[인터뷰] "탄소 저감, 데이터 자동 수집으로 해결" 김은우·강덕호 LTS 공동대표

[프라임경제] 한국 화물 운송 시장은 원청에서 하청, 재하청으로 일감이 이어지는 복잡한 다단계 구조를 띠고 있다. 하루에도 여러 화주의 짐을 함께 싣고 달리는 하청 화물차의 특성상, 기존의 차량관제(FMS)나 운행기록장치(DTG)는 차량 한 대 단위로만 기록을 남기는 특징이 있다. 

이는 특정 화주의 화물이 얼마나 안전하게 운송됐고 탄소를 얼마나 배출했는지 가려내지 못한다. 이로 인해 원청 기업과 화주들은 글로벌 ESG 규제 강화 속에서도 실제 측정값이 아닌 '추정치'에 의존해 운송 배출량을 보고하는 구조적 한계를 겪어 왔다.

이같은 물류 현장의 데이터 단절 문제를 해결하기 위해 로지스틱스테크스탠다드(공동대표 김은우·강덕호, 이하 LTS)는 독자적인 AI 엔진과 차세대 DTG 기술을 융합, 복잡한 하청 공급망 속에서도 화물 운송 건별 안전·탄소 데이터를 자동으로 수집하고 연결하는 인프라를 구축했다.   

LTS를 이끄는 김은우·강덕호 공동대표는 오랜 기간 소셜 임팩트 분야에서 기술로 사회적 문제를 풀겠다는 공통의 목표를 나눴다. 

두 대표가 창업을 결심한 결정적 계기는 물류 탄소 컨설팅 현장이었다. 당시 한국통합물류협회와 함께 배출량 산정 국제 지침인 'GLEC Framework'를 한국어로 번역 후 대형 물류기업을 대상으로 ISO 14083 컨설팅을 진행했다. 하지만 현장에서는 원청 기업이 하청 차량의 실측 데이터를 받지 못해 감축 목표와 배출량을 추정치로만 산정하는 벽에 부딪혔다. 

컨설팅만으로는 풀 수 없는 문제라는 결론을 내린 두 대표는 직접 출자해 데이터를 수집하는 하드웨어와 엔진 개발에 뛰어들었다.   

회사가 제시한 핵심 솔루션은 '수집-연결-판정과 산정-보고와 자산화'로 이어지는 4단계 인프라다. 우선 하청 차량이 의무적으로 장착해야 하는 법정 운행기록장치를 자체 개발한 LTS DTG로 교체 장착한다. 차종마다 다른 신호를 자동 해석하는 AI 프로파일링 기술을 통해 국내 상용차의 96.7%(판매 대수 기준)에서 연료와 전력 데이터를 정밀하게 수집한다.   

이어 독자 개발한 'LAS 엔진'이 제각각 다른 양식으로 작성하는 배차 엑셀 데이터를 표준 형식으로 정규화한다. 차량 실측 데이터를 화주별 운송 건과 정밀하게 연결(매핑)하기 위함이다. 여러 화주의 화물을 함께 싣는 합짐 운송에서도 화물별 안전 기록과 배출량을 명확히 분리해 내는 것이 특징이다.   

특히 LAS 판정 모델은 708쌍의 기업·품목 표기 시험에서 85.2%의 정답률을 기록한 바 있다. 차세대 모델 학습을 통해 89.6%까지 성능도 끌어올렸다. 김은우 공동대표에 따르면 이는 판정 한 건을 0.08초 만에 처리할 수 있다. 기존 생성형 AI의 대규모 언어모델(LLM) 대비 35~95배 정도 빠른 것이다.

또 비용은 2000분의 1 이하로 낮췄다. 운송 건별 충격률과 사고 판정, ISO 14083 국제표준 기반 배출량 산정 결과는 'LTS Cloud'를 통해 원청과 화주에게 자동 보고된다.   

이러한 기술력은 강력한 시장 진입장벽을 형성하고 있다. 김 대표는 "기존 관제 솔루션이 접근하지 못했던 화물 건별 단위 측정을 구현했다"며 "하청 운수사의 민감한 원가 정보인 전체 연료 사용량 대신 해당 화물에 귀속된 데이터만 안전하게 전송해 현장의 수용성을 높였다"고 강조했다.   

국제적 신뢰도 확보했다. ISO 14083 제정을 이끈 스마트프레이트센터(SFC)로부터 육상·해상·항공·철도·물류거점 등 전 운송 모드에 걸친 산정 도구 인증을 받았다. 나아가 한국석유공사 데이터를 토대로 연료 생산부터 운반, 차량 연소까지의 온실가스를 계산하는 한국형 WTW(Well-to-Wheel) 배출계수를 연구 개발해 SFC 승인을 따냈다. 

이에 따라 국내 기업들은 유럽 계수 사용 시 의무적으로 붙던 22%의 가중치 부담을 덜고 정확한 탄소 배출량을 인정받을 수 있게 됐다.   

LTS는 측정한 탄소 감축량을 국제 환경속성인증서(EAC)로 발행해 고객에게 실질적인 수익 자산으로 돌려주는 비즈니스 모델도 구축했다.    

사업 확장 전략은 제도와 정책의 선제적 제안에서 출발했다. 운행기록장치 기준에 탄소관리 항목을 신설하자는 LTS의 제안을 국토교통부가 수용하면서, 국가 온실가스 감축목표(2035 NDC) 전략 연구를 거쳐 오는 2027년 제도 개선으로 이어질 예정이다.

 

원청 물류기업 한 곳이 LTS Cloud를 도입하면 협력 운수사 차량으로 DTG가 확산되는 공급망 기반 구조도 마련했다. 해당 구조는 이미 국내 대형 물류기업이 글로벌 이커머스 화주 운송 건에 솔루션을 적용 중이며, 국내 대형 화물 주선 플랫폼과는 연 5000대 보급 목표를 공동으로 추진하고 있다.

이를 바탕으로 회사는 인천테크노파크 주관, 탭엔젤파트너스가 운영하는 인천 라이징스타, 2026 블록체인 도입 컨설팅 프로그램 등 다양한 프로그램에 선정됐다.   

해외 시장 공략도 구체화되고 있다. 미국, 일본, 싱가포르를 3대 전략 거점으로 삼은 LTS는 국내와 마찬가지로 현지 원천 데이터를 기반으로 한 배출계수 수립과 실측 방식을 적용할 계획이다. 지난 2025년 4월부터는 운송 건별 하청 단수 기록이 의무화되는 일본에서는 도쿄 현지 금융사 및 대형 물류기업과의 협력을 타진했다. 

미국에서는 CES 2026 혁신상 수상을 발판 삼아 국내 물류기업 미국 법인과의 현지 실증 및 부품 유통사와의 테스트 구매의향서 체결을 이끌어냈다. 싱가포르에서는 현지 파트너사와 전 운송 모드의 EAC 사업을 준비, 국제기구 SFC와의 'SFC Korea' 설립 본계약도 눈앞에 두고 있다.   

강덕호 공동대표는 "단절됐던 물류 공급망의 데이터가 하나로 이어져 현장의 신뢰를 지켜낼 때 가장 큰 보람을 느낀다"고 전했다. 해외 수출 반도체 제품에 문제가 발생했을 때 '한국 내 운송 과정에서 이상이 없었다'는 객관적 증명 자료가 돼 한국 수출 물류의 신뢰를 지켜주는 기반이 되고 있다는 설명이다. 

또 국내 버스 운수 그룹과 손잡고 전기버스 500대의 감축량을 EAC로 발행해 연말 첫 매각을 앞두는 등 가시적인 경제적 결실도 맺고 있다.   

단기적으로 현지 실증 준비와 차량 내 탑재용 엣지(Edge) AI 개발에 주력하고 있는 LTS의 궁극적인 비전은 글로벌 물류 시장의 '표준'이 되는 것이다. 

김은우 공동대표는 "탄소 데이터에서 가장 중요한 본질은 숫자의 크기보다 그 숫자를 어떻게 증명하느냐에 있다"며 "화물 한 건의 안전과 탄소가 전 세계 어디서나 동일한 기준으로 공정하게 측정되고 보고될 수 있도록 글로벌 기준이 되는 국산 표준 기술을 확립하겠다"고 포부를 전했다.