AI 응용 프로그램이 항해에 대한 여러 잠재적 경로 자동 분석
AI 디지털 솔루션이 도착과 출항 시에 원할한 항구 업무 지원
AI, 과거 데이터 활용해 효율적인 조선소 프로세스 설계 가능
4차산업혁명 시대를 맞아 인공지능, 사물인터넷, 로봇 기술 등을 기반으로 한 스마트 기술이 해운산업으로 급속히 진출하고 있다.
올해 5월 28일 프리랜서 기고가 니콜라스 뉴먼(Nicholas Newman)은 IT 종합 기술 뉴스 & 리뷰 허브 아이티 프로(IT Pro)에 인공지능에 의해 변화하는 해운산업에 대한 칼럼을 썼다.
뉴먼에 따르면, 전 세계적으로 해양 부문은 비용 절감, 배출량 감소, 생산성 향상을 위해 자동화 및 센서 기술을 채택하고 있다. 마켓 리서치는 글로벌 자율 선박 시장은 지난해 63억9000만 달러 규모로 평가됐으며, 오는 2027년까지 10억2000만 달러에 이를 것으로 전망하고 있다.
스마트선박 기술은 바지선과 컨테이너선, 크루즈선, 유조선, 영국의 슈퍼 항공모함 HMS 퀸 엘리자베스, HMS 프린스오브웨일스 등 해군 함정 등에 활용되고 있으며, 항만과 내륙 수로에서 수집한 센서 데이터가 원격으로 지원되는 다양한 자동화·센서·인공지능(AI) 기술이 탑재되고 있다.
또 해양 사물인터넷(MIOT) 네트워크와 연결되고, 이는 선박이 자율적으로 움직이거나, 선원들을 행동하도록 유도한다. 몇 년 후, MIOT 덕분에 선박은 대부분의 항해 기간 승무원 없이 자율적으로 운항할 수 있다고 그는 설명했다.
일례로, 노르웨이 서해안을 따라 물고기 사료를 배달하는 스마트 화물선과 벨기에 북부 플랑드르에서 운항하는 스마트 내륙 화물 바지선의 경우, 두 선박 모두 자율주행차에서 활용 중인 기술이 적용되고 있다는 것이다.
유럽 페리 운항사인 DFDS의 혁신 리더인 마츠 벤첸 빌레쇠(Mads Bentzen Billesø)는 스마트십 기술 채택에 대해“이는 파리 협정에 명시된 탄소 배출량 감축의 필요성, 유럽연합의 지속적인 환경 규제 강화, 2050년까지 기후 중립을 유지하려는 우리의 목표를 포함한다”고 설명했다.
AI가 효율적인 경로 권장
지난 2월 10일 해양 전문 뉴스 마리타임 이제큐티브(Maritime-executive)는 일본 미쓰이 OSK Lines(MOL)가 인공지능으로 선박에서 배출되는 배출량을 줄이기 위해 노력하고 있다고 보도했다.
지난 2019년에 시작된 파트너십을 기반으로 MOL은 실리콘 밸리에 기반을 둔 AI 기술 스타트업인 베어링과 협력해 MOL의 해양 전문 지식과 베어링(Bearing)의 AI 기술 인프라를 결합한 다양한 제품을 개발하고 있다.
MOL에 따르면 베어링은 선박 속도, 트림(자세 잡기), 주 엔진 작동, 날씨 및 해상 상태 등과 같은 작업에 다양한 실제 데이터 포인트를 기반으로 구축된 고정밀 선박 성능 모델을 사용하고 있다.
이 회사는 특정 선박에 대한 일부 과거 항해 데이터가 포함된 이러한 AI 기반 모델을 통해 놀라운 정확도로 연료 소비와 같은 지표를 예측할 수 있다.
최근에 선박 모델링에 관한 다양한 시도와 집중적인 논의를 통해 MOL은 AI 기반 스마트 라우팅 엔진을 개발했다고 발표했다.
이 응용 프로그램은 주어진 항해에 대한 여러 잠재적 경로를 자동으로 분석하고, 최적의 주 엔진 출력 및 프로펠러 RPM(엔진 회전수) 프로필을 사용해 신중하고, 효율적인 경로를 권장하는 것으로 알려졌다.
MOL 관계자는 “최적의 운영 효율성을 위해 선박 상태를 지속적으로 모니터링하고 있으며, 베어링의 기술과 기존 및 새로운 솔루션을 결합해 더 큰 도움을 받고 있다”고 밝혔다.
또 “AI의 변혁적 잠재력을 이해하고 있으며, 확장 가능한 AI 기술 제품을 구축하는 데 베어링의 AI 전문성과 배경을 활용, 운영 효율성을 더욱 높일 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다.
충돌 피하는 지도학습 배워
올해 4월 30일 인공지능에 의해 조종되는 첫 번째 선박인 ‘메이플라워 400’(Mayflower 400)이 처녀 항해를 준비한다고 위오뉴스(Wionews)가 AFP를 통해 보도했다.
이 선박은 무게가 9톤이며, 완전한 자율항해를 하는 50피트(15m)짜리 삼동선(트라이 마란: 메인 선체의 양쪽에 부선체가 있는 3개의 선체로 안정성이 강한 선박)으로 세계 최초의 지능형 선박이다.
이 배는 태양 전지판으로 뒤덮인 선체를 통해 태양에너지를 활용하고 있으며, 해양 오염을 연구하고 수중 포유동물을 추적할 뿐만 아니라 물속의 플라스틱을 분석하는 목표를 갖고 있다고 뉴스는 전했다.
메이플라워 프로젝트의 파트너 중 한 명인 IBM의 신흥 기술 전문가인 로지 리코리시(Rosie Rickorish)는 “이 자율 선박이 거친 환경에서 이점을 제공한다”라며, “사람이 타지 않은 배를 타는 것은 과학자들이 관찰할 수 있는 영역을 넓혀준다”라고 AFP 통신에 말했다.
이 자율 선박은 과거 필그림들이 1620년 메이플라워호를 타고, 새로운 삶을 찾아 신대륙으로 떠난 것과 같이 매사추세츠주 플리머스까지 3주의 항해 여정을 떠난다.
이 자율 선박은 엔진을 점검하는 로봇 러더에서 태양광을 보충하는 디젤 발전기까지 자동화됐는데 AI 컴퓨터가 수천 장의 사진을 분석해 해양 장애물을 식별하고, 충돌을 피하는 법을 배우는 지도학습을 통해 이것이 가능해졌다.
로봇 공학 및 소프트웨어 엔지니어 올리 톰슨(Ollie Thompson)은 “여러 시나리오를 실행함으로써 이 배가 ‘좋은 행동, 나쁜 행동, 안전한 행동과 안전하지 않은 행동’이 무엇인지 배울 수 있다”고 말했다.
그는 또 “실수를 하면 배가 스스로 고칠 수 있다”고 덧붙였다.
자동화된 선박은 스스로 학습을 계속하기 위해 6대의 카메라와 레이더의 정교한 시스템인 눈과 귀를 사용해 자율학습하는 것으로 알려졌다.
SHI, 스마트선박 솔루션 허가 취득
지난달 21일 선박 검사 및 분류 기관인 로이드 레지스터(LR)가 삼성중공업(SHI)의 스마트선박 솔루션인 디지털 트윈 레디를 승인했다고 쉽인사이트(Shipinsight)가 보도했다.
디지털 트윈은 에스베셀 씨비엠(SVESEL CBM)과 에스 퍼가스(S-Fugas) 시스템용으로 개발한 스마트선박 솔루션으로 원칙적으로, LR의 승인을 받는다.
삼성중공업이 인공지능 기술개발을 위한 시스템공학 접근법으로 학회 승인을 받은 것은 이번이 처음으로 알려졌다.
삼성중공업이 이번에 허가를 받은 스마트선박 솔루션 에스베셀 씨비엠은 선박의 회전 기계 상태 유지보수와 LNG 연료 가스 공급 시스템인 에스 퍼가스의 모델 기반 엔지니어링 지원 및 시스템 모니터링을 위한 디지털 트윈 시스템이다.
이 프로젝트에 참여하는 유일한 분류학회로서 LR의 역할은 SHI의 디지털 트윈 기술의 정확성, 안전성 및 성능에 대한 보장을 제공하는 것이었다.
김현조 상무는 “SHI는 디지털 트윈 기술이 무인자동조종 선박의 다음 단계로 나아가는 관문을 여는 열쇠가 될 것”이라고 말했다.
항구의 혼잡한 절차 간소화
맞춤형 선박 솔루션 개발 기업 캐스트 마린이 항구 및 해양 소프트웨어 제공업체 이노베즈 원의 AI 기반 마린엠 디지털 플랫폼을 선정했다고 지난 13일 쉽 테크놀러지(Ship-technology)가 보도했다.
마린엠은 GPS와 AIS 추적을 통해 선박을 실시간 감시하는 소프트웨어다. 캐스트 마린은 인공지능에 의해 구동되는 이 마린엠 디지털 플랫폼을 채택해 여객 및 장비 페리 서비스를 최적화했다.
업체에 따르면, 마린엠은 GPS와 AIS 추적을 통해 각 선박의 실시간 위치와 작업 현황을 파악할 수 있도록 설계됐다. 이 소프트웨어는 또한 e-티켓과 e-바우처 생성을 위한 새로운 기능으로 몇 가지 작업을 자동화했다.
이에 현재의 종이 기반 청구 절차는 완료된 작업에 대한 전자 영수증 및 송장으로 대체되고, 시스템은 승객들을 위해 전자 항공권을 제공한다. 전자문서는 대기시간을 줄이고 회계 처리도 간소화시켰다.
이를 통해 승객들은 스마트폰에서 탑승 정보에 액세스하고, 더욱 쉽게 탑승 절차를 밟을 수 있으며, 마지막 순간에 변경된 사항을 즉시 알 수 있다.
이노베즈 원 CEO 데이비드 여(David W)는 “이러한 파트너십은 디지털 솔루션이 큰 항구의 전유물이 아니며, 중소 규모 기업들도 글로벌 스마트 포트 네트워크의 완전한 구성원이 될 수 있음을 보여준다”라고 강조했다.
또 “작은 지연도 항구는 매우 큰 혼잡에 직면하는데 디지털 솔루션은 배가 항구에 도착 시에 모든 업무가 제대로 이뤄지고, 출발 시에 신속한 출항이 용이해지게 만들 것”이라고 덧붙였다.
AI가 선박 운항 실시간 진단
일본 굴지의 해운업체 가와사키 기센 카이샤(K 라인)가 선내 기계 상태의 원활한 유지를 위해 인공지능(AI)을 투입했다고 스플래시 247 닷컴(Splash247.com)이 지난 1일 전했다.
최근에 도쿄에 본사를 둔 K 라인은 가와사키 중공업과 제휴해 데이터 분석을 기반으로 기계 고장, 진단 및 상태 기반 유지보수를 감시하기 위한 해양 기계 운영 지원 시스템을 개발했다.
이 해양 인공지능 시스템은 온 보드와 클라우드 모두에서 구현되는데 선박의 운항 데이터를 학습해 실시간 진단에 활용한다.
클라우드 시스템은 각 선박에서 주기적으로 수집한 데이터에 의한 추후 학습을 중앙에서 활용해 스스로 똑똑해지고, 고장 예측 및 진단은 물론 운영 지원까지 제공할 수 있다.
K라인은 “새로운 시스템은 이 선사가 자율 선박을 만들기 위한 가장 최근의 단계”라며,“다른 일본 해운 업체 미쓰이 OSK 라인과 닛폰유젠 카이샤도 이를 추구하고 있다”고 밝혔다.
AI로 조선 공정의 효율적인 개선
크고 복잡한 선박을 건조하는 조선소는 정확한 사업관리가 성공을 좌우한다. 인공지능, 머신러닝 등과 같은 신기술은 과거 데이터를 활용해 더욱 효율적인 프로세스 설계를 가능케 하므로 조선 기술에 매우 중요하다.
지난 9월 17일 중동 아랍어/영어 해양 전문 잡지 롭반 아사피나(Robban Asafina)는 인공지능을 활용한 보다 효율적인 조선 공정을 소개했다.
네덜란드 기업 플로어게니즈(Floorganise)가 개발한 플로어2 플랜(Floor2 Plan) 도구가 바로 그것이다. “위험을 조기에 식별해 전체 프로세스에 미치는 영향을 줄이는 것이 이 AI 소프트웨어의 핵심 아이디어”라고 로날드 드 브리스(Ronald de Vries)는 설명했다.
이 회사는 조선에 대한 지식을 데이터 과학과 결합하고, 과거 데이터를 사용해 프로세스를 최적화할 수 있는 이 AI 도구를 개발했다.
업체에 따르면, 보다 효율적인 공정은 시간을 줄이고, 숙련된 인력의 더 효과적인 사용을 보장하며, 금융 프로젝트 성과를 더 잘 통제하고, 적시에 적절한 부품을 납품하는 것을 가능케 한다는 것이다.
데이터에 의해 작동하는 인공지능은 패턴을 감지해 자체 성능 향상을 위해 활용하는데 ERP 시스템의 과거 데이터를 추가해 초기 고객 환경을 만든다. 그다음에 감독관, 하도급업체 및 운영 직원의 일일 등록에서 자료를 수집하고, 알고리즘을 훈련시키고, 종료 날짜와 예산에서 벗어난 것에 대해 예측하는 데 사용된다.
알고리즘의 정확한 예측은 생산 표준을 개정하고, 공정을 개발 및 최적화하며, 성능을 비교하는 데 사용된다.“이 모델은 시간 지연 및 예산 초과를 예측할 뿐만 아니라 잠재적인 단축 시간 및 특정 작업에 필요한 시간을 줄인다”라고 로날드 드 브리스는 말했다.
또 “플로어2 플랜 소프트웨어는 소프트웨어 엔지니어들뿐만 아니라 경험이 풍부한 조선업체들도 개발에 참여했기 때문에 조선소들은 이 도구로 작업하는 것을 좋아한다”고 주장했다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
원문 : http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=141328
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