국립부경대학교 교원창업기업인 AI 스타트업 ㈜팀리부뜨가 해양수산부와 해양수산과학기술진흥원(KIMST)의 ‘2026년도 해양수산 딥테크 전환 기술개발 사업’ 신규과제에 최종 선정됐다고 14일 밝혔습니다.

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선정 과제는 ‘AI 에이전트 기반 선용품 시장 조달·보급 자율 의사결정 및 해사 물류 통합 최적화 플랫폼 개발’입니다. 팀리부뜨가 주관연구개발기관을 맡고 국립부경대학교 시스템경영공학부 정윤제·유태선 교수 연구팀과 부산대학교 산업공학과 김도원 교수 연구팀이 공동연구개발기관으로 참여합니다.

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연구개발 기간은 올해 4월부터 2028년 12월까지 약 2년 9개월입니다. 총사업비는 27.5억원 규모이며 이 가운데 정부지원금은 19.25억원입니다.

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한국은 세계 5위 해운국으로 1800여 척의 외항선대를 운영하고 있으며 100여 개 선박 관리사가 활동 중입니다. 국내 선용품 조달 시장 규모는 연간 1조원 이상으로 추정됩니다. 다만 다수 중소·중견 선박 관리사는 여전히 이메일과 엑셀 기반 수작업 프로세스에 의존하고 있습니다.

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업계에서는 해운·물류 분야 AI 기반 의사결정 자동화 수요도 점차 확대되는 흐름입니다. 레거시 ERP 데이터 활용도가 낮아 조달과 재고, 물류 의사결정이 담당자 경험과 감에 의존하는 구조도 지속돼 왔습니다. 이로 인해 긴급발송 과다와 핵심 스페어 결품, 과잉재고 문제가 반복적으로 발생해 왔다는 설명입니다.

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팀리부뜨는 이번 과제를 통해 ‘의사결정 지능 공백(Decision Intelligence Gap)’ 문제를 해결하는 플랫폼 개발에 나섭니다. 다선박·다품목 선용품 조달·보급 업무 과정에서 이메일과 엑셀, 워드, PDF 등 비정형 문서를 AI가 자동 데이터화하고 수요와 리드타임, 선박 도착시간(ETA) 예측과 재고·물류 최적화를 통합하는 Data-to-Decision 플랫폼 구축이 목표입니다.

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이를 통해 AI가 ‘언제·무엇을·얼마나·어디로·어떤 운송 모드로’ 공급할지를 자동 추천하는 시스템을 구현한다는 계획입니다.

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최성철 팀리부뜨 대표는 “이번 과제는 부산 해운산업의 AI 대전환 출발점”이라며 “자동화를 넘어 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 자율적 조달 체계를 구현하겠다”고 말했습니다.

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이번 과제의 핵심 기술은 해운 분야 특수 제약 조건을 동시에 해결하는 다계층 재고·물류 통합 최적화 엔진 개발입니다. 선박은 ‘움직이는 창고’로 정의되며 입항 시에만 보급이 가능한 시간창 제약과 ETA 변동에 따른 리드타임 불확실성, 30kg 임계값 기준 운송모드 선택 문제가 함께 결합된 복합 최적화 구조를 다루게 됩니다.

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팀리부뜨 컨소시엄은 ▲시나리오 기반 확률적 MILP(혼합정수선형계획) ▲ETA 갱신 시 실시간 재계획 ▲분포강건 최적화(Wasserstein DRO) ▲다중 AI 에이전트 기반 자율 제약 완화 기술 등을 단계적으로 구현할 계획입니다.

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정윤제 교수팀은 불확실성 모델링과 통합 재고·물류 최적화, 실시간 재계획 분야를 담당합니다. 유태선 교수팀은 ETA 불확실성을 반영한 다속성 역경매와 조합형 역경매, CVaR 기반 자동 낙찰 시스템 개발을 맡습니다. 김도원 교수팀은 다중 AI 에이전트 기반 복합 서비스 스케줄링 기술 개발에 참여합니다.

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북극항로 연계 선박이 제한된 정박 시간 안에 선용품 적재와 MRO, 친환경 벙커링을 동시에 수행하는 과정에서 발생하는 ‘데드락’ 상황 해결 기술도 개발합니다. 연구진은 데드락 자율 해소율 80% 이상과 체항시간 20% 이상 단축을 목표로 제시했습니다.

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팀리부뜨는 2023년 설립 이후 AI 기반 무역서류 자동화 플랫폼 ‘askyour.trade’와 AI 에이전트 업무 자동화 플랫폼 ‘askyour.work’, 산업 최적화 플랫폼 ‘RB-Opt D2O’ 등을 개발·상용화해 왔습니다.

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이번 프로젝트는 기존 플랫폼 기술을 해사 분야로 확장하는 대형 프로젝트로 추진됩니다. 팀리부뜨는 향후 일본과 싱가포르, 홍콩 등 동북아 선박관리 허브 시장 진출도 검토하고 있습니다.

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최성철 대표는 “국립부경대와 부산대 산학 공동연구를 통해 AI·최적화 융합형 석·박사급 전문인력 6명 이상을 양성하고 부산 해양산업 클러스터 디지털 역량 강화에도 기여하겠다”고 강조했습니다.