AI와 지리 공간 데이터를 활용해 지속 가능한 소싱을 혁신하는 방법

* 본 아티클의 원문은 2025년 06월 25일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

유럽연합 산림전용방지법(European Union Deforestation Regulation; EUDR)을 준수하기 위해, 전 세계의 기업은 특정 원자재의 공급망이 2020년 12월 이후 산림이 파괴된 토지와 연관이 없음을 증명해야 합니다. Earth Engine 제품 관리자인 Alicia Sullivan과 Google Cloud의 소비재 부문 글로벌 리더인 Sonia Fife가 AI와 지리 공간 기술로 이러한 문제를 해결하기 위해 지속 가능한 소싱을 어떻게 혁신할 수 있는지 의견을 나누었습니다.

기본적인 내용부터 시작해 보겠습니다. EUDR은 정확히 무엇을 요구하고 있으며, 소비재, 소매업, 농업과 같은 업종의 회사에 어떤 영향을 미치나요?

Sonia: EUDR은 코코아, 커피, 콩, 팜유, 목재, 고무, 소 등 7가지 주요 원자재 또는 이러한 원자재에서 파생된 모든 제품을 EU 시장에 수입하거나 수출하는 회사에 적용됩니다. 규정 위반 시 운영업체 또는 판매업체에 전년도 EU 내 총 연간 매출의 4% 이상에 달하는 상당한 벌금이 부과될 수 있습니다. 대규모 소비재 회사의 경우 잠재적인 파급 효과는 수천만 유로에 달할 수 있습니다.

이와 유사한 규정으로는 영국 환경법(UK Environment Act)이 있으며, 이 법은 영국 기업이 산림에 위험을 가하는 원자재에 대한 실사를 실시하도록 요구합니다. 규정 준수가 중요한 동인인 것은 분명하지만, 기업 차원에서 지속 가능한 소싱을 실천해야 하는 이유는 단순히 벌금을 피하기 위해서만은 아닙니다. 브랜드 평판을 보호하는 것은 물론 고객에게 제품에 사용된 재료나 성분의 출처와 관련된 정보를 제공하는 데도 도움이 됩니다.

EUDR에서는 소싱 지역의 지리 공간 좌표를 요구합니다. 제품에 사용되는 재료의 생산 단계에서 멀리 떨어져 있는 회사에는 꽤 어려운 과제겠죠?

Alicia: 정말 복잡한 과제입니다. 여러 중개업체를 통해 코코아를 구매하는 초콜릿 제조업체가 있다고 가정해 보겠습니다. 코코아를 역으로 추적하여 농부들이 카카오 콩을 정확히 어떤 구획에서 재배했는지 파악하는 것은 물론, 삼림이 파괴된 땅에서 재배되지 않았음을 증명해야 합니다. 바로 여기에서 Google Cloud가 도움이 될 수 있습니다.

Google Earth Engine은 페타바이트 규모의 위성 이미지와 지리 공간 데이터 세트를 전 지구적 규모의 분석 기능과 결합하여 모든 규모의 조직이 공급업체의 주장을 검증하고 삼림파괴 위험을 평가할 수 있도록 지원합니다. 또한 Google은 Forest Data Partnership(FDaP)의 창립 멤버로서 원자재로 인한 삼림파괴 및 복원 활동을 전 세계적 규모로 정확하게 모니터링할 수 있는 개방형 지리 공간 데이터 생태계를 개발하는 것을 목표로 삼고 있습니다.

Forest Data Partnership은 지속 가능한 소싱에 관한 더 큰 과제를 해결하는 데 어떤 도움이 되고 있나요?

Alicia: 파트너십의 일환으로 Google은 AI와 지리 공간 기술을 제공하여 커뮤니티 모델과 산림 위험 원자재의 확률 지도를 제작합니다. 무엇보다도 중요한 부분은 Google이 이러한 솔루션을 개발할 때 검증된 여러 소스의 데이터를 결합하는 반복적인 커뮤니티 주도 접근 방식을 사용한다는 점입니다. 지속적인 기여를 통해 시간이 지남에 따라 모델이 개선됩니다. 이 프로세스와 더불어 공개적으로 이용할 수 있는 여러 방법과 지도는 FDaP의 특징입니다.

FDaP에 속한 다른 조직들은 농부부터 재화를 생산하는 회사에 이르기까지 투명한 공급망을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어 국제연합식량농업기구(Food and Agriculture Organization of the United Nations; FAO)는 이해관계자가 원자재로 인한 삼림파괴를 줄일 수 있도록 지속 가능한 공급망 도구와 방법론을 개발하기 위한 노력을 주도해 왔습니다.

또한 FDaP는 삼림파괴 모니터링에 대한 '수렴적 증거' 접근 방식을 지지합니다. 이 접근 방식에서는 AI 기반 지도를 비롯한 어떠한 지도도 하나의 지도만으로 특정 지역에 대한 완전한 답을 제공할 수 없다는 사실을 인정합니다. 원리는 간단합니다. 여러 데이터 소스를 사용하면 시간이 지남에 따라 산림과 토지 이용에 대한 보다 포괄적인 관점을 얻을 수 있다는 것입니다. Whisp(What is in that plot?; 해당 구획에 무엇이 있나요?)는 이 방법의 혁신적인 예시 중 하나로, 특정 토지 구획의 여러 데이터 세트를 기반으로 지리 공간 인사이트를 제공하여 조직이 공급망을 더 잘 이해할 수 있도록 지원합니다.

이 모든 것은 지속 가능한 소싱을 혁신하기 위해 어떻게 함께 작동하나요?

Alicia: 좋은 질문입니다. 어떤 팜유 공급업체가 재배 지역을 나타내는 다각형(지리 공간 좌표) 세트를 보내왔다고 가정해 보겠습니다. 과제는 해당 지역에서 실제로 야자나무가 자라고 있는지와 EUDR의 산림파괴 제외 요건을 충족하는지 파악하는 것입니다.

먼저 이 다각형을 검증하고 해당 위치에서 야자나무가 재배되고 있는지 확인해야 합니다. Earth Engine Data Catalog의 FDaP 데이터 세트를 사용하면 제공된 다각형을 상세한 원자재 지도와 비교하여 분석할 수 있습니다. 이 분석은 해당 지역에서 기름 야자나무 재배가 이루어질 가능성을 나타내는 확률값을 생성합니다. 예를 들어 코코아와 고무의 평균 확률값은 10% 미만이지만 야자나무의 평균 확률값이 80%를 넘는다면 해당 지역에서 야자나무를 재배하고 있다는 좋은 지표가 됩니다. 반대로 야자나무의 확률값이 낮으면 불일치로 인한 추가 조사가 필요하다는 사실을 나타낼 수 있습니다.

그다음으로는 지정된 지역이 2020년 12월 이후 산림파괴를 겪었는지 여부를 확인해야 합니다. 유럽연합 집행위원회에서 과학 및 지식 서비스를 담당하는 공동연구센터(Joint Research Centre; JRC)는 2020년 전 세계 산림 분포도를 제공하지만, EUDR의 산림파괴 위험 평가에서 핵심적인 요소인 원시림 여부는 별도로 표시하지 않습니다. 수렴적 증거 접근 방식을 활용하여 여러 산림 분포 데이터 세트를 결합하는 FDaP의 산림 지속성 데이터 세트를 사용하면 해당 지역의 산림이 2020년에 훼손되지 않았을 가능성을 확인할 수 있습니다. 어떤 구획에 산림이 분포되어 있고 훼손되지 않은 산림일 가능성이 높다면 해당 구획에서 EUDR 요건을 위반한 사례가 있을 수도 있습니다.

이렇듯 다각형 하나에 대해서는 아주 간단하지만, 다각형이 수천 개 또는 수십만 개라면 어떻게 될까요? 지금까지 설명해 드린 분석의 주요 장점은 Google Cloud의 자동화 기능을 통해 이 프로세스를 대규모로 적용할 수 있다는 점입니다.

산림파괴 위험을 파악하는 것 외에, Google Cloud는 회사에서 복원력이 뛰어나고 규정을 준수하는 지속 가능한 공급망을 대규모로 구축하는 데 어떤 도움이 되고 있나요?

Sonia: Google Cloud는 AI, 데이터 분석, 엔터프라이즈급 보안을 결합하여 회사에서 보다 지속 가능한 영향력을 발휘할 수 있도록 지원하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 최근에는 BigQuery의 Earth Engine을 발표했습니다. 래스터 분석을 BigQuery에 바로 통합하여 지리 공간 전문가가 아닌 데이터 분석가도 더 쉽게 사용할 수 있도록 했습니다. 이제 기업은 BigQuery의 새로운 기능을 사용하여 래스터 데이터에 직접 쿼리를 실행할 수 있습니다. '모든 공급업체에서 산림 지속성이 0.7이 넘고(즉, 해당 지역의 70%가 지속성이 높은 것으로 간주됨) 작물이 자랄 확률이 0.8이 넘는 구획을 보여 줘'라고 질문할 수 있고, 이에 대한 답변을 몇 주가 아닌 몇 초 만에 받을 수 있다고 생각해 보세요.

지금은 데이터만으로는 충분하지 않은 시대입니다. 농장부터 매대까지 제품을 추적하고, 기존 기업 시스템과 통합하고, 규제 기관에 감사 추적을 제공할 수 있는 기술과 도구를 함께 갖추고 있어야 합니다. Google은 Unilever 같은 회사와 함께 엔드 투 엔드 추적 가능 솔루션을 개발하고 있습니다. Unilever는 현재 2천 4백만 헥타르가 넘는 팜유 농장을 모니터링하며 산림파괴가 없는 공급망을 유지하고 있습니다.

Google은 솔루션 제공업체 생태계도 함께 지원하고 있습니다. NGIS, Orbify, Woza, Epoch 같은 파트너들은 모두 Google Cloud를 기반으로 다양한 산업과 지역을 위한 전문 도구를 만들고 있습니다. Epoch는 FDaP 데이터 세트와 Google Earth Engine을 사용해 공급업체의 소싱 지역에서 대상 원자재 토지 구획을 탐지하고 있으며, 공급업체에서 관련 정보를 제공할 수 없는 구획이나 관련 데이터를 공유할 수 없는 구획도 자동으로 파악할 수 있습니다.

이를 통해 궁극적으로 Volcafe와 Lujeri Tea 같은 공급업체는 전체 공급망의 EUDR 규정 위반 위험을 평가하고 구매자의 소싱 정책에 맞게 비즈니스를 운영할 수 있게 됩니다. Epoch는 원시림과 대상 원자재를 가장 정확하게 탐지할 수 있는 FDaP 데이터 세트를 사용하여 고객에게 '최저 오탐지 가능성'을 제공하고 규정 준수 부담을 크게 줄일 수 있었습니다.

EUDR 규정 준수에 대비하는 회사의 리더들에게 도움이 될 만한 팁이 있을까요?

Sonia: 성공적인 준비를 위해서는 규정 팀 및 지속 가능성 팀과 협력하여 공급망에서 우리 회사가 어떤 위치에 있는지 파악하고(운영업체 또는 판매업체) 회사의 의무를 이해하는 것이 좋습니다. 다음으로는 제품과 공급망을 매핑하여 범위에 포함되는 제품을 파악합니다. 또한 공급망의 복잡성, 내부 역량 및 리소스, 필요한 투자를 고려하여 규정 준수를 사내에서 관리할지 외부 파트너에게 맡길지 결정해야 합니다.

EUDR 규정 준수에는 지속 가능성, IT, 소싱, 위험 관리, 법률 등 여러 부서가 관련되어 있음을 이렇게 초기 단계에서부터 알 수 있습니다. EUDR에 준비된 회사는 규정 준수에 대비하는 것은 물론 실제로도 규정을 잘 준수하려면 조직 전반의 이해관계자와 조기에 소통하여 각 부서의 역할을 정하는 계획을 수립하는 것이 중요하다고 말합니다.

공급망 투명성을 구축하는 데는 시간이 걸리며, EUDR의 기한인 2025년 12월은 빠르게 다가오고 있습니다. 공급망의 투명성 향상에는 규정 준수 이상의 의미가 있습니다. 공급업체는 물론 고객과도 더 깊고 신뢰할 수 있는 관계를 구축하는 데 도움이 되기 때문입니다. 회사에서 이러한 기술을 받아들인다면 규제 변화에 신속하게 대응하고, 환경 의식이 투철한 소비자를 확보할 수 있을 뿐 아니라 기후 패턴이 변화함에 따라 소싱 전략을 조정할 수도 있게 됩니다.