챗 GPT 출현 후 AI(인공지능) 대표주자인 엔비디아 열풍이 전 세계적으로 거센 가운데 이들의 행보가 산업시장을 넘어 일상에 까지 깊숙이 자리할 것으로 기대된다. 특히 유통물류시장도 이 같은 흐름에서 예외가 아니다.

이미 디지털 전환을 통해 AI는 물류현장에 유통 물류시장을 빠르게 변화시키고 있다. 이처럼 AI의 확산으로 물류 효율성은 극대화되고 새로운 솔루션 등이 속속 개발, 물류산업도 빠른 변화의 시대를 맞을 것으로 전망된다. 그러면 과연 AI는 유통물류시장에서 어떻게 접목되고, 어떤 변화를 가져오게 될까?

혹자는 과연 현재 급 발전하는 인공지능이 지금의 일자리를 대체하고 유통물류현장을 혁신적으로 바꿀 수 있을지 의문을 제기한다. 또 다른 이들은 지금의 인공지능이 예전 이창호 기사를 이겼던 ‘알파고’ 때처럼 한순간의 거품일지도 모른다는 의구심도 내놓는다. 이렇게 관련 시장의 논의들이 활발한 가운데 과연 이전의 알파고에 적용된 인공지능과 현재 발전되고 있는 AI는 무엇이 다를까. 또 AI의 태동과 발전과정, 그리고 어떻게 산업현장에 도입되고 있는지 막연한 궁금증을 명쾌하게 풀어낸 자리가 있었다.

서울대학교 AI연구원(원장 장병탁 교수)와 물류신문은 지난 5월 18일(목) ‘AI 물류혁신 컨퍼런스’를 열고 물류로봇 및 자동화시스템에 관심 있는 산·학·연 간 정보 교류의 자리를 마련했다. 이번 컨퍼런스는 현재 진행 중인 인공지능의 기본 원리와 발전과정, 그리고 미래 시장 변화 전망을 비롯해 실제 유통물류시장에 어떻게 접목되고 있는지에 대한 사례를 보다 쉽게 이해할 수 있는 자리였다. 특히 이번 컨퍼런스는 지난 3월 말 물류신문이 주관한 미국 시카고 2023 프로맷 연수단이 중심이 돼 관련업계 관계자 70명만 초정해 열렸다. 

한편 이번 컨퍼런스 첫 번째 발표자인 장병탁 서울대학교 AI 연구원 원장, 장윤석 한국항공대 교수 등 AI 전문 이론가들과 서병륜 로지스올 회장, 손동신 LGCNS 위원, 변재원 아세테크 상무 등이 발표자로 나서, AI시스템 원리와 알파고 이후 확연히 달라진 발전과정 및 국내외 물류시장의 관련 기술 도입현황과 문제점, 그리고 대안 찾기 등에 대한 발표가 있었다.

이번 컨퍼런스에 후원을 맡은 서병륜 로지스올 회장은 이날 축사를 통해 “AI가 각광받고 있는데 관련 부문 전문가들의 견해를 들을 수 있는 좋은 자리가 마련됐다”며 “이번 컨퍼런스가 물류업계 종사자들과 AI 업계 전문가들이 서로 교류하며, 배우고 새로운 아이디어를 만들 수 있는 계기가 되었으면 좋겠다”고 말했다.

물류신문은 이번 컨퍼런스의 핵심 내용들을 정리했으며, 서울대 AI연구원은 별도로 유튜브로 관련 컨퍼런스를 녹화해 송출해 관련 내용을 공유했다. 

장병탁 서울대 AI연구원 원장 (발표 주제: AI 기반 물류혁신)
이전 AI와 달라, 스스로 학습할뿐 아니라 언어 이미지 영역으로 발전

장병탁 원장은 ‘AI 기반 물류혁신’을 주제로 ▲AI 기술의 발전 동향 ▲AI와 물류 혁신 ▲AI 미래 진화 방향에 대해 초보자들도 이해하기 쉽게 관련 주제들을 발표했다. 장 원장은 “텍스트를 기반으로 한 AI는 이미 상당 수준으로 발전했으며 향후 언어(말)와 이미지, 동영상을 학습하는 방향으로 나아가고 있다”고 현재 AI의 발달 정도을 설명했다.

특히 장 원장은 “현재 발전을 거듭하고 있는 AI의 특성은 예전의 알파고 때처럼 일일이 관련 데이터를 사람이 만들어 대입해 학습시키는 방식이 아니라 AI가 스스로 텍스트를 데이터로 습득하는 형태를 취하고 있다”며 “향후 관련 기술의 발전은 알파고 때와 전혀 다른 방향으로 발전할 것이며, 그 속도도 상상을 초월할 만큼 빨라질 수 있다”고 말했다. 

한편 장 원장은 “다양한 방향으로 연구를 진행하고 있지만 실제 물류현장에서 사람을 대신하는 로봇이 나오려면 AI 기술이 조금 더 연구되어야 한다”며 “현재 연구되고 것은 체계화된 AI, 인간의 오감 정보를 활용해 이를 행동으로 옮길 수 있는 연구를 하고 있다”고 말했다.

또한 지금까지의 AI는 사람이 입력하는 데이터를 학습해 일하는 수준으로 어떤 데이터를 주입하느냐에 따라 결과물이 달라지는 단점이 있으나, 현재 진행 중인 AI의 경우 스스로 무엇을 학습해야 하는지 AI가 판단해 필요한 데이터를 생성하고 학습하는 자율성 있는 생성형 AI로 개발되는 등 최신 AI개발 동향도 설명했다. 따라서 아직까지 AI가 주는 정보의 안전성, 공정성, 신뢰성에는 유의할 점이 많다고 강조했다. 

장윤석 한국항공대 교수(발표 주제: Intra logistics 자동화를 위한 SMART 물류기술)
AI 제대로 알고 도입해야 효과 나, 국내 기술력도 길러야 할 때

장윤석 교수는 ‘SMART 물류기술’을 주제로 국내외 기술 동향과 국내외 물류환경에 대해 발표했다. 장윤석 교수는 기존의 전통적 컨베이어 위주의 대량생산에서 맞춤형 생산으로 변화하고 있는 물류시장에 대해 설명하며 미래형 첨단 물류시설 개발에 대해 강조했다. 

장 교수는 “저출산, 고령화, 물류센터의 열악한 작업 환경 등으로 2030년부터는 물류센터 작업자가 절대적으로 부족해질 것”이라며 “이 때문에 기업들이 자동화 설비 도입을 서두르고 있지만, 문제는 단순 장비 도입에만 집중할 뿐 이를 응용하고 국산 신 기술 개발에 소홀하다”라며 국내 물류 환경현실의 문제점을 꼬집었다. 

이어 “로봇이나 인공지능 도입하는 과정에서 국내 유통물류업계의 경우 전체 운영 프로세스를 이해하는 부분이 부족하다”며 “먼저 물류센터 및 환경에 가장 최적화된 프로세스를 이해하고 로봇이나 인공지능을 도입해야 하는데 로봇을 도입한 후 프로세스를 맞추는 경우가 많다”며 이와 관련된 사례들을 설명했다. 장윤석 교수는 “단순히 편리하고 혁신적이라고 국내 유통물류업계가 외국의 선진기술만을 수입해 운영하는 것을 자랑스럽게 여겨서는 안 된다”며 “국내 선도 물류SI기업들이 자체 기술 개발에 투자와 노력을 더욱 확대해 자체기술 개발에 적극 나서야 한다”고 강조했다.

장 교수는 “라스트마일만을 제공하는 물류기업들은 향후 경쟁력이 점점 없어질 것”이라며 “AI시대를 맞아 어떻게 효과적으로 이용해 새로운 부가가치를 만들지에 대한 논의가 하루 빨리 이뤄져야 한다”고 강조했다. 마지막으로 장 교수는 “현재 국내 물류시장에서 AI적용을 위한 실증 데이터는 너무 적고, 투자 대비 활용도도 높지 않다”며 “막무가내 식 AI 기술 도입이 아니라 현재 진행되고 있는 AI기술에 대한 올바른 이해를 기반한 시스템 도입이 필요하다”고 발표를 마무리했다.    
 
손동신 LG CNS 위원(발표 주제: AI기반의 스마트물류 구현사례 및 발전 방향)
조만간 생성형 AI물류센터도 선 보일 수 일을 것

손동신 LGCNS 위원은 ▲스마트물류 AI구현사례 ▲AI 기반의 스마트물류 발전 방향 ▲물류 기업들의 AI적용 미래 모습에 대해 발표에 나섰다. 

손 위원은 “향후 AI를 물류 프로세스 최적화, 물류센터의 구축 및 운영, 데이터 분석 등에서 활용할 수 있을 것으로 예상된다”며 “자동화 난이도가 높아 수작업으로 남아 있던 프로세스도 AI를 도입을 통해 자동화할 수 있을 것”이라고 말했다. 특히 “비용적인 문제는 있을 수 있지만 생성형 AI 기반의 물류센터 운영도 가능해질 것”이며 “현재 데이터 분석 및 보고서 작성에 많은 시간이 소요되고 있지만, 향후에는 AI가 유통 물류현장의 실시간 운영 데이터를 분석하고, 문제 발생 시 이를 진단하는 한편 시각화해 보고서를 작성하는 것도 가능해질 것”이라고 전망했다. 

손 위원은 “물류시스템에 AI를 대규모로 적용하고 운영하기 위해선 전체 자동화 설비를 통합하고 지능화하기 위한 혁신적인 플랫폼을 활용해야 한다”며 “자동화 설비와 각기 다른 기종 로봇의 통합관제, 최적 작업 배분을 위함 RaaS 플랫폼, 현장의 AI 학습 데이터를 축적해 비전으로 인식, 개별 설비 및 로봇의 강화학습 제어 AI모델을 관리하는 MLOps플랫폼 등이 활용될 것으로 예상 된다”고 말했다. 

오창흔 엑시스 소프트엔지니어링 대표(발표 주제: 엔비디아 디지털 트윈 플랫폼 옴니버스 활용 사례)
스마트 센터 구축 전 디지털트윈 기술 통해 가상운영 가능해

오창흔 대표는 “유통물류 시장 변화로 새로운 문제들이 발생하고 있다”며 “개별적으로 구축하던 물류에서 공유물류(Multi channel)로 변화하고, 기존 물류센터에서는 B2B, Online, D2C가 혼재되어 복잡해지고 통제에도 어려움이 생긴다”고 말했다. 오 대표는 “이를 위해 설계 및 운영 복잡도를 낮추고 새로운 물류프로세스를 통제할 수 있는 소프트웨어와 하드웨어가 반드시 필요하다”고 강조했다. 

오 대표는 이를 위해서는 “물류센터 플랫폼과 디지털트윈 기술을 활용하는 것이 도움이 될 수 있다”라며 “옴니채널 웨어하우스는 물리학 개념을 적용, 실시간 물류 운영를 지향하며, 복잡도를 통제하고 불확정 상황을 대응할 수 있어 실제 센터 운영 전에 혼잡상황을 통제할 수 있는 기술”이라고 설명했다.

이어 “실제 물류센터에서 프로젝트를 진행하기 전에 디지털 트윈을 활용해 가상의 공간에서 프로젝트를 수행해 보는 것이 중요하다”며 “가상공간에서 AI를 기반으로 하는 자동화 유통물류 프로세스 상황을 먼저 진행해 본 뒤 현실로 옮겨 센터 구축 및 물류 자동화 설비를 도입하는 프로세스가 이미 시장에 출현된 만큼 시행착오를 크게 줄일 수 있는 대안이 될 것”이라고 말했다. 

변재원 아세테크 상무(발표 주제: Robotics Piece-Picking Technology&AI)

변재원 상무는 RHR 기업 소개와 아세테크의 역할을 언급했다. 현재 아세테크가 국내 독점 공급하고 있는 RHR(Right Hand Robotics)은 2015년 미국에서 설립된 기업으로 Right Pick 제품을 소개하며, 향후 국내 물류현장 도입을 알렸다.

이렇게 도입될 Right Pick은 코델프리 피스피킹 로봇으로 사전에 시스템에 정보를 기입하지 않아도 즉석에서 상품을 인식한다. Right Pick AI 소프트웨어를 통해 토트, 빈, 종이박스, 케이스 등 수천 개의 SKU(Stock Keeping Unit)를 처리할 수 있는 것이 특징이다. RHR은 피킹 성공률을 개선하고 피킹가능 SKU 범위를 늘리기 위해 각 SKU의 특성에 맞춰 자동으로 석션컵을 교체하고 피킹하는 Suction Cup Awapper를 개발했다.  아세테크는 RHR와 2022년 파트너십을 체결한 후 고객사의 물류자동화 프로젝트에 Right Pick을 적극 활용하며 국내 시장의 내부물류 자동화 기술 발전에 기여하고 있다. 

권민오 로지스올 시스템즈 CIO_(발표 주제: LogisALL 물류플랫폼과 DT사례)
권민오 CIO는 프로세스 최적화, 첨단 융복합 기술, 지능형 IT 서비스를 결합한 A-CES를 소개했다. 로지스올은 A-CES 솔루션을 통해 고객사의 데이터를 기반으로 컨설팅을 서비스하고 있다.

데이터 학습을 기반으로 거점 및 수배송 최적화, 운영개선, 물류 인프라 설계 컨설팅을 진행, 고객사의 운영 특성에 맞는 융복합 로봇 및 설비를 제안하고 있는 로지스올 시스템즈는 디지털 트윈을 활용해 고객 맞춤형 최적의 솔루션을 제안해 고객들의 호평을 얻고 있다. 특히 솔루션 제안과 함께 고객 인프라 운영 개선 진단도 같이 병행하고 있다. 이 외에도 스마트 팩토리&창고, 패키징 자동화, 창고관리, 운송관리 시스템 등의 솔루션에 대한 자료도 공유했다.

이번 컨퍼런스는 이제 막 물류현장 도입을 서두르는 물류 자동화 기술과 더불어 산업계 전반에서 주목을 받고 있는 인공지능 기술이 물류산업에 어떻게 접목될지에 대한 방향을 가늠할 수 있는 자리였다. 향후 물류신문과 서울대 AI연구원은 좀 더 진일보된 인공지능 기술과 물류산업의 협업에 따른 시너지 방법을 찾는 지속적인 노력을 이어갈 예정이다.