국립부경대 교원창업기업 팀리부뜨, 해수부 ‘해양수산 딥테크 전환 기술개발 사업’ 신규과제 선정

- 부산발(發) AI 에이전트가 바꾸는 해운 조달·보급의 미래 과제 개발 착수

- 총사업비 27.5억 원 규모, 팀리부뜨 주관·국립부경대·부산대 참여 산학 컨소시엄

국립부경대학교 교원창업기업인 AI 스타트업 ㈜팀리부뜨(대표 최성철)가 해양수산부·해양수산과학기술진흥원(KIMST)의 ‘2026년도 해양수산 딥테크 전환 기술개발 사업’ 신규 과제에 최종 선정됐다.

선정 과제는 ‘AI 에이전트 기반 선용품 시장 조달·보급 자율 의사결정 및 해사 물류 통합 최적화 플랫폼 개발’로, 팀리부뜨가 주관연구개발기관을 맡고 국립부경대 시스템경영공학부 정윤제·유태선 교수 연구팀과 부산대 산업공학과 김도원 교수 연구팀이 공동연구개발기관으로 참여한다. 연구개발 기간은 올해 4월부터 2028년 12월까지 약 2년 9개월이며, 총사업비는 27.5억 원(정부지원 19.25억 원) 규모다.

한국은 세계 5위 해운국으로 1,800여 척의 외항선대를 운영하고 있으며, 100여 개 선박 관리사가 활동 중이다. 국내 선용품 조달 시장은 연간 1조 원 이상으로 추정되지만, 대부분의 중소·중견 선박 관리사는 여전히 이메일과 엑셀 기반의 수작업 프로세스에 의존하고 있다. 레거시 ERP의 데이터 활용도가 낮아 조달·재고·물류 의사결정이 담당자의 경험과 감에 의존하는 구조가 지속돼 왔고, 이로 인한 긴급발송 과다, 핵심 스페어 결품, 과잉재고 등의 문제가 구조적으로 발생해 왔다.

팀리부뜨가 이번 과제에서 이러한 ‘의사결정 지능 공백(Decision Intelligence Gap)’을 해결하는 플랫폼을 개발한다. 다선박·다품목 선용품 조달·보급 업무에서 비정형 문서(이메일/Excel/Word/PDF)를 AI가 자동으로 데이터화하고, 수요·리드타임·선박 도착시간(ETA) 예측과 재고·물류 최적화를 통합해 ‘언제·무엇을·얼마나·어디로·어떤 운송모드로’ 공급할지를 자동 추천하는 Data-to-Decision 플랫폼 개발이 목표다.

최성철 팀리부뜨 대표는 “이번 과제는 부산 해운산업의 AI 대전환 출발점으로서, 자동화를 넘어 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 자율적 조달 체계를 구현하겠다”고 밝혔다.

이번 과제의 기술적 핵심은 해운 도메인 특유의 제약 조건을 동시에 해결하는 다계층 재고·물류 통합 최적화 엔진 개발에 있다. 선박은 ‘움직이는 창고’로 정의되며, 입항 시에만 보급이 가능한 엄격한 시간창 제약, ETA 변동에 따른 리드타임 불확실성, 30kg 임계값을 기준으로 분기되는 운송모드 선택 등이 동시에 결합된 복합 최적화 문제를 다루게 된다.

팀리부뜨 컨소시엄은 △시나리오 기반 확률적 MILP(혼합정수선형계획) △ETA 갱신 시 실시간 재계획(Rolling Horizon MPC) △분포강건 최적화(Wasserstein DRO) △다중 AI 에이전트 기반 자율적 제약 완화 등 세계 최초 수준의 기술을 연차별로 구현해 나갈 계획이다.

컨소시엄에 참여하는 국립부경대 정윤제 교수팀은 IITP의 ICAN 사업단의 일환으로 팀리부뜨와 지속적으로 산학 공동연구를 수행해 왔으며, 이번 과제에서 연구 코어에 해당하는 불확실성 모델링(WP2), 통합 재고·물류 최적화(WP3), 실시간 재계획(WP4)을 전담한다. 정윤제 교수는 “Port-call Fulfillment 기반의 확률적 최적화 프레임워크는 해운 선용품 도메인을 넘어 해양 플랜트, 군수 보급, 도서 물류 등 이동체 기반 보급 최적화 전반에 확장할 수 있는 원천 기술이 될 것”이라고 말했다. 같은 대학 유태선 교수팀은 조달 메커니즘 설계(WP5)를 담당한다. ETA 불확실성을 반영한 다속성 역경매, 번들 납품 최적화를 위한 조합형 역경매(WDP), CVaR 기반 꼬리위험 억제형 자동 낙찰 시스템 등을 개발해, 기존 최저가 중심 조달 관행을 리스크 포함 TCO(총비용) 최적화 체계로 전환한다는 계획이다.

부산대 김도원 교수팀은 다중 AI 에이전트 기반 복합 서비스 스케줄링(WP6)을 맡는다. 북극항로 연계 선박이 제한된 정박 시간 안에 선용품 적재·MRO(정비)·친환경 벙커링을 동시에 수행해야 할 때, 안전 규제(벙커링 반경 50m 내 화기 작업 금지)·공간 제약(바지선·크레인 동선 겹침)·시간 제약(출항 기한)이 동시에 충돌하는 ‘데드락’ 상황이 빈번히 발생하는데, 데드락 자율 해소율 80% 이상, 체항시간 20% 이상 단축이 목표다. 김 교수팀이 개발할 지휘-수리모델링-자가디버깅-Human-in-the-loop 4종 에이전트 파이프라인은 기존 단일 최적화 솔버가 ‘Infeasible(해 없음)’을 반환하고 중단하는 지점에서, 경성 제약을 연성 제약으로 자율 전환해 실행할 수 있는 타협안을 도출하게 된다.

팀리부뜨는 2023년 설립 이후 △AI 기반 무역서류 자동화 플랫폼 askyour.trade △AI 에이전트 업무 자동화 플랫폼 askyour.work △산업 최적화 플랫폼 RB-Opt D2O 등을 개발 및 상용화해 왔다. 이번 과제는 이 세 플랫폼의 원천기술을 해사 도메인으로 전이·확장하는 대형 프로젝트로, 향후 동북아(일본·싱가포르·홍콩) 선박 관리 허브 및 글로벌 시장 진출의 교두보가 될 전망이다. 글로벌 선박관리 소프트웨어 시장은 2033년 12억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 해운 선용품 특화 Decision Intelligence 솔루션은 현재 글로벌 시장에서도 부재 상태다.

최성철 대표는 “askyour.ship은 부산에서 시작해 세계로 나가는 해운 AX 플랫폼이 될 것으로 기대한다. 국립부경대·부산대와의 산학 공동연구를 통해 AI·최적화 융합형 석·박사급 전문 인력을 6명 이상 양성하고, 부산 지역 해양산업 클러스터의 디지털 역량 강화에도 기여하겠다”고 강조했다.