2026.11.03. 06:47

物流データプラットフォームを構築し、インテリジェント物流新サービスを開発

科学技術情報通信部
地域自律型デジタル新サービスの実証推進
3大分野の新事業に今年78.5億ウォンを支援

2024.07.17. 公正経済 — 科学技術情報通信部は、地域特化産業のデジタル革新のため、地域の需要に基づく「地域自律型デジタルサービス開発及び実証」支援事業を本格的に推進すると17日明らかにした。

同事業は、科技部が昨年11月に発表した「地域デジタル競争力強化方案」を通じて、地域政策需要の体系的な履行を支援するために推進中の「地域デジタル再創造事業」の一環で、地方自治体の企画・提案に基づき、地域特化産業と連携したデジタル新サービスの開発と実証を目的とする。

地域別の事情と特化分野を反映し、国土の中心地域として多数の物流拠点を保有する大田は「スマート物流」、水産・養殖産業の面積が最も広い全南は「漁場空間情報」、国内最大の食品産業クラスターとして食品産業団地が造成された全北は「フードテック」の課題を遂行する。

ファン・ギュチョル科技部ソフトウェア政策官は「各地域が保有する特化データがデジタル時代の新しい生産要素として浮上し、その重要性が日増しに高まっている状況で、地域特化産業でこれを活用したデジタル新サービスの開発と実証は、地域経済・社会革新のための意味ある手段となるだろう」とし、「本事業が地域内の未来の稼ぎ口を開拓し、地域デジタル新産業の牽引のための基盤となることを期待する」と述べた。

スマート物流技術実証化事業の概念図。科学技術情報通信部
スマート物流技術実証化事業の概念図。/科学技術情報通信部

知能型物流技術の実証化で物流産業の革新を支援

知能型物流技術の実証化は、物流産業にデジタル技術を融合して物流処理過程を効率化し、収集・蓄積される物流データを活用して物流関連の新規サービスを発掘するための事業だ。

公共・民間に散在する物流データの収集・分析・共有と公共データ開放のための物流データオンライン体制基盤(プラットフォーム)を構築し、これに基づいて2類型10種の知能型物流新サービスを開発する。労働強度の軽減、作業安全管理など物流現場の問題を解決する「懸案解決型」5種、ロボット・人工知能(AI)など大田地域産業の生産性向上のための「地域産業連携型」5種の物流サービスを発掘し、地域企業を対象に公募を経てサービス開発と実証、事業化を支援する。

物流データプラットフォームと知能型物流新サービスは、全国の公共小包量の25%を処理する郵便事業本部中部広域物流センターを活用して優先的に実証し、民間物流企業まで拡大適用する。同事業を機に、物流データのデジタル化とともに、地域産業と連携した高付加価値サービスの創出が可能になると期待される。

AI基盤の漁場空間情報ビッグデータプラットフォーム構築概要。科学技術情報通信部
AI基盤の漁場空間情報ビッグデータプラットフォーム構築概要。/科学技術情報通信部

AI基盤の漁場空間情報ビッグデータプラットフォーム構築・活用

AI基盤の漁場空間情報ビッグデータプラットフォーム構築は、海洋環境・物理データと養殖品種の生育データなどを収集・蓄積し、収集されたビッグデータに基づいて水産養殖関連の新サービスを発掘するための事業だ。

国立水産科学院、国立海洋調査院など関連機関が保有する海洋環境、海洋物理データと、全羅南道西南海沿岸地域の代表的な養殖品種であるノリ、アワビの生育データなどを収集・総合したビッグデータを活用して水産・養殖知能型プラットフォームを構築し、これに基づいて水産・養殖活動全般の意思決定を支援できるAI基盤の意思決定支援システム開発を支援する。

ビッグデータプラットフォームは、新サービスの開発・実証を通じて、高水温予測、低塩分水や黄白化現象の発生早期予測などを通じたノリ、アワビのへい死率低減対応のような地域水産・養殖懸案問題の解決に活用される予定で、経験・慣行中心の水産・養殖分野でデータ基盤の革新技術を適用し、異常気候、漁業従事人口減少などの水産・養殖産業の危機克服を解決することに貢献すると期待される。

農林水産分野メタバース基盤技術実証支援推進計画。科学技術情報通信部
農林水産分野メタバース基盤技術実証支援推進計画。/科学技術情報通信部

農食品分野のメタバース基盤技術実証支援

農食品分野のメタバース基盤技術実証支援は、農食品産業に仮想融合世界(メタバース)技術を活用して食品製造工程を仮想化し、仮想世界で製造工程の模擬実験を通じて最適化された工程モデルを導出する事業だ。

食品専門産業団地である国家食品クラスター(益山、232万㎡)内の食品企業支援基盤施設を活用し、食品製造配合、包装など製造工程別に収集されるデータと、韓国食品研究院、国立農業科学園など参加機関が保有する食品生産原材料データなど、原材料生産から製造工程まで幅広い食品分野のデータを収集・分析・学習・活用するフードテックデジタル統合プラットフォームを構築し、これに基づいてフードテック新サービスの開発と実証を支援する。

特に、食品製造企業の需要が高い食品製造工程分野(代替肉、ソース、飲料、包装パッケージング)を対象に、製造施設と製造工程をデジタル技術を活用して仮想化し、仮想化されたメタバースモデルを活用した食品製造工程の模擬実験を通じて、食品生産の最適化工程モデルを導出するよう支援する。

フードテック産業は急激に成長しているが、これまでデジタルを活用したフードテック適用にはデータの分散、高価な施設・装備の直接活用などの困難があっただけに、メタバース基盤のデジタル技術革新でフードテックを新成長産業として育成することに貢献すると期待される。

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