인공지능(AI) 활용을 통한 해운 경로 보안

인공지능, 즉 AI는 계속해서 전 세계를 강타하고 있습니다. 그러나 그 영향은 챗봇이나 가상 비서와의 대화에만 국한되지 않습니다. 오히려 다양한 산업에서 비용을 절감하고 인간 오류 가능성을 줄이며 효율성을 향상시키고, 지속 가능성을 높이며, 더 나은 안전 조치를 도입하는 데 활용되고 있습니다.

해운은 AI가 엄청난 잠재력을 보여주며 운영 방식을 혁신하고 있는 산업 중 하나이며, 전 세계 무역의 90% 이상을 담당하고 있기 때문에 큰 의미를 가집니다.

해운 부문의 글로벌 무역에서의 중요성과 기업들이 경쟁력을 유지하려는 노력으로, 선박 운영에 머신러닝 알고리즘을 활용하는 것이 필수적입니다. 복잡하고 도전적인 글로벌 경제 환경에서 사소한 개선이라도 상당한 이익을 가져올 수 있습니다.

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해운 산업에서 AI의 범위

우리가 알다시피, 해운 경로는 경제적이고 환경 친화적이라는 이유로 세계 경제에서 막대한 중요성을 가지고 있습니다. 이는 전 세계 국가 간에 물품을 이동시키기 위한 안전하고 효율적인 운송 수단이 필요함을 의미합니다. 따라서 이러한 경로를 보호하기 위해 AI를 활용하는 것이 필수적입니다.

이와 같은 맥락에서, 첨단 기술을 활용해 선박이 직면하는 다양한 과제를 수집, 분석, 모니터링 및 대응합니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 선박 경로에 대한 실시간 데이터를 제공하고 항해를 향상시키며, 센서를 통한 지속적인 감시로 보안 위협을 방지합니다. 또한, AI 알고리즘은 데이터를 분석해 유지보수 필요성을 예측함으로써 가동 중단 시간을 줄이고 선박이 최적의 성능으로 운항하도록 보장합니다.

NauticExpo가 몇 년 전 추정했듯이, 전 세계 해운 화물 운송 매출은 2023년까지 2천억 달러를 초과할 수 있지만, 이를 실현하려면 업계는 “디지털 기술 무기에 AI를 추가해야 할 것”이라고 밝혔습니다.

해운 산업에서 AI는 선사들이 작업을 자동화하고, 계획을 개선하며, 운영을 최적화하고, 더 나은 의사결정을 내리며, 안전성을 높이는 데 도움을 줍니다. 또한 물류 계획, 적재·하역 작업의 효율화, 지능형 스케줄링, 변화하는 시장 상황과 수요에 대응하는 데 기여합니다. 더불어 AI는 항해 제어, 통신 시스템 보안, 비상 대응 개선에 큰 도움이 되어 전반적인 해운 안전에 기여합니다.

Navis가 실시한 설문조사에 따르면 많은 참가자들이 AI가 프로세스 자동화에 활용될 수 있다고 동의했으며, 특히 컨테이너 취급 장비 배정과 갑판 시스템에 가장 중요하다고 보았습니다. 다른 참가자들은 AI가 권장 조치 제시, 게이트 물량 예측 및 선박 적재 계획에 활용될 수 있다고 생각했습니다. 그러나 기술과 전문 지식의 부족이 AI 도입에 가장 큰 장애물이며, 이는 기술이 아직 새롭기 때문이라는 점은 이해할 수 있습니다.

이를 돕기 위해 기업들은 이미 조치를 취하기 시작했습니다. 예를 들어, 오리엔트 오버시즈 컨테이너 라인(OOCL)은 마이크로소프트의 아시아 연구 부문과 협력해 AI를 통한 선박 네트워크 운영 개선에 나섰습니다. 파트너십의 일환으로 머신러닝과 집중 교육 세션을 통해 AI 개발자를 양성하는 것이 목표였습니다.

보안을 위한 데이터 활용

효과적인 AI는 데이터에 의존한다는 점을 기억해야 합니다 — 학습부터 예측까지 AI가 잘 작동하려면 다양하고 방대한 데이터 세트가 필요합니다. 따라서 해운 산업이 복잡하고 대규모 데이터 세트를 다루는 능력을 향상시키면, 인간이 선박을 보다 효율적이고 안전하게 운용하도록 돕는 새로운 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

최근에는 빅토리아 대학교와 코펜하겐 대학교 닐스 보어 연구소의 과학자들이 AI를 활용해 선박뿐 아니라 해양 플랫폼에도 피해를 주는 대형 로우 웨이브(돌발 파도)의 발생을 예측했습니다. 연구진은 700년 동안의 해양 움직임에 관한 방대한 빅데이터를 활용해 이러한 파도의 발생 가능성을 예측할 수 있는 수학 모델을 발견했습니다.

“연구에서 우리는 로우 웨이브를 생성하는 인과 변수를 매핑하고 인공지능을 사용해 이를 모델에 통합했습니다.”라고 닐스 보어 연구소의 전 박사과정 학생이자 해당 과학 연구의 저자인 디온 헤프너가 말했습니다. “이 모델은 로우 웨이브 형성 확률을 계산할 수 있습니다.”

이를 위해 데이터는 미국 연안 및 해외 영토 150개 이상의 다양한 위치에 설치된 부표에서 24시간씩 수집되었습니다. 연구는 100,000개의 파도를 로우 웨이브로 기록했습니다. 머신러닝을 활용해 연구진은 이를 모두 알고리즘으로 전환했습니다. 연구 결과, 이 로우 웨이브는 ‘선형 중첩’이라는 300년 전부터 존재해 온 요인 때문에 발생한다는 것이 밝혀졌으며, 이제 데이터로 뒷받침됩니다.

해운 산업에 의미하는 바는, 화물선 회사들이 이 알고리즘을 활용해 위험한 파도가 발생할 가능성을 예측하고 사전에 항로를 계획할 수 있다는 점입니다.

또한 싱가포르 경영대학(SMU), 후지쯔, 그리고 A*STAR의 고성능 컴퓨팅 연구소(IHPC)와 같은 기관들은 싱가포르 항구와 세계에서 가장 분주한 해상로인 싱가포르 해협과 말라카 해협의 선박 교통 관리용 빅데이터 및 AI 기술 개발에 오랫동안 매진해 왔습니다.

이들 기관은 실제 데이터를 활용해 혼잡 예측을 개선하고 잠재적 충돌을 식별하는 기술을 개발해 왔습니다. 목표는 항공 교통 관제와 유사한 차세대 해양 교통 조정 기술을 구현하는 것입니다.

자율 선박 기술의 진보와 관련해, SMU 실험실 이사이자 도시 컴퓨팅 및 엔지니어링 우수센터(UCE CoE) 수석 연구원인 Lau Hoong Chuin 교수는 다음과 같이 말했습니다:

“이 기술은 선박 교통 관리를 혁신하여 인간 오류를 줄이고 항해 안전성을 향상시킬 수 있습니다.”

한편, 싱가포르의 투아스 항은 싱가포르 해양항만청이 개발한 차세대 선박 교통 관리 시스템(NGVTMS)을 활용해 2040년까지 세계 최대의 완전 자동화 항구가 되기를 목표로 하고 있습니다.

해운 산업 자동화

머신러닝과 AI가 해양 분야를 형성한 지 10년이 넘었으며, 그 영향력은 계속 확대되고 있습니다. 개발이 진행되고 있는 분야 중 하나는 무인 항해로, 특정 작업을 위해 자율 선박이 복잡한 해운 경로를 안전하게 통과하거나 복잡한 운송 채널을 항해하는 것입니다.

Lloyd’s Register와 해양 혁신 컨설팅 회사 Thetius가 공동으로 발표한 2023년 보고서에 따르면, 선박 자율 시장과 AI 기반 시스템은 향후 5년간 합쳐 50억 달러 규모가 될 것으로 예상됩니다.

선박 수와 규모가 증가함에 따라 충돌 위험도 높아졌습니다. 유럽 해양 안전청(European Maritime Safety Agency)에 따르면, 2014년부터 2019년까지 연간 4,000건 이상의 충돌 및 사고가 보고되었으며, 그 중 최대 96%가 인간 오류에 기인했습니다.

그 결과, 레이더, 라이다(LIDAR), 소나, GPS 및 AIS와 같은 센서를 활용해 자율 및 원격 제어 선박이 시험 운행되고 있습니다.

2018년, Sea Machines Robotics와 덴마크 기반 A.P. Moller-Maersk는 컨테이너 선박에 AI 기반 시스템을 테스트하기 위해 협력했으며, 이는 해운 산업이 최초로 컴퓨터 비전과 라이다, 인식 소프트웨어를 선박에 설치해 운송 작업을 개선하고 업그레이드한 사례였습니다.

이를 위해 Sea Machines는 자동차에 적용되는 데이터 기반 보조 시스템과 유사한 AI 기반 솔루션을 도입해 해상 상황 인식과 물체 식별 및 추적을 향상시켰습니다. 이 솔루션은 선박 주변 환경으로부터 지속적인 정보를 수집하는 고급 센서를 활용해 잠재적 충돌을 식별·추적하고, 이를 효율적으로 표시해 보다 안전하고 효율적인 해양 작업을 지원합니다.

해운 산업 자동화는 큰 관심을 받고 있습니다. 일본의 해운 기업 미쓰이 OSK 라인(MOL)과 혼다와 협력해 자율주행 자동차를 개발한 중국 기술 기업 SenseTime은 현재 선박 이미지 인식 시스템에 AI를 활용하기 위한 연구를 진행 중입니다.

이 시스템은 초고해상도 카메라와 GPU를 활용해 주변 선박을 자동으로 식별함으로써 대형 선박이 소형 선박과 충돌하는 것을 방지하고 안전성을 향상시킵니다.

AI 딥러닝 기술과 MOL의 풍부한 해양 경험을 결합해 개발된 이 이미지 인식 기술은 해운 경로 모니터링에도 활용될 수 있습니다.

최근 11월, 포드의 모빌리티 혁신 부문인 Michigan Central과 기술 허브 Newlab은 해운 산업 자동화를 위한 파일럿 프로젝트를 시작했습니다. 이 8주간 프로젝트에서 파트너들은 Mythos AI의 자율 운항 선박을 테스트했으며, 이 선박은 디트로이트의 먼로 항구와 주변 대호수 수로의 수중 지형을 디지털로 매핑했습니다.

해당 지역의 디지털 트윈을 생성함으로써, 이 선박은 화물선에 보다 깊은 인사이트를 제공해 프로세스를 개선하고자 합니다. 수집된 데이터는 완전 자율 운항 경로를 만들고, 향후 자율 선박을 훈련시키며, 자율 저배출 보트를 도입하는 데 활용될 것입니다. Mythos AI CEO Geoff Douglass:

“자율 운항 선박 기술은 해양 물류를 재편할 것입니다. 이 혁신을 다른 항구로 확대하면 구식 시스템을 변화시키고, 배출량을 감소시키며, 전 세계적인 경제 성장을 촉진할 것입니다.”

AI를 활용해 해운 경로를 보호하는 기업들

2019년 McKinsey Global AI Survey에 따르면, 다양한 비즈니스 분야에서 표준 업무 프로세스에 AI를 활용하는 비율이 전년 대비 거의 25% 증가한 것으로 나타났습니다. AI는 특히 물류 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있어, 정기적인 작업을 제거함으로써 해운 산업을 크게 개선할 수 있습니다.

하지만 이것이 전부는 아닙니다. McKinsey의 별도 산업 간 연구에 따르면, 물류 부문에서 선제적인 전략을 가진 초기 채택자들은 5% 이상의 이익률을 달성했습니다.

AI는 선박 운영에 상당한 혜택을 제공할 수 있으며, 실제로 행동에 옮겨 AI를 비즈니스에 도입하는 기업들은 보다 효율적인 네트워크를 구축하고 경쟁 우위를 확보하며 미래에 대비할 수 있습니다.

오늘날, 안전한 해운 경로를 위해 AI를 탐구하고 적용하고 있는 기업들이 다수 존재합니다.

1. Rolls Royce

Rolls‑Royce는 자율 선박 개발과 해양 운항에서 AI를 활용해 항법 및 안전성을 향상시키는 기업 중 하나입니다. 지난 수년간 이 회사는 지능형 인식(IA) 시스템과 완전 자율 상업 선박 등 안전 위험을 완화하기 위한 여러 솔루션을 공개했습니다. 이러한 노력의 일환으로 Rolls‑Royce는 Intel 및 Google과 파트너십을 맺었습니다.