항만에서 컴퓨터 비전으로 해상 무역 최적화

해상으로 운송되는 상품이 90%를 넘는 가운데, 항만은 글로벌 무역의 핵심 허브입니다. 항만은 육지와 바다를 연결하는 중요한 역할을 합니다. 항만은 원자재, 제조 상품, 소비재 등 가치 있는 화물 운송을 처리하는 경우가 많아 국제 공급망의 핵심 요소입니다.

수년에 걸쳐 최첨단 기술은 전 세계 항만의 운영 및 관리 방식을 변화시켰습니다. 이러한 혁신은 항만 관리를 더 빠르고 안전하며 안정적으로 만들었습니다. 최근 항만의 혁신에는 인공지능(AI)이 자주 활용됩니다.

특히 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전(CV),은 항만 운영에 큰 변화를 일으키고 있습니다. Vision AI를 통해 컴퓨터 시스템이 시각 정보를 실시간으로 보고 이해할 수 있습니다. 이미지를 분석하고 동영상을 처리함으로써 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 실시간으로 패턴을 식별하고 객체를 감지하며 움직임을 추적할 수 있습니다. 이미지 분석을 통해 얻은 인사이트는 더욱 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 하며, 항만 관리에서 큰 잠재력을 발휘합니다.

예를 들어 유럽 최대의 항구인 로테르담항은 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 유지보수 일정을 최적화합니다. AI 기반 시스템은 실시간 동영상 모니터링을 통해 선박과 항만 장비를 감시하고, 항만 작업자가 유지보수가 필요한 시점을 예측할 수 있도록 지원합니다. 정기적인 모니터링을 통해 장비의 수명을 연장하고 항만 운영을 더욱 원활하고 빠르게 수행할 수 있습니다.

이 글에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용하는 다양한 스마트 항만 사례를 살펴봅니다. 또한 항만에서 이 혁신 기술을 사용할 때의 장단점과 향후 전망에 대해서도 논의합니다. 시작해 보겠습니다!

스마트 항만의 중요성#

항만은 매일 막대한 양의 상품을 처리하며, 운영 효율성 유지, 작업자 안전 보장, 교통 체증 감소, 악천후 대응과 같은 과제에 직면합니다. 배송이 한 시간만 지연되어도 해운 회사에는 큰 비용이 발생할 수 있습니다.

예를 들어 화물 하역 지연으로 인한 비용(체선료), 하역 후 컨테이너를 지나치게 오래 보관하는 데 따른 비용(컨테이너 지체료), 항만에 상품을 추가로 보관하는 비용(보관료), 선박의 늦은 도착으로 인한 비용(지연 도착 수수료) 등이 발생합니다. 해운 회사는 이러한 고액의 페널티를 피하기 위해 일정, 운항 시간, 항만 활동을 신중하게 계획하고자 합니다.

이러한 과제를 해결하면서 항만 운영을 관리하기 위해 해운 회사와 항만 당국은 점점 더 고급 AI 기반 자동화 솔루션을 도입하고 있습니다. 컴퓨터 비전과 관련해서는 비전 모델을 항만 운영의 이미지와 동영상 클립으로 구성된 방대한 데이터셋으로 학습할 수 있습니다.

학습된 모델은 화물을 적재하고 하역할 때 화물 컨테이너를 감지하고 추적하는 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 무거운 화물 컨테이너를 옮기는 항만 직원을 추적하여 항만 안전을 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

항만에서의 컴퓨터 비전 활용 분야#

이제 항만에서 AI와 컴퓨터 비전 기술이 중요한 이유와 그 가치를 이해했으므로, 컴퓨터 비전을 어떻게 활용할 수 있는지 보여주는 스마트 항만 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

컴퓨터 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 YOLOv8은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다. 예를 들어 객체 감지는 이미지나 동영상에서 객체를 식별하고 분류하며, 객체 추적은 시간에 따른 객체의 움직임을 모니터링합니다.

이러한 작업은 다양한 작업자 안전 활용 사례에 사용할 수 있습니다. 대표적인 예로 객체 감지를 사용하여 헬멧과 조끼 같은 개인 보호 장비(PPE)를 착용한 항만 직원을 감지하는 경우가 있습니다.

그림 1. 항만 안전 규정 준수를 위해 Ultralytics YOLOv8로 PPE를 감지하는 예시입니다.

마찬가지로 객체 추적과 같은 컴퓨터 비전 기능이 통합된 스마트 항만 시스템은 작업자의 위치를 모니터링하고 움직임을 실시간으로 추적하여 위험 요소를 감지하고 사고를 예방하는 데 사용할 수 있습니다.

실시간 동영상 영상을 분석함으로써 비전 모델은 낙하물이나 작업자의 위험 구역 진입과 같은 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 작업자가 실수로 제한 구역에 들어가거나 중장비에 지나치게 가까이 접근하면 즉시 알림을 보내도록 시스템을 구성할 수도 있습니다.

AI를 활용한 항만의 선박 항법 및 모니터링#

컴퓨터 비전 솔루션은 해상 항법 개선에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터 비전, 선박의 식별 정보·위치·속도 등을 포함한 신호인 자동식별시스템(AIS) 전송 데이터, 기타 고급 센서가 통합된 해양 시스템을 사용하면 선박의 위치에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트를 기반으로 AI 시스템은 혼잡이 적고 연료 효율성이 높은 선박의 최적 경로를 매핑할 수 있습니다. 또한 이러한 인사이트를 통해 승무원은 대기 시간 없이 화물 적재 및 하역과 같은 작업을 수행할 수 있도록 항만을 미리 준비할 수 있습니다.

항만 당국은 객체 감지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 안전한 항법을 위해 해상 객체를 감지하고 추적할 수 있습니다. 예를 들어 포틀랜드에 위치한 Gulf of Maine Research Institute은 선박 항법과 안전을 위해 AI 기반 카메라 시스템을 사용합니다. 이 카메라는 컴퓨터 비전을 사용하여 야간이나 안개가 낀 환경에서도 선박, 보트, 부표, 사람 및 기타 해상 위험 요소를 감지합니다. 해상의 장애물을 감지하면 선박 운항자는 사고를 피하고 더욱 쉽게 항해할 수 있습니다.

그림 2. 해양 분야의 AI: 해상에서 객체를 감지하는 컴퓨터 비전 지원 카메라입니다.

항만 디지털화로 더욱 쉬워지는 화물 처리#

화물 처리는 중장비가 사용되고 낙하물 위험이 있어 항만에서 가장 복잡한 작업 중 하나입니다. 연구에 따르면 항만 사고의 63% 이상이 화물 이동 및 적재·하역 작업 중에 발생합니다. 라벨 판독이나 손상 검사와 같은 작업을 위해 작업자가 컨테이너 또는 중장비에 가까이 가야 하는 상황을 줄이면 이러한 사고를 예방할 수 있습니다.

비전 시스템은 컨테이너의 라벨을 인식하고 크기, 유형, 중량, 봉인 상태 및 목적지를 스캔하거나 구조적 손상을 감지하여 이를 지원할 수 있습니다. 그리스의 Piraeus Container Terminal(PCT)은 흥미로운 사례입니다. 이 항만은 Vision AI가 통합된 카메라를 사용하여 컨테이너의 봉인이 온전한지 확인합니다. 시스템은 적재 또는 하역 중 각 컨테이너 전면의 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 이미지에 객체 감지를 적용하여 컨테이너의 봉인 위치를 찾습니다. 봉인이 없거나 손상된 경우 알림이 발생하여 항만 당국에 추가 조사를 요청합니다.

그림 3. 그리스의 Piraeus Container Terminal은 스마트 항만의 좋은 사례입니다.

스마트 항만의 감시 및 출입 통제#

항만의 보안 및 감시 작업에는 지속적인 주의가 필요합니다. 항만 전체의 환경과 운영을 모니터링하는 데 필요한 인력은 막대합니다. 세계에서 가장 작은 항만인 오리건주 Depoe Bay조차 6에이커에 달합니다. 넓은 공간과 촘촘하게 쌓인 컨테이너 때문에 사람이 24시간 수동으로 모니터링하는 것은 사실상 불가능합니다.

컴퓨터 비전을 사용하면 여러 출입 지점에서 항만 운영을 모니터링하고 무단 출입을 즉시 발견할 수 있습니다. 광학 문자 인식(OCR) 및 자동 번호판 인식(ANPR) 기술은 항만에 출입하는 차량의 번호판을 읽어 무단 차량을 감지할 수 있습니다. 보안을 한층 강화하기 위해 얼굴 인식 시스템으로 차량 내부 운전자와 승객의 신원을 교차 확인할 수도 있습니다.

그림 4. 컴퓨터 비전을 사용하여 자동차의 번호판을 읽는 예시입니다.

예를 들어 스페인의 발렌시아항은 자율 드론, 5G 연결, 증강 현실(AR) 헤드셋으로 구성된 컴퓨터 비전 시스템을 사용하여 항만 보안을 모니터링하고 있습니다. 자율 드론은 정기적으로 항만을 순찰하며, 5G 네트워크를 통해 비전 기반 시스템으로 동영상 피드를 분석합니다. 컴퓨터 비전 모델은 침입이나 의심스러운 활동을 탐지합니다. 비정상적인 상황이 감지되면 알림이 생성됩니다. 보안팀은 AR 헤드셋을 사용하여 알림이 발생한 구역을 직접 확인하고 사건의 심각성을 파악할 수도 있습니다.

Vision AI를 활용한 기름 유출 감지#

기름 유출은 특히 항만의 화물 적재 및 하역 작업 중에 심각한 환경 위협이 됩니다. 연구에 따르면 중소 규모 기름 유출(7~700톤)의 약 29%가 이러한 작업 중에 발생합니다. 이러한 유출은 쉽게 보이지 않아 무해해 보일 수 있지만 환경에 미치는 영향은 심각할 수 있습니다.

대규모 항만 구역에서 이러한 유출을 수동으로 모니터링하는 것은 특히 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어가 탑재된 고급 수질 감지 카메라가 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 동영상 영상을 분석하여 기름 유출을 실시간으로 감지하고 신속한 대응과 정화 작업을 가능하게 합니다.

그림 5. 스마트 항만의 사례: 해양의 기름 유출 감지입니다.

실제로 유럽에서 두 번째로 큰 항만인 앤트워프항은 기름 유출의 영향을 완화하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 사용합니다. 원격 조종 드론이 주변 수역을 모니터링합니다. 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 이 드론은 인근 항만 구역의 기름 유출을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 항만 당국은 유출이 집중된 구역을 신속하게 식별하고 대응하여 해안선을 따라 수질을 개선할 수 있습니다.

항만에서 컴퓨터 비전의 이점과 한계#

항만 관리에 컴퓨터 비전을 도입하면 많은 이점을 얻을 수 있으며, 고유한 과제에 맞춘 다양한 솔루션을 구현할 수 있습니다. 주요 이점을 간단히 살펴보겠습니다.

• 해상 물류 개선: 해상 분야의 AI는 공급망 물류에 새로운 차원의 운영 효율성을 제공하고 있습니다. 비전 기반 시스템을 사용하여 항로, 항만 서비스, 화물 처리 간 상품의 이동을 모니터링할 수 있습니다.

• 데이터 기반 의사 결정: 이미지 및 동영상 분석에서 얻은 인사이트를 바탕으로 항만 관리자는 충분한 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 향상된 경로 예측: Vision AI 시스템은 항만과 선박의 실시간 영상과 같은 시각 데이터를 분석하여 AI 알고리즘이 최적화된 경로를 제안하도록 지원할 수 있습니다.

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

CV 솔루션은 많은 장점을 제공하지만 항만에 구현할 때 고려해야 할 과제도 있습니다. 다음과 같은 한계를 염두에 두어야 합니다.

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

• 환경적 제약: 특히 해안 지역에서 발생하는 비와 안개 같은 불규칙한 기상 조건은 이미지와 동영상 품질에 영향을 미치고 AI 모델의 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

• 해상 컨테이너 크기의 다양성: 해상 컨테이너는 크기, 색상, 라벨 및 형태가 다양하여 비전 기반 시스템이 추적하기 어렵습니다. 컴퓨터 비전 모델이 이러한 다양성을 처리하려면 추가 학습이 필요할 수 있습니다.

• 불안정한 네트워크 연결: 클라우드 기반 컴퓨터 비전 시스템에는 안정적인 네트워크 연결이 핵심입니다. 연결이 중단되면 항만 운영에서 지연, 비효율성 및 안전 위험이 발생할 수 있습니다.

항만에서 컴퓨터 비전의 미래#

보고서에 따르면 글로벌 스마트 항만 시장은 24.16%의 인상적인 연평균 성장률(CAGR)로 성장하여 2033년까지 61억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 현대 항만 운영에서 AI, 컴퓨터 비전, 사물 인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 활용이 증가하고 있음을 보여줍니다. 항만이 더욱 효율적이고 스마트해짐에 따라 컴퓨터 비전은 작업 자동화, 안전성 향상 및 운영 효율성 증대에 핵심적인 역할을 할 가능성이 높습니다.

컴퓨터 비전은 IoT, 블록체인 및 빅데이터와 결합하여 실시간 화물 추적과 항만 장비의 예측 유지보수 같은 고급의 복잡한 AI 기반 솔루션을 구현할 것으로 기대됩니다. 이러한 혁신은 항만 운영을 간소화하고 에너지 사용을 최적화하며 탄소 배출을 줄여 지속 가능성을 높일 것입니다.

스마트 항만의 핵심 요점#

컴퓨터 비전을 항만 관리에 통합하면 안전성, 효율성 및 보안성을 향상할 수 있습니다. 작업자 활동 모니터링부터 화물 처리 및 선박 항법과 같은 복잡한 작업의 자동화에 이르기까지 컴퓨터 비전 애플리케이션은 광범위한 활용 사례를 제공하고 항만 관리의 핵심 과제를 해결할 수 있습니다.

자동화와 AI 기반 프로세스로 향하는 추세는 Vision AI 솔루션의 잠재력을 부각하고 있습니다. 항만은 이러한 첨단 기술을 도입하여 글로벌 해양 산업의 선도자로 자리매김하고 경제 성장과 환경 지속 가능성에 기여할 수 있습니다.

커뮤니티에 참여하고 GitHub 저장소를 확인하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 제조 분야의 AI와 헬스케어 분야의 컴퓨터 비전의 다른 흥미로운 활용 사례도 살펴보세요.