전문가 컬럼 물류신문 Physical Internet, 물류의 미래⑤

십여 년 전, 당시 몬트리올의 CIRRALT(Interuniversity Research Centre on Enterprise Networks, Logistics and Transportation) 교수였던 브누아 몽트뢰유(Benoit Montreuil, 현 조지아공과대학) 교수와 동료 연구진들이 처음 제시했을 당시 매우 이상적이며 이론에 불과한 모델로 여겨 졌었던 피지컬 인터넷은, 많은 연구와 기술적 진보를 통해 점차 현실 구현 가능한 모델로 다가오고 있다. 피지컬 인터넷은 물류 분야의 혁신적인 패러다임 전환을 가져올 미래 기술로 주목받고 있지만, 아직 많은 사람들에게 생소한 개념인 것이 사실이다. 2025년 연간 시리즈로 11회에 걸쳐 싣게 되는 본 특별기획 기사를 통해 피지컬 인터넷의 핵심 개념부터 실제 적용 사례, 관련 기술들을 살펴보고 우리나라의 피지컬 인터넷 추진 현황과 전망을 알아보고자 한다. 본 특집기획 기사는 로지스올의 한국물류연구원 기고이다. <편집자 주>

디지털 인터넷이 세계를 하나로 연결한 것처럼, 피지컬 인터넷(Physical Internet, 이하 PI)은 글로벌 물류를 하나의 네트워크로 통합하기 위한 개념이다. 이를 위해서는 원활한 연결을 가능케 하는 공동의 언어와 약속이 필요하며, 그것이 바로 ‘프로토콜(protocol)’이다. 우리가 인터넷을 사용할 때 전 세계의 수많은 컴퓨터와 네트워크가 문제없이 연결되어 통신할 수 있는 이유는 모두가 ‘TCP/IP’(인터넷에서 쓰이는 프로토콜들의 모음으로 The Internet Protocol Suite = TCP/IP를 의미한다. HTTP, TCP, IP 등이 TCP/IP에 속한다. (나무위키)라는 국제표준 프로토콜을 따르기 때문이다. 피지컬 인터넷(PI)도 마찬가지로 수많은 기업과 시스템, 기기들이 서로 다른 환경에서 원활하게 정보를 주고받기 위해 이를 위한 데이터 표준과 운영 규칙이 반드시 필요하다. LAPI는 이를 실현하기 위해 프로토콜을 핵심 실행 요소 중 하나로 정의하고 구체적인 추진 전략을 수립하고 있다.

LAPI에서 정의하는 프로토콜은 단순한 통신 규약이나 데이터 형식만을 의미하지 않는다. 물류의 전 과정을 하나로 연결하는 디지털 약속 체계이자, 서로 다른 기업과 시스템, 기기가 원활하게 협업할 수 있도록 해주는 공통의 운영언어를 포괄하는 개념으로, 다음의 네 가지 핵심 기능으로 정의할 수 있다.

① 코드 및 DATA 표준화: 상품, 주문, 운송장, 위치정보 등 물류 전반의 정보를 동일한 규격으로 정리하는 것을 의미한다. 예를 들어 GS1(상품 식별, 유통, 정보 교환을 위한 글로벌 표준 코드 체계) 코드체계 표준을 활용하면 글로벌 기업 간에도 상품 식별과 물류정보 공유가 가능해진다.

② 시스템 연동성 확보: 각기 다른 기업들이 사용하는 ERP, TMS, WMS 등의 다양한 시스템을 API(애플리케이션 간 서로 데이터 교환이 가능케 하는 규칙의 집합)나 Open Interface를 통해 실시간으로 연결하는 것이다.

③ 운영 절차의 통일화: 위치 추적, 주문 모니터링, 탄소배출량 산출 등과 같은 물류 운영의 정보의 흐름과 형식을 통일함으로써 자동화와 디지털화를 가능하게 만든다.

④ AI 기반 예측 및 최적화 지원: 프로토콜을 통해 수집된 물류 빅데이터를 AI 기술과 결합하여 수요예측을 통해 기업의 생산/판매/물류계획을 수립하고, 차량 적재·배차의 자동화와 최적화를 위해 활용할 수 있다. 이는 비즈니스 환경에서 예측 정밀도와 운영 효율성을 크게 높이는 핵심 요소가 된다.

(1) GS1 글로벌 표준 활용 오픈Data 기반 표준화

물류산업은 다양한 기업 간 정보 시스템이 복잡하게 얽혀 있지만, 각 기업의 상품 식별자, 문서 포맷, 정보 구조가 서로 달라 상호 연계가 어렵고, 협업과 자동화의 한계에 직면해 있다. 디지털 물류로의 전환을 위해 모든 물류정보가 공통된 방식으로 정의되고, 참여자 간 쉽게 공유할 수 있는 글로벌 표준 데이터 구조가 필요하다. 이에 따라 GS1, Open API, Matter Protocol(장치(Matter) 간 상호 연결, 운용성을 향상시키기 위한 범용 표준 프로토콜)과 같은 국제 표준을 적용하는 체계적인 데이터 표준화 과제가 논의되고 있다. 본 과제는 GS1 식별자(ID코드)로 상품, 문서, 포장정보 등의 표준을 정의하는 것으로 시작한다. 이 표준을 공유 저장소에 등록하여 데이터의 정합성과 통일성을 확보하고, 화주·물류사업자·운송사 등 다양한 참여자 간의 정보가 자동으로 연결 및 공유될 수 있는 기반을 마련한다. 이와 함께, 상품 패키지에 부착하는 문서, 송장, 라벨 등 출력물 포맷을 표준화하고, 바코드·QR·RFID 등 정보 전달 수단도 통일하여 물류 자동화와 글로벌 네트워크 연결의 실효성을 높인다. 아울러, IoT 장비나 모바일 기기 간 실시간 연동을 위한 범용 표준 규정인 ‘Matter Protocol’을 설계하고, 개방형 Open API 구조를 적용해 상이한 시스템 간에도 데이터 흐름을 유연하게 연계할 수 있는 체계를 구축한다. 또한, LAPI는 글로벌 물류정보 네트워크와 연계를 위해 디지털 전환(DX)형 통합 플랫폼을 함께 구축하고 있다. 디지털 트윈 기술을 활용해 설비, 로봇 및 적재 공간의 상호작용이 가능한 최적화 알고리즘을 개발하고, AGV/AMR 등 물류 로봇의 정밀 제어와 실시간 모니터링 체계를 3D로 구현한다. SaaS(Software as a Service, 구독 서비스형 소프트웨어) 기반의 통합관리 플랫폼은 OMS, WMS, TMS, WCS 등 다양한 물류 시스템을 유연하게 연계하며, Open API를 통해 데이터 흐름을 통합하고 분석할 수 있도록 지원한다. 또한 GS1 기반의 유닛로드에 IoT 및 RFID 기술을 접목한 이력 추적 및 SCM 가시성 체계를 통해, 국내외 공동물류 환경에서도 실시간 투명성과 유연성을 확보하고 있다. 이러한 DX 기반의 표준화 및 통합 전략은 자동화된 물류 운영, 실시간 모니터링, 데이터 기반 의사결정을 실현하며, 물류 전반의 효율성과 정확성을 높이고 글로벌 공급망 경쟁력을 강화하는 핵심 기반이 될 것이다. (그림1)

(출처: 물류신문)

(2) DX기반 글로벌 물류정보 네트워크 연계 플랫폼 구축

LAPI는 글로벌 물류정보 네트워크와의 연계를 위해 디지털 전환(DX) 기반의 통합 플랫폼을 구축하고 있으며, 이를 위해 세 가지 핵심 추진 과제를 중심으로 전략을 실행하고 있다. 먼저, 디지털 트윈 기반의 자동화 물류 제어 솔루션을 통해 로봇, 설비, 적재 공간 간의 상호작용을 고려한 ‘다중 설비 최적화 알고리즘’을 개발하고, AGV/AMR 등의 모바일 로봇을 정밀하게 제어할 수 있는 기술을 적용한다. 여기에 Digital Twin 기술을 접목하여 물류센터의 운영 상태를 3D로 시각화하고 실시간으로 모니터링 할 수 있는 체계를 구축하여, 데이터 기반의 물류 운영의 자동화를 실현한다. 또한, LAPI 통합관리 플랫폼은 OMS, WMS, TMS, WCS 등 다양한 물류 시스템을 연계하는 SaaS 기반의 All-in-One 패키지로 개발되며, Open API를 활용해 유연한 시스템 통합을 가능하게 한다. 이를 통해 End-to-End 디지털 인프라와 분석 체계를 갖추고, 물류 흐름 전반을 통합 관리할 수 있는 디지털 운영체계를 구현하고자 한다. 또한, LAPI의 물류 가시성(Visibility) 체계는 GS1 표준에 따라 모듈화 된 유닛로드 패키지에 IoT, RFID 기술을 적용해 물류 이력 추적과 모니터링 기능을 강화하고, 국내외 공동물류 환경에서도 실시간 가시성을 확보하도록 설계된다. 상품 및 화물의 이력 관리를 통해 단위 로딩, 포장, 운송 정보를 통합 관리할 수 있도록 하여, 전체 공급망의 투명성과 반응성을 높인다. 이러한 DX 플랫폼 전략을 통해 LAPI는 자동화 물류 운영, 실시간 모니터링, 데이터 기반의 의사결정을 실현하며, 물류의 효율성과 정확성을 제고하고 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있을 것으로 기대된다. (그림2)

(출처: 물류신문)

(3) AI 기반 Big Data Lake 플랫폼 구축

디지털 물류 환경에서는 수많은 센서, 시스템, 그리고 다양한 참여 주체들이 방대한 양의 데이터를 실시간으로 생성하고 있다. 그러나 이러한 데이터들은 대부분 개별 시스템 내부에 분산되어 있으며, 서로 다른 포맷과 구조로 존재하기 때문에 분석과 통합에 큰 제약이 따른다. 이를 극복하기 위해 LAPI는 화주, 물류사업자, 운송사 등 다양한 참여자가 생성하는 데이터를 통합 저장하고, AI 기반의 분석을 통해 예측 인사이트를 제공할 수 있는 ‘Big Data Lake6) 기반 분석 플랫폼’ 구축을 목표로 삼고 있다. 이 플랫폼은 물류의 예측력, 효율성, 의사결정 속도를 혁신적으로 끌어올릴 수 있는 핵심 체계로, 세 가지 주요 영역으로 구성된다. 먼저, 데이터 수집 및 통합 단계에서는 IoT 센서, TMS, WMS, ERP 등 다양한 시스템에서 발생하는 데이터를 Open API와 파이프라인7) 기반으로 연계·수집하고, 이를 정제하여 통합된 시스템으로 전달한다. 이어서, AI 기반의 분석과 인사이트 제공을 통해 수집된 데이터를 대용량 분석 엔진으로 처리하고, 이를 바탕으로 특정 패턴, 트렌드, 이상 징후를 탐지한다. 더불어 머신러닝(LLM, Large Language Model) 등 인공지능 알고리즘을 활용해 수요예측이나 물류 운영 최적화 시나리오를 도출하며, 주요 KPI에 대한 실시간 모니터링 대시보드를 구축해 운영자와 관리자의 빠른 의사결정을 지원한다. 마지막으로, 비즈니스 인텔리전스 고도화를 통해 단순 분석을 넘어 자동화된 리포트 생성, 경영진용 의사결정 보고서 등 고급 응용 기능을 제공하여, 데이터 기반의 경영관리 체계를 실현한다. 이 플랫폼을 통해 LAPI 네트워크는 물류 전 과정에서 발생하는 데이터를 한 곳에 통합 저장·분석할 수 있으며, 운영 현황을 실시간으로 파악하고 미래를 예측하는 능력을 확보하게 된다. 나아가 화주, 물류사, 운송사 등 각 참여자는 플랫폼을 통해 직관적인 인사이트와 맞춤형 비즈니스 인텔리전스를 공유 받아, 공급망 전반에 걸쳐 전략적인 대응이 가능해진다. (그림3)

(출처: 물류신문)

(4) SCM 수요·공급 예측 시뮬레이션 개발

기후 변화, 재난, 소비 패턴 변화 등 외부 환경이 급변함에 따라, 공급망(SCM) 전반에서 수요와 공급의 불일치를 사전에 예측하고 대응하는 역량이 점점 더 중요해지고 있다. 특히 다양한 기업과 물류 주체가 협업하는 LAPI 기반의 공동물류 체계에서는 선제적인 수요예측과 자원 배분 계획이 핵심 경쟁력으로 작용한다. 이를 위해 물류 데이터를 활용해 AI 예측 모델을 구성하고, 시뮬레이션을 통해 최적의 실행 계획을 수립할 수 있는 통합 예측 솔루션의 개발이 절실하다. 이를 위한 전략은 세 가지 핵심 영역으로 구성된다. 먼저, 입출고 이력, 화주 정보, 판매 데이터, 기상 및 이벤트 등 다양한 외부 변수를 수집하고, 정제 및 통합하여 분석 가능한 구조로 가공한다. 이어 수요 변동 요인을 추출하고, 이상치(outlier) 제거와 정규화 등 AI 학습에 최적화된 ‘데이터 전처리’ 작업을 자동화한다. 이어서 혼합형·복잡형 데이터를 다룰 수 있는 알고리즘을 설계하고, 다양한 예측 모델의 성능을 비교 분석하며, 인공지능 기반의 ‘수요 예측 학습 툴’을 개발한다. 이 과정에서 예측 정밀도를 높이기 위한 예측 모델의 튜닝과 평가 작업도 병행한다. 마지막으로, 예측 결과를 기반으로 다양한 운영 조건과 시나리오를 구성한 후 시뮬레이션을 통해 운영 성과를 검증하고, 이를 바탕으로 자원 배분, 운송 경로, 작업 스케줄 등의 최적 실행 계획을 수립한다. 이러한 통합 예측 체계를 통해 LAPI 네트워크는 유닛로드 패키징 단위의 정밀 데이터를 기반으로 SCM 전반의 수요·공급 흐름을 사전에 예측하고, 공동물류 운영의 안정성은 물론 운송비 절감, 적정 재고 유지, 납기 정확도 향상 등 물류 효율성과 고객 만족도를 동시에 제고할 수 있게 된다. 궁극적으로는 지능형 SCM 운영체계를 실현하고, 글로벌 공급망 리스크에 대한 회복탄력성(Resilience)을 높이는 데 기여할 것이다. (그림4)

(출처: 물류신문)

(5) 탄소중립형 통합 물류 플랫폼 구축

탄소중립은 이제 물류산업에서도 선택이 아닌 필수가 되었다. 그러나 현재의 물류 운영체계는 탄소 배출량을 정확히 측정하고 실시간으로 관리할 수 있는 기반이 부족하며, 각 시스템 간 정보가 분산되어 있어 경로별, 운송수단별 탄소 발생량을 비교하거나 감축할 수 있는 실행 체계도 미흡하다. 이에 따라 물류 전 과정의 데이터를 통합적으로 분석하고, 이를 통해 탄소 배출을 예측·관리·감축할 수 있는 통합 플랫폼의 구축이 시급하다. LAPI는 이를 위해 다음의 세 가지 핵심 요소를 중심으로 과제를 추진하고 있다. 먼저, SCM, TMS, WMS 등 다양한 시스템에서 발생하는 운송 수단, 이동 경로, 작업 유형 등 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 탄소 배출량을 실시간 산정할 수 있는 체계를 마련한다. 더불어 다양한 배출원별(차량 종류, 연료 종류, 경로 조건 등에 따른 탄소 배출량을 예측하고 분석하는 기능도 함께 구축한다. 이러한 분석 데이터를 통합 관리하는 탄소중립 물류 플랫폼에서는 탄소 관련 정보를 표준화하고, 불필요한 배출을 감축할 수 있는 필터링 로직을 적용하여 실질적인 물류 운영 효율성과 연계된 절감 성과를 측정할 수 있도록 한다. 나아가 플랫폼을 기반으로 탄소 배출이 최소화되는 경로 및 운송수단 추천, 실시간 탄소 모니터링, 탄소 크레딧 관리(저장·거래), 친환경 운송수단과의 연계(전기차, 친환경 연료 등) 등 다양한 친환경 물류 서비스를 고도화하여, 참여 기업들의 ESG 역량을 실질적으로 강화할 수 있도록 지원한다. 본 과제를 통해 LAPI는 물류 운영 전 과정에서 발생하는 탄소 배출량을 실시간으로 측정· 예측·관리할 수 있는 기반을 마련하고, 화주, 운송사, 물류사 등 다양한 이해관계자에게 탄소 감축을 위한 실행가능한 선택지를 제공할 수 있게 된다. 더불어 전기차 및 친환경 연료 기반 운송수단과 연계하여 ESG 대응력과 탄소중립 실천력을 높이며, 궁극적으로는 국내외 탄소 규제에 대응함과 동시에 운영 비용 절감, 효율 향상, 브랜드 신뢰 제고라는 실질적인 성과로 이어질 것으로 기대된다. (그림5)

(출처: 물류신문)