"아이디어 단계에서 기획자로서의 공상, 수준의 스케치에 그친 것들이 교수님들과 랩 구성원들을 거쳐, 좀 더 구체화 되고 아이데이션을 통해 진행되고 있는 것이 잃은 것을 찾은 듯한 새로운 느낌입니다."

산학연 전문기업인 ㈜이소누스 이사회 서영인 의장은 머신런닝을 활용해 스마트물류관리시템을 개발하고, 시제품을 생성 중이라고 설명한다.

이 회사는 동아대 R&D 센터와 함께 그동안 수산회사 냉동창고 근무 중 재관리시스템으로 사용하는 CCTV보다 좀 더 진일보된 프로토 타입으로 개발을 완료했다고 20일 밝혔다.

동아대학교 R&D센터에서 만난 CTO 이양민교수(컴퓨터공학과)는 "카메라(특정 픽셀 수만 만족한다면 어떤 카메라도 사용 가능)를 이용해 물류센터를 촬영하면 실시간 AI 분석을 통해 재고를 인식하고 카운팅 하는 기술입니다. 창고 내부에서 파악된 재고 상태는 창고 관리자용 앱으로 전달해 창고 관리 업무를 효율적으로 할 수 있고, 또한 물류센터의 ERP와 직접 연동하는 것도 가능하다"고 설명한다.

이소누스에서 개발 중인 '스마트 창고용 AI기반의 사물 구분 및 인식 능력 기술'을 이용할 수 있다면 특수한 부가 장비 없이 창고의 재고 관리가 가능해진다. 구글, 페이스 북, 네이버 등에서 사용하고 있는 이미지 기반 검색이 인공 지능을 이용하는 만큼, 재고 관리가 기술적으로도 가능함을 시사하고 있다.

또한 이미 대부분의 대형 창고는 이미 RFID 기반의 재고 관리가 일반화되어 있고, 창고 내의 화물 보관용 프레임(Frame)에도 여러 가지 센서가 부착되어 재고 관리가 자동화되어 있는 것은 사실이다.

그러나 이런 자동화 장비는 대기업이나 중견기업 이상의 창고에 대한 투자 재원이 있는 회사 등이 보유하고 있으며 중소기업의 물류 창고는 이와 같은 자동화된 재고 관리 설비가 없는 경우가 많다.

따라서 이소누스에서는 AI 이미지 분석 기술을 이용하는 '스마트 창고 재고 관리'라는 기술에 투자하고 동아대학교 컴퓨터공학과와 협력을 통해 기술 개발을 진행하고 있다.

이 기술이 충분한 재고 인식률을 가지게 되면 재고의 현 상태와 변화 상태를 확인할 수 있는 시스템이 완성되고 별도의 비용 없이 편리하고 효율적인 재고 관리가 가능해질 것이며, 중소기업에서 적극적으로 도입해 사용할 수 있다. 또한 이 기술은 다양한 분야에 응용도 가능하다.

창업 당시 '기술 기반 광역 선도기업을 만들겠다'고 다짐했던 서의장은 "지방분권과 국토 균형발전은 정치권에서만 해결 할 수 있는 문제만은 아니다. 지역에서 광역경제권을 이끌어 나갈 수 있는 기업들이 필요하다. 그래야 양질의 인재유출을 막을 수 있다고 생각한다. 그 중 하나가 우리였으면 좋겠다"고 말했다.