"지역 특화산업 디지털로 혁신"···올해 국비 78억 투입

지역 특화산업 디지털 혁신을 위해 스마트물류(대전), 어장공간정보(전남), 푸드테크(전북) 등 3대 분야 신규사업에 올해 국비 78.5억 원을 지원한다.

17일 과학기술정보통신부(과기정통부)는 지역 특화산업의 디지털 혁신을 위해 지역 수요를 기반으로 ‘지역 자율형 디지털 서비스 개발 및 실증 지원 사업'을 본격 추진한다고 밝혔다.

이 사업은 과기정통부가 작년 11월 발표한 '지역 디지털 경쟁력 강화방안'을 통해 지역 정책수요의 체계적 이행을 지원하기 위해 추진 중인 ‘지역 디지털 재창조 프로젝트’ 일환이다. 지자체의 기획, 제안에 기반해 지역 특화산업과 연계한 디지털 신서비스 개발과 실증을 시행한다.

지역별 여건과 특화분야를 반영했다. 국토의 중심 지역으로 다수 물류 거점을 보유하고 있는 대전은 스마트물류’, 수산‧양식 산업 면적이 가장 넓은 전남은 ‘어장공간정보’, 국내 최대 식품산업 클러스터로 식품산업단지가 조성된 전북은 ‘푸드테크’ 과제를 수행한다.

■ 스마트물류 기술 실증화(대전)

스마트물류 기술 실증화는 물류산업에 디지털 기술을 접목해 물류 처리과정을 효율화하고, 수집‧축적한 물류 데이터를 활용해 물류 관련 신규 서비스를 발굴하기 위한 사업이다. 공공‧민간에 산재한 물류데이터 수집·분석·공유와 공공데이터 개방을 위한 물류데이터 플랫폼을 구축하고, 이를 기반으로 2개 유형 10종의 스마트 물류 신서비스를 개발한다.

노동강도 저감, 작업안전 관리 등 물류현장 문제를 해결하는 ‘현안해결형’ 5종, 로봇‧인공지능 등 대전지역 산업의 생산성 향상을 위한 ‘지역산업 연계형’ 5종의 물류서비스를 발굴하고, 지역 기업을 대상으로 공모를 거쳐 서비스 개발과 실증, 사업화를 지원한다.

물류데이터 플랫폼과 스마트 물류 신서비스는 전국 공공 소포 물량의 25%를 처리하는 우정사업본부 중부광역물류센터를 활용해 우선 실증하고, 민간 물류기업까지 확대 적용한다. 이 사업을 계기로 물류데이터 디지털화와 함께 지역산업과 연계한 고부가가치 서비스 창출이 가능할 것으로 기대된다.

■ 인공지능(AI) 기반 어장공간정보 빅데이터 플랫폼 구축 및 활용(전남)

AI 기반 어장공간정보 빅데이터 플랫폼 구축은 해양 환경·물리 데이터와 양식품종의 생육데이터 등을 수집‧축적하고, 수집한 빅데이터를 기반으로 수산양식 관련 신서비스를 발굴하기 위한 사업이다.

국립수산과학원, 국립해양조사원 등 유관기관에서 보유하고 있는 해양환경, 해양물리 데이터와 전라남도 서남해 연안 지역 대표 양식품종인 김, 전복의 생육데이터 등을 수집‧종합한 빅데이터를 활용해 수산‧양식 지능형 플랫폼을 구축하고, 이를 기반으로 수산‧양식 활동 전반의 의사결정을 지원할 수 있는 AI 기반 의사결정지원 시스템 개발을 지원한다.

빅데이터 플랫폼은 신서비스 개발·실증을 통해 고수온 예측, 저염수나 황백화 현상 발생 조기 예측 등을 통한 김, 전복 폐사율 저감 대응과 같은 지역 수산‧양식 현안문제 해결에 활용할 예정으로, 경험‧관행 중심의 수산‧양식 분야에서 데이터 기반의 혁신기술을 적용해 이상기후, 어업 종사인구 감소 등 수산‧양식 산업 위기 극복을 해결하는 데 기여할 전망이다.

■ 농식품 분야 메타버스 기반 기술실증 지원(전북)

농식품 분야 메타버스 기반 기술실증 지원은 농식품 산업에 메타버스 기술을 활용해 식품 제조공정을 가상화하고, 가상 세계에서 제조공정 시뮬레이션을 통해 최적화된 공정모델을 도출하는 사업이다.

식품 전문 산업단지인 국가식품클러스터(익산, 232만㎡) 내 식품기업 지원 인프라를 활용해 식품 제조배합, 포장 등 제조 공정별 수집하는 데이터와 한국식품연구원, 국립농업과학원 등 참여기관에서 보유하고 있는 식품생산 원재료 데이터 등 원재료 생산부터 제조공정까지 폭넓은 식품 분야 데이터를 수집·분석·학습·활용하는 푸드테크 디지털 통합 플랫폼을 구축하고, 이를 기반으로 푸드테크 신서비스 개발과 실증을 지원한다.

특히, 식품 제조기업 수요가 높은 식품 제조공정 분야(대체육, 소스, 음료, 포장 패키징)를 대상으로 제조시설과 제조공정을 디지털 기술을 활용해 가상화하고, 가상화한 메타버스 모델을 활용한 식품 제조공정 시뮬레이션을 통해 식품 생산의 최적화 공정 모델을 도출하도록 지원한다.