컴퓨터과학 분야의 최고 권위 학술대회 중 하나인 CIKM 2025에서 한국 AI 기업의 연구가 세계적 주목을 받고 있습니다. 임팩티브AI가 발표한 Quantum Deepflow 시스템은 단순한 기술적 성과를 넘어, 제조업체들이 직면한 가장 복잡한 의사결정 문제 중 하나인 원자재 조달 최적화에 혁신적 해답을 제시했습니다.
변동성이 극도로 높은 원자재 시장에서 언제, 얼마나 구매할지 결정하는 것은 기업의 수익성을 좌우하는 핵심 과제입니다. 이번 연구 성과는 이러한 복잡한 비즈니스 환경에서 AI 기술이 어떻게 실질적인 경쟁 우위를 창출할 수 있는지를 보여주는 대표적 사례로 보고 있습니다. 원자재 가격 예측의 기본 원리와 다양한 실제 사례에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [원자재 가격 예측 원리와 성공/실패 사례]를 참고해 보세요.
이번에 CIKM 2025에 채택된 논문의 핵심은 양자 컴퓨팅 기술과 딥러닝을 결합한 Quantum LSTM 모델입니다. 기존의 전통적인 컴퓨팅 방식과 달리, 양자 컴퓨팅은 정보를 0과 1의 이진 상태가 아닌 중첩 상태로 처리할 수 있어 복잡한 패턴 인식에서 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다.
Quantum Deepflow 시스템은 변분 양자 회로(VQC) 아키텍처를 활용하여 구리, 알루미늄 등 주요 원자재의 가격과 수요 패턴을 예측합니다. 특히 주목할 만한 것은 60,000개 이상의 변수를 동시에 처리하는 맞춤형 AI 모델의 능력입니다. 시장 동향, 계절 패턴, 거시경제적 요인 등 다양한 신호를 통합하여 기존의 역사적 평균 의존 방식보다 훨씬 정교한 예측을 가능하게 합니다.
원자재 가격 예측에서 이러한 기술적 우위는 더욱 중요한 의미를 갖습니다. 철강, 구리, 알루미늄 같은 원자재 가격은 지정학적 상황, 환율 변동, 공급망 이슈, 계절성 요인 등 수백 가지 변수가 복잡하게 얽혀 움직입니다. 인간의 경험이나 단순한 통계 모델로는 이 모든 변수 간의 상관관계를 정확하게 파악하기 어려웠던 것이 현실이었습니다.
임팩티브AI의 연구팀이 개발한 시스템은 양자회로 방식의 딥러닝 모델을 통해 이런 복잡한 상관관계를 학습하고, 디노이징 오토인코더를 활용해 노이즈가 많은 시장 데이터를 정제하여 예측 정확도를 극대화했습니다. 무엇보다 이 기술이 실험실 수준에 머물지 않고 실제 구매 담당자의 KPI와 연동된 의사결정 시스템으로 구현되었다는 점에서 상용화 가능성을 인정받았습니다.
🔎 기업 경쟁력 강화 예측 분석 정확도 향상의 핵심 전략
학술적 우수성만으로는 실제 비즈니스 환경에서 성공할 수 없습니다. 이번 연구가 주목받는 이유는 기술적 혁신과 함께 현실적인 비즈니스 요구사항을 깊이 반영했기 때문입니다.
제조업체의 구매 담당자가 가장 어려워하는 것은 원자재 가격이 오를지 내릴지 예측하는 것뿐만 아니라, 실제 생산 계획에 맞춰 언제 얼마만큼 발주해야 하는지 결정하는 것입니다. 재고가 부족하면 생산 차질이 발생하고, 과도한 재고는 자금 운용에 부담을 줍니다. 특히 철강이나 화학 원료처럼 보관비용이 높고 품질 저하가 우려되는 원자재의 경우 이런 딜레마는 더욱 심화됩니다. 효과적인 재고 관리 방법과 실패를 피하는 노하우에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [재고 관리란 무엇인가요? - 정의, 실패 원인, 도입 방법]을 참고해 보세요.
연구팀이 개발한 시스템은 원자재 가격 예측과 소요량 예측을 동시에 수행하여 최적의 구매 시점과 수량을 제안합니다. LME(런던금속거래소)와 CME(시카고상품거래소)의 실제 선물 데이터를 활용한 검증에서 기존 방식 대비 현저히 높은 예측 정확도를 보였다는 점이 이를 뒷받침합니다.
이번 연구 성과는 이론적 연구에 그치지 않고 임팩티브AI의 SaaS 솔루션인 Deepflow에 실제 적용되어 고객사들에게 서비스되고 있습니다. Deepflow는 제조, 유통, 식품, 철강 등 다양한 산업군의 기업들이 실시간으로 수요와 가격 변동을 예측하고 최적의 발주 전략을 수립할 수 있도록 지원하는 AI 플랫폼입니다.
Quantum Deepflow 시스템의 성능은 실제 비즈니스 환경에서 검증된 구체적 수치로 입증됩니다. 원자재 가격 예측에서 최대 97~98%의 정확도를 달성했으며, 신제품 성공 예측에서도 70~80%의 높은 정확도를 보입니다. 7종의 주요 원자재 상품에 대한 테스트에서도 평균 95.5%의 예측 정확도를 달성했습니다. 철광석 94.4%, 니켈 95.7%, 석탄 96.1%, 아연 94.8% 등 원자재별로도 모두 94% 이상의 정확도를 보였습니다.
실제 적용 사례도 인상적입니다. 독일의 한 제조업체는 5일간 진행된 전시회 동안 매일 원자재 가격을 약 97~98%의 정확도로 예측한 결과를 제공받았습니다. 다만 Deepflow에는 아직 퀀텀 모델이 본격적으로 적용되지 않았습니다. 퀀텀 기술은 업계에서도 아직 이론적 잠재성으로만 존재하고 있으며 상용화 단계로 활발히 진행되고 있는 수준은 아닙니다. 따라서 Deepflow에서도 아직 추가적으로 검증해야 할 사항들이 남아 있습니다. 하지만 Deepflow는 고객사의 재고 수준을 35% 감소시켜 상당한 자본을 확보하는 성과를 창출하고 있으며 이를 더욱 확대할 수 있는 가능성을 갖고 있습니다. Deepflow는 단순한 기술적 지표를 넘어서 실제 구매 의사결정에서 신뢰할 수 있는 수준의 정확성을 추구합니다. 제조업체의 AI 재고관리 도입 성공 사례에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [제조업 AI 재고관리 도입 성공 사례]를 참고해 보세요.
더욱 인상적인 것은 시스템의 완전 자동화된 운영 방식입니다. 데이터가 갱신될 때마다 모델 학습과 배포가 자동으로 이루어지며, AutoML 기술을 통해 다양한 데이터 학습과 모델링 과정이 자동 처리됩니다. 조달 관리자들의 주요 성과 지표(KPI)에 맞춘 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 담당자들은 복잡한 데이터 분석에 시간을 소모하지 않고 의사결정 자체에 집중할 수 있게 됩니다. Deepflow 솔루션이 높은 예측 정확도를 달성할 수 있었던 핵심 기술에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [Deepflow가 높은 수요예측 정확도를 갖출 수 있었던 이유]를 참고해 보세요.
이번 기술 개발이 기업들에게 가져다주는 경쟁력 강화 효과는 여러 차원에서 나타납니다.
우선 직접적인 비용 절감 효과가 있습니다. 원자재 가격을 정확히 예측하여 적절한 타이밍에 구매함으로써 조달 비용을 현저히 줄일 수 있습니다. 특히 원자재 비중이 높은 제조업체의 경우 원가 경쟁력에서 상당한 우위를 확보할 수 있습니다.
재고 관리 최적화도 중요한 효과 중 하나입니다. 필요한 시점에 필요한 만큼만 구매함으로써 과도한 재고로 인한 자금 묶임을 방지하고, 동시에 품절로 인한 생산 차질도 예방할 수 있습니다. 이는 자금 운용의 효율성을 높이는 동시에 고객 서비스 품질 향상에도 기여합니다.
의사결정 속도와 정확성의 향상은 또 다른 경쟁 우위 요소입니다. 시장 상황이 급변하는 환경에서 빠르고 정확한 의사결정은 기회를 선점하거나 리스크를 회피하는 데 결정적 역할을 합니다. AI가 제공하는 데이터 기반의 객관적 분석은 담당자의 경험과 직관을 보완하여 더욱 정교한 의사결정을 가능하게 합니다. AI 도입 과정에서 현업 담당자들의 우려를 해소하고 성공적으로 정착시키는 방법에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [AI 도입 시 현업 담당자의 거부감을 줄이는 방법]을 참고해 보세요.
이번 CIKM 2025 논문 채택은 한국 AI 기업이 글로벌 기술 경쟁에서 어떤 위치에 있는지를 보여주는 상징적 사건입니다. CIKM은 아마존, 구글, 바이두 등 글로벌 IT 대기업이 후원하는 학회로, 전 세계에서 가장 혁신적인 연구만이 선별되어 발표됩니다.
특히 세계 최초로 산업 적용형 양자 LSTM 구조를 제안하여 실제 제조 및 구매 환경에 상용 수준으로 구현했다는 점에서 기술적 독창성을 인정받았습니다. 이는 한국 기업이 단순히 해외 기술을 따라가는 것이 아니라 새로운 기술 패러다임을 제시하고 있음을 의미합니다. 원자재 가격 예측에 활용되는 다양한 알고리즘 기술에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [원자재 가격 예측 알고리즘의 모든 것]을 참고해 보세요.
임팩티브AI가 독일 프라운호퍼 IWU와의 공동개발을 통해 세계적인 제조기술 연구기관과 협력하고, 독일 드라이버리 베를린 대회에서 우승을 차지한 것도 기술력에 대한 국제적 인정을 보여줍니다. 또한 61건의 특허 출원과 등록을 통해 독자 기술을 확보하고, 누적 108억 원의 투자를 유치한 것은 기술의 상업적 가치까지 입증했다고 볼 수 있습니다.
이번 연구 성과는 개별 기업의 성공을 넘어 제조업 전반의 디지털 전환에 중요한 시사점을 제공합니다. 변동성이 높아지는 글로벌 공급망 환경에서 데이터 기반의 정확한 예측 능력은 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 제조업체의 체계적인 AI 도입 방법과 시작점에 대해 더 알아보고 싶으시다면 [제조업 AI 도입, 어디서부터 시작해야 하나]를 참고해 보세요.
Quantum Deepflow 시스템은 2026년 CES에서 공개 시연될 예정으로, 글로벌 기술 무대에서 한국 AI 기업의 혁신 역량을 다시 한번 입증할 기회가 될 것입니다. 이는 단순한 기술 전시를 넘어 실제 제조업체들이 직면한 수요 예측과 재고 관리 문제에 대한 실질적 해법을 제시하는 의미 있는 발표가 될 것으로 기대됩니다.
양자 컴퓨팅 기반의 AI 예측 기술이 실제 비즈니스 환경에 성공적으로 적용된 사례는 다른 산업과 기업들에게도 새로운 가능성을 제시합니다. 단순히 과거 데이터를 바탕으로 한 외삽이 아니라, 복잡한 상관관계를 학습하여 미래를 예측하는 새로운 패러다임의 시작점이 될 수 있습니다.
앞으로는 이런 고도화된 예측 기술을 활용하는 기업과 그렇지 않은 기업 사이의 격차가 더욱 벌어질 것으로 예상됩니다. 기술의 활용 여부가 단순한 효율성 개선을 넘어 생존과 직결되는 경쟁력의 핵심 요소가 되는 시대가 다가오고 있습니다.
CIKM 2025에서 인정받은 임팩티브AI의 Quantum Deepflow 기술은 이러한 변화의 선두에 서서 한국 제조업의 글로벌 경쟁력 강화를 이끌어갈 중요한 기술적 자산이 될 것입니다.
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