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[Logistics 4.0]국가 물류정보화와 빅데이터
김용진 교수 | news@klnews.co.kr   2016년 09월 19일 (월) 10:03:11

   
   
바야흐로 4차 산업혁명의 시대에 물류산업에서도 정보의 중요성은 더욱 부각되고 있다. 다양한 정보를 수집하고 분석하고 이를 바탕으로 사업의 주요 의사결정을 행하는 것은 이제는 너무나 자연스러운 비즈니스 프로세스이다. 이러한 정보가 과거에는 매우 제한적이어서 정보를 수집하고 분석하는데 많은 비용과 시간이 소요되었다. 그러나 ICT기술의 발전에 따라 다양한 정보가 넘쳐나기 시작했고 정부에서도 다양한 정보를 제공하기 위하여 노력하고 있다.

물류산업과 관련 있는 분야를 살펴보면 관세분야의 경우 2014년 3월부터 총 1,742억 원의 예산을 투입하여 올해 4월 수출입 통관 및 무역 물류 정보의 핵심 연계 시스템인 ‘4세대 국가관세종합정보망’을 개통하였다. 해운물류분야에서는 해양수산부가 주도하여 해운항만물류 통합정보망 구축에 2014년부터 2017년까지 178억원을 투자하여 기존의 해운물류분야 시스템을 통합하는 작업을 수행하고 있다.

기존의 해운물류 분야 정보시스템은 항만운영정보시스템(Port-MIS), 해운항만물류정보센터(SP-IDC), 글로벌화물추적(GCTS), 항만물류정보공동활용(POSS), 검수정보공동활용(CROSS), 해운항만운영협업(U-SCM), 위험물컨테이너관리(Port-DMS), 해운종합정보(SIS)등을 일컫는다. 무역 분야에서는 산업통상자원부가 주도하여 FTA의 확대 등 급변하는 무역환경의 변화에 능동적으로 대처하여 기업의 무역정보 접근성 및 편의성을 제고하고자 ‘트레이드내비(www.tradenavi.or.kr)’라는 시스템을 개발하여 2012년부터 서비스 하고 있다. 그 성과로 2015년 177만명 가량의 방문수와 1150만 페이지뷰를 보였다. 여기에 소요된 예산만 하여도 56.5억 원에 달한다. 그리고 무역통계는 대외무역법 52조에 근거하여 한국무역협회에 위탁하여 k-stat(http://stat.kita.net/)라고 하는 무역통계 포탈을 운영하고 있으며 예산 규모는 밝혀지고 있지 않으나 필자도 다양한 국제물류 문제를 연구할 때 필수적으로 이용하는정보 사이트이다.

   
   
반면 물류정책기본법에 의거하여 국가물류통합데이터베이스를 구축하고 있는 국토교통부에서 국가물류정보망을 위해 확보하여 집행한 예산은 지난 3년간 21.7억 가량에 지나지 않아 상대적으로 아쉽다고 할 수 있다. 물론 항공물류정보시스템이나 KTDB내 화물부문과 같이 다양한 관련 사업이 있어서 별도의 예산이 집행되고 있지만 아쉬운 것은 사실이다. 국가물류통합정보시스템(http://www.nlic.go.kr/)은 2009년부터 운영되고 있지만 운영주체가 계속 바뀌고 타 시스템의 정보를 연계하여 보여주는 것 이외의 고유의 부가가치 정보가 적다는 비판을 지속적으로 받고 있는 현실이다.

현재의 물류관련 데이터는 과거의 단순한 통계자료 형식의 잘 정리된 정형데이터를 넘어서서 인터넷, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터(소셜 네트워크 서비스 텍스트 데이터, 유튜브 비디오 데이터 등) 등 다양한 비정형 빅데이터가 넘쳐나고 있다. 2012년 2.8제타바이트(1021을 의미하는 SI 접두어인 제타와 컴퓨터 데이터의 표시단위인 바이트가 합쳐진 자료량으로서 109 테라바이트임)에 이른 빅데이터는 2020년에는 40제타바이트로 급격히 증가할 것이며, 그 중 20%는 정형 데이터, 나머지 80%는 비정형 데이터가 될 것으로 예상된다.

현재보다 조금 더 예산을 확보하여 현재의 통합물류정보센터를 발전시키는 연속선상의 발전보다는 획기적 발상의 전환을 통한 가칭 ‘국가물류빅데이터 센터’설립을 고민해 보는 것은 어떨까 한다. 그렇게 된다면 우리가 흘려보내고 있는 다양한 물류데이터가 새로운 부가가치를 생성하게 될 것이다. DHL 고객솔루션 & 이노베이션팀의 마틴 웨그너(Martin Wegner) 연구개발 부사장은 “빅데이터와 물류기업은 상호보완적인 관계를 형성하고 있다. 물류기업은 제품의 흐름을 관리하고, 이를 통해 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 도착지, 크기, 무게, 내용물 등 수백만 건의 배송 정보가 매일 기록된다”며 “이렇게 모인 빅데이터는 기업들이 신규 비즈니스 모델을 개발하는 데 있어서 실마리를 제공할 수 있고, 이는 물류기업이 모든 기업들의 검색 엔진 역할을 할 수 있음을 시사한다”고 말했다.

또한, 다양한 빅데이터가 물류의 효율화를 담보할 수도 있을 것이다. 당장 요사이 사회문제가 되고 있는 대형화물차량의 졸음운전으로 인한 대형사고 문제를 교통안전공단에서 수집관리하고 있는 디지털 차량운행기록계 데이터를 이용하여 개선할 수 있을 것이다. 단순히 운행데이터를 수집하지만 말고 적극적으로 분석하고 이용하여서 운행행태가 양호한 운전자나 차량에 보험료 감면 인센티브를 주는 방식 등을 고려한다면 현재의 상황을 획기적으로 개선할 수도 있을 것이다.
   
 

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