미래 해운업의 핵심이 될, 스마트 선박에 사용되는 기술들

스마트 선박은 최신 기술을 통하여 선박의 효율성, 지속 가능성, 안전성 등을 극대화한 차세대 선박을 의미합니다. 스마트 선박에 사용되는 기술의 중심에는 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터가 있습니다. 이러한 기술들이 스마트 선박에 어떻게 적용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

 첫 번째 기술로는 사물인터넷이 있습니다. 사물인터넷은 스마트 선박의 핵심 기술 중 하나로, 선박 내부와 외부의 모든 장비와 센서를 네트워크로 연결하여 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 역할을 합니다. 이러한 과정을 통해 선박의 운영 효율성을 최대로 하고, 안전성을 높이며, 비용을 절감시킨다는 특징이 있습니다. 사물인터넷 기술은 항해 장비, 선박의 엔진, 연료 시스템, 환경 데이터 센서 등을 네트워크에 연결하여 데이터를 수집하고, 수집한 정보를 클라우드 서버나 육상의 운영센터로 전송합니다. 

사물인터넷에는 네 가지 장점들이 있습니다. 첫 번째로, 실시간으로 데이터를 제공한다는 것입니다. 그렇기 때문에 실시간으로 선박의 상태와 환경 정보를 파악할 수 있어 즉각적인 대응이 가능합니다. 두 번째로, 운영 효율성이 향상된다는 것입니다. 항로 데이터와 연료 소비 패턴을 기반으로 최적의 운항 계획을 수립할 수 있습니다. 세번쨰로, 안전성 측면에서 강화된다는 것입니다. 사고를 미리 방지하고, 승선원과 화물의 안전을 보장할 수 있다는 장점이 있습니다. 마지막으로, 비용이 절감된다는 것입니다. 연료 절약, 유지보수 비용 감소, 사고를 방지하는 등으로 전체적인 운영 비용이 절감됩니다. 

 현재 사물인터넷 기술을 기반으로 스마트 선박 운영을 하는 나라들이 있습니다. 일본의 NYK 라인을 예시로 들 수 있습니다. 일본 NYK 라인은 사물인터넷을 활용하여 선박의 연료 소비를 모니터링하고 효율성을 극대화하는 플랫폼을 개발했습니다. 이를 통해 NYK라인은 연료 소비를 30% 이상 절감하여 큰 이익을 볼 수 있었습니다.

 두 번째 기술로는 빅데이터가 있습니다. 스마트 선박에 사용되는 빅데이터는 항해 중 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집, 분석, 활용하여 선박 운영의 효율성을 극대화하고 안전성과 지속 가능성을 향상시킵니다. 스마트 선박에서는 GPS, 속도, 방향, 항로 기록과 같은 항해 데이터를 수집합니다. 또, 풍속, 파도 높이, 풍향, 기온과 같은 기상 데이터를 수집하고, 해류, 수온, 수질과 같은 환경 데이터, 연료 소비, 엔진 성능, 장비 상태와 같은 운영 데이터 등을 수집합니다. 

스마트 선박에 빅데이터를 사용하면 다양한 장점들을 경험할 수 있습니다. 첫 번째로, 항해 중 수집된 데이터를 분석하여 가장 최적의 항로를 추천한다는 점입니다. 빅데이터는 항로 혼잡도, 기상 정보, 해류 데이터 등을 결합하여 연료 소비와 시간을 최소화하는 경로를 제안합니다. 그렇기 때문에 안전성 향상, 운송 시간 단축 등의 효과를 볼 수 있습니다. 두 번째로, 빅데이터는 연료 소비 패턴을 분석하여 비효율적인 요소를 제거하기 때문에 연료를 효율적으로 사용합니다. 연료는 선박 운영 비용의 약 60%를 차지하기에 큰 장점이 될 수 있습니다. 빅데이터를 활용하여 이러한 장점을 누린 경우가 있습니다. Maersk는 빅데이터 분석을 통하여 항로와 속도를 최적화하여 연료 소비를 10% 이상 절감했습니다. 마지막으로 빅데이터를 통하여 운송 중에 온도, 습도, 진동 데이터를 지속적으로 모니터링하여 냉동 화물 또는 민감한 물품을 관리 할 수 있습니다. 따라서 화물 손상 방지와 품질 보장을 할 수 있다는 장점이 있습니다. 

앞으로 빅데이터는 인공지능과 결합을 통해 더 정교한 분석과 예측 가능성이 높아ㅈ 것이고, 선박의 가상 모델을 통하여 실시간 시뮬레이션과 최적화 가능할 것이기에 디지털 트윈과의 통합을 실현하여 선박의 디지털화를 가속화할 것입니다.

 마지막 기술로는 인공지능이 있습니다. 인공지능(AI) 스마트 선박의 자율운항 기능의 핵심입니다.  인공지능은 선박의 운항 데이터를 분석하여 최적의 항로와 속도를 추천하고, 이를 통하여 연료 사용량과 운송 시간을 줄일 수 있다는 특징이 있습니다. 인공지능을 활용한 사례들을 통해 다양한 장점들을 알 수 있습니다.

첫째로, 인공지능은 연료 소비를 최적화한다는 것입니다. 왜냐하면 선박의 화물 중량, 기상 상태, 해류 등을 고려하여 연료 소비를 최소화하는 항로를 추천하기 때문입니다. 두 번째로, 인공지능은 실시간 데이터 분석을 통하여 항만 도착 시간을 조정하고 혼잡을 피할 수 있도록 돕기 때문에 효율적으로 운항 일정 관리합니다. 마지막으로, 화물의 무게와 위치를 최적으로 배치하여 선박의 안정성과 연료 효율성을 동시에 개선하기 때문에 화물 적재를 최적화한다는 장점이 있습니다.

하지만 선박에 인공지능을 완벽하게 통합하기 위해서 여러 가지 보완할 점들이 있습니다. 우선적으로 데이터 품질의 문제를 보완해야 합니다. 인공지능의 성능은 데이터에 크게 의존합니다. 그렇기 때문에 정확하고 일관된 데이터 수집이 필수적으로 필요합니다. 또, 사이버 보안에 신경을 더 써야 합니다. 인공지능 시스템이 해킹에 취약할 경우, 심각한 사고를 일으킬 수 있습니다. 그리고 비용적인 면도 무시할 수 없습니다. 인공지능 기반 시스템의 초기 투자 비용이 많이 들기 때문에 당장 중소형 선박에는 도입이 어려울 수 있습니다. 그러나 인공지능은 스마트 선박의 가능성을 열어주는 중요한 역할을 합니다. 따라서 인공지능 기술을 더욱 발전시켜 완전 자율운항 선박의 상용화와 우리나라에서 효율적이고 안전한 해운 산업이 되도록 지속적인 관심을 가져야 합니다.