IoT, AI, 빅데이터 등 4차 산업혁명 기술을 활용한 선박의 자동·무인 운항 및 예지·예방 진단 시스템 개발 동향과 과제 doc_id PCY_201806050451206281_6

동 시스템의 빅 데이터 분석에는 IBM이 개발한 기계 학습에 기초하는 예지·예방 기술 “ANACONDA”를 사용하고 해운산업 업체들의 노하우를 조합해 고도의 실천적인 분석을 제공하고 있다. 해운해사 분야에서도 데이터의 활용을 촉진하는 한편 데이터 수집 및 분석 프로세스를 진행하여 최종적으로는 빅 데이터를 구축한다는 구상을 가지고 있다. 세계 유수의 선사들은 IBM, Oracle 등 유수의 글로벌 정보처리 기업이 제공하는 다양한 시스템을 바탕으로 예지·예방 분야의 튼튼한 기반 구축과 함께 해양수산 비즈니스 분야의 데이터 유통에 공헌하고, 정보 보안 매니지먼트 구축을 추진한다는 목표이다. 또한 세계기상협회로부터 제공 받은 기상·해상의 실황 정보를 활용하여 실제 해역에서 선박 운항 데이터와 기상·해상 정보의 통합적인 분석을 실시하고 있다. 또한 선박 IoT 데이터를 업계 전체가 유효하게 활용하기 위한 체계·시스템으로서 IoS(선박의 IoT) 오픈 플랫폼 구축을 목표로 하고 있다. 국가 차원에서도 사고·고장의 사전예방이 활성화되고 있다. IoT(Internet of Things) 기술을 통한 선박 내 진단·유지·보수 활동이 확대되고 있는 것이다. 특히 EU, 일본을 중심으로 자동적인 진단·유지·보수 기술의 개발 확대가 이루어지고 있는데, 구체적으로는 선박 내부에 부착된 센서를 통해 사전 연료유 공급, 선박 유지 및 보수를 위한 정보 획득과 대응, 충돌·좌초·전복 방지를 위한 기관·기기류의 고장 진단, 최적항로 제공 시스템 등의 개발이 추진되고 있다. 주요국들의 개발 목표는「선박 자동 전조 진단 시스템」개발로 선박 운항 안전성을 향상시킨다는 것이다. 일본은 국토교통성 주도로 2025년까지 ｢기관 고장의 예지·예방 시스템｣의 구축을 추진 중에 있다. 2018년도 선박 사전 진단 시스템 구축에 1억 3천만 엔(원화 약 13억 원)의 예산 배정(2017년 9월)을 하였다. 미 해군은 2017년 8월 해군함정에 자동진단 센서 탑재로 충돌·좌초 리스크 감축 계획을 시사한 바 있다. 2017년 6월 8일 NYK는 조선업체, 국토교통성 등과의 협력을 통한 무인선박 개발 프로젝트를 발표하였다. NYK 등 해운회사와 조선업체의 협력을 통해 4차 산업혁명에 선제 대응하기 위한 목적으로 자동운항선을 공동 개발하는 프로젝트이다. 인공지능(AI)이 안전한 최단항로 등을 알려주는 자동운항 시스템을 구축하고, 2025년까지 신조하는 약 250척에 동 시스템을 탑재한다는 계획이다. 예산은 최소 수백억 엔(원화 약 수천억 원)의 개발 비용이 예상되는 데, 해운과 조선회사가 지식을 공유하고 상호 협력하는 프로세스를 통해 개발이 이루어지며 자동운항선 개발은 해운·조선업계 모두의 비용 절감으로 이어질 수 있을 것으로 전망된다. 자동운항선은 모든 사물이 인터넷에 연결되는 “IoT” 등을 사용하여 해상 기상과 운항 정보, 장애물 등의 데이터를 단시간 내에 수집·해석한다. 이러한 데이터 해석을 바탕으로 AI가 저연비의 안전한 최단 항로를 자동으로 찾아내게 된다. 또한 선박사고나 기기의 이상을 예측하고 해난 사고 회피 가능성을 제고할 수 있다. 장래에는 완전 무인 운항을 실현하여 연간 약 2,000건 발생했던 해난 사고를 절반 정도 줄이는 것을 목표로 한다. 재팬 마린 유나이티드(JMU, 본사 도쿄·미나토구) 등 일본 조선업체가 건조하는 신조 선박에 동 시스템을 탑재하는 등 앞으로 자동운항 시스템이 탑재된 250척을 건조할 계획이다. 해운과 조선회사가 제휴함으로써 세계적으로 수요가 확대되고 있는 자동운항선박 보급에서 주도권을 잡겠다는 것이다. 세계 선박 건조량 점유율이 계속적으로 줄어들고 있는 일본의 조선업은 자동운항선박으로 업황 개선을 도모하고자 한다. 자동운항선박 개발을 통해 세계 시장 건조량 점유율은 현재의 20%에서 30%로 상승할 것으로 전망하고 있다. NYK는 이미 배의 충돌 위험 판단을 데이터로 가시화(可視化)하는 연구를 진행 중에 있으며, JMU는 엔진과 연료의 상태를 파악하고 고장의 전조를 진단하는 시스템 개발을 시작한 바 있다. 자동운전기술은 자동차 산업에서 최초로 기술 개발이 시작되었지만, 최근 들어 선박에서도 개발 경쟁이 시작되었다. 노르웨이는 자동운항선박의 실험을 위한 실증실험 해역을 지정·신설하였으며, 선박 엔진 제조업체인 영국 롤스로이스사는 무인 선박의 개발 계획을 발표한바 있다. 2017년 7월 롤스로이스와 글로벌 예인선 업체인 스비처가 최근 덴마크 수도 코펜하겐에서 세계 최초 원격조종 상선인 ‘스비처 허모드’의 시범운항을 실시하였으며 동 선박은 원격조종을 통해 안정적으로 운항되었다. 동 시범운항에서는 28미터 길이의 예인선이 선장이 육지에서 조종하는 가운데 코펜하겐 항만에서 실험을 실시하였다. 육상 스비처 본부에서 원격조종으로 안벽을 따라 선박을 정박시키고 다시 이동시킨 다음 360도 돌아서 다시 안벽으로 돌아오는 동선의 실험이었다. 로버트 알란 선박 디자인에서 제작한 스비처 허모드호는 2016년 터키 산마르 조선소에서 건조되었다. 성공적인 무인 조정 운항을 통해 향후 4차 산업혁명의 확산 시 해상직 선원의 감소와 이에 대한 육상직 선원의 대체 확대가 예상된다. 또한 자율 운항이 이루어지면 휴먼 에러를 완전히 배제할 수 있어 큰 이익이 될 수도 있다. 그렇게 되면 안전성은 자연적으로 현격히 높아질 가능성이 있다. 반면, 장래 육상에서 선박 원격 조작과 해상에서 자동 운항선이 실현되게 된다 하더라도 어디까지나 선원의 지식이 불필요하게 될 수는 없다. 자동화 무인선박이 등장하기 이전 과정을 다음 세대의 젊은이들에게 계승하는 것은 하나의 과제로 남을 수 있다. 무인선박이 등장하더라도 해운·해사 산업에 대한 해기는 반드시 전승되어야 하는 것이다. 이외 4차 산업혁명의 화두로 떠오르는 IoT 기술을 적극 활용하여 선박 가동 시간이나 승무원의 질병 및 안전사고 발생률 등 성과관리에 대한 항목을 KPI(KIP 성과 지표)로 수치화하는 등 노동시장 자체의 유연성을 제고하는 것이 가능하다. 또한 사고라고 부를 수준은 아니지만 경미한 에러로 간주되는 노동인력의 니어 미스(near miss) 등의 보고를 IoT 기술을 활용하여 철저히 함으로써 에러의 원인을 찾아내어 시정하거나 재발 방지책을 구축하면서 안전 운항의 가능성을 제고할 수 있다. 우리나라의 원거리 원격 조정 기술은 초보 단계로 선박을 대상으로 원격 조정을 실시하는 단계까지는 발전하지 못하였다. 학계나 연구소를 중심으로 원격 조타제어시스템의 연구개발이 이루어지고 있으나 실용화·상용화 단계까지는 도달하지 못하여 소형 모형 선박을 대상으로 원격 조정 시스템의 시험 운항이 이루어지고 있는 실정이다. 선박의 원격제어에 있어 가장 중요한 부분이 원격관제를 담당하는 리모트 센서(Remote Censor), 엔진 등인데 전자공학 제조가 역사적으로 발달한 EU, 일본에 비해 원격 조정 기술이 열위에 있다 보니 개발의 속도가 주요국 대비 늦어지고 있다는 평가이다. 한편 산업통상자원부는 2017년 3월 신산업 민관협의회에서 원거리 원격 관제시스템, 원격센서 등의 원거리 원격 조정 핵심기술 개발을 위해 2017년부터 2020년까지 매년 50억 원을 지원하는 계획을 발표하였다. 이를 통해 원거리 원격 조정에 필요한 기술인 항법지원과 운항모니터링 시스템 등의 개발을 촉진한다는 목표이다.