콜즈다이나믹스·극지연구소, 극지 데이터 사업화 스타트업 10개사 선정…12월 부산서 성과 공개

남극과 북극에서 축적된 연구 데이터가 선박 운항과 기상 예측, 산업안전뿐 아니라 식품과 화장품 개발에도 활용될 수 있을지 관심이 모이고 있다. 극지 관측 자료는 해빙과 해류, 극저온 환경, 미생물 등 다양한 정보를 포함하고 있지만, 이를 민간 기업의 제품과 서비스에 연결하려면 산업별 활용 가능성을 검증하는 과정이 필요하다. 특히 극한 환경에서 수집한 데이터는 선박의 안전 운항과 설비 관리, 기후 위험 예측 등에서 새로운 사업 모델을 개발하는 데 활용될 수 있다. 극지연구소와 콜즈다이나믹스가 이러한 연구 자산의 산업적 활용 가능성을 검토할 스타트업 10개사를 선정했다.

스타트업 액셀러레이터 콜즈다이나믹스(대표 강종수)는 극지연구소(KOPRI)와 함께 운영하는 ‘2026 극지 데이터 융합 스케일업’ 프로그램의 최종 참여기업 10개사를 확정했다. 이번 프로그램은 극지연구소가 보유한 관측·연구 데이터를 민간 기업의 기술과 결합해 새로운 제품과 서비스를 개발하고 사업화 가능성을 검증하는 실증 지원 사업이다. 콜즈다이나믹스는 서류 및 발표 심사를 통해 극지 데이터와 기술을 활용할 수 있는 사업 모델을 제안한 기업들을 선발했다.

최종 선정기업은 토즈(부산), 마엇(경남), 젤큰(부산), 데브파이브(경기), 딥어스(경기), 네오솔(충청), 엔지틴(충청), 스퀘어푸드랩(전북), 애이치애스(서울), 인천주조(인천) 등 10개사다.

선발기업은 서울·경기·인천 등 수도권을 비롯해 부산과 경남, 충청, 전북 등 전국 각지에 분포한다. 사업 분야도 조선·해운과 기상·안전 등 극지 환경과 직접적으로 관련된 산업에서 바이오 소재, 화장품, 식품, 주류 등 소비재 분야까지 다양하다.

조선·해운 및 산업안전 분야에서는 토즈, 마엇, 젤큰 등 3개사가 참여한다.

부산 소재 해양 딥테크 기업 토즈는 선사와 조선사를 대상으로 현장 원격지원 및 AI 예지정비 솔루션을 제공하고 있다. 이번 프로그램에서는 쇄빙연구선 아라온호의 운항 데이터에 해빙과 해류 등 극지 환경 정보를 결합하는 방안을 제안했다.

극지의 기상·해양 환경이 선박에 가해지는 부하와 설비 상태에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 이를 선박 상태 진단과 정비 지원에 활용하는 것이 목표다. 토즈는 연구진과 관련 데이터를 교류하며 극지 환경에 특화된 선박 관리 서비스의 실현 가능성을 검토한다.

경남 소재 마엇은 산업 현장의 안전관리 업무를 소프트웨어로 지원하는 구독형 서비스(SaaS) 기업이다. 남극 과학기지에서 관측한 기온과 풍속 등의 데이터를 자사 안전관리 시스템 ‘SHM Lite’에 연동해 작업 허가와 휴식 시간 등을 제안하는 모델을 구상했다.

마엇은 과거 악천후 상황을 데이터로 재현하고, 기상 조건에 따라 현장 작업의 안전성을 판단하는 모델을 검증할 예정이다. 극지 기상 데이터를 실제 산업안전 의사결정에 활용할 수 있는지 확인하는 과정이다.

부산 소재 젤큰은 선박 항적과 해빙 상태를 시각화하는 웹 기반 대시보드를 운영하고 있다. 기존 선박 통항량 조회 및 모니터링 시스템에 극지연구소의 해빙·기상 데이터를 결합해 북동항로의 안전 통항 여부와 예상 소요 시간을 분석하는 시뮬레이터 개발을 제안했다.

젤큰은 해빙 상태와 기상 조건에 따른 항로별 운항 위험을 시각화하고, 선박 운항 판단을 지원하는 서비스로 확장할 수 있을지 검토할 방침이다.

극지 데이터, 선박 운항 넘어 바이오·식품·에너지로 활용 범위 확대

기후 예측과 에너지, 데이터 서비스 분야에서는 데브파이브, 딥어스, 네오솔 등 3개사가 선정됐다.

경기 소재 데브파이브는 연구 데이터를 현장용 웹 서비스와 API로 연결하는 소프트웨어 기업이다. 자체 개발한 화면·서버 개발 도구를 활용해 극지연구소의 해빙 자료를 항로별 지도와 연도별 비교 정보로 제공하는 ‘폴라 루트 뷰(Polar Route View)’ 개발을 제안했다.

데브파이브는 연구진과 해빙 자료의 해석 방식과 데이터 기준을 협의하고, 북극항로 구간별 해빙 상태를 확인할 수 있는 웹 시제품과 API를 개발할 예정이다. 이를 선사 등 기업 3곳에 시험 배포하는 방안도 검토한다.

경기 소재 기후테크 기업 딥어스는 전 지구 AI 기상예보를 현장 관측 데이터로 보정해 특정 지역의 기상 상황과 위험을 예측하는 기술을 개발하고 있다.

이번 실증에서는 장보고·세종·다산 기지의 관측 시계열 데이터와 해빙·위성 자료를 딥러닝 예보 모델에 연동하는 방안을 제안했다. 남극 하계의 실시간 관측 환경을 활용해 기지별 기상 예측 정확도를 평가하고, 야외활동 위험 수준을 3단계로 구분하는 안전기상 경보 대시보드와 API 초기 모델을 구축하는 것이 목표다.

충청 소재 네오솔은 소형 풍력발전기를 기반으로 풍력과 태양광을 결합한 자립형 전력 및 가로등 시스템을 개발한다. 극지의 풍속과 풍향, 기온, 결빙 데이터를 활용해 극한 환경에서 전력 설비의 내구성과 안정성을 검토하는 실증을 제안했다.

네오솔은 강풍과 극저온, 결빙이 동시에 발생하는 환경을 가정해 제품의 취약점을 분석하고 개선 설계안을 도출할 수 있을지 살펴본다. 극지 데이터를 활용한 설계 검증이 실제 제품의 환경 대응 성능을 높이는 데 기여할 수 있는지가 주요 검토 대상이다.