Abstract 4차산업혁명과 함께 물류산업 역시 물류 4.0으로의 진화를 꾀하고 있다. 물류 4.0의 핵심에는 인공지능 기 술이 있는데, 물류 인공지능이 산업계에 적용되고 널리 활용되기 위해서는 물류산업 전반의 디지털 트랜스포메 이션과 물류 빅데이터 구축이 필수라 할 수 있다. 이에 본고에서는 국내 물류산업계 전반의 디지털 트랜스포메 이션 사례와 그 수준을 검토해보고 물류 빅데이터 구축 현황 및 문제점을 확인해 보았다. 그리고 이를 바탕으 로 인공지능기술이 물류산업에 활용되면서 신 부가가치창출 산업으로서 발전하기 위해 정부, 민간에서 준비해 야 할 사항들에 대해 논하였다. I. 서 론 산업혁명을 이끈 기술의 발전은 물류산업에도 영향을 미쳐, 4차산업혁명시대의 도래와 함께 물류 4.0으로의 진화가 이루어지고 있다. [그림 1]과 같이 인력 또는 자연을 이용한 초창기 물류산업은 증기기관의 개발과 함께 수송의 기계화가 이루어진 물류 1.0으로의 변 환을 이루었으며, 이후 컨테이너화와 하역의 기계화 등을 통해 물류 2.0으로 진화하였다. 이후 정보통신기술의 발전과 함께 WMS(Warehouse management system), TMS (Transportation management system) 등 물류관리시스템이 도입되면서 물류 3.0으로 진화하였으 며 AI, IoT등 기술에 의한 초연결 인공지능 기반 물류체계인 물류 4.0으로의 진화가 이루 어질 것으로 기대하고 있다. * 인천대학교 동북아물류대학원, 조교수, shur@inu.ac.kr 38 KISDI AI Outlook(2021년 Vol. 7) 특히 물류 4.0 진화의 핵심에는 AI 기술이 있는데, 이는 물류 1.0, 2.0 변환에서 이루어진 물리 업무의 자동화에 버금가는 새로운 변환이라고 할 수 있다. AI기술은 기존의 기계화된 수송, 하역, 그리고 전산화된 관리시스템 이용에서도 필연적으로 발생할 수 밖에 없던 사람 의 개입, 즉 판단 및 지시 역할을 대신해 줄 수 있을 것으로 기대되는데 이는 지적 업무의 자동화로 볼 수 있다. 이에 따라 수송분야에는 자율주행, 무인배송 등이, 보관 ․ 하역분야에 서는 이미지 기반 자동피킹, AGV(Automatic guided vehicle), AMR(Autonomous mobile robot) 등이, 그리고 관리시스템에서는 RPA(Robotic process automation), 수요 및 비용 예측, 관리최적화 등이 이루어지고 있거나 도입이 시도되고 있는 상황이다. 그림 1 물류1.0으로부터 물류 4.0으로의 진화 자료: Roland Berger(2015), 민연주 외(2017)에서 재인용. 사진자료: 장지웅(2016). 물류 인공지능의 의미는, 인공지능에 대한 각기 다른 정의에 따라 달라질 수 있지만, 기 본적으로 물류 프로세스에서 필요한 상황에 대한 판단이나 의사결정 등 지적 작업을 대신 하는 것으로 볼 수 있으며 이는 물류산업의 전반적인 디지털 전환과 궤를 같이 한다고 할 수 있다. 특히 인공지능이 물류분야에서 올바른 판단을 내리기 위해서는 관련된 사전 정보 가 근간이 되어야 하는데 바로 물류빅데이터가 그 역할을 할 수 있다. 특히 물리적인 물류 현장 정보가 센서 등을 통해 수집되고, 이에 대한 인간의 상황판단, 그리고 그에 따른 행동