붙임 1		기술개요서

과제번호

0000-001

(통합형/세부1)

총괄과제명

AI 기반 중량화물이동체 물류플랫폼 실증

세부과제명

P2P (Port to Port) 디지털 물류플랫폼 및 응용 서비스 개발 (‘22년 공고 예정)

1. 개요 및 필요성

ㅇ (개요)

- 물류(화물)에 IoT, 빅데이터, 인공지능 기술을 통해 화물운송 사업자 검색 및 계약, 운송계획 공유, 운송현황 공유 등을 통해 운송기업(해운사) 및 물품공급업, 선박급유업, 항만하역업, 검수업 등 화물운송 물류실행사 들의 효율성 향상을 통한 경쟁력 확보와, 향후 내륙 운송까지 확장 연계하여 연안내항화물의 원자재 생산공장 창고에서 제품 생산공장 창고까지 공급사슬을 최적화할 수 있는 연안해운 디지털 물류 플랫폼 개발

- 화물의 적재, 이송, 하역 등 화물운송 과정에서 발생하는 화물 및 화물 이송장비의 위치 및 상태정보 수집을 통한 화물 추적, 화물 이송장비의 운영 상태 모니터링, 화물 이송계획 계획 대비 실제 실행 상황의 차이를 분석하여 물류 운송사간 연계 과정에서 발생하는 대기시간 최소화 도모

- 연안물류 프로세스에서 발생하는 화물정보 및 운송 상태, 선박 운항 정보 등의 다양한 정보들을 디지털화하여 관련 중소해운사 및 화물 운송 지원 기업(선적, 하역, 검수 등)의 경쟁력 강화, 연안물류 산업의 고부가가치화 및 효율화가 요구됨

- 이를 위해 다양한 장비/장치들로부터의 (예: 선박 화물창, 카세트, 트랜스포터 등) IoT 센서 기반 데이터 수집 및 전처리 기술개발, 수집 데이터 공유 프로토콜 및 이를 지원하는 기술개발이 요구되며, 이를 바탕으로 스마트선박과 연계되는 디지털 포트를 구축

ㅇ (필요성)

- 현재 내항 화물 운송사업은 외항 화물운송 대비 10%미만 매출규모의 협소한 시장규모로 인해 영세업체간 과당경쟁 심화, 채산성 악화, 선박 노후와 선원 고령화 문제로 운송효율성 저하 및 사고 위험 증가의 문제를 안고 있으나, 크기가 크고 모양이 일정하지 않은 벌크화물의 운송수단으로서 육상운송 대비 탄소배출량이 적고 운송비용도 저렴하기 때문에 정부에서는 내륙운송에서 연안 해운으로 전환 시 전환교통 보조금을 지급하면서 활용을 권장하는 실정

- 연안해운 프로세스의 화물 운송정보 수집 및 이를 바탕으로 한 연계 효율화를 통해 운송의 가시성, 예측성, 효율성을 근본적 개선하여 국내 제조업 물류의 친환경 운송 대안으로서 연안해운이 성장 발전할 수 있는 기반을 마련할 필요

- 화물의 운송정보 생성 및 정밀 배송 추적을 위한 화물의 개별 ID 생성 및 관리기술 필요

- 선박 화물창 내 화물 상태 등의 데이터를 수집하기 위해 旣개발된 IoT 센서의 선박 및 화물 운송 장비/장치 적용 기술개발 필요

- 다수의 단말에서 수집되는 데이터의 효율적인 관리 및 분석을 위한 데이터 전처리(스마트 Data 가공) 기술개발 필요

- IoT 기반 수집 데이터의 전송 전력 소모 최적화 및 네트워크의 저전력화를 위한 전송 빈도 최적화 기술개발 필요

2. 연구목표

ㅇ (연구내용) 개요

(1) P2P (Port to Port) 디지털 물류플랫폼 및 응용서비스 개발

- 중량화물 공급 및 수요기업, 선사, 선박/화물 운용지원기업 등 다양한 물류 참여자에게 다양한 서비스를 제공하기 위한 서비스 앱 및 디지털 물류플랫폼 기능 모듈 개발

<P2P 디지털 물류플랫폼 아키텍처(안)>

<P2P 디지털 물류플랫폼 개발 서비스 및 기능 모듈(안)>

번호	대상 서비스 및 모듈	내 용	비고
①	물류 서비스 App	· 디지털 마켓플레이스 서비스: 기업 간 계약 지원 · 실시간 물류 모니터링 서비스: 항만 및 선박운항에 대한 물류운송 과정 모니터링 지원 · 디지털트윈기반 최적의사결정 및 분석 서비스: AI 및 디지털트윈 기반의 연안해운물류관련 시뮬레이션 및 최적화	[참고 1] P2P (Port to Port) 디지털 물류플랫폼 서비스 제공 범위 참고
②	클라우드기반 인프라구축	· 디지털 해운물류플랫폼 운영을 위한 클라우드 기반의 인프라 구성 · VM기반 서버구성, Database, 보안, WAS, Web서버 등
③	IT 프레임웍	· 디지털 해운물류플랫폼의 application 및 모듈 운영을 위한 IT Framework개발 · 전자정부프레임워크, Spring, .Net 등을 기반으로 구현
④	Blockchain기반 계약 관리	· 기존 연안물류 과정에서 발생하는 정보처리의 신뢰성 확보를 위한 Blockchain기반 플랫폼 · 기업 간 계약관련 중요한 정보의 무결성을 보장하기 위한 Blockchain기반의 계약관리 등
⑤	모니터링 엔진	· 물류 현황/추적/분석 시각화 · 물류 정보 생성 · 물류 이벤트 처리
⑥	AI 및 디지털 트윈 엔진	· AI 및 데이터분석 기반의 연안해운물류관련 시뮬레이션 및 최적화 (배선, 선석/접안, 선적/하역계획 등) · 연안해운물류 실시간정보 기반의 시뮬레이션 및 최적화모델을 통한 모의 스케쥴링, 최적계획수립, KPI분석 등을 위한 디지털트윈
⑦	해운물류 Data Lake구축	· 시스템연계, IoT, AI-INS, API 등 디지털해운물류플랫폼에 생성 및 연계된 데이터를 활용하기 위한 체계화된 Data 저장소 구축
⑧	표준연계체계	· 중대형 수요자/공급자 등이 운영 중인 시스템을 직접 연계하기 위한 프로토콜 및 연계기술개발 · 플랫폼에 직접 연결하지 않고 필요한 정보만을 주고받는 형식으로 참여하고자 하는 주체들을 위한 표준 API체계 개발
⑨	표준 IoT플랫폼	· 화물추적을 위한 IoT센서 종류, 수량, 설치위치에 따라 센서를 설치하고 데이터 수집 · 카세트, ET-CAR, 선박적재 화물 등에 대한 IoT정보 수집을 위한 연계, 저장, 관리 목적의 표준 IoT플랫폼 기술개발 · 선박, 화물의 IoT정보를 기반으로 실시간으로 물류흐름을 모니터링 및 추적하고 실시간 정보공유를 통한 Digital port구현
⑩	AI-INS 연동모듈	· 선박운항을 위해 선박에 장착된 AI-INS와 선박위치, 화물정보 등을 공유하기 위한 연동기술개발

(2) P2P (Port to Port) 디지털 물류플랫폼 실증 및 운영 확산

- 실증 대상 확장을 통한 개발되는 디지털 물류플랫폼의 기능 검증

- 대상 중량화물 2종 이상 확보 必

- 디지털 물류플랫폼 통합 운영 시스템 구축

ㅇ (정량목표)

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	적용 가능 화물 종류	종	2	-	-
2	물류플랫폼 사용자 그룹수	그룹	5	-	-
3	물류플랫폼 서비스응답 시간	초	3	3초 (카카오 서비스 최대 지연)	-
4	물류플랫폼 서비스처리 시간 (DB연계 1만건)	분	5	-	-
5	물류플랫폼 IoT 이벤트 로그 수신률	%	100	97	100 (미국, GPS.gov-SPS Perf.)
6	물류 IoT 디바이스 동작 지속 시간	년	4	0.5	-
7	물류 IoT 디바이스 IP(방진방수) 등급	등급	IP67	IP56	-
8	디지털 물류 실제 이벤트 로그 데이터와 프로세스 모델 간 적합도 (Business process conformance checking)	%	95	-	95 (미국, IBM)
9	선박 ETA/ETD 예측 오차 감소	%	5 이상	-	-
10	물류 최적운영 스케줄 생성시간	초	60	-	-
11	선박 대기시간 감소	%	10	-	-
12	OpenAPI 제공 수	종	3 이상	-	-
13	항만 물류 Data 수집/생성 장치 적용 대상	종	2	-	-

ㅇ (정량목표 평가방법 및 평가환경): 붙임2 참고

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ (개발기간) 27개월 이내(1차년도(’22년) 6개월, 2차년도(‘23년) 12개월, 3차년도(’24년) 12개월)

ㅇ (정부출연금) 총 정부출연금 55억원 이내(‘22년 15억원, ’23년 36억원, ‘24년 4억원 이내)

ㅇ (주관기관) 제한 없음

ㅇ (기술료 징수여부) 없음

참고 1		P2P (Port to Port) 디지털 물류플랫폼 서비스 제공 범위

ㅇ 물류 주체 별 디지털 물류플랫폼 제공 서비스(예시)

ㅇ P2P 디지털 물류플랫폼 GUI(예시)

참고 2		정량목표 평가방법 및 평가환경(예시)

순번	평가항목 (성능지표)	평가방법	평가환경
1	물류플랫폼 서비스응답 시간	ㅇ API 게이트웨이 서버로 API 요청 메시지를 전송한 시점부터 API응답 메시지가 도착될때 까지의 소요시간 측정	게이트웨이 서버, API제공서버, 클라이언트(PC)로 구성
2	물류플랫폼 서비스처리 시간 (DB연계 1만건)	ㅇ DB 데이터 연계 시 Source DB의 I/F테이블에서 Destination DB의 I/F테이블까지 연계처리시간 측정	송신서버, 연계서버, 수신서버, 클라이언트로 구성
3	물류플랫폼 IoT 이벤트 로그 수신률	ㅇ 물류플랫폼을 기준으로 IoT 디바이스로 부터 수집된 정보가 IoT망을 통하여 플랫폼에 저장되는 수신 성공률 측정	IoT 디바이스와 IoT망, 데이터베이스 서버로 구성하며, IoT 데이터 송수신이 가능한 지역에서 평가함
4	물류 IoT 디바이스 동작 지속 시간	ㅇ 디바이스를 물류 프로세스에 적합한 동작을 지속시켜서 각 기능별 전류소비량을 합산하여 측정 후 최대 동작이 가능한 시간을 평가	IoT 디바이스, IoT망, 데이터베이스 서버로 구성하며, IoT 데이터 송수신이 가능한 지역에서 평가함
5	물류 IoT 디바이스 IP(방진방수) 등급	ㅇ 먼지로부터 보호되는 완전한 방진 구조 및 일정한 조건으로 물에 잠겨서 사용 가능한지 평가 ㅇ 공인 시험 성적서	외부 평가 기관에 의뢰하여 평가 기준에 맞게 평가함
6	디지털 물류 실제 이벤트 로그 데이터와 프로세스 모델 간 적합도 (Business process conformance checking)	ㅇ 프로세스 맵에서 도출된 시뮬레이션 모델의 정합성 검증을 위해 프로세스 비교 분석 및 정합도 분석(Conformance Check) 수행 및 외부 공인기관 시험인증 1. 물류 이벤트 프로세스 모델 생성 : ㅇ 물류 이벤트 로그 100만건에 대한 데이터 수집 및 전처리 수행, 프로세스 모델 가시화 ㅇ 자동 생성된 프로세스 모델 확인 및 BPMN 2.0 모델 저장 2. 프로세스 모델 정합도 평가 : ㅇ Process의 Path와 일치하는 Log의 Path가 몇 건이나 존재하는지 Process 상에 수치로 표시 ㅇ 적합한 Paths는 파란색, 적합하지 않은 Paths는 회색으로 표시 ㅇ Log 데이터를 기준으로 했을 때, 실제 모델과 일치하는 Log 데이터의 영역을 퍼센트(%)로 표현한 수치화 - 예를 들어, 100만건의 데이터 흐름 중 3만건의 데이터가 결과 프로세스 모델과 불일치가 발생할 경우 해당 프로세스 모델은 적합도는 97% 이며, 자동으로 도출됨 해당 프로세스 모델은 실제 물류 흐름을 잘 반영한다고 볼 수 있음 - 모델과 일치 하지 않는 물류 Path에 대해서는 별도 상세 불일치 목록을 통해 확인	프로세스 마이닝을 통해 도출된 모델이 실제 이벤트 로그와 잘 맞는지를 확인하는 것을 의미하며, 어떤 이벤트 로그를 바탕으로 도출된 모델이 추후에 발생된 다른 데이터 또한 잘 설명할 수 있는지를 확인하기 위하여, 도출된 모델의 성능을 실제 현장 또는 유사 데이터를 이용해 검사
7	선박 ETA/ETD 예측 오차 감소	ㅇ 데이터 기반 ETA/ETD 예측값과 ATA/ATD의 차이값 A와 선사에서 제공하는 최초 ETA/ETD 값과 ATA/ATD의 차이값 B 간 오차 측정 ㅇ 선박 ETA/ETD 예측 오차 감소: ((B-A)/B)*100 ≧ 5%	물류플랫폼 실증에 참여하는 선사의 ETA/ETD 예측 데이터 및 ATA/ATD 값 활용
8	물류 최적운영 스케줄 생성시간	ㅇ 사용자의 스케줄 요청 후 시뮬레이션 기반 최적화 모듈의 모의스케줄링 및 배선/접안/선적계획 생성시간 ㅇ 일 단위 스케줄링 생성시간	시뮬레이션 기반 최적화 모듈에서 스케줄링, 최적 계획 생성 시간 측정
9	선박 대기시간 감소	ㅇ 실증대상 선박의 월간 항차에 대한 내외항 평균 대기시간 측정, 운영계획 최적화 모듈에서 계산된 대기시간 값과 비교평가	시뮬레이션 기반 최적화 모듈에서 계산된 대기시간 대비 실제 정박 시점부터 선석 접안까지의 평균 대기시간 측정
10	OpenAPI 제공 수	ㅇ 디지털 물류플랫폼에서 제공하는 서비스 App 구현을 위한 OpenAPI 제공 범위 ㅇ 물류 모니터링, 계약 지원, 최적화 및 분석 기능 必	OpenAPI 제공 여부 판단