을 수립(`20.5)
* 선사 기반 해운물류 디지털화 협회로 Maersk, MSC, Hapag-Llyod, One의 주도로 결성, CMA-CGM, HMM 등이 추가 합류
□ (해외 동향) 화물의 이동거리, 다양한 물류 인프라 특성에 따라 5G, LPWAN 등이 활용
◌ 물류센터 내 근거리는 RFID, WiFi 등이 활용되고 장거리 저지연성이 요구되는 로봇 및 드론 분야는 5G가 활용
- (UPS) 버라이즌과 협력, 4G/5G를 활용한 드론 배송을 추진
- (DHL) NB-IoT 기술을 통해 GPS 없이 화물의 위치를 파악하고, 위치 데이터를 수집하며, 4시간마다 위치데이터를 송출
- (아마존) 풀필먼트 센터의 무인 로봇 KIVA에 WiFi를 적용하고, 무인매장 Amazon Go에서는 결재 시스템에 RFID를 활용, 계산대 없이 자동 결재 시스템을 적용
- (REWE*) 물류센터 관리 효율을 높이기 위해 실시간으로 위치를 추적할 수 있는 RFID 솔루션 ‘스타시스템’을 도입하고, 상품 입고 이력, 실시간 위치 등을 파악하는데 활용
* 독일 3대 할인점 REWE, RIDL, ALDI
◌ 광역의 화물의 상태 및 위치 추적, 재고 여부 등 전반의 데이터 전달 네트워크로 LPWAN을 활용
◌ 글로벌 선진 항만은 고용량 데이터 및 실시간성이 중요한 시설에 5G 도입 중
- 도이치텔레콤과 노키아는 `18년 1월부터 함부르크항에서 네트워크 슬라이싱을 적용한 5G로 테스트 베드로 시범사업(5G-MoNArch) 수행
- 싱가폴 항은 파시르 판장(Pasir Panjang) 터미널에서 시범적으로 30개의 AGV 제어에 5G(M1, Singtel)를 활용하고 향후, 건설 중인 투아스(TUAS) 항에 300~400개 AGV 동시 제어에 활용 예정
□ (국내 동향) 국내 물류에서의 무선 인프라 활용은 초기 단계
◌ 실시간 통신 수요가 있는 자율차, 크레인 등에서 5G의 우선 적용 추진
- (SKT) 해수부와 협력, 5G 네트워크 인프라 구축, 시험용 5G 통신모듈, 지능형 항만 전략 추진, 5G 기반 항만물류 산업 생태계 육성 지원 등을 추진(`20.10)
- (KT) KT서부 물류센터에 5G 자율주행 운반카트를 도입하여 작업자 이동거리 47% 감소(THEELEC, `20.5) 및 현대건설기계와 협력하여 5G 기반 무인지게차 원격관리 제어 기술을 시연(뉴데일리 경제`20.9)
- (LGU) 경기 반월·시화 단지 스마트 물류 플랫폼 구축 및 운영 사업에 5G 기업전용망, 무인지게차, 물류 로봇 실증 등 참여(e4ds.com, `20.11)
- (에스위너스) GSM, WCDMA기술을 적용, 컨테이너 위치와 상태정보를 실시간 모니터링에 활용하는 기술 개발(테크월드, `18.12)
◌ 국내 이통3사는 `16년부터 전국 IoT 망을 구축하고 물류 분야에 이를 활용
- (SK텔레시스) 차량내 온습도와 충격을 모니터링하는 IoT 기반의 운송차량 모니터링 솔루션(TMS)과 온습도·진동 데이터로거 서비스를 출시(`20.2)
※ 화물칸에 부착하는 센서와 운전석에 설치하는 게이트웨이로 구성되며, 블루투스와 Cat M1 방식의 무선으로 연결
- (통신사) IoT 서비스를 위해 SKT는 Lora 및 LTE-M 전국망을 구축(`16.3)하고, KT와 LGU+는 LTE-M과 NB-IoT망을 구축
※ KT는 LTE-M 기반의 GiGA IoT 플랫폼을 활용한 콜드체인 서비스 출시(`16.11)
4. 스마트 물류에서의 AI 기술 활용 동향 분석
□ 스마트 물류에서의 AI 역할은 예측/자동화/분석으로 대표
◌ 수집된 데이터 패턴을 통해 상태를 감지 및 분석하고, 자율주행차, 로봇 및 드론 등의 자율 이동을 조정하고, 항만, 풀필먼트 센터, 물류센터 등 물류 전반의 프로세서에 대해 이상 유무의 진단 및 예측하고, RPA와 협력하여 물류 관련 사무 자동화 등이 주요 역할
□ (해외동향) 물류운송의 생산성 및 원가 절감을 위해 선제적으로 AI 도입 중
◌ 특송업체는 화물 동선 최적화, 리스크 관리, 해운선사는 선박 운항의 스케줄링, 이커머스 업체는 수요량 예측 및 관리에 활용
- (Maersk) logistic Hub 솔루션을 통해 과거 정보 및 GPS 데이터를 활용하여 선박 입항 시간을 계산, 선박의 다음 목적지 도착 시간을 45%~60% 정확도 향상
- (DHL) 클라우드 기반 공급체인망 관리 플랫폼 “Resillence360” 내에 AI(ML*, NLP*)를 활용하여 30만개 이상의 온라인 소스를 분석하여 위험 요소를 사전에 인지하여 리스크를 관리
* ML : Machine Learning(기계 학습), NLP: Natural Language Processing(자연어 처리)
- (UPS) 프랑스 고생(Gaussin)과 협력하여 자율주행 전기트럭과 물류 창고 내 스왑바디용* 자율주행차 도입 테스트 (AI 타임즈, `20.3)
* 차량 적재함을 서로 교체 가능한 자동차
- (Fedex) 마이크로소프트 Azure AI를 활용, 택배 전달의 최적 경로 도출에 활용하고, 릴라이어블 로보틱스(Reliable Robotics)와 협력하여 자율비행을 적용한 비행기 개발을 추진(`20.9)
- Amazon, Starship technologies, Marble 등은 인도 배송, Nuro, Gatik 등은 도로 배송 로봇을 개발
□ (국내동향) 물류에서 AI도입은 해운은 태동기, 주요 적용은 유통 분야
◌ 대량 물류 처리의 원가절감이 필요한 대형 해운사 및 대기업 물류를 담당하고 있는 2PL업체 위주로 도입 시작
- (HMM) 카카오 엔터프라이즈와 협력, 해상 운송을 의뢰한 고객의 챗봇 등을 통해 선박예약, 화물선적, 선박도착 알림 등의 정보전달 체계 추진(전자신문, `20.5))
- (CJ 대한통운) 네이버 AI 클로버 포캐스트(CLOVA forecast)를 적용, 물류수요의 예측 및 주문처리량 최적화에 활용하고, 카고트랙킹 시스템에 AI를 적용하여 화물선 도착시간의 정확도를 기존 40% → 85%까지 향상(물류 매거진, `21.2)
- (현대글로비스) 라온피플과 협력하여 세계최초 자동차 외관 검사에 AI를 활용 추진(헬로 T산업경제, `21.3)
- (쿠팡) 로켓배송에 AI를 활용하여 입출고를 예측하고, 상품 배송을 위한 적재 순서 및 근로자 배치에 활용(IT조선, `20.11)
- (G마켓) 소비자가 서로 다른 판매자의 상이한 제품을 주문하더라도 AI 알고리즘을 통해 물류 피킹의 최적의 동선 도출로 스마일 배송 강화(중앙일보, `19.11)
- (마켓컬리) AI ‘멍멍이’를 활용 실시간 주문건수, 매출, 재고량을 30분 단위로 추출하고, 이를 토대로 예측 주문으로 신선식품 폐기율 1% 미만 달성 (한국경제,`19.2)
- (삼성 SDS) Brightics AI를 활용하여 휴대폰 판매량 예측을 통해 프로모션 가격을 최적화하고, 매장별 판매데이터와 재고정보를 분석 및 수요 예측에 활용하여 재고 처리 비용 50% 감소 (삼성 SDS, 동아닷컴)
- (LG CNS) CJ, 판토스 등의 물류센터에 입고되는 단계에서 AI 이미지 인식 기술을 통해 화물을 분류하는 화물분류 솔루션과 AI이미지 인식기술의 정확도를 99.8%까지 확보하여 화물의 분류, 화물 피킹, 물품 최종 검수 등의 영역까지 적용(매일경제, 동아닷컴, `20.11)
◌ 배송 로봇 개발은 대기업이 선도하고 있으나, 틈새시장에서 기술력있는 스타트업이 자생
5. 결론 및 시사점
□ 물류 산업 데이터에 공급사슬이 반영된 통합 데이터 플랫폼 및 관리 기구가 필요
◌ 국토교통부는 기업의 원활한 물류활동 도모 및 물류경쟁력 제고를 목적으로 국가물류통합정보센터*를 구축/운영하고 있으나, 공급사슬 구조가 반영된 데이터 체계로 확장 필요
◌ 공급사슬 관련 산업 분야별로 담당 부처가 산재 되어있어 글로벌 공급사슬 위기대응을 위해 데이터 관리 전담 조직 및 기구가 필요
※ 데이터 기반 공급사슬 관리 체계의 확립은 코로나 위기에 따른 마스크 부족, 백신 수송을 위한 콜드체인, 차량용 반도체 부족 사태 등 사전 대응이 가능
□ 증가일로에 있는 국내외 수출입 물동량에 대응하는 물류 인프라 확충과 신기술 도입을 위해 제도 개선 필요
◌ 도로, 철도, 항만, 공항 뿐만 아니라 도심 물류 인프라도 공적인 시설로써의 인식 전환과 라스트마일 배송, MFC(Micro Fulfilment Center) 대응을 위해 인프라 건설 및 정책적 지원이 필요
※ 일본은 정부 주도로 도심 친화형 고층물류센터를 개발 중(BeyondX, `21.1)이고, 도심 물류 인프라는 국내 제조 산업의 가격형성, 이커머스, 코로나19에 의한 비대면 산업의 확대로 사회 기반 시설로써 필요
◌ 비대면 산업의 확장 대응을 위해 자율주행 로봇 개발과 상용화를 위한 선제적 제도 개선이 필요
※ 도로교통법, 생활물류법, 공원녹지법, 개인정보보호법 등에 의해 저촉되고, 규제 샌드박스를 통해 테스트가 가능한 실정(전자신문, `21.7.14)
□ 스마트 물류는 소형에서 대형 기계 시스템에 이르기까지 미세 컨트롤을 요하는 ICT 첨단 기술의 집약체로써 정부 합동 종합 R&D 및 인프라 지원을 통해 물류 산업 경쟁력 확보 필요
◌ 한계 비용에 직면한 국내 물류 산업의 경쟁력 강화와 디지털 전환을 위해 정책적 지원과 관련 R&D 및 기술지원 사업이 필요
※ 현장은 20kg이상 택배는 오히려 기계보다 사람이 분류하고, 농작물 분류 및 배송에도 기계가 인력의 효율성에 미치지 못하는 현실
※작성자: 정보통신기획평가원 권요안 수석(schnabel@iitp.kr)
