BEYOND THE HORIZON
해운산업이 인공지능(AI) 기술 도입으로 큰 변화의 물결을 맞고 있다. 선박 운영 최적화부터 자율운항, 안전 관리에 이르기까지 AI 기술은 해운 분야 전반에 혁신을 불러일으키고 있다. 테티우스(Thetius)의 최신 보고서에 따르면, 해운 AI 기술 시장 규모는 지난 1년 사이 3배 가까이 성장해 현재 41억 3000만 달러에 달하며, 향후 5년간 연평균 23%의 성장률을 보일 것으로 전망된다.
선박 운영 최적화를 위한 AI 기술 도입 활발
해운사들은 AI 기술을 활용해 선박 운영을 최적화하고 있다. 아드모어 쉬핑(Ardmore Shipping)은 딥시 테크놀로지스(DeepSea Technologies)의 AI 기반 항해 최적화 도구인 ‘피티아(Pythia)’를 도입했다. 이 시스템은 실시간 성능 데이터를 분석해 최적의 항로를 제안한다. 아드모어 쉬핑의 하은 루펠트 상업 프로젝트 매니저는 “1시간 전의 데이터도 빠르게 무의미해질 수 있는 해운업 특성상 실시간 데이터 기반의 예측 도구가 필수적”이라고 설명했다.
독일 선사 하팍로이드(Hapag Lloyd)도 베어링 AI(Bearing AI)와 협력해 AI 기반 ‘함대 배치 최적화 도구(Fleet Deployment Optimiser)’를 출시했다. 이 도구는 미래 배출량을 시뮬레이션하고 다양한 일정에 따른 선박 효율성을 즉시 비교할 수 있게 해준다.
이스턴 퍼시픽 쉬핑(Eastern Pacific Shipping)은 딥시의 ‘카산드라 성능 모니터링(Cassandra Performance Monitoring)’ 플랫폼을 전체 선대에 도입했다. 이 시스템은 AI로 생성된 선박 기계의 디지털 트윈을 통해 실시간으로 선대를 모니터링하여 의사결정을 개선하고 연료 소비를 줄이는 것을 목표로 한다.
AI 기반 자율운항 기술 발전
AI 기술은 자율운항 선박 개발에도 핵심적인 역할을 하고 있다. 이스라엘 스타트업 오르카 AI(Orca AI)는 AI를 적용해 상황 인식과 항해 안전을 개선하는 기술을 개발했다. 이 회사의 자동화된 감시 시스템은 해상 항해 중 다양한 시각 정보를 실시간으로 처리하여 인간의 감시 기능을 모방하고 지원한다. 오르카 AI는 MSC, NYK, 머스크, 시스팬 등 주요 선사들과 협력하고 있으며, 1500만 해리 항해 거리에서 근접 조우 33% 감소, 교차 사건 40% 감소 효과를 보고했다.
일본 해운사 NYK라인의 야마다 쇼고 수석 엔지니어는 자율운항 맥락에서의 데이터 성숙도에 대해 “첫째, 깨끗하고 시기적절하며 세분화된 데이터를 일관되게 획득할 수 있는 능력, 둘째, 이전에는 비용 제약으로 얻을 수 없었던 가치 있는 데이터를 수집하기 위한 전략적 투자”라고 설명했다. 그는 “고품질의 신뢰할 수 있는 데이터는 현재의 운영 요구를 지원할 뿐만 아니라 더욱 발전된 자율 시스템의 미래 개발을 가능하게 한다”고 강조했다.
AI 기술의 안전 및 규정 준수 지원
AI는 선박의 안전한 운영과 규정 준수를 지원하는 데도 활용되고 있다. 베를린 기반 스타트업 실레닉(Sealenic)은 해운 AI 의사결정 지원 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 선원이나 육상 팀원이 가질 수 있는 질문에 신속하게 답변하여 문서 검색 시간을 줄여준다. 실레닉의 공동 창업자이자 MD인 파람비르 싱은 “선원들이 방대한 양의 데이터, 문서, 계속 변화하는 규정을 이해하기 어려운 현실에서 아이디어를 얻었다”고 설명했다.
이 도구는 회사 특정 데이터, 공개 지식(BIMCO, IMO, EU 및 국가법 데이터 등)을 우선순위화하고 질문에 대한 신속하고 신뢰할 수 있으며 규정을 준수하는 답변을 생성한다. 또한 참조와 함께 답변을 제공하여 사용자가 원본 출처를 확인할 수 있게 하고, 신뢰도 점수와 빠른 이메일 기능을 통해 상급자에게 답변을 재확인할 수 있게 한다.
실레닉은 이미 Reederei F. Laeisz, Fairplay Towage Group, Harren Ship Management를 포함한 4개 해운사의 지원을 받았으며, 2024년 여름 상용화를 앞두고 있다.
AI 기술 도입의 과제와 전망
AI 기술이 해운산업에 가져올 잠재적 이점은 크지만, 이를 완전히 실현하기 위해서는 여러 과제를 극복해야 한다. 주요 과제로는 데이터의 적합성과 성숙도, 데이터 동의 위기, 신뢰와 투명성, 사용자 수용, 윤리적 고려사항, 규제 불확실성 등이 있다.
특히 데이터 동의 위기는 AI 플랫폼이 학습, 개발, 의사결정을 위해 필요한 데이터에 접근하는 데 제한을 받을 수 있다는 점에서 중요한 문제다. MIT의 최근 연구에 따르면, 온라인 플랫폼 소유자들이 자신들의 데이터가 다른 이들에 의해 사용되는 것을 막기 위한 조치를 취하고 있으며, 3개의 일반적인 데이터 세트에서 모든 데이터의 5%, 중요 도메인 데이터의 25%가 제한되었다.
해운업계에서는 데이터 레이크(Data Lake)를 통해 데이터를 관리하고 가치를 높이고 있지만, 경쟁사가 접근할 수 있는 모델을 학습시키는 데 자사의 데이터가 사용될 수 있다는 우려도 있다. 이는 독점적으로 라이선스가 부여된 데이터 세트와 독점 데이터의 중요성을 높일 수 있다.
그럼에도 불구하고 AI 기술의 도입은 계속 확대될 전망이다. PwC의 ‘사이징 더 프라이즈(Sizing the Prize)’ 보고서에 따르면, 2030년까지 AI가 전 세계 경제에 15조 7000억 달러의 기여를 할 것으로 예측된다. 해운업계에서도 AI 기술을 통해 운영 효율성 향상, 비용 절감, 안전성 개선 등 다양한 이점을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
AI 기술은 해운산업의 미래를 reshaping하고 있다. 선박 운영 최적화, 자율운항, 안전 관리 등 다양한 분야에서 AI의 활용이 확대되고 있으며, 이는 업계에 큰 변화를 가져올 것으로 보인다. 다만 데이터 관리, 윤리적 문제, 규제 대응 등 해결해야 할 과제도 많다. 해운업계는 이러한 과제들을 극복하면서 AI 기술의 이점을 최대한 활용하기 위한 노력을 지속해야 할 것이다.
테티우스의 보고서 ‘Beyond the Horizon’는 링크에서 확인할 수 있다.
본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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