항만 물류 AI 에이전트

글로벌 물동량 폭증에도 불구하고, 실제 항만 현장은 데이터가 파편화되어 운영자의 경험과 수작업에 의존하고 있었습니다. 특히 잦은 법규 개정과 비정형 서류 처리 방식이 행정상의 비효율을 낳고 있었고, 예측 불가능한 체선 문제가 막대한 D&D 비용을 발생시켰습니다.

기존 시스템(TOS)을 교체하지 않고도 AI를 통해 지능적으로 확장할 수 있는 솔루션의 필요성을 느껴 이 아이디어를 기획하고, 현장 인터뷰를 기반으로 실현 가능성이 높은 4가지 핵심 에이전트를 설계하고 MVP를 구현했습니다.

핵심 기능

1. CNN+LSTM 앙상블 예측 모델

장치장 혼잡도와 물동량을 예측해 내부 테스트 결과 혼잡도 예측 R² score 0.999, 물동량 예측 MAPE 2.95% 라는 높은 정확도를 달성하여 선제적 자원 배분을 가능하게 했습니다.

2. RAG 기반 항만 규정 답변 시스템

복잡한 항만 규정에 대해 근거(출처 조항)를 포함한 자연어 답변을 제공하게 했습니다.

3. AI-OCR 통관 서류 자동 검수

비정형 통관 서류를 자동 검수하여 리드타임을 40% 이상 단축했습니다.

4. 지능형 확장 시스템

고비용의 기존 시스템 교체 대신 API 연동 방식의 ‘지능형 확장 시스템’ 을 채택하여 도입 장벽을 낮추고 실용성을 확보했습니다.

결과

이렇게 항만 운영을 ‘사후 대응’에서 ‘선제 예측’으로 전환하는 모델을 제시했습니다. 12개월간의 상세 로드맵과 구체적인 예산 산출을 통해 단순 아이디어를 넘어선 사업화 수준의 기획력을 인정받아 한국해양진흥공사 사장상을 수상했습니다.

복잡한 산업 도메인에 최신 AI 기술을 조화롭게 이식하여 실질적인 QCD 개선을 이끌어낼 수 있었습니다.