글로벌 공급망 혼란 속, 해상 물류 게임 체인저 – AI 기반 해상 물류 최적화 기술

세계 경제가 반복되는 공급망 충격에 직면하면서, 해상 물류의 예측 가능성과 효율성 확보가 기업 생존의 핵심 과제가 되었다. 팬데믹, 지정학적 갈등, 운하 봉쇄 등 예기치 못한 사건들이 지속되면서, 실시간 선박 추적, 도착 시간 예측, 항만 혼잡 회피와 같은 기술적 수단에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존 시스템은 선박의 위치, 기상, 항만 상황 등 다양한 요소를 종합적으로 분석하기 어려웠고, 데이터 지연과 단절로 인해 도착 예측 오차가 평균 12~24시간까지 발생하는 비효율이 고착화되어 있었다.

[그림] 항구내 물류 적재 모습 ※출처: unsplash

해상 물류 디지털화의 흐름 속에서 글로벌 선도 기업인 1위 머스크(Maersk)와 2위 MSC 등은 AI 기반 예측 기술 도입에 속도를 내고 있다. 머스크는 ‘Captain Peter’ 플랫폼을 통해 선박의 운항 상태, 기상 변화, 컨테이너 흔들림 등을 AI로 실시간 분석해 고객에게 리스크 정보를 제공하고 있으며, MSC는 항차 간 딜레이 패턴을 AI로 분석하여 고객 대상 ETA 정확도를 30% 이상 향상시켰다. 이처럼 주요 해운사는 물류 흐름 전체를 가시화하고, 고객사의 재고 관리 및 생산 계획의 정확도를 높이기 위한 도구로 AI 해상 물류 솔루션을 적극 도입하고 있다.

[그림] 머스크의 AI 기반 선박 운항 분석 플랫폼 ‘Captain Peter’ 와 MSC의 AI 기반 최적화 솔루션 ※출처: 머스크, MSC 홈페이지

해상 물류 최적화의 핵심 기술은 실시간 AIS(Automatic Identification System) 데이터와 위성 이미지, 항만 혼잡도 정보 등을 통합 분석하는 AI 알고리즘에 있다. 최근에는 예측 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기반 ETA(도착 시간 예측) 기술이 표준처럼 도입되고 있으며, 이 과정에서 클라우드 상에서 대규모 선박 항로 패턴을 학습한 시계열 예측 모델이 활용되고 있다. 일부 솔루션은 도착지 항만의 정박 지연을 사전에 예측해 경유지 조정 또는 항차 최적화를 제안하는 수준까지 진화하고 있다. 이를 통해 단순 추적에서 벗어나, 공급망 전체의 능동적 의사결정을 지원하는 기술로 확장되고 있다.

이러한 흐름 속에서 주목받는 국내 기업이 바로 씨벤티지(주)(대표 송현진)다. 씨벤티지(주)는 독자적인 AI ETA 엔진과 해상 물류 데이터 플랫폼을 기반으로, 전 세계 선박의 위치, 항만 혼잡도, 날씨 데이터를 통합 분석해 도착 예측 정보를 제공하고 있다. 특히 자체 개발한 알고리즘은 AIS 실시간 변동과 과거 항로 패턴을 학습하여, 기존 대비 최대 40% 이상 높은 도착 예측 정확도를 구현한 것으로 평가받고 있다. 씨벤티지는 현재 글로벌 해운사 및 대형 화주들과 협업을 확대하고 있으며, ESG 관점에서 탄소배출 감축 분석까지 기능을 확장하며 기술 외연을 넓히고 있다.

[그림] 씨벤티지(주)의 AIS 기반 해상 경로 시각화 및 도착 시간 예측 솔루션 ※출처: 씨벤티지(주) 홈페이지

해상 물류 최적화 기술은 향후 항만의 스마트화, 무인 운항선박, ESG 물류지표와 연계되며 더욱 고도화될 전망이다. AI 기반 ETA 기술은 향후 내륙 물류와 연계한 멀티모달 공급망 전체로 확장될 수 있으며, 위성 데이터와 결합한 지구 규모의 물류 매핑 플랫폼으로 발전 가능성이 있다. 특히 최근 아태지역과 유럽연합 중심으로 '해상 물류 디지털화 의무화' 규제가 논의되면서, AI 예측 솔루션은 단순 효율을 넘어선 필수 인프라로 재정의되고 있다.

AI 기반 해상 물류 최적화 기술을 개발할 때에는, 지식재산권(IP) 보호를 위한 전략적 접근이 필수적이다. 첫째, 핵심 기술을 기능별로 세분화하여 분할·계속 출원함으로써 복수의 방어선을 구축할 필요가 있다. 선박 도착 예측 알고리즘, 해양기상 데이터 정규화 기술, 실시간 ETA(도착예정시간) 재계산 로직, 연계 API 모듈 등의 요소별로 특허를 분할하여 출원하고, 초기 핵심 특허를 확보한 이후에는 연속적 분할을 통해 기술 포트폴리오를 수직적으로 확장하는 방식이 효과적이다. 단순한 예측 정확도만 강조하는 것이 아니라, ‘구성–동작–효과’ 기반의 청구항 구조로 항만 혼잡도 감소, 컨테이너 회전율 향상, 물류비용 절감 등 정량적 효과까지 포함시켜 권리 범위를 넓히는 것이 바람직하다.

또한, 머스크, MSC 등 글로벌 선도 기업의 공개 특허를 철저히 분석하고, FTO(Freedom To Operate)를 확보함으로써 시장 진입 리스크를 사전에 차단해야 한다. 핵심 알고리즘에 유사성이 존재할 경우, 이를 회피 설계하거나 상위·하위 개념으로 기술을 차별화하여 견제 특허를 구축하는 전략이 요구된다. 특히 SaaS 플랫폼으로 제공되는 경우, API 연동 기술, 사용자 대시보드 구조, 클라우드 기반 예측 학습 구조 등은 저작권 등록과 함께 소프트웨어 특허를 병행 출원하는 방식이 적합하다.

향후 확장 가능성을 고려한 포괄적 특허 설계도 중요하다. 해상 물류 최적화 기술은 궁극적으로 철도·항공 연계 SCM, 스마트 항만 시스템, 무인 운송 자동화와의 통합이 가능하기 때문에, 기술의 플랫폼화와 복수 산업 적용 가능성을 반영한 범용 특허 설계가 초기부터 이뤄져야 시장 내 지배력 확보에 유리하다. 이와 함께, 각국의 데이터 주권 및 개인정보 규제와 연계된 컴플라이언스 요소 역시 특허 설계 시 고려되어야 한다.

특허법인 BLT 리서치 센터는 "AI 기반 해상 물류 최적화 기술은 기업들의 새로운 기회가 될 것 같다.” 이를 위한, "AI를 활용하여, 물류 현장을 개선할 수 있는 다양한 기술의 권리 확보는 좋은 전략이 될 것으로 전망한다.”고 전했다.

특허법인 BLT는 2025년 현재 2천여개 이상의 혁신 스타트업들이 선택한 파트너로 IP 확보 및 대응전략수립은 물론 투자유치, 기술특례상장 등의 IP를 활용한 비즈니스 지원을 통해 기업의 성장과 성공을 함께 해왔다.

'BLT 테크체크'는 매주 최근 투자유치가 있는 기술분야를 소개합니다.

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