전문가 컬럼 위성으로 읽는 공급망 Part 2

Part 1에서는 위성영상의 활용 사례를 분석하며 특히 항만에서의 적용 예를 살펴보았다. Part 2에서도 항만과 해운 공급망을 중심으로 위성영상의 활용 사례를 검토하고, 농업 분야와 인도주의 물류 분야 등에서 위성영상이 공급망 분석에 활용된 사례까지 살펴본다. 마지막으로 향후 위성영상이 유용하게 활용될 수 있는 공급망 분야를 전망해 보며 글을 맺고자 한다.

(저작권 문제로 인해 본고에서 다룬 위성영상 사진을 직접적으로 게재하지 않고 이미지로 대체하였습니다. 해당 사진의 원본 출처와 링크는 참고문헌에 상세히 해당 자료를 확인할 수 있도록 하였습니다.)

1. 항만에서의 위성영상 활용 10여 년 전, 유럽우주국(European Space Agency, ESA)은 GPS와 위성 기반의 AIS(Automatic Identification System, 선박자동식별장치)를 활용하여 컨테이너 터미널에서 컨테이너 화물의 원활한 흐름 및 이와 관련된 컨테이너 트럭의 항만 내 지체 없는 운송 시스템을 구축하고자 “I-PORT 시스템”을 구축한 바 있다^[1]. I-PORT 시스템의 선박 도착 일정에 따라 차량의 일정을 조기에 조정하고 이에 따라 차량의 비생산적인 대기 시간을 줄이는 데에도 활용하기 위함이었다^[2]. 이제는 이러한 목적을 보다 효과적으로 달성하기 위해 Part 1에서 언급된 바와 같이, 항만에서 위성영상 분석까지 함께 활용되고 있다. 위성영상을 활용한 항만에서의 작업 과정 모니터링은 야드 및 야적장에서의 혼잡 정도를 파악함으로써, 항만 내 공급망 전체의 효율성을 유지시킬 수 있게 된다. 이에 다양한 연구와 적용이 이루어지고 있다.

이러한 연구의 한 예로, Murata et al. (2023)의 연구^[3]에서는 일본 도쿄항의 8개 터미널이 연구 대상으로 고해상도 야간 조명을 촬영한 위성 이미지로 컨테이너 터미널의 운영 상태를 파악함으로써, 전 세계 항만의 운영 현황을 정기적으로 관측할 수 있는 가능성을 보여주는 연구가 진행된 바 있다. 위성의 고해상도 이미지가 NTL(nighttime-light, NTL)을 관측할 수 있게 되면서 야간에 촬영한 위성 이미지를 통해서도 컨테이너 터미널의 운영 현황을 평가하는 방식이다. 이러한 관측을 통해 상대적으로 혼잡이 덜한 터미널을 선정하여 해상 공급망 네트워크의 의사 결정을 지원할 수 있으며, 야간에도 컨테이너 터미널의 갠트리 크레인(Gantry Crane), 트랜스퍼 크레인(Transfer Crane) 등 컨테이너 취급 장비의 작동 현황을 분석해 낼 수 있게 된다.

2. 해상운송에서의 위성영상 활용 태평양과 대서양을 잇는 파나마 운하는 얼마 전 심각한 가뭄으로 인해 호수의 수위가 낮아졌고, 이로 인해 운하 운영에 필요한 물 부족 현상이 발생하기도 하였다. 이에 따라 파나마 운하를 통과할 수 있는 선박의 수가 제한되기도 했다. 이 문제는 컨테이너 운임 증가 및 글로벌 공급망 리스크를 야기할 수 있기 때문에 중요한 이슈가 되었다. 여기에 위성영상을 활용하여 파나마 운하를 통과하기 위해 해상에서 대기하고 있는 선박들을 모니터링하고, 일자 별로 선박 수의 증감 추이를 분석하기도 하였다. 또한, 보다 근본적으로 파나마 운하에 물을 공급하는 호수의 수체 면적 변화까지 위성영상을 활용하여 그 추이를 분석할 수 있게 되었다[4]. 이러한 위성영상 데이터에 과거 해당 지역의 강수량 추이 등의 정보를 더하여, 파나마 운하의 정상 운영 시기 등을 예측해 볼 수 있게 된다. 선사들은 현재 대기 선박들의 수, 통행 가능 시기 전망 등의 자료를 종합적으로 고려해, 파나마를 통과하는 선박들의 운영 계획을 수정하는 등, 선대 운영 의사결정에 이러한 위성 정보를 활용할 수 있게 된다.

이와 비슷한 사례로, 전 세계 공급망에 위협이 되기도 했던 에버기븐(Ever Given)호의 좌초 사례(2021년 3월 수에즈 운하에서 발생)와, 컨테이너 선박 달리(Dalli)호가 프랜시스 스콧 키 브릿지에 충돌한 최근 사례(2024년 3월 미국 메릴랜드주 볼티모어항 인근에서 발생)에서도 위성영상이 현장 상황을 생생하게 보여준 바 있다. 여기에 인근 지역에서 발생하고 있는 선박들의 대기 및 지체 현황까지 위성영상을 통해 확인하고 분석할 수 있어, 해상운송 관점에서 선사들은 우회 항로 및 타 항만 이용 등을 결정하는데 도움을 받고 신속하게 대응을 할 수 있게 되었다. 또한, 예멘 후티 반군들이 선박들의 항행 안전을 위협하고 있는 홍해와 같이, 공급망의 지정학 리스크가 높은 지역에서도 위성영상을 활용한 모니터링과 분석이 유용하게 활용될 수 있어, 향후 해운 분야에서도 위성영상의 수요가 높아질 것으로 전망된다. 3. 위성영상을 활용한 해상운임 예측 위성영상은 선박 운항 현황 분석을 넘어 해상운임 예측에도 유용하게 활용될 수 있다. 해상운임은 글로벌 공급망에 중요한 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 특히, 건화물 운송시장에서는 발틱운임지수(BDI, Baltic Dry Index)가 널리 사용되며, 이 지수는 수요와 공급에 따라 변화한다.

위성영상을 통한 선박들의 동향 분석은 이러한 운임 지수의 예측에 도움을 줄 수 있다. 먼저 BDI를 구성하는 세 가지 하위 지수를 살펴보면, Baltic Capesize Index (BCI), Baltic Panamax Index (BPI), Baltic Supramax Index (BSI)로, BDI 산출 시 BCI에 40%의 가중치를 부여하며, BPI와 BSI는 각각 30%의 가중치를 적용하여 BDI를 산출하게 된다.

이러한 운임지수를 예측하는데 중요 요인 중 하나는 선박 공급이다. 먼저, BCI를 살펴보면, BCI 예측을 위해 전 세계에 운영 중인 Capesize 선박의 크기와 수를 파악한다. Capesize 선박은 철광석과 석탄을 주로 운송하며, O/D(Origin/Destination)가 다른 선형에 비해 상대적으로 단순하여 해당 선박의 운항 루트 파악이 비교적 용이하다.

아래 그림은 실제로 2019년 10월 당시 철광석을 운송했던 Capesize 선박의 현황을 나타내고 있다.

위성 데이터 및 위성영상을 통해 날짜별로 운항 중인 모든 Capesize 선박들의 운항 방향과 위치, 그리고 선박 수까지 파악할 수 있다. 그림에 나타난 Capesize 선박의 종류는 Small Cape (100-139K), Cape Size (140-214K), Large Cape (215-999K)를 포함한다. 왼쪽 그림에서 볼 수 있듯이, Laden voyage에서는 브라질과 호주로부터 적재된 화물을 싣고 한국과 중국, 일본으로 운송되고 있는 Capesize 선박들을 파악할 수 있으며, 오른쪽 그림은 반대로 철광석과 석탄 선적을 위해 화물을 싣지 않은 채(Unladen) 한국과 중국, 일본에서 브라질과 호주로 이동하는 선박들의 항적과 전체 선박 수를 파악할 수 있게 된다.

한편, 철광석과 석탄과 같은 화물의 수요는 주로 한국, 중국, 일본에서 발생하게 되고, 이중에서도 중국의 수요가 큰 비중을 차지한다. 해상운임(여기에서는 BCI 및 BDI) 예측을 위한 철광석과 석탄의 수요량은 위성영상을 통해 파악하고 예측할 수 있는데, 이는 실시간 데이터를 활용하여 보다 정확한 수요 예측을 가능하게 해준다. 예를 들어, 과거 중국이 전세계 철광석과 석탄을 대량으로 수입하기 시작하면서, 철광석과 석탄을 운송하는 선박의 수요 역시 증가하여 BDI 지수는 지속적인 상승을 기록한 바 있다. 따라서 중국의 철광석 및 석탄 수요량은 건화물 해상운임 시장을 견인하는 주요 요인으로 고려되고 있다. 과거에는 중국의 철광석 수요를 실시간으로 파악하는 것이 어려웠으나, 최근에는 위성영상 정보의 실시간 또는 주기적 활용과 영상 판독 기술의 발전으로 중국 항만에서의 철광석과 석탄의 재고 및 회전율을 모니터링할 수 있게 되었다.

아래 그림은 중국 내 철광석 수입 항만 중 대표적인 항만인 차오페이뎬 항만(Caofeidian Port)의 위성사진을 이미지로 나타낸 것이다. 그림에서도 알 수 있듯이, 항만 내 철광석 야적장의 크기와 보유하고 있는 철광석의 양을 실시간 파악할 수 있게 된다 야적장 내 철광석 재고량이 감소하거나 회전율이 높을 경우, 중국 내 철광석 수요가 증가하고 이는 운임 증가로 이어질 수 있음을 의미한다. 그동안은 중국철강협회(China Iron & Steel Association, CISA) 등에서 발표되는 중국 항만 철광석 재고 자료를 통해 중국의 철광석 수요를 파악하였으나, 이는 실시간 데이터가 아닌 취합과 공표까지 기간이 걸린다는 점에서 분석의 시차가 존재했었다. 그러나 이제는 위성영상을 통해 중국의 철광석 수요에 대한 보다 실시간으로 정확한 분석이 이루어질 수 있게 된다.

또 한 가지 고려해야 할 부분으로, 철광석의 공급 현황도 살펴보아야 한다. 한 예로, 철광석 공급지 중, 브라질의 ‘코레고 페이자오(Corrego do Feijao)’ 광산은 브라질 최대 광산업체인 Vale社가 운영하고 있는 광산이다(브라질 Vale社와 호주의 3개社(Rio Tinto, BHP, FMG)가 세계 철광석 공급의 총 70% 이상을 차지하고 있음^[5]). 이곳에서 2019년 1월, 이곳 광미댐(Tailing dam, 철광석 생산 후, 남은 부산물 및 폐기물(tailings)을 야적 및 보관 목적으로 건설된 댐)이 붕괴되며, 많은 사상자가 발생하는 참사가 발생한 바 있다(광미댐 붕괴 지역의 위치^[6]와 사고 전후 위성 사진^[7]은 참고문헌을 참고). 이로 인해 브라질발 철광석은 전년 대비 5,000만톤 정도 감소하였다. 이는 Capesize 선박 300척 분량에 해당하는 물량으로, 운송 수요 감소로 인한 BCI는 급감하였고, 케이프 spot 시장에서의 불황이 지속되기도 했다^[8]. (반면, 광미댐 사고 이후 철광석 공급이 부족해질 것이 우려되어, 전 세계 철광석 수요와 가격은 급등한 바 있다.) 이렇듯 해상운임 예측에 중요한 변수들(운송 중인 선박들의 정보, 화물별 수요지와 공급지에서의 화물 수요량과 공급량 등)에 대해 위성영상을 통해 실시간으로 보다 정확하게 파악할 수 있게 되면서, 보다 정교화된 해상운임 예측이 가능하게 되었다. 4. 농업 공급망 관리 위성영상은 농업 분야에도 활용되고 있다. 농업 분야에서는 위성영상은 물론, 무인 항공기(UAV)로부터도 해당 지역의 이미지를 수집할 수 있으며^[9], 이렇게 수집된 영상을 분석하여 주요 작물의 재배 면적 추정과 위성영상 촬영지의 식물 생육 상태까지 모니터링도 가능하다. 이러한 농산물 및 식량 분야에서도 공급망 관점에서 살펴보면, 원재료 및 원산지 정보, 생산 공정, 추적성 및 이력 관리, 그리고 물류와 유통 정보 등 농장에서 소비자에 이르는 전 과정에서 다양한 정보가 관리되어야 한다. 이러한 관리는 공급망의 효율성을 높이고 최종 소비자에게 질 좋은 제품을 제공하는 데 기여하는데 여기에도 위성영상이 활용된다.

농업 공급망과 관련해서 위성 이미지를 활용한 대표 사례로는 유니레버(Unilever)社의 지속가능한 팜유 공급망 구축을 들 수 있다. 유니레버는 2014년부터 고해상도의 인공위성 데이터를 통해 팜유가 생산되는 토지와 관련한 산림 벌채 현장을 감시하고 유통망을 추적해오고 있으며, 위성 이미지는 물론, AI와 지리적 위치 데이터(geolocation data), 데이터 과학 등을 융합하여 추적성과 투명성을 높이고 삼림 파괴 없는 공급망 구축에 박차를 가하고 있다^[10]. 또한, 유니레버는 오비탈 인사이트(Orbital Insight)와 합작으로 인도네시아의 팜오일 공장과 브라질의 제분소에 산림 벌채 현황, 토양 개조 현황, 화재 발생 등 다양한 공급망 정보를 수집하고 있다. 이를 통해 공급망에서 어떤 일이 일어나는지를 한눈에 볼 수 있고, 삼림 벌채와 같은 문제를 미리 예측하고 즉각 조치에 활용하고 있다^[11]. 또한, 커피 공급망 개선에도 무선 센서 네트워크, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 이미지 처리 기술 등이 활용될 수 있으며^[12], 개발도상국의 생선 공급망의 문제를 해결하는 데에도 위성 이미지와 블록체인 기술의 통합을 통한 공급망 재설계에 대한 가능성을 보여주고 있다^[13]. 5. 인도주의 물류(humanitarian logistics) 및 구호 공급망(relief supply chains) 분야 위성 기술(satellite technologies)을 활용하면 구호 활동가(relief actors)들이 직면한 주요 물류 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있다^[14]. 실제로 2010년 아이티 지진 당시, 인공위성 이미지를 활용하여 피해를 평가하고 재건 활동을 위한 구호품 할당의 우선순위를 정하는 데 활용된 바 있다. 드론과 위성 이미지를 사용하면 피해 평가와 수색 및 구조 작업에 도움이 되어 재난 발생 후 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있다^[15]. 또한, 100년 만의 최악의 홍수라 불리는 2018년 인도 남부 케랄라(Kerala)주의 대홍수 당시, 실시간 기상 정보와 지리공간 데이터를 기반으로 위성 빅데이터를 분석하여 물류 계획 수립과 구조 임무를 실행함으로써 인도주의 물류 및 구호 공급망의 민첩성(agility)을 높일 수 있었다^[16]. 6. 핵심광물 공급망 관리 광물자원 탐사에 위성영상을 활용하려는 시도와 노력들이 계속 이어져오고 있으며, 원격 탐사 영상의 처리 기술이 개발 및 발전으로 인공위성을 활용한 원격탐사는 광물자원 탐사의 성공 확률을 높이고 있다. 위성영상을 활용하여 이러한 광물자원의 탐사부터 채굴 현장을 파악과 광물자원의 운송 활동을 관찰할 수 있게 되었다. 또한 광물 및 금속의 생산량과 비축량 변화를 분석함으로써 광물자원의 공급은 물론 글로벌 수요 데이터와 연계된 분석을 할 수 있다^[18].

한편, 4차 산업혁명과 관련된 기술을 구현하기 위해, 핵심광물(Critical Raw Materials) 확보가 중요해지면서, 각 국에서는 첨단산업과 재생에너지 기술에 필수적인 핵심광물의 안정적 확보와 공급을 위해 노력해오고 있다. 미국에서는 지난 2021년 안정적인 공급망 구축을 위한 4대 핵심 품목에 반도체, 대용량 배터리, 의약품, 그리고 핵심 광물(희토류)가 선정되어 지속적으로 공급망 현황을 검토해오고 있다. 유럽 역시, 중국을 포함한 제3국에 의존하고 있는 원자재 수입 비중을 낮추려는 목적으로 EU 핵심원자재법(European Critical Raw Materials Act)을 채택한 바 있다(2024년 4월 발효). 이는 2030년까지 원자재 의존도를 낮추기 위해 유럽 내 제조 역량을 강화시키고, 공급처 다변화를 도모하기 위함이다^[19]. 이러한 상황에서 인공위성을 활용한 광물 탐사는 더욱 활발해질 것으로 전망된다. 광물탐사에는 인공위성 뿐만 아니라, 항공기 및 무인 항공기(UAV), 드론을 통해서도 탐사를 진행하고 광물마다 달리 발산하는 수백 개 파장의 빛과 광선을 분석해 광물의 종류와 매장 위치를 식별해 낼 수 있다^[20]. 이렇듯 위성영상 정보는 핵심광물 공급망 탐사는 물론 광물자원의 공급망 관리에도 중요하게 활용될 것이다. 7. 그린(green) 공급망 구축 탄소배출량 추적에도 인공위성영상이 활용되고 있다. 환경단체 중 하나인 '클라이밋 트레이스(Climate Trace)’는 인공위성을 활용해 부품 공급사와 같은 개별 공급망에서 발생하는 온실가스를 직접 집계하거나, 제강 설비의 실제 탄소발자국(Carbon Foot Print, CFP)을 추적하기도 한다. 또한, 인공위성을 통해 수집된 정보로 전 세계 석유·가스 생산 시설의 메탄 배출량을 추적하고 시간이 지남에 따른 배출 양태 변화까지 추적이 가능해지면서, 2025년 말에는 전 세계 주요 석유·가스 생산 지대에서의 메탄 배출량을 선명히 파악할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다^[21]. 과거 위성 데이터를 활용하여 물류 경로를 분석하고 최적화하면서 연료 소비를 줄이는 노력이 있어왔지만, 이제는 위성영상을 활용하여 공장, 창고, 배송 중심지의 위치를 최적화할 수 있게 되었고, 전체 운송 거리를 최소화하여 결과적으로 탄소 배출을 줄이는 데 위성영상의 도움을 받을 수 있게 된다. 지속가능한 물류를 위해 글로벌 공급망 분야에서도 탄소배출 감소를 중요한 과제로 삼고 있는 만큼, 공급망을 따라 배출량을 추적하는 데에도 향후 위성영상이 활용될 것으로 전망된다.

유럽연합(EU)의 공급망 및 친환경 법안(핵심원자재법(CRMA), 공급망실사지침(CSDDD), 탄소중립산업법(NZIA))들이 발효되는 등, 전 세계에서 환경과 관련된 각종 규제들이 등장하고 있다. 여기에도 위성영상 자료와 분석이 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다. EU의 공급망 실사법 도입 추진으로 이미 글로벌 식품 기업들은 EU ‘공급망 실사법’으로 팜유뿐 아니라 코코아, 커피, 육류, 콩 등 제3세계 원산지의 인권과 환경보호를 위해 노력하고 있다. 세계 최대 식품회사인 네슬레社는 2021년 자사가 생산 중인 약 8000가지 제품의 원재료가 산림을 훼손하는지 인공위성까지 동원해 조사한 바 있다. 세계 최초의 “위성 기반 공급망 모니터링 시스템”으로 평가받는 이 시스템은 2018년부터 인공위성 기반 임업 보존 플랫폼인 스탈링(Starling)과 협력해, 삼림 벌채 없이 팜유를 만들겠다는 노력으로 팜유 농장 인근 숲을 모니터링하면서 공급망을 데이터로 감시하고 있는 사례도 보고되고 있다^[22]. 8. 향후 공급망에 응용될 수 있는 분야 현재도 위성영상을 통해 홍수나 지진, 산불과 같은 재해 및 재난 상황을 모니터링 함으로써 공급망 단절에 영향을 주는 현상 및 조짐, 규모들을 빠르게 파악할 수 있다. 또한, 위성영상은 기름유출 탐지, 불법 조업 선박 및 불법 행위가 의심되는 선박 추적 등 다양한 분야에서 다양한 용도로 활용되고 있다. 앞서 언급한 농업 공급망 분야에서도 농림위성 기술이 지속적으로 발달되면서 넓은 지역에 분포되어 있는 작물의 생육상태에 대한 영상정보는 물론, 토양의 함수량 및 질소량, 광합성량 등까지 파악할 수 있게 되며^[17], 이러한 정보가 기상 패턴, 시장 동향에 관한 중요한 정보를 추가하여 보다 종합적인 분석을 할 수 있게 된다. 이러한 분석기술이 스마트팜과 같은 기술과도 연관되면 큰 시너지를 발휘하게 된다. 나아가 이러한 정보의 활용으로 농산품은 물론, 축산/수산/과수와 같은 냉동/냉장/신선식품의 원산지로부터의 생산부터, 유통/물류 측면에서도 생산량을 예측함을 통한 공급량 조절과 현재 재고를 바탕으로 한 향후 재고 및 구매 계획, 나아가 판매계획가지 세울 수 있게 되어, 공급망 관점에서도 튼튼한 공급망이 구축될 수 있게 된다.

본고를 통해 살펴본 바와 같이, 위성영상은 경제 활동을 관찰하고 있으며, 나아가 글로벌 공급망 관리에도 더욱 중요한 역할을 담당하게 될 것으로 전망된다. 많은 정부와 기업들은 위성영상과 그 분석을 통해 소비자 동향, 경제 상황, 환경 변화 등을 실시간으로 모니터링할 수 있어, 위성영상의 활용과 그 가치에 주목하고 있다. 이러한 위성영상에 인공 지능(AI), 머신 러닝, 빅데이터와 같은 첨단 기술의 결합으로 영상 분석 기술이 고도화되며, 이를 공급망 관리와 운영에 적용하여 기업들이 의사결정에도 도움이 되는 도구가 될 것임에는 틀림없다. 이러한 추이로, Part 1에서도 언급한 바와 같이, 전 세계 위성영상 시장의 성장은 2022년부터 2028년까지의 연평균 17.93%로 성장할 것으로 전망되고 있다. 이미 전 세계에 많은 기업들이 위성영상 사업을 시작하고 있으며, 위성 데이터를 다양한 용도로 활용할 수 있도록 플랫폼 회사로 전환하려는 기업들도 많다.

본고를 통해 위성 데이터를 활용한 사례들을 일부 살펴보면서, 공급망 리스크를 완화하고, 공급망 효율성을 높이는데 위성영상이 활용되고 있음을 살펴보았다. 비용 관점에서 위성영상의 구입이 아직은 쉽지는 않다는 단점이 있지만, 위성영상을 통해 공급망의 잠재적 장애물과 위험을 조기에 식별하고 선제적으로 대응할 수 있게 함으로써, 글로벌 위기 상황에서도 안정적인 공급망 운영에 기여할 수 있다. 위성영상 분석은 날씨 패턴, 운송 경로, 지정학적 사건 등 다양한 요인을 통합적으로 파악할 수 있다. 또한, 위성영상이 공급망의 민첩성과 복원력을 증대시키는 동시에 환경 규제 준수에도 중요한 역할을 하고, 공급망의 지속 가능성 향상에도 크게 기여하게 되면서, 향후 위성영상의 활용과 분석이 공급망 관리에도 중요하게 사용될 것이다. # Reference [1] European Space Agency 웹사이트 https://business.esa.int/projects/i-port-0
[2] Meyer-Larsen, N., Müller, R., & Köhler, T. (2015). Optimisation of Intermodal Transport Using Satellite-based Services. In Operational Excellence in Logistics and Supply Chains: Optimization Methods, Data-driven Approaches and Security Insights. Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL), Vol. 22 (pp. 379-389). Berlin: epubli GmbH.
[3] Murata, H., Shibasaki, R., Imura, N., & Nishinari, K. (2023). Identifying the operational status of container terminals from high-resolution nighttime-light satellite image for global supply chain network optimization. Frontiers in Remote Sensing, 4, 1229745.
[4] 조선비즈, “[위성으로 본 경제] 가뭄으로 운항 차질 빚는 파나마 운하”, (2023.07.10)
[5] Posco Newsroom, “포스코가 호주 철광석 광산에 투자한 이유“, 전문가 리포트, (2020.09.24)
[6] [광미댐 붕괴 지역 (페이자오 광산 위치)] New York Times, “A Tidal Wave of Mud”, (2019. 02.09)
[7] [광미댐 사고 전후 위성 사진] The Weather Channel, “Before and After Images of Brazil's Disastrous Dam Collapse”, (2019. 02.07)
[8] 한국해양수산개발원, “[해운시황 2020] 케이프사이즈 2020년 시황 전망은”, 해운산업연구실 (2020.01.03)
[9] Arkeman, Y., Hidayah, N. J., Suharso, A., Adhzima, F., & Kusuma, T. (2023). Implementation of artificial intelligence and blockchain in agricultural supply chain management, 29(1), 135-149.
[10] Unilever 웹사이트, “How we’re using tech for more transparent, traceable supply chains” (2022.11.25)
[11] Impact On, “유니레버, AI와 데이터 결합해 인도네시아 공급망 모니터링한다”, (2020.08.31)
[12] Kittichotsatsawat, Y., Jangkrajarng, V., & Tippayawong, K. Y. (2021). Enhancing coffee supply chain towards sustainable growth with big data and modern agricultural technologies. Sustainability, 13(8), 4593.
[13] Sengupta, T., Narayanamurthy, G., Moser, R., Pereira, V., & Bhattacharjee, D. (2022). Disruptive technologies for achieving supply chain resilience in COVID-19 era: An implementation case study of satellite imagery and blockchain technologies in fish supply chain. Information Systems Frontiers, 1-17.
[14] Delmonteil, F. X., & Rancourt, M. È. (2017). The role of satellite technologies in relief logistics. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 7(1), 57-78.
[15] Faster Capital (2024), “The Role of Technology in Enhancing Community Resilience Initiatives” (2024. 04.24)
[16] Nagendra, N. P., Narayanamurthy, G., & Moser, R. (2022). Management of humanitarian relief operations using satellite big data analytics: The case of Kerala floods. Annals of operations research, 319(1), 885-910.
[17] '새팜' 농림위성 기술, 노지농업에 스마트한 변화 가져오다
[18] DEEPBLOCK, “How AI Revolutionizes Asset Management and Market Research”, (2023.08.16)
[19] EU, “European Critical Raw Materials Act”. https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/european-green-deal/green-deal-industrial-plan/european-critical-raw-materials-act_en
[20] 경향신문, “군복 벗은 ‘노병 정찰기’ 새 임무…“광물탐사를 명 받았습니다”, (2023.11.19)
[21] 한국경제, “메탄 배출 주범 샅샅이 잡아내는 '문샷' 위성 내달 뜬다” (2024.02.15)
[22] https://www.lgcns.com/blog/cns-tech/blockchain/2498/

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