리뉴어스랩은 인공지능(AI)을 활용해 비정형 문서에서 탄소 배출 데이터를 자동 추출·검증하는 기술을 고도화하고, 자동차 공급망 대상 탄소회계 자동화 시장 공략에 속도를 낼 계획이다.
이번 선정은 팁스 운영사인 김기사랩의 추천으로 이뤄졌다. 업계에서는 리뉴어스랩이 자체 개발한 LLM(대규모언어모델) 기반 데이터 추출 기술이 실제 제조 현장의 업무 부담을 줄일 수 있다는 점이 평가에 반영된 것으로 보고 있다.
현재 자동차 공급망에서는 완성차 업체들이 협력사에 Scope 3(간접 배출) 데이터 제출을 요구하는 사례가 늘고 있다. Scope 3는 원재료 조달부터 물류·사용·폐기까지 공급망 전반에서 발생하는 탄소 배출량을 포함해 산정 범위가 넓고 데이터 수집 난도가 높다. 특히 국내 중견·중소 부품업체 상당수는 여전히 수작업 기반으로 데이터를 정리하고 있어, 인력 부담과 오류 가능성이 지속적으로 지적돼 왔다.
리뉴어스랩은 OCR(광학문자인식)과 자체 파인튜닝한 LLM을 결합해 문서 내 배출 활동 데이터를 자동 추출하고, 다중 검증 알고리즘으로 데이터 정합성을 확인하는 구조를 개발했다. 회사 측에 따르면 실제 도입 현장에서 탄소 데이터 준비 시간은 약 80%, 검증 시간은 50%가량 단축됐다.
리뉴어스랩은 이번 TIPS 과제를 통해 기술 고도화에도 나선다. 다양한 형식의 비정형 문서를 안정적으로 처리할 수 있도록 정확도를 높이고, 다단계 협력사 구조까지 연결하는 Scope 3 추적 기능을 강화할 예정이다. 배출 데이터 이상값을 자동 탐지하고 근거를 추적하는 기능도 추가 개발 대상에 포함됐다.
탄소회계 시장은 규제 강화와 함께 빠르게 성장하고 있다. 글로벌 시장조사업체들은 ESG 공시 의무 확대와 공급망 탄소 규제 강화에 따라 탄소관리 소프트웨어 시장 규모가 지속적으로 커질 것으로 전망하고 있다. 국내에서도 제조기업 중심으로 탄소 데이터 관리 시스템 구축 수요가 증가하면서 관련 SaaS 기업 간 경쟁도 본격화되는 분위기다.
이재용 리뉴어스랩 대표는 “공급망 내 탄소 데이터는 단순한 ESG 관리 차원을 넘어 실제 거래와 납품 경쟁력에 영향을 미치는 요소가 되고 있다”며 “협력사들이 별도 전문 인력 없이도 검증 가능한 수준의 데이터를 관리할 수 있도록 시스템을 고도화할 계획”이라고 말했다.
강홍민 기자 khm@hankyung.com
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