빅데이터 기반 다품종 소량 수출 물류비 산출이 가능한 글로벌 B2B 이커머스 시스템 개발

프로젝트 요약

중소벤처기업부 R&D 과제. 아이오앤코코리아 기업부설연구소장으로 재직하며 2개 연차(NTIS 1425144852·1425152925) 연구책임자로 등재됐다. 연구책임자 등재 연차의 총연구비 합계는 5억 원(프로젝트 예산)이다.

문제

글로벌 B2B 수출 거래에서는 상품 가용성, 공급 조건, 통관, 포장, 운송 방식과 비용 정보가 분절돼 있었다. 다품종 소량 수출은 특히 견적가와 실제 발생 비용의 괴리가 구조적이었고, 구매자와 판매자가 거래를 결정할 수 있는 근거가 부족했다.

목표와 범위

상품·공급자 정보, 견적 요청 검증, 통관·포장·운송 계획, 물류비 산출을 하나의 판단 모델로 연결하는 것. 표면 가격만 비교하는 견적이 아니라 구매자 요구의 복잡도와 판매자 이행 조건에서 생기는 보정 비용까지 포함하는 방향을 목표로 삼았다.

주요 업무

• 기업부설연구소장으로 과제 설계와 연차 계획을 수립하고 연구책임자로 NTIS에 등재됐다.
• 분기별 R&D 센터 운영 보고서를 직접 작성 — 연구 지원 검토, 개선 계획 수립, 다분야 비즈니스 데이터 수집·분석을 기록했다.
• 인공신경망 기반 '예상 보정 비용' 산출 방법을 설계해 특허(KR102568422B1)로 단독 등록했다.
• 물류비 산출·영업이익률 관리용 데이터 정규화 및 산식 구조를 기획하고, 업무흐름도·MDM Flow 등 운영 아키텍처를 문서화했다.

시스템 구조

상품·공급자 데이터 → 구매자 요구조건(유통기한·수량 오차·패킹·납품 조건) → 통관·포장·운송 계획 → 물류비 산출 → 보정 비용 반영 견적. YESBEE 풀필먼트 운영 데이터와 하이브센터 3PL 운영이 이 흐름의 상류에 있었다.

실행 과정

• 2020년 시장확대형 R&D 대면평가에서 지원 대상으로 선정(과제번호 S2955801) — 다품종·소량 수출 커머스 운영에 대한 대응이라는 가치제안이 인정됐다.
• 분기별로 WMS 흐름 개선, 데이터 정규화, BI 시각화, 백오피스 자동화, 통관 데이터 수집·분석을 진행하며 진행 상황을 보고했다.
• 공급가격 산출 특허 출원을 완료하고 이후 등록까지 이어갔다.
• R&D 신청이 검토를 통과하지 못한 경우 원인을 진단해 더 구체적인 기술·IP·사업화 계획으로 전환하는 연구 기획·진단 작업을 수행했다.

주요 성과

공개 NTIS 기준 1개 과제군·2개 연차, 총연구비 합계 5억 원의 연구책임자로 등재됐다. 과제와 같은 문제를 다룬 AI 기반 공급가격 산출 기술은 KR102568422B1로 등록됐고 단독 발명자로 이름을 남겼다.