항만에서 컴퓨터 비전을 통한 해상 무역 최적화

전 세계 물동량의 90% 이상이 해상을 통해 운송됨에 따라, 항만은 글로벌 무역의 핵심 거점 역할을 합니다. 항만은 육상과 해상을 잇는 중요한 연결 고리입니다. 항만은 원자재, 제조품, 소비재와 같은 귀중한 화물을 취급하며, 이는 국제 공급망의 핵심적인 위치를 차지하게 합니다.

지난 수년간 최첨단 기술은 전 세계 항만의 운영 및 관리 방식을 변화시켰습니다. 이러한 혁신은 항만 관리의 속도, 안전성, 신뢰성을 향상시켰습니다. 최근 항만 분야의 혁신에는 인공지능(AI)이 자주 포함됩니다.

특히 AI의 하위 분야인 컴퓨터 비전(CV)은 항만 운영에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 비전 AI를 사용하면 컴퓨터 시스템이 시각 정보를 실시간으로 보고 이해할 수 있습니다. 이미지와 영상을 분석함으로써 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간으로 패턴을 파악하고, 객체를 탐지하며, 움직임을 추적할 수 있습니다. 이미지 분석을 통해 얻은 인사이트는 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 하며, 항만 관리 분야에서 무궁무진한 잠재력을 가지고 있습니다.

예를 들어, 유럽 최대의 항구인 로테르담 항구는 유지보수 일정을 최적화하기 위해 컴퓨터 비전 시스템을 사용합니다. 이들의 AI 기반 시스템은 실시간 영상 모니터링을 통해 선박과 항만 장비를 감시하며, 항만 작업자가 유지보수 시기를 예측할 수 있도록 지원합니다. 지속적인 모니터링은 장비의 가동 시간을 늘리고 항만 운영을 더욱 원활하고 빠르게 만듭니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용한 다양한 스마트 항만 사례를 살펴봅니다. 또한 항만 분야에서 이러한 혁신 기술을 사용하는 것의 장단점을 논의하고 미래 전망을 고려해 보겠습니다. 시작해 봅시다!

Link to this section스마트 항만의 중요성#

항만은 매일 막대한 양의 화물을 처리하며 운영 효율성 유지, 작업자 안전 보장, 교통 정체 감소, 악천후 대응과 같은 과제에 직면합니다. 단 1시간의 지연도 해운 회사에는 큰 비용 손실이 될 수 있습니다.

예를 들어, 화물 하역이 지연되는 경우(체선료), 하역 후 컨테이너를 너무 오래 보관하는 경우(지체료), 항만에 화물을 추가로 보관하는 경우(보관료), 그리고 선박의 입항이 늦어지는 경우(입항 지연료)와 관련된 비용이 발생합니다. 이러한 고비용 페널티를 피하기 위해 해운 회사들은 일정, 이동 시간, 항만 활동을 철저히 계획하고자 합니다.

이러한 과제를 해결하면서 항만 운영을 관리하기 위해 해운 회사와 항만 당국은 점차 고급 AI 기반 자동화 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다. 컴퓨터 비전과 관련하여, 비전 모델은 방대한 항만 운영 영상 및 이미지 데이터셋을 통해 학습될 수 있습니다.

학습된 모델은 화물 컨테이너가 적재 및 하역될 때 이를 탐지하고 추적하는 등의 작업에 사용될 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 무거운 화물 컨테이너를 운반하는 항만 직원을 추적하여 항만 안전을 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Link to this section항만 내 컴퓨터 비전의 활용 사례#

이제 항만에서 AI와 컴퓨터 비전 기술이 왜 중요하고 가치 있는지 이해했으니, 컴퓨터 비전이 어떻게 사용되는지 보여주는 몇 가지 스마트 항만 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

Link to this section컴퓨터 비전을 활용한 항만 안전 유지#

Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 작업자를 추적하고 안전 프로토콜 준수 여부를 확인할 수 있습니다. 어떻게 작동할까요? YOLO11과 YOLOv8 모두 이미지나 영상 속 객체를 식별하고 분류하는 객체 탐지, 그리고 시간에 따른 객체의 움직임을 모니터링하는 객체 추적과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.

이러한 작업들은 다양한 작업자 안전 사례에 활용될 수 있습니다. 좋은 예로는 객체 탐지를 사용하여 항만 작업자가 헬멧이나 조끼와 같은 개인 보호 장비(PPE)를 착용했는지 탐지하는 것입니다.

그림 1. 항만 안전 준수를 위해 Ultralytics YOLOv8을 사용하여 PPE를 탐지하는 사례.

이와 비슷하게, 객체 추적과 같은 컴퓨터 비전 기능이 통합된 스마트 항만 시스템을 사용하여 작업자의 위치를 모니터링하고 실시간으로 움직임을 추적하여 위험을 감지하고 사고를 예방할 수 있습니다.

실시간 영상 분석을 통해 비전 모델은 낙하물이나 위험 구역에 진입한 작업자와 같은 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 시스템은 작업자가 실수로 제한 구역에 들어가거나 중장비에 너무 가까이 접근할 경우 즉시 경고를 보내도록 구성할 수도 있습니다.

Link to this section항만 내 AI를 활용한 선박 항해 및 모니터링#

컴퓨터 비전 솔루션은 해상 항해 개선에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터 비전, 자동 식별 시스템(AIS) 전송(선박의 정체성, 위치, 속도 등을 포함한 신호), 기타 고급 센서가 통합된 해상 시스템을 사용하여 선박의 위치에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 AI 시스템은 혼잡도를 낮추고 연료 효율을 높이는 이상적인 선박 경로를 계획할 수 있습니다. 또한 이러한 정보는 승무원이 대기 시간 없이 선박 적재 및 하역 작업을 준비할 수 있도록 돕습니다.

항만 당국은 안전한 항해를 위해 객체 탐지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 해상의 객체를 식별하고 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 포틀랜드의 걸프 오브 메인 연구소(Gulf of Maine Research Institute)는 선박 항해 및 안전을 위해 AI 기반 카메라 시스템을 사용합니다. 카메라는 컴퓨터 비전을 사용하여 밤이나 안개가 낀 날씨에도 선박, 보트, 부표, 사람 및 기타 해상 위험 요소를 탐지합니다. 해상 장애물을 탐지함으로써 선박 운영자는 사고를 방지하고 쉽게 항해할 수 있습니다.

그림 2. 해상 AI: 객체를 탐지하는 컴퓨터 비전 탑재 카메라.

Link to this section항만 디지털화를 통한 화물 처리의 간소화#

화물 처리는 중장비가 동원되고 낙하물 위험이 존재하기 때문에 항만 운영 중에서도 복잡한 작업에 속합니다. 연구에 따르면 항만 사고의 63% 이상이 화물 조종 및 적재 또는 하역 작업 중에 발생합니다. 이러한 사고는 라벨 판독이나 손상 검사 같은 작업을 위해 작업자가 컨테이너나 무거운 항만 장비 근처에 있어야 할 필요성을 줄임으로써 예방할 수 있습니다.

비전 시스템은 컨테이너의 라벨을 인식하고, 크기, 유형, 무게, 봉인, 목적지를 스캔하거나 구조적 손상을 감지함으로써 이를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 흥미로운 사례 연구로 그리스의 피레우스 컨테이너 터미널(PCT)이 있습니다. 이 항구는 비전 AI 통합 카메라를 사용하여 컨테이너 봉인 상태를 확인합니다. 시스템은 적재 또는 하역 중에 각 컨테이너 전면의 이미지를 캡처합니다. 이후 이미지에 객체 탐지를 적용하여 컨테이너 봉인 위치를 파악합니다. 봉인이 없거나 손상된 경우 경고가 발생하여 항만 당국이 추가 조사를 하도록 알립니다.

그림 3. 그리스 피레우스 컨테이너 터미널은 스마트 항만의 좋은 사례입니다.

Link to this section스마트 항만에서의 감시 및 출입 통제#

항만에서의 보안 및 감시 작업은 지속적인 주의를 필요로 합니다. 항만 전체의 지형과 운영을 모니터링하는 데 필요한 인력은 엄청납니다. 세계에서 가장 작은 항구인 오리건주 데포 베이조차도 6에이커의 면적을 차지합니다. 광활한 공간과 빽빽하게 쌓인 컨테이너 때문에 사람이 24시간 수동으로 모니터링하는 것은 사실상 불가능합니다.

컴퓨터 비전을 사용하면 여러 출입 지점에서 항만 운영을 모니터링할 수 있으며 무단 출입을 즉시 감지할 수 있습니다. 광학 문자 인식(OCR) 및 자동 번호판 인식(ANPR) 기술을 사용하여 항만에 출입하는 차량의 번호판을 읽고 무단 차량을 탐지할 수 있습니다. 보안을 강화하기 위해 안면 인식 시스템을 사용하여 차량 내부의 운전자와 탑승자의 신원을 교차 검증할 수도 있습니다.

그림 4. 컴퓨터 비전을 사용하여 차량 번호판을 읽는 사례.

예를 들어, 스페인의 발렌시아 항구(Port of Valencia)는 자율주행 드론, 5G 연결, 증강 현실(AR) 헤드셋으로 구성된 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 항만 보안을 모니터링합니다. 자율주행 드론은 정기적으로 항만을 순찰하며, 영상 데이터는 5G 네트워크를 통해 비전 기반 시스템으로 분석됩니다. 컴퓨터 비전 모델은 침입이나 의심스러운 활동을 탐지합니다. 평소와 다른 활동이 감지되면 경고가 생성됩니다. 보안 팀은 AR 헤드셋을 사용하여 경고가 발생한 구역을 살펴보고 사건의 심각성을 파악할 수 있습니다.

Link to this section비전 AI를 활용한 기름 유출 감지#

기름 유출은 특히 항만 적재 및 하역 작업 중에 심각한 환경적 위협이 됩니다. 연구에 따르면 중소규모 기름 유출(7~700톤)의 약 29%가 이러한 활동 중에 발생합니다. 이러한 유출 사고는 쉽게 눈에 띄지 않고 무해해 보일 수 있지만, 환경에 미치는 결과는 심각할 수 있습니다.

넓은 항만 구역에서 이러한 유출을 수동으로 모니터링하는 것은 특히 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어가 탑재된 고급 수중 감지 카메라가 효과적인 솔루션이 될 수 있습니다. 영상 데이터를 분석함으로써 이러한 시스템은 기름 유출을 실시간으로 감지하여 신속한 대응과 방제 작업을 가능하게 합니다.

그림 5. 스마트 항만 사례: 바다의 기름 유출 감지.

실제로 유럽에서 두 번째로 큰 항구인 앤트워프 항구(Port of Antwerp)는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 기름 유출의 영향을 완화하고 있습니다. 원격 제어 드론이 주변 수역을 모니터링합니다. 컴퓨터 비전 능력을 갖춘 이 드론은 인근 항만 구역의 기름 유출을 탐지할 수 있습니다. 이를 통해 항만 당국은 집중된 유출 구역을 신속하게 식별하고 해결하여 해안가의 수질을 개선할 수 있습니다.

Link to this section항만 내 컴퓨터 비전의 이점 및 한계#

항만 관리에 컴퓨터 비전을 도입하면 많은 이점을 얻을 수 있으며 독특한 과제에 대한 다양한 맞춤형 솔루션을 도출할 수 있습니다. 이러한 이점 중 일부를 간략히 살펴보겠습니다.

• 해상 물류 개선: 해상 공급망에서의 AI는 물류 운영 효율성을 새로운 차원으로 끌어올리고 있습니다. 비전 기반 시스템을 사용하여 항로, 항만 서비스, 화물 처리 등 간의 상품 교환을 모니터링할 수 있습니다.

• 데이터 기반 의사결정: 이미지 및 영상 분석에서 얻은 인사이트를 통해 항만 경영진은 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

• 더 나은 경로 예측: 비전 AI 시스템은 항만과 선박의 실시간 영상과 같은 시각적 데이터를 분석하여 AI 알고리즘이 최적화된 경로를 제안하도록 지원합니다.

• 인건비 절감: 컴퓨터 비전을 통해 선박 모니터링, 화물 분류, 선박 추적과 같은 작업을 자동화함으로써 항만은 인적 자원에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

CV 솔루션은 많은 장점을 제공하지만, 항만에서의 구현에는 고려해야 할 특정 과제가 있습니다. 염두에 두어야 할 몇 가지 한계는 다음과 같습니다.

• 높은 초기 비용: 항만에 산업 표준 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구현하려면 하드웨어, AI 전문 지식 및 컴퓨팅 인프라에 상당한 투자가 필요합니다.

• 환경적 제약: 특히 연안 지역의 비나 안개와 같은 일관되지 않은 기상 조건은 이미지와 영상 품질에 영향을 주어 AI 모델 성능을 저하시킬 수 있습니다.

• 배송 컨테이너 크기의 다양성: 배송 컨테이너는 크기, 색상, 라벨, 모양이 다양하여 비전 기반 시스템이 추적하기 어렵습니다. 컴퓨터 비전 모델은 이러한 다양성을 처리하기 위해 추가 학습이 필요할 수 있습니다.

• 일관되지 않은 네트워크 연결: 클라우드 기반 컴퓨터 비전 시스템에서는 안정적인 네트워크 연결이 중요합니다. 연결이 중단되면 항만 운영에 지연, 비효율성, 안전 위험이 발생할 수 있습니다.

Link to this section항만 내 컴퓨터 비전의 미래#

보고서에 따르면 전 세계 스마트 항만 시장은 연평균 성장률(CAGR) 24.16%를 기록하며 2033년까지 61억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 현대 항만 운영에서 AI, 컴퓨터 비전, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 사용이 증가하고 있음을 보여줍니다. 항만이 더 효율적이고 스마트해짐에 따라 컴퓨터 비전은 작업을 자동화하고 안전을 개선하며 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

IoT, 블록체인, 빅데이터와 같은 기술과 결합될 때 컴퓨터 비전은 실시간 화물 추적 및 항만 장비의 예측 유지보수와 같은 고급 AI 기반 솔루션을 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 이러한 혁신은 에너지 사용을 최적화하고 탄소 배출을 줄여 항만 운영을 간소화하고 지속가능성을 촉진할 것입니다.

Link to this section스마트 항만의 핵심 요약#

항만 관리에 컴퓨터 비전을 통합함으로써 안전, 효율성, 보안을 강화할 수 있습니다. 작업자 활동 모니터링부터 화물 처리 및 선박 항해와 같은 복잡한 작업 자동화에 이르기까지, 컴퓨터 비전은 광범위한 애플리케이션을 제공하고 항만 관리의 중요한 과제를 해결할 수 있습니다.

자동화 및 AI 기반 프로세스를 향한 흐름은 비전 AI 솔루션의 잠재력을 밝혀줍니다. 이러한 첨단 기술을 채택함으로써 항만은 글로벌 해상 산업의 리더로 자리매김하여 경제 성장과 환경적 지속가능성에 기여할 수 있습니다.

커뮤니티에 참여하고 GitHub 저장소를 확인하여 AI에 대해 더 알아보세요. 제조업에서의 AI 및 의료 분야의 컴퓨터 비전과 같은 다른 흥미로운 애플리케이션을 탐색해 보시기 바랍니다.