AI를 만난 아이나비시스템즈, 물류와 개발이 달라집니다. 2년 전, 유니코드를 한글로 바꿔주는 대화형 AI를 경험한 뒤로 저는 업무 전반에 AI를 적극 활용하고 있습니다. 이제 AI는 많은 분들에게 업무를 더 쉽고 빠르게 만들어주는 필수 역량으로 자리 잡고 있는데요🤖 이번 레터에서는 아이나비시스템즈의 경로 기술과 API가 AI를 만나 어떻게 확장되고 있는지 소개합니다✨
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아이나비시스템즈는 지도 기술을 기반으로 빠르고 효율적인 이동을 돕는 기술을 개발해왔습니다. 경로를 찾고 안내하는 것은 물론, 여러 방문지를 들러야 할 때 가장 효율적인 순서를 계산하는 기술까지 제공하고 있는데요. 그런데 이번에는 조금 다른 질문에서 출발했습니다. '길을 잘 찾는 것만으로 물류 운영은 충분히 효율적일까요?' |
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물류 현장에서는 계획한 물량만큼만 움직이는 일이 오히려 드뭅니다. 예상보다 물량이 늘어나거나 특정 차량의 적재 공간이 부족해지면, 추가 차량 투입이나 배송 지연, 운영비 증가로 이어질 수 있는데요. 이때 중요한 것은 단순히 더 싣는 것이 아니라, 현재 조건 안에서 적재량이 초과되는 지점을 빠르게 파악하는 것입니다.
아이나비시스템즈의 AI 기반 적재 최적화 기술은 경로 내 적재량 초과 여부를 감지하고, 이를 화면에서 직관적으로 확인할 수 있도록 표시합니다. 배송지별 상·하차 데이터와 차량별 적재 공간을 함께 분석해 어느 구간에서 적재량이 초과되는지 파악할 수 있도록 돕습니다. |
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적재량 초과 구간을 파악한 뒤에는 AI가 가능한 운영 대안을 제안합니다. 예를 들어 같은 배송 구역 안에서 방문 순서를 변경해 적재 피크를 낮추거나, 일부 방문지를 인근 배송 구역으로 이동해 차량별 적재 부담을 분산하는 방식입니다. 각각의 제안에는 적재량 변화와 예상 거리, 지연 시간까지 함께 표시되어 운영자가 현장 조건에 맞는 방안을 선택할 수 있습니다.
이런 AI 기반 경로 및 적재 최적화 기술은 식자재 배송이라든지 유통 물류센터, 정기 납품 등 반복 운행이 많은 물류 환경에서 활용도가 높습니다. 경로 내 적재량 초과 구간을 사전에 파악하고 배송 순서와 차량 활용 방안을 함께 검토함으로써 추가 차량 투입이라든지 배송 지연을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
이를 통해 기존 배송 체계는 유지하면서도 차량 가용성과 적재 효율을 높이고, 물류 운영 비용을 보다 효율적으로 관리할 수 있죠. 길을 찾는 기술에서, 짐을 싣고 움직이는 방식까지. 아이나비시스템즈의 AI 기반 경로 및 적재 최적화 기술은 물류 운영을 더 똑똑하게 바꾸고 있습니다.
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물류 운영을 더 쉽게 만드는 AI 기술을 살펴봤다면, 이번에는 개발 환경으로 넘어가 볼까요?
위치 기반 서비스를 개발하려면 필요한 API를 찾고, 문서를 확인하고, 요청이나 응답 구조를 이해하는 과정이 필요합니다. 그런데 이 과정이 생각보다 번거롭게 느껴질 때가 많은데요. iNAVI MCP 서버는 이러한 개발 과정을 조금 더 쉽고 빠르게 만들어주는 AI 연동 도구입니다. AI와 대화하듯 필요한 기능을 물어보면, iMPS(iNAVI Maps Platform Service)의 다양한 API를 탐색하고 활용할 수 있도록 도와줍니다. |
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위치 기반 서비스를 개발할 때 가장 먼저 마주하는 과정은 필요한 API를 찾고, 각 기능의 역할과 사용 방법을 확인하는 일입니다. iNAVI MCP Server를 활용하면 이 과정을 AI와의 대화로 조금 더 쉽게 시작할 수 있습니다. Claude Code, Codex 등 MCP 호환 AI 개발 도구에 iNAVI MCP Server를 연동하면, AI가 iMPS의 기능을 탐색하고 필요한 도구를 호출해 개발에 필요한 정보를 정리해줍니다.
예를 들어 '배송 앱을 만들고 싶다', '주소를 좌표로 변환하고 싶다', '여러 배송지를 최적 순서로 방문하는 경로를 만들고 싶다'처럼 구현하고 싶은 기능을 자연어로 요청하면 AI가 상황에 맞는 API와 활용 방식을 안내합니다. 복잡한 문서를 처음부터 하나씩 확인하기보다 필요한 기능을 대화하듯 찾아가며 개발 흐름을 빠르게 잡을 수 있는 것이 iNAVI MCP Server의 가장 큰 장점입니다.
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iNAVI MCP Server는 단순히 API 목록을 확인하는 데서 끝나지 않습니다. 만들고 싶은 위치 기반 서비스의 요구사항을 자연어로 입력하면, AI가 필요한 API와 SDK 기능을 탐색하고 구현 방향을 함께 정리해줍니다. 예를 들어 '라스트마일 배송 데모 앱을 만들고 싶다'고 요청하면 주소 입력을 위한 지오코딩, 배송지 방문 순서 최적화, 경로 탐색, 지도 위 마커 표시와 같은 기능을 구현 흐름에 맞춰 제안합니다. 개발자는 복잡한 기능 조합을 처음부터 직접 설계하기보다, AI와 대화하며 필요한 기능을 하나씩 구체화할 수 있습니다.
이처럼 iNAVI MCP Server는 API 탐색부터 구현 계획 수립, 기본 코드 작성까지 이어지는 개발 과정을 더 쉽고 빠르게 만들어줍니다. 덕분에 아이디어를 데모 앱이나 프로토타입으로 빠르게 구현하고, 서비스 가능성까지 효율적으로 검토할 수 있습니다.
iNAVI MCP Server는 iMPS의 API를 사용하는 고객이라면 누구나 활용할 수 있는 AI 연동 도구입니다. 자세한 기능과 연동 방법은 아래 링크를 통해 확인해보세요!
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7월은 덥고 공휴일도 없지만
바쁜 일상 속에서도 잠깐의 여유를
잊지 않는 한 달이 되시길 바랍니다.
모두 건강한 여름 보내시고 8월에 만나요!
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