선박과 컨테이너 야드, 안벽 크레인이 이어지는 항만 전경

BUSAN STANDARD · AI-NATIVE TOS

터미널의 모든 움직임,
하나의 흐름으로.

선박부터 야드, 장비까지.
현장의 데이터와 AI를 운영에 연결하는 AI-Native TOS, BSTOS.

선박 모니터링 미리보기

BUILT FOR THE FLOW OF GLOBAL TRADE

ONE CONNECTED TERMINALOperationsManagementMonitoring

THE BSTOS APPROACH

복잡한 운영을 연결하고,
명확한 판단을 돕습니다.

01

Vessel

선박 운영을 더 정교하게

선박과 작업 정보를 함께 살펴보고, 계획부터 작업 현황까지 이어지는 운영 흐름을 확인합니다.

선박 시각화 · 작업 현황 · 컨테이너 정보

02

Yard

야드의 흐름을 더 명확하게

컨테이너 위치와 야드 상태를 시각적으로 파악하고, 현장의 변화를 운영 판단에 연결합니다.

야드 시각화 · 컨테이너 조회 · 상태 확인

03

Equipment

장비와 현장을 더 긴밀하게

장비와 작업의 상태를 한 흐름 안에서 확인하고, 운영자가 필요한 정보에 빠르게 접근하도록 돕습니다.

장비 모니터링 · 작업 정보 · 운영 관제

OPERATIONS IN VIEW

현장을 읽는 시야, 실제 화면으로 만나보세요.

01 · YARD MONITORING

야드 전체의 움직임을 한눈에.

블록별 현황, 장비 작업, 컨테이너 이동과 작업 이력을 하나의 야드 화면에서 확인합니다.

야드 모니터링 미리보기

Yard Monitoring · Simulation

Yard Monitoring

02 · VESSEL MONITORING

선박과 하역 작업을 같은 시야에서.

선박 베이별 작업 진행과 크레인별 작업 배정, 작업 구역의 컨테이너 상태를 함께 살펴봅니다.

선박 베이와 크레인별 작업 배정, 작업 구역의 컨테이너 상태를 보여주는 실제 Vessel Monitoring 화면
Vessel Monitoring

DESIGNED AROUND YOUR TERMINAL

운영의 시작은, 현장에 맞는 구조에서.

Yard Define

블록의 위치·크기·방향과 속성을 설정하고,
터미널의 야드 구성을 화면에서 설계합니다.

야드 블록과 차선 배치 및 선택한 블록의 크기와 속성 설정 화면
Yard Define

Vessel Define

선박의 베이 구조와 컨테이너 적재 공간을 시각적으로 정의해,
선박 작업을 계획합니다

선박 전체 베이 배치와 개별 베이의 데크 및 홀드 셀을 편집하는 화면
Vessel Define

BERTH PLAN

선석과 시간을 연결하는 접안 계획.

APPLICATION PERFORMANCE MONITORING

운영을 지탱하는 시스템까지.

CPU, 메모리, 응답 시간과 트랜잭션을 살펴보는 실제 애플리케이션 모니터링 화면입니다.

CPU와 힙 메모리, 응답 시간, TPS, 활성 트랜잭션을 표시하는 APM 대시보드
APM · 애플리케이션 인사이트

컨테이너, 작업, 장비의 변경 정보를 여러 운영 화면에 반영해 함께 일하는 운영자들이 현재 상태를 공유합니다.

운영 포털과 관리자 콘솔, 스케줄러를 통해 현장의 업무와 시스템 관리가 이어지도록 구성합니다.

외부 업무 시스템과 데이터를 주고받고, 터미널 운영에 필요한 정보를 연결합니다.

AI-NATIVE ARCHITECTURE

운영 데이터가 지능이 되고,
지능이 다시 운영으로.

BSTOS AI 중심 운영 구조터미널 현장의 선박·크레인·컨테이너 야드에서 작업 상태를 BSTOS Platform으로 전달하고, 플랫폼은 작업 계획과 지시를 현장으로 전달합니다. 플랫폼은 AI Engine에 추론을 요청하고 최적화 및 의사결정 결과를 받으며 운영 DB에 데이터를 저장합니다. 운영 DB에 축적된 데이터는, 터미널별 학습과 검증, 모델 버전 관리, 모델 배포를 거쳐 AI Engine에 다시 반영됩니다. AI 중심 시스템의 개념 설계입니다.AI-NATIVE CORE최적화 요청판단 결과운영 데이터 저장학습 · 검증 · 모델 개선검증된 모델 배포모델 적용 · 갱신Terminal & BSTOSBSTOSAI Engine운영 DB현장에서 축적되는 데이터학습 · 검증터미널별 모델 개선모델 관리검증된 모델 · 버전 관리모델 배포검증된 모델을 운영에 반영
BSTOS · AI 중심 운영 개념도작은 화면에서는 도식을 좌우로 스크롤할 수 있습니다.

WHY AI NATIVE

운영에 연결된 지능, 지속적으로 개선되는 시스템.

01 / INDEPENDENT LEARNING

운영과 학습을 분리하는 구조

현장의 요청에는 AI가 추론 결과를 제공하고, 모델 학습은 별도 흐름에서 진행합니다. 운영과 모델 개선을 각각 관리하도록 설계합니다.

02 / CONTINUOUS IMPROVEMENT

현장 경험을 다음 판단으로

터미널별 데이터를 학습·검증하고 모델 버전을 관리해 운영에 반영합니다. 야드 배치, 이송 장비, 작업 순서와 재취급 최적화를 위한 기반입니다.

03 / AI-ASSISTED WORK

사용자의 업무까지 연결되는 AI

자연어 질의를 데이터 조회로 연결하고, 항만 업무의 의미와 관계를 바탕으로 필요한 정보를 찾습니다. 반복 업무는 워크플로 자동화로 확장하는 방향입니다.

04 / FLEXIBLE FOUNDATION

환경에 맞게 연결하고 확장

Oracle, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스를 지원하며, REST API로 외부 시스템과 연동합니다. Kubernetes 기반 구성과 운영 연속성을 고려한 배포 구조를 지향합니다.

WORKFLOW AUTOMATION

매일 아침, 운영 보고서를 자동으로.

BSTOS는 n8n을 비롯한 다양한 자동화 도구와 연동해, 일일 운영 실적과 확인할 사항을 담당자에게 자동으로 전달합니다.

  1. 매일 오전 8시

    Schedule Trigger

  2. BSTOS

    운영 현황 조회

    BSTOS API

  3. 운영 실적 집계

    Structured Data

  4. AI 요약 작성

    Port-domain LLM

  5. 보고서 전달

    Email or Messenger