TriBIG AI 시장추천 알고리즘: Cosine 유사도란?
TriBIG AI 플랫폼은 한국 수출기업의 제품·역량 데이터와 글로벌 수입시장 데이터를 Cosine 유사도(Cosine Similarity) 알고리즘으로 비교·분석하여, 기업별 최적 수출시장을 자동 추천합니다. 기존의 단순 통계 기반 시장 분석과 달리, 다차원 벡터 공간에서 기업과 시장 간의 '유사성'을 수학적으로 계산하는 것이 핵심입니다.
이 알고리즘은 KOTRA DX혁신랩 28개 과제 중 핵심 기술로, 연간 10만 건 이상의 무역 데이터를 처리하여 중소·중견기업의 신시장 개척을 지원하고 있습니다.
데이터 파이프라인: 수집에서 벡터화까지
TriBIG의 시장추천 시스템은 크게 4단계 데이터 파이프라인으로 구성됩니다. 원천 데이터 수집 → 전처리·정규화 → 특성 벡터 생성 → Cosine 유사도 계산의 순서로 진행되며, 각 단계가 자동화되어 실시간 추천이 가능합니다.
매칭 로직: 120+ 변수의 다차원 분석
기업과 시장을 매칭하는 데 사용되는 변수는 크게 4개 차원으로 분류됩니다. 단순히 수출입 금액만 보는 것이 아니라, 시장 성장성, 경쟁 환경, 무역 장벽, 물류 접근성까지 종합적으로 고려합니다.
| 차원 | 주요 변수 | 데이터 소스 | 가중치 |
|---|---|---|---|
| 시장 규모 | 수입 총액, 품목별 수입, 연평균 성장률 | UN Comtrade, ITC | 30% |
| 경쟁 환경 | 한국 점유율, 경쟁국 점유율, HHI 집중도 | 관세청, TradeMap | 25% |
| 무역 장벽 | 관세율, 비관세장벽, FTA 혜택 | WTO, FTA포털 | 20% |
| 물류·접근성 | 운송 비용, 리드타임, 결제 조건 | Freightos, 무역보험공사 | 25% |
실제 추천 사례: 방글라데시 시장
TriBIG AI의 시장추천 알고리즘은 방글라데시를 포함한 남아시아 신흥시장에서 특히 높은 정확도를 보이고 있습니다. 기존에 주목받지 못했던 틈새시장을 데이터 기반으로 발굴하여, 실제 수출 성과로 이어진 사례가 다수 있습니다.
| 품목 | Cosine 점수 | 추천 근거 | 수출 성과 |
|---|---|---|---|
| 의료기기(HS9018) | 0.87 | 수입 성장률 22%, 한국 점유율 3.2% | 신규 바이어 5건 연결 |
| 화장품(HS3304) | 0.83 | 중산층 확대, 한류 영향, 관세 15% | 연 $50만 수출 달성 |
| 자동차부품(HS8708) | 0.81 | 자동차 조립 성장, 부품 수입 의존 | 현지 OEM 공급 계약 |
| 전자부품(HS8542) | 0.79 | 전자제조업 성장, FTA 검토 중 | 샘플 수출 후 확대 |
| 플라스틱(HS3926) | 0.76 | 포장재 수요 급증, 가격 경쟁력 | 연간 계약 체결 |
기술 고도화: 딥러닝 하이브리드 모델
2025년부터 TriBIG은 기존 Cosine 유사도에 딥러닝 기반 임베딩 모델을 결합한 하이브리드 추천 시스템으로 고도화하고 있습니다. Transformer 기반 무역 데이터 임베딩으로 시계열 패턴까지 학습하여, 미래 시장 수요 변화를 예측하는 '예측형 추천'이 가능해지고 있습니다.