물류 스타트업 일상라인과 숭실대 산학협력단 산하 인공지능감정 연구팀이 AI기반 화물기사 급여 산출 솔루션을 개발한다.
고정화물 일자리 매칭 플랫폼 ‘바른지입’을 운영하는 일상라인(대표 강우영)은 숭실대 인공감정연구실 고일주 교수팀과 함께 ‘머신러닝 기술 적용, 월급제 화물기사 적정 급여 산출 솔루션’ 개발에 착수했다고 12일 밝혔다.
기존 국내 화물운송 시장은 표준화된 운임이 정해져 있지 않아, 과당 경쟁과 저가운임이 관행화 됐고 화물 차주들은 수입보전을 위해 과로와 과속, 과적 운행이 빈번했다. 또한 국내 화물 데이터는 고톤수의 단기 화물 일자리 위주로, 저톤수의 월급제 화물 일자리 물류 데이터 활용 사례는 적은 편이다.
이에 연구팀은 머신러닝으로 모든 톤수의 고정 화물 배차 이력 데이터를 학습해, 코스·운행시간·배송품 등 조건 별 적정 급여 범위를 제시하는 솔루션을 개발할 예정이다. 특히 머신러닝으로 과거 3개월 간의 고정 화물 급여 데이터를 학습해, 물가 및 급여 인상률을 반영한 정확하고 탄력적인 급여 단가를 제시한다는 계획이다.
이를 통해 지입차주들의 고정 화물 운임 근거를 투명화하고, 데이터 기반의 합리적인 차주 급여 산정이 가능할 것으로 예상된다. 더불어 화주와 차주 간 갈등비용을 최소화해, 화물업계 저가운임 관습 개선의 효과도 있을 것으로 기대하고 있다.
해당 솔루션은 차주뿐만 아니라 화주에게도 유용할 것으로 전망된다. 화주는 빠르고 쉽게 지입 차주 급여를 산정할 수 있고, 배송코스의 추가 및 수익성 비교 같은 새로운 물류 기획에도 솔루션을 활용할 수 있다.
해당 연구를 위해 일상라인은 ‘바른지입’의 전신인 ‘지입모아’ 서비스 운영부터 약 1만여 건의 고정 화물일 데이터를 확보했으며, 모빌리티 데이터 솔루션 기업 위밋모빌리티와의 협약을 통해 외부 데이터도 확보한 상태다.
뿐만 아니라 정부가 공시한 안전운임 단가표 기준의 화물계산기 어플을 런칭하기도 했다. 현재 ‘바른지입’ 내 운임 계산 기능도 탑재된 상태다.
개발 중인 솔루션은 이르면 내년 가을, 바른지입 플랫폼을 통해 서비스될 예정이다.
일상라인 강우영 대표는 “해당 솔루션을 통해 바른지입은 고정화물 일자리 매칭 플랫폼에서, 물류 테크 플랫폼으로 나아갈 것으로 기대된다”며 “지속적인 연구개발로 물류업계의 공정성과 건전성 제고를 위해 노력하는 기업이 되겠다”고 말했다.
숭실대 인공지능감정연구소 고일주 교수는 “연구팀은 고품질의 데이터셋 구축과 알고리즘 구현으로, 빠르고 정확한 데이터를 도출할 수 있도록 최선을 다할 것”이라며 “해당 솔루션이 사회·경제적으로도 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
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