항만에서 컴퓨터 비전으로 해상 무역 최적화하기

전 세계 화물의 90% 이상이 해상으로 운송되는 만큼 항구는 세계 무역의 필수 거점입니다. 항구는 육지와 바다를 잇는 중요한 연결 지점입니다. 항구에서는 원자재, 제조품, 소비재와 같은 고가 화물을 자주 처리하므로 국제 공급망의 핵심 요소입니다.

수년에 걸쳐 첨단 기술은 전 세계 항구의 운영 및 관리 방식을 바꾸어 놓았습니다. 이러한 혁신으로 항만 관리가 더욱 빠르고 안전하며 신뢰할 수 있게 되었습니다. 최근 항구의 혁신에는 인공지능(AI)이 자주 활용됩니다.

특히 AI의 하위 분야인 컴퓨터 비전(CV)은 항만 운영에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 비전 AI를 사용하면 컴퓨터 시스템이 시각 정보를 실시간으로 보고 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 모델은 이미지와 동영상을 분석하여 Ultralytics YOLO11과 같이 패턴을 식별하고 객체를 탐지하며 움직임을 추적할 수 있습니다. 이미지 분석에서 얻은 인사이트는 운영의 효율성과 정확성을 높여 항만 관리 분야에 큰 잠재력을 제공합니다.

예를 들어, 유럽에서 가장 큰 항구인 로테르담항은 컴퓨터 비전 시스템을 사용해 유지보수 일정을 최적화합니다. AI 기반 시스템은 실시간 영상 모니터링으로 선박과 항만 장비를 살펴 항만 작업자가 유지보수가 필요한 시점을 예측하도록 돕습니다. 정기적인 모니터링은 장비의 수명을 연장하고 항만 운영을 더욱 원활하고 빠르게 만듭니다.

이 문서에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용하는 다양한 스마트 항구 사례를 살펴보겠습니다. 또한 미래 전망을 고려하면서 항구에서 이 혁신 기술을 사용할 때의 장점과 단점도 논의하겠습니다. 시작하겠습니다!

스마트 항구의 중요성#

항구는 매일 엄청난 양의 화물을 처리하며, 운영 효율성 유지, 작업자 안전 확보, 교통 체증 감소, 악천후 대응과 같은 과제에 직면합니다. 한 시간만 지연되어도 해운 회사에는 큰 비용이 발생할 수 있습니다.

예를 들어, 화물 하역에 너무 오래 걸리는 경우의 비용(체선료), 하역 후 컨테이너를 너무 오래 보관하는 경우의 비용(지체료), 항구에 화물을 추가로 보관하는 비용(보관료), 선박이 늦게 도착하는 경우의 비용(지연 도착료) 등이 있습니다. 이러한 비용 부담이 큰 벌금을 피하기 위해 해운 회사는 일정, 운항 시간, 항만 활동을 신중하게 계획합니다.

이러한 과제를 해결하면서 항만 운영을 관리하기 위해 해운 회사와 항만 당국은 점점 더 고도화된 AI 기반 자동화 솔루션을 도입하고 있습니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 비전 모델을 항만 운영 영상과 이미지로 구성된 방대한 데이터셋으로 학습할 수 있습니다.

학습된 모델은 화물 컨테이너의 선적 및 하역 과정에서 컨테이너를 감지하고 추적하는 작업에 사용할 수 있습니다. 또한 컴퓨터 비전은 무거운 화물 컨테이너를 옮기는 항만 직원의 움직임을 추적하여 항만 안전을 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

항만에서의 컴퓨터 비전 활용 사례#

AI와 컴퓨터 비전 기술이 항만에서 중요한 이유와 가치를 살펴보았으니, 이제 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 모두 이미지나 동영상에서 객체를 식별하고 분류하는 객체 감지, 그리고 시간에 따른 객체의 움직임을 모니터링하는 객체 추적 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원합니다.

이러한 작업은 다양한 작업자 안전 사례에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 객체 감지를 사용해 항만 직원이 착용한 헬멧과 조끼 같은 개인 보호 장비(PPE)를 감지할 수 있습니다.

그림 1. 항만 안전 규정 준수를 위해 PPE를 감지하는 Ultralytics YOLOv8 활용 사례입니다.

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

실시간 동영상 영상을 분석하면 비전 모델이 낙하물이나 작업자의 위험 구역 진입과 같은 잠재적 위험을 식별할 수 있습니다. 작업자가 실수로 제한 구역에 들어가거나 중장비에 너무 가까이 접근하면 시스템이 즉시 알림을 보내도록 설정할 수도 있습니다.

AI를 활용한 항만 선박 항행 및 모니터링#

컴퓨터 비전 솔루션은 해상 항행을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터 비전과 선박자동식별장치(AIS) 신호(선박의 식별 정보, 위치, 속도 등을 담은 신호), 기타 고급 센서를 통합한 해양 시스템을 사용하면 선박의 위치를 파악할 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 AI 시스템은 혼잡을 줄이고 연료 효율을 높이는 최적의 선박 항로를 계획할 수 있습니다. 또한 이 정보를 통해 선원들은 대기 시간 없이 항만에서 선적 및 하역 작업을 준비할 수 있습니다.

항만 당국은 객체 감지와 같은 컴퓨터 비전 기술을 활용해 안전한 항행을 위해 해상의 객체를 감지하고 추적할 수 있습니다. 예를 들어 포틀랜드에 위치한 메인만 연구소는 선박 항행과 안전을 위해 AI 기반 카메라 시스템을 사용합니다. 이 카메라는 컴퓨터 비전으로 선박, 보트, 부표, 사람 및 기타 해상 위험 요소를 야간이나 안개가 낀 환경에서도 감지합니다. 해상의 장애물을 감지하면 선박 운영자는 사고를 피하고 원활하게 항행할 수 있습니다.

그림 2. 해양 분야의 AI: 컴퓨터 비전 기능을 탑재한 카메라가 해상의 객체를 감지하는 모습입니다.

항만 디지털화로 간소화되는 화물 처리#

중장비가 사용되고 낙하물 위험이 있어 화물 취급은 항만에서 상대적으로 복잡한 작업 중 하나입니다. 연구에 따르면 항만 사고의 63% 이상이 화물 이동 및 선적·하역 작업 중에 발생합니다. 라벨을 읽거나 손상 여부를 검사하는 등의 작업을 위해 작업자가 컨테이너나 항만 중장비 근처에 있어야 할 필요성을 줄이면 이러한 사고를 예방할 수 있습니다.

비전 시스템은 컨테이너 라벨을 인식하고 크기, 유형, 무게, 봉인 및 목적지를 확인하거나 구조적 손상을 감지하여 이러한 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그리스의 피레우스 컨테이너 터미널(PCT)은 흥미로운 사례입니다. 이 항만은 컨테이너 봉인이 온전한지 확인하기 위해 비전 AI 통합 카메라를 사용합니다. 시스템은 선적 또는 하역 중 각 컨테이너 전면의 이미지를 촬영합니다. 그런 다음 이미지에 객체 감지를 적용해 컨테이너의 봉인을 찾습니다. 봉인이 없거나 손상된 경우 알림이 발생하여 항만 당국에 추가 조사를 요청합니다.

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

스마트 항만의 감시 및 출입 통제#

항만의 보안 및 감시 작업에는 지속적인 주의가 필요합니다. 항만 전체의 현황과 운영을 모니터링하는 데 필요한 인력은 상당합니다. 오리건주 디포 베이는 세계에서 가장 작은 항만인데도 면적이 6에이커에 달합니다. 넓은 공간과 촘촘히 쌓인 컨테이너 때문에 사람이 24시간 내내 수동으로 항만을 감시하는 것은 사실상 불가능합니다.

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

그림 4. 컴퓨터 비전으로 자동차 번호판을 읽는 활용 사례입니다.

예를 들어 스페인의 발렌시아 항은 자율 드론, 5G 연결, 증강 현실(AR) 헤드셋으로 구성된 컴퓨터 비전 시스템을 사용해 항만 보안을 모니터링합니다. 자율 드론이 정기적으로 항만을 순찰하고, 5G 네트워크를 통해 비전 기반 시스템으로 영상 피드를 분석합니다. 컴퓨터 비전 모델은 침입이나 의심스러운 활동을 탐지합니다. 이상 징후가 감지되면 알림이 생성됩니다. 보안 팀은 AR 헤드셋을 사용해 알림이 발생한 구역을 확인하고 사고의 심각성을 파악할 수도 있습니다.

비전 AI를 활용한 기름 유출 감지#

기름 유출은 특히 항만의 선적 및 하역 작업 중에 심각한 환경 위협이 됩니다. 연구에 따르면 중소규모 기름 유출(7~700톤)의 약 29%가 이러한 작업 중에 발생합니다. 이러한 유출은 눈에 잘 띄지 않아 무해해 보일 수 있지만 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

넓은 항만 구역에서 이러한 유출을 수동으로 모니터링하는 일은 특히 어렵습니다. 이 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 소프트웨어를 탑재한 고급 수질 감지 카메라를 효과적인 솔루션으로 활용할 수 있습니다. 이 시스템은 동영상 영상을 분석해 기름 유출을 실시간으로 감지하고, 신속한 대응과 정화 작업을 가능하게 합니다.

그림 5. 스마트 항만 사례: 바다의 기름 유출 감지입니다.

실제로 유럽에서 두 번째로 큰 항만인 앤트워프 항은 기름 유출의 영향을 줄이기 위해 컴퓨터 비전 기술을 사용합니다. 원격 조종 드론이 주변 수역을 모니터링합니다. 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 드론은 인근 항만 구역의 기름 유출을 감지할 수 있습니다. 이를 통해 항만 당국은 유출이 집중된 구역을 신속하게 파악하고 대응하여 해안의 수질을 개선할 수 있습니다.

항만에서 컴퓨터 비전의 이점과 한계#

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

• 해상 물류 개선: 해운 공급망에 해양 분야 AI를 적용하면 물류 운영 효율성을 새로운 수준으로 높일 수 있습니다. 비전 기반 시스템을 사용해 항로 간 화물 교환, 항만 서비스, 화물 처리 등을 모니터링할 수 있습니다.

• 데이터 기반 의사 결정: 이미지와 동영상 분석에서 얻은 정보를 바탕으로 항만 관리자는 충분한 근거를 갖춘 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

• 더 나은 항로 예측: 비전 AI 시스템은 항만과 선박의 실시간 영상 등 시각 데이터를 분석하여 AI 알고리즘이 최적화된 항로를 제안하도록 지원할 수 있습니다.

• 인건비 절감: 컴퓨터 비전으로 선박 모니터링, 화물 분류, 선박 추적 등의 작업을 자동화하면 항만은 인력에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

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

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

• 환경적 제약: 특히 해안 지역에서 비와 안개처럼 날씨가 일정하지 않으면 이미지와 동영상 품질이 저하되고 AI 모델 성능이 떨어질 수 있습니다.

• 다양한 해상 컨테이너 크기: 해상 컨테이너는 크기, 색상, 라벨 및 형태가 다양해 비전 기반 시스템으로 추적하기 어렵습니다. 컴퓨터 비전 모델이 이러한 다양성을 처리하려면 추가 학습이 필요할 수 있습니다.

• 불안정한 네트워크 연결: 클라우드 기반 컴퓨터 비전 시스템에는 안정적인 네트워크 연결이 필수적입니다. 연결이 끊기면 항만 운영에 지연, 비효율성 및 안전 위험이 발생할 수 있습니다.

항만 컴퓨터 비전의 미래#

보고서에 따르면 전 세계 스마트 항만 시장은 연평균 성장률(CAGR) 24.16%로 성장해 2033년에는 61억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 현대 항만 운영에서 AI, 컴퓨터 비전 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 고급 기술의 활용이 증가하고 있음을 보여줍니다. 항만의 효율성과 지능화가 높아짐에 따라 컴퓨터 비전은 작업 자동화, 안전 개선 및 운영 효율성 향상에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.

컴퓨터 비전은 IoT, 블록체인, 빅데이터와 같은 기술과 결합되어 실시간 화물 추적 및 항만 장비의 예측 유지보수와 같은 고도화되고 복잡한 AI 기반 솔루션을 구현할 것으로 기대됩니다. 이러한 혁신은 에너지 사용을 최적화하고 탄소 배출량을 줄여 항만 운영을 간소화하고 지속 가능성을 높일 것입니다.

스마트 항만의 핵심 요점#

항만 관리에 컴퓨터 비전을 통합하면 안전성, 효율성 및 보안을 강화할 수 있습니다. 작업자 활동 모니터링부터 화물 처리 및 선박 항행과 같은 복잡한 작업의 자동화까지, 컴퓨터 비전 애플리케이션은 다양한 방식으로 활용되어 항만 관리의 주요 과제를 해결할 수 있습니다.

자동화와 AI 기반 프로세스의 확산은 비전 AI 솔루션의 잠재력을 부각합니다. 이러한 고급 기술을 도입하면 항만은 세계 해양 산업을 선도하는 입지를 다지고 경제 성장과 환경 지속 가능성에 기여할 수 있습니다.

AI에 대해 자세히 알아보려면 커뮤니티에 참여하고 GitHub 리포지토리를 확인해 보세요. 제조 분야 AI와 헬스케어 분야 컴퓨터 비전의 흥미로운 활용 사례도 살펴보세요.