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MaeBara One: 글로벌 항만 인프라를 위한 AI 네이티브 운영 체제

코드가 클라우드 인프라 위에서 24시간 자율 동작 — 사람의 노동력 없이 최적화를 실행합니다

Deep Reinforcement Learning 기반 T-CAG 항만 최적화 | 수익 모델: 엔터프라이즈 SaaS 라이선싱 & API 기반 최적화 서비스

MaeBara One: 자동으로 동작하는 해양 플랫폼

24시간, 365일 — 사람의 개입 없이 항만 운영을 최적화하는 자율 AI 플랫폼입니다.

MaeBara One Platform Screenshot 1
MaeBara One Platform Screenshot 2
자동화

사람이 아닌 AI가 스스로 판단하고 실행 — 진정한 자율 운영 플랫폼

32.4%

컨테이너 재처리 횟수 절감 — 즉시 OPEX 절감 효과 실현

551억원

부산항 연간 절감 잠재력 — Rev-Share 수익 모델

1. 항만 및 물류 비효율성의 도전

부산항은 세계적인 환적항이지만, 컨테이너 재처리(Rehandling) 및 야드 혼잡으로 인해 매년 막대한 운영 비용(OPEX)이 유출되고 있습니다.

  • 비용 유출: 불필요한 재처리 이동으로 연간 수백억 원의 시간 및 에너지 비용 낭비.
  • 생산성 한계: 비효율적인 컨테이너 적재 정책으로 인한 터미널 처리 능력(CAPA)의 제한.
  • 미래 대응: 북극항로와 같은 새로운 물동량 증가에 대비하기 위한 지능형 AI 인프라 구축이 시급합니다.

2. T-CAG Platform: 항만 최적화 MVP

T-CAG (Terminal Capacity And Gain) 플랫폼은 AI를 통해 터미널 운영의 비효율을 제거하고 운영 이익(OPEX 절감)을 창출합니다.

1. T-CAG Yard Orchestrator (TYO)

컨테이너 재처리(Rehandle) 최소화 AI. 터미널 운영의 핵심 난제인 불필요한 재처리 작업을 줄여 운영 비용(OPEX)을 절감합니다.

'레고 블록 정리 문제'처럼, 입고되는 컨테이너들의 출고 우선순위를 분석하여 가장 먼저 출고될 컨테이너가 밑에 깔리지 않도록 최적의 적재 위치를 결정합니다.

단순히 현재 위치만 고려하는 것이 아니라, 미래의 비용(재처리 페널티)을 예측하는 AI 의사결정 방식(Cost Function)을 사용하여 불필요한 작업을 미리 방지합니다.

AI 기반 컨테이너 스태킹 검증

AI Container Stacking Simulator

3x5x5 환경에서 재처리 횟수 32.4% 절감 입증 | YouTube 영상 보기

2. T-CAG Digital Twin

AI 학습 및 운영 환경. 야드 전체(크레인, ITT 스케줄링)의 복잡한 운영 제약을 모델링하고, T-CAG TYO를 지속적으로 학습시키는 디지털 트윈 환경입니다.

전략적 의사결정을 위한 항만 시뮬레이터

Port Digital Twin 3D View

3D 인터랙티브 뷰

Port Digital Twin Top View

평면 뷰 (실시간 상태 표시)

T-CAG 핵심 성과: 재처리 횟수 32.4% 절감

T-CAG TYO는 기존 Greedy 정책 대비 재처리 횟수를 혁신적으로 절감합니다.

정량적 절감 효과

  • 총 이동 횟수: 186 to 175 (-5.9%)
  • 재처리 횟수: 34 to 23 (-32.4%)

OPEX 절감터미널 CAPA 증대를 즉시 실현합니다.

비즈니스 임팩트 전망

  • 연간 절감 잠재력: 약 551억원
  • CAPA 증가 잠재력: +9.3M TEU
  • 수익 모델: OPEX 절감 기반 Rev-Share

비즈니스 모델

수익 모델

엔터프라이즈 SaaS 라이선싱 & API 기반 최적화 서비스 — 시스템이 클라우드 인프라 위에서 자율적으로 동작하며, 추가적인 인건비 없이 24시간 365일 지속적으로 가치를 창출합니다.

독점적 데이터 파이프라인

주요 항만 터미널의 독점적 실시간 데이터 파이프라인 — 전 세계 어디에도 없는 고유한 항만 T/O 운용 데이터. 이 데이터를 처리하기 위해 고사양 GPU 연산 및 대용량 클라우드 스토리지(BigQuery 수준) 인프라가 필요합니다.

3. AI 파이프라인 및 미래 비전

T-CAG의 성공을 바탕으로, MaeBara는 물류 시스템 전체를 아우르는 최종 비전을 완성합니다.

V1.0.0 (MVP)

T-CAG Platform

OPEX 절감을 위한 항만 최적화(Rehandle Minimum) 핵심 기술 완성.

CURRENT
V2.0.0

물류 최적화 솔루션

T-CAG 데이터 기반의 SCM 효율화글로벌 수요 예측 연계.

V3.0.0 (Ultimate)

항로 최적화 솔루션

DRL 기반 북극항로 및 해양 운송의 경제적 경로 결정 시스템 완성.

DRL 기술력의 깊이 (Extreme Environment Test)

MaeBara V0.3.0 A* Route Optimization

최고 난이도 환경(북극항로)에서 459.3 km 단축을 입증한 DRL Agent 트레이닝 환경

MaeBara의 DRL 기술은 이미 최고 난이도의 환경(항로 최적화)에서 검증되었습니다. 이 기술력은 T-CAG Platform에 적용되어 압도적인 성능을 보장합니다.

4. 실행 주체

Sangdo Han

한 상 도 (Sangdo Han)

CEO, MaeBara Corporation

🏆 OpenAI GPT-5 Hackathon Global Winner

핵심 역량 및 성과

  • OpenAI GPT-5 Hackathon Global Winner (최고 기술력 증명)
  • POSTECH 컴퓨터공학 석사 / 박사 수료 (NLP, 강화 학습)
  • 前 TmaxAI 연구본부장 (기술 리더십 및 관리 경험)
  • 다수 산업 분야 AI/ML 기반 B2B 최적화 시스템 구축 및 배포

계획

  • 주요 항만 터미널의 독점적 실시간 데이터 파이프라인 구축 — 전 세계 어디에도 없는 고유한 T/O 운용 데이터를 확보하여 DRL 모델 학습 및 추론에 활용, 압도적인 데이터 해자(Data Moat) 형성
  • 국내 주요 터미널 확장: 부산항 내 복수 터미널에 MaeBara AI 솔루션 정식 도입 및 연간 551억 원 손실 절감 효과를 넘어, 9.3M TEU CAPA 증가를 통한 추가 수익 창출 모델(Rev-Share) 확립.
  • 2030년 전망되는 북극항로 물동량 (1억 5000만 톤) 시대에 맞춰, 축적된 항로 위험 데이터와 연계된 물류 최적화 솔루션을 선제적으로 출시하여 글로벌 '정책 우위(Policy Advantage)' 선점.

5. Technical White Paper

[MaeBara White Paper] 북극항로 시대, 대한민국 해양 물류의 새로운 지도를 그리다

매바라가 지향하는 해양 물류의 미래는 단순한 효율 개선을 넘어 '지능형 인프라의 표준'을 세우는 데 있습니다.

매년 부산항에서 발생하는 약 500억 원 규모의 운영 비효율을 해결하고, 다가올 북극항로 시대의 주도권을 선점하기 위한 매바라의 핵심 기술력과 실증 데이터를 담은 기술 백서 v1.0.0를 공개합니다.

핵심 내용:

  • T-CAG TYO: 심층 강화학습(DRL) 기반 항만 적재 최적화 (재처리 32.4% 절감)
  • NSR-OptiNav: 북극항로 지능형 내비게이션 (운항 거리 459.3km 단축)
  • 글로벌 비전: 항만과 해상을 잇는 해양 물류의 '테슬라 모델' 실현

OpenAI 해커톤 우승으로 증명된 압도적 기술력이 어떻게 실제 산업의 난제를 해결하는지 지금 확인해 보십시오.

6. Media Coverage

부산을 세계 AI 항만의 표준으로!

MaeBara의 T-CAG 기술로 당신의 터미널 운영 비용을 혁신적으로 절감하십시오.

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