컴퓨터 비전이 안전을 강화하고, 화물 처리를 간소화하며, 탐색을 개선하고, 항만 관리를 재정의하는 방법을 보여주는 스마트 항만 사례를 살펴보세요.
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2025년 9월 25일
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컴퓨터 비전이 안전을 강화하고, 화물 처리를 간소화하며, 탐색을 개선하고, 항만 관리를 재정의하는 방법을 보여주는 스마트 항만 사례를 살펴보세요.
해상으로 운송되는 상품이 90%가 넘는 상황에서 항구는 글로벌 무역의 필수적인 허브입니다. 항구는 육지와 바다를 연결하는 중요한 연결 고리 역할을 합니다. 항구는 종종 원자재, 제조 상품 및 소비재와 같은 귀중한 화물 선적을 처리하므로 국제 공급망에 매우 중요합니다.
수년에 걸쳐 최첨단 기술은 전 세계 항만을 운영하고 관리하는 방식을 변화시켜 왔습니다. 이러한 혁신은 항만 관리를 더 빠르고, 안전하고, 신뢰할 수 있게 만들었습니다. 최근 항만 혁신에는 인공 지능(AI)이 자주 활용됩니다.
특히 AI의 하위 집합인 컴퓨터 비전(CV)은 항만 운영에서 큰 파장을 일으키고 있습니다. Vision AI를 통해 컴퓨터 시스템은 시각 정보를 실시간으로 보고 이해할 수 있습니다. 이미지와 비디오를 분석하여 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 패턴을 식별하고, 객체를 감지하고, 움직임을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 이미지 분석에서 얻은 통찰력은 보다 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 하며, 이는 항만 관리에서 많은 잠재력을 가지고 있습니다.
예를 들어, 유럽에서 가장 큰 항구인 로테르담 항구는 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 유지 보수 일정을 최적화합니다. AI 기반 시스템은 실시간 비디오 모니터링을 사용하여 선박 및 항구 장비를 주시하여 항구 작업자가 유지 보수가 필요한 시기를 예측하는 데 도움을 줍니다. 정기적인 모니터링은 장비 작동 시간을 늘리고 항구 운영을 더 원활하고 빠르게 만듭니다.
본 문서에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용하는 다양한 스마트 항만 사례를 살펴보겠습니다. 또한 항만에서 이러한 혁신 기술을 사용할 때의 장단점을 논의하고 미래 전망을 고려하겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!
항구는 매일 엄청난 양의 물품을 받기 때문에 운영 효율성 유지, 작업자 안전 확보, 교통 체증 감소, 악천후 대처와 같은 문제에 직면해 있습니다. 단 한 시간의 지연도 해운 회사에는 큰 손실을 초래할 수 있습니다.
예를 들어, 화물 하역에 너무 오래 걸리는 데 따른 비용(체선료), 하역 후 컨테이너를 너무 오래 보관하는 데 따른 비용(체화료), 항구에 상품을 추가 시간 동안 보관하는 데 따른 비용(보관료) 및 선박이 늦게 도착하는 데 따른 비용(지연 도착료)과 관련된 비용이 있습니다. 이러한 비용이 많이 드는 벌금을 피하기 위해 해운 회사는 일정을 신중하게 계획하고 이동 시간과 항구 활동을 계획합니다.
이러한 문제점을 해결하면서 항만 운영을 관리하기 위해 해운 회사와 항만 당국은 고급 AI 기반 자동화 솔루션으로 점점 더 눈을 돌리고 있습니다. 컴퓨터 비전과 관련하여 비전 모델은 항만 운영 이미지 및 비디오 클립의 방대한 데이터 세트에 대해 학습될 수 있습니다.
훈련된 모델은 화물 컨테이너를 싣고 내릴 때 감지하고 추적하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 또한 무거운 화물 컨테이너를 옮기는 항만 직원을 추적하여 항만 안전을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이제 항구에서 AI 및 컴퓨터 비전 기술이 왜 중요하고 가치가 있는지 이해했으므로 컴퓨터 비전이 어떻게 사용될 수 있는지 보여주는 몇 가지 스마트 항구 사례를 자세히 살펴보겠습니다.
Ultralytics YOLO11 및 Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 작업자를 추적하고 안전 프로토콜 준수를 보장할 수 있습니다. 어떻게 작동할까요? YOLO11과 YOLOv8은 모두 이미지 또는 비디오에서 객체를 식별하고 분류하는 객체 감지, 시간이 지남에 따라 이러한 객체의 움직임을 모니터링하는 객체 추적과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.
이러한 작업은 다양한 작업자 안전 사용 사례에 사용될 수 있습니다. 좋은 예는 객체 탐지를 사용하여 헬멧 및 조끼와 같은 항만 직원의 개인 보호 장비(PPE)를 탐지하는 것입니다.
마찬가지로, 객체 추적과 같은 컴퓨터 비전 기능과 통합된 스마트 항만 시스템을 사용하여 작업자의 위치를 모니터링하고 실시간으로 움직임을 추적하여 위험을 감지하고 사고를 예방할 수도 있습니다.
라이브 비디오 영상을 분석하여 비전 모델은 낙하물이나 위험에 취약한 지역에 들어가는 작업자와 같은 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 작업자가 실수로 제한 구역에 들어가거나 중장비에 너무 가까이 접근하는 경우 즉시 경고를 보내도록 시스템을 구성할 수도 있습니다.
컴퓨터 비전 솔루션은 해상 항해를 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터 비전, 자동 식별 시스템(AIS) 전송(신원, 위치, 속도 등을 포함하는 선박의 신호) 및 기타 고급 센서와 통합된 해상 시스템을 사용하여 선박의 위치에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 AI 시스템은 혼잡이 적고 연료 효율성이 높은 선박의 이상적인 경로를 매핑할 수 있습니다. 또한 이러한 통찰력을 통해 승무원은 대기 시간 없이 하역 및 하역과 같은 작업을 위해 항구를 준비할 수 있습니다.
항만 당국은 안전한 항해를 위해 물체 감지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 해상에서 물체를 감지하고 추적할 수 있습니다. 예를 들어, 포틀랜드의 메인 만 연구소는 선박 항해 및 안전을 위해 AI 기반 카메라 시스템을 사용합니다. 이 카메라는 컴퓨터 비전을 사용하여 야간이나 안개가 낀 상황에서도 선박, 보트, 부표, 사람 및 기타 해양 위험 요소를 감지합니다. 해상의 장애물을 감지함으로써 선박 운항자는 사고를 피하고 쉽게 항해할 수 있습니다.
화물 처리 작업은 중장비의 사용과 낙하물 위험으로 인해 항구에서 가장 복잡한 작업 중 하나입니다. 연구에 따르면 항만 사고의 63% 이상이 화물 조작 및 적재 또는 하역 작업 중에 발생합니다. 이러한 사고는 작업자가 라벨을 읽거나 손상 여부를 검사하는 작업과 같이 컨테이너 또는 중장비 항만 장비 근처에 있을 필요성을 줄임으로써 피할 수 있습니다.
비전 시스템은 컨테이너의 라벨을 인식하고 크기, 유형, 무게, 봉인 및 목적지를 스캔하거나 구조적 손상을 감지하여 이를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이에 대한 흥미로운 사례 연구는 그리스의 피레우스 컨테이너 터미널(PCT)입니다. 이 항구는 비전 AI 통합 카메라를 사용하여 컨테이너의 봉인이 손상되지 않았는지 확인합니다. 이 시스템은 싣거나 내리는 동안 각 컨테이너 전면의 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 객체 탐지를 사용하여 이미지에서 컨테이너의 봉인 위치를 찾습니다. 봉인이 없거나 손상된 경우 경고가 트리거되어 항만 당국에 추가 조사를 알립니다.
항구에서의 보안 및 감시 작업은 끊임없는 주의를 필요로 합니다. 항구의 전체적인 풍경과 운영을 감시하는 데 필요한 인력은 엄청납니다. 세계에서 가장 작은 항구인 오리건주의 디포 베이조차도 6에이커에 달합니다. 광대한 공간과 빽빽하게 쌓인 컨테이너로 인해 인간이 24시간 내내 수동으로 감시하는 것은 사실상 불가능합니다.
컴퓨터 비전을 사용하여 여러 액세스 지점에서 항만 운영을 모니터링할 수 있으며 무단 진입을 즉시 발견할 수 있습니다. 광학 문자 인식(OCR) 및 자동 번호판 인식(ANPR) 기술은 항만에 출입하는 차량의 번호판을 읽어 무단 차량을 감지할 수 있습니다. 보안 강화를 위해 얼굴 인식 시스템을 사용하여 차량 내부의 운전자와 승객의 신원을 교차 확인할 수도 있습니다.
예를 들어, 스페인의 발렌시아 항구는 자율 드론, 5G 연결 및 증강 현실(AR) 헤드셋으로 구성된 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 항구의 보안을 모니터링하고 있습니다. 자율 드론은 정기적으로 항구를 순찰하는 데 사용되며, 비디오 피드는 5G 네트워크를 통해 비전 기반 시스템을 사용하여 분석됩니다. 컴퓨터 비전 모델은 침입이나 의심스러운 활동을 찾습니다. 특이한 사항이 감지되면 경고가 생성됩니다. 보안 팀은 AR 헤드셋을 사용하여 경고가 발생한 영역을 살펴보고 사건의 심각성을 파악할 수도 있습니다.
기름 유출은 특히 선적 및 하역 항만 작업 중에 심각한 환경 위협을 제기합니다. 연구에 따르면 중소규모 기름 유출(7~700톤)의 약 29%가 이러한 활동 중에 발생합니다. 이러한 유출은 쉽게 눈에 띄지 않고 무해해 보일 수 있지만 환경적 결과는 심각할 수 있습니다.
특히 넓은 항구 지역에서는 이러한 유출을 수동으로 감시하는 것이 매우 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어가 장착된 고급 수질 감지 카메라가 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 비디오 영상을 분석하여 실시간으로 기름 유출을 감지하고 즉각적인 대응 및 정화 작업을 가능하게 합니다.
실제로 유럽에서 두 번째로 큰 항구인 앤트워프 항구는 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 기름 유출의 영향을 완화합니다. 원격 제어 드론은 주변 해역을 모니터링합니다. 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 이 드론은 인근 항구 지역에서 기름 유출을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 항만 당국은 집중된 유출 지역을 신속하게 식별하고 해결하여 해안선을 따라 수질을 개선할 수 있습니다.
항만 관리에서 컴퓨터 비전을 도입하면 많은 이점을 얻을 수 있으며, 고유한 문제에 맞는 다양한 맞춤형 솔루션을 개발할 수 있습니다. 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
CV 솔루션은 수많은 장점을 제공하지만, 항구에서의 구현에는 고려해야 할 특정 과제가 있습니다. 다음은 명심해야 할 몇 가지 제한 사항입니다.
보고서에 따르면 전 세계 스마트 항만 시장은 연평균 성장률(CAGR) 24.16%로 성장하여 2033년에는 61억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 현대 항만 운영에서 AI, 컴퓨터 비전, 사물 인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 사용이 증가하고 있음을 강조합니다. 항만이 더욱 효율적이고 스마트해짐에 따라 컴퓨터 비전은 작업 자동화, 안전 개선 및 운영 효율성 향상에 중요한 역할을 할 것입니다.
IoT, 블록체인 및 빅 데이터와 같은 기술과 결합하면 컴퓨터 비전은 실시간 화물 추적 및 항만 장비의 예측 유지 보수와 같은 고급 및 복잡한 AI 기반 솔루션을 가능하게 할 것으로 예상됩니다. 이러한 혁신은 에너지 사용을 최적화하고 탄소 배출량을 줄여 항만 운영을 간소화하고 지속 가능성을 촉진할 것입니다.
컴퓨터 비전을 항만 관리에 통합함으로써 안전, 효율성 및 보안을 강화할 수 있습니다. 작업자 활동 모니터링부터 화물 처리 및 선박 항해와 같은 복잡한 작업 자동화에 이르기까지 컴퓨터 비전 애플리케이션은 광범위한 애플리케이션을 제공하고 항만 관리의 중요한 문제를 해결할 수 있습니다.
자동화 및 AI 기반 프로세스 추세는 Vision AI 솔루션의 잠재력을 보여줍니다. 이러한 첨단 기술을 채택함으로써 항만은 글로벌 해양 산업의 리더로서의 입지를 강화하고 경제 성장과 환경 지속 가능성에 기여할 수 있습니다.
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