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MacNet 전략세미나 ‘해운·조선 Digitalization 어디까지 왔는가’
“자율운항선박에 맞는 디지털화된 선박 상태 검사 이뤄져야”
[577호] 2021년 10월 01일 (금) 13:40:52 류지훈 ryujihoon93@naver.com

  9월 14일 미래 디지털 선박 시장, 지속가능한 경쟁력 확보·대응 전략 모색
 해수부, 2023년 ‘국제 해양 디지털 클러스터’ 시작 예정

 

자율운항선박 기술 개발 수요가 증가하면서 선박 상태 검사도 디지털화를 이뤄야 한다는 이슈가 대두되고 있는 가운데 한국선급(KR)이 선박 상태 수치 및 영상 데이터를 수집하고 이를 분석하여 상태를 진단하는 기술 개발을 진행하고 있다. 이와 관련 맥넷 전략세미나에 참여한 KR 연구진들이 ‘선박기관 시스템상태 진단예측 기술’ ‘선박손상 원격검사 기술’을 소개했다.


(사)해양산업통합클러스터(MacNet)가 9월 14일 온라인을 통해 ‘MacNet 전략세미나-Ⅳ, 해운·조선 Dig
italization 어디까지 왔는가’를 개최했다. MacNet이 주최하고, 부산광역시가 지원, 한국선급(KR)이 후원하는 이번 세미나는 미래 디지털 선박(스마트·자율운항선박) 시장에서 지속가능한 경쟁력 확보를 위한 대응전략 모색하기 위해 정부와 관련 업·단체 전문가들이 모여 깊이 있는 토론을 펼쳤다.


제1세션에서는 홍순배 해양수산부 해양교통관리팀장이 첫 번째 연사로 나서 e-Navigation 서비스의 종류와 향후 추가 도입될 초단파주파수(VHF) 및 위성통신망 기반의 육·해상 간 디지털 통신체계(VDES)에 대해 발표했다. 이어 임도형 아비커스 대표가 증강현실 기반의 내비게이션, 어라운드뷰 시스템의 자동 도킹 기술 등 자율운항 솔루션을 소개했으며, 임정빈 한국해양대학교 교수는 ‘자율운항선박 원격제어 기술’을 주제로 자율운항 선박의 통신 네트워크 지연 등 육상 원격제어 문제점과 해결방안에 대한 의견을 제시했다. 제2세션은 박재철 KR 책임연구원이 자율운항선박 기관시스템에서 계측된 데이터를 기반으로 상태를 진단, 고장을 사전 예측하는 상태기반예지보전기술(CBM) 현황에 대해 설명했다. 한기민 KR 책임연구원은 선체 부식·균열 등 손상정도를 AI 알고리즘으로 탐지하는 AI 기반 선체손상 원격검사 기술을 소개했으며, 마지막으로 박종성 KR 팀장이 중대해양사고에 즉각 대응하고 선박검사 서비스를 효율적으로 지원할 수 있는 ‘(가칭)서베이 서포트 센터(Survey Support Center)’ 구축 계획을 발표했다. 마지막 3세션에서는 1·2세션에서 발표한 주제에 대하여 종합토론이 이어졌다. 장화섭 KR 팀장이 좌장을 맡아 각 주제 발표자와 음학진 해양수산과학기술진흥원 팀장을 비롯한 해사업계 전문가 5인이 토론에 함께 참여했다.


이형철 맥넷 회장은 “정보처리 및 공유기술의 발전은 운영 효율화를 가져왔으며, 인공지능 기반 선박운항시스템 개발, 이내비게이션 구축과 자율운항선박의 출현 등 첨단기술이 발 빠르게 진화하고 있다. KR도 인공지능 기반 검사서비스 시스템을 구축할 예정이다”며 “미래 디지털 선박 시장에서 지속가능한 경쟁력을 확보하기 위해서는 빅데이터 공유, 기술간 융·복합이 보다 과감하게 이루어져야 한다. 관련분야의 시스템들을 통합 운용할 수 있는 클라우드 기반의 빅데이터 체계를 구축하고 정보를 실시간으로 공유하여 산업간 협력체인을 고도화해 나아가야 한다”고 말했다.


홍순배 “국제 해양 디지털 클러스터에
           조선소, 선사, 장비·통신업계가 동참해야”

   
 

홍순배 해양수산부 해양교통관리팀장은 올해부터 전국 연안 100km 해상까지 초고속 해상 무선 통신망을 통해 제공하고 있는 이내비게이션 서비스와 우리나라 이내비게이션 기술의 국제적 검증을 위한 ‘국제 해양 디지털 클러스터’의 구축 운영 필요성에 대해 발표했다.
홍 팀장은 디지털 선박에 대해 선박과 함께 운항 여건이 마련되어야 한다고 주장했다. 이러한 관점에서 육상과 해상 간의 디지털정보를 수집·공유할 수 있고 육상에서는 정보를 제공하고 선박에서 디지털 체계 플랫폼이 구축되어야 한다. 디지털 체계 인프라를 강조한 홍 팀장은 “국제적으로 흘러가는 디지털 동향을 봤을 때 2040년경에 해사업계가 전면 디지털화를 이룰 것”이라고 전망했다.


홍 팀장은 올해부터 본격적으로 시행하고 있는 한국형 이내비게이션 서비스의 아키텍처 인포 그래픽을 제시했다. 홍 팀장의 이내비게이션 서비스 아키텍처에 따르면, 해상의 각 기관으로부터 정보를 수집·분석하는 서비스 센터는 전국 9곳에 위치해 있으며, 충돌 좌초 서비스, 해상 안전 정보, 항행통보 서비스, 자동 업데이트 항로 서비스를 디지털 통신망 체계인 ‘LTEM’을 통해 선박에 제공한다. 또한 전국에 LTEM 기지국을 깔아 연안으로부터 100km까지 통신 커버리지 체계를 갖췄다. 해수부에서는 올해 6월 ‘바다내비’ 어플리케이션을 개발하여 항로 따라 실시간으로 충돌 위험, 좌초 위험, 교량 통과 안내 등을 연안선박에 제공하고 있다. 홍 팀장은 “선박들로부터 수많은 표준화 데이터를 제공받을 수 있고 빅데이터 기반으로 선박 정보뿐만이 아니고 해양 물리 정보 등 많은 해상정보를 수집할 수 있게 됐다”며 “마리타임 커넥티브 플랫폼(MCP)을 통해 선박과 육상센터를 연결하고 입출항 관련 문제, 물류체계 등 모든 이해 당사자들을 엮어줄 것이다”고 강조했다.


홍 팀장은 ‘국제적 디지털 체계 7가지 트렌드’를 근거로 우리나라가 갖춰야할 경쟁력으로 ‘국제 해양 디지털 클러스터’의 구축을 제안했다. ‘국제적 디지털 체계 7가지 트렌드’는 △해상 플랫폼 기반 이해 당사자 규합 △데이터 축적 및 분석 통한 예측기술 △IoT 기반 광범위한 데이터 수집 체계 및 서비스 △AI 기술 △자율운항선박 △블록체인 △사이버 보안으로 홍 팀장은 “이러한 트렌드를 기반으로 기술 체계를 활용하는 것이 해운선사들의 국제 경쟁력이 될 것”이라고 강조하면서 국제 검증, 표준화, 조화가 국제규모로 이뤄져야 한다는 의견을 제안했다.  


아직은 디지털화에 대해 국제적 협력이 이뤄지지 못하고 있다. 이에 따라 홍 팀장은 “국제기구들이 디지털화 관련 표준을 규약에 포함시킬 것인지” “해상 디지털 기술들이 해상에서 실질적으로 어떤 효과가 있고 가능한 지” “해운업계 이해당사자 간 검증모델을 어떻게 보여줄 것인지”가 관건이라고 강조했다. 이와 관련 해수부는 디지털 항로를 구축하기로 결정했다. 해수부의 ‘디지털 항로’ 구축 계획에 따르면, HMM 등 국적선사 선박에 디지털 선박 플랫폼을 설치하여 싱가포르 해역을 지나 인도양으로 가서 유럽을 통항하면서 해역통과 정보, 해적정보, 수에즈 운하 통항 정보, 유럽입항 정보 등 수집한 데이터를 통해 디지털 체계를 검증하는 클러스터를 구축하는 것이다. 홍 팀장은 “현재 유럽, 북미, 아태 지역 3개 지역 간에 테스트 베드를 글로벌 스케일로 만들어나가자는 공감대를 형성했다”며 “공신력 있는 서비스를 만들기 위해 올해부터 유럽, 북미, 아태지역 국가 간에 검토 중으로 2022년 안에는 MOU를 체결하여 2023년부터 디지털 항로 클러스터를 시작할 예정”이라고 설명했다.
홍 팀장은 “현재 아날로그 체계의 선박 운항 기술은 유럽이나 일본이 다 독점하고 있다. 이러한 장비 시장에 우리나라 장비업계는 진출을 못하고 있는 것이 현실이다”며 “디지털 체계로 바뀌면 우리가 시장에 진입할 수 있으며, 이 클러스터를 통해 조선소, 선사, 장비·통신업계가 참여해야 한다”고 해사업계의 참여를 독려했다. 

 

임도형 “한국 조선기술력과 정보통신기술(ICT) 활용,
           자율운항선박 상용화 앞당겨야”

   
 

임도형 아비커스 대표는 선박의 자동 충돌회피 및 경로 제한 등 증강현실 기반 내비게이션과 어라운드 뷰 시스템의 자동 도킹 기술 등 자율운항 솔루션을 소개했다.
아비커스는 현대중공업그룹이 자율운항 등 스마트선박 사업을 강화하기 위해 자율운항 솔루션과 항해 보조시스템을 개발·판매하는 신규회사이다. 아비커스는 스마트선박을 ‘인텔리전트 십’이라고 정의하여 기존의 스마트선박에서 IoT 기술 기반의 데이터를 모아 인공지능으로 최적화하고 반자동화하는 연구를 하고 있다. 특히 자율운항선박을 미국 자동차 협회에서 정한 5단계 레벨을 적용하여 1·2단계는 자율운항 보조시스템, 3단계는 자율운항 시스템으로 정하고 단계별 상용화에 중점을 두고 있다. 임 대표는 아비커스가 개발 중인 자율 항해 보조 시스템을 소개했다. 인공지능(AI)이 선박의 상태와 항로 주변을 분석해 이를 증강현실(AR) 기반으로 항해자에게 알려주는 ‘하이나스(HiNAS)’와 선박 이·접안 시스템인 ‘하이바스(HiBAS)’있다. 특히 하이바스는 자동차의 어라운드뷰에 해당하는 솔루션을 접목해 선박의 전체상황을 한눈에 확인 가능하며 영상 녹화 기능으로 안정성을 확보했다.


아비커스는 올 연말에 LNG운반선 자율운항 시험을 실시할 예정이다. 임 대표는 “선사와 공동으로 기술개발 중이며 자율 항해를 위해 ‘나스 2.0 콘솔’도 새로 제작하고 있다”며 “이 기술을 바탕으로 올 연말에는 태평양과 인도양을 횡단할 계획이다”고 설명했다. 아울러 레저보트 자율화 솔루션으로 경로 추적과 충돌 회피기능, 자동주차 기능까지 개발할 예정이다. 임 대표는 “자율운항 연구가 현재는 체계적으로 진행되지 못하고 있고 플레이어가 없다. 반면 자율주행자동차 기술은 이미 복잡한 도심에서도 인간의 개입 없이 자율주행이 가능한 수준으로 인공지능 기술이 올라왔다”며 “우리나라의 조선기술력과 정보통신기술(ICT)을 활용하여 자율운항선박의 상용화를 앞당겨 시장진입을 해야 한다”고 제안했다.

 

임정빈 “디지털 트윈으로 해상통신 지연문제
           해결해야”

임정빈 한국해양대학교 교수는 선박의 통신 네트워크 지원과 원격 제어 시스템 신호 지원 등 육상 원격지원의 문제점과 해결 방안에 대한 의견을 제시했다.
선박의 통신 네트워크는 국제표준 맞춰 시스템을 구축하고 있다. 이와 관련 임 교수는 통신지연문제 초점을 맞추면서 “통신장비에 의한 지연은 3~6초, 인적오류에 의한 지연은 30초까지 발생한다. 통상 30~50초까지의 지연이 발생하는 데 50초동안 선박의 제어가 안되면 항로를 이탈하여 충돌사고가 발생할 수 있다”며 “현실공간과 사이버공간을 동기화시켜 선박을 제어해야 한다”고 지적했다. 이에 임 교수는 ‘통신지연에 따른 선박 충돌 시뮬레이션’ 연구자료를 바탕으로 디지털 트윈 지연모델을 제안했다. 이 모델은 원격 제어 시스템에 선박조종 시뮬레이터를 연동하는 방식으로 통신지연문제를 해결하는 방식이다.
임 교수는 “실질적으로 자율 운항 선박이 등장했을 때 충돌회피 방법, 선박제어 방법을 목표로 연구 중이다”며 “위성통신기술과 자율운항선박기술은 급속하게 개발되고 있다. 향후 더 많은 연구가 필요하다”고 제언했다.

 

박재철 “CDM기술 통해 선박 관리의 효율성 제고,
          실시간 정보 분석으로 사고 방지”

박재철 KR 책임연구원은 선박의 고장을 사전에 예측하는 ‘선박 기관 시스템 상태 진단 예측 기술(CDM)’을 소개했다.
KR은 디지털 트윈 핵심 기술 확보 및 규칙화를 통한 원격 검사 서비스를 제공하기 위해 상태 감시 유지·관리 기술, 원격검사 기술, 엔지니어링 정보 가시화 기술, 경제운항 솔루션 등 선박의 디지털 트윈을 실현하기 위한 핵심 요소 기술 개발에 집중하고 있다. 이러한 연구 개발을 통해 각 세부 분야별 핵심 기술력 및 실무 경험과 영구적인 엔지니어링 정보를 확보함으로써 검사 규칙 및 인증 기준을 마련할 계획이다.


박 연구원은 “4차 산업시대에 접어들면서 기술적인 패러다임의 변화가 선박의 유지 관리 체계에도 직접적인 영향을 미치고 있다”며 “선박의 안정적인 운항 성능을 확보하고 기관 고장에 대한 예방 및 운영 관리의 효율성 측면에서 실시간 상태 감시기술이 크게 부각되고 있다. 이는 기존 선박 및 향후 미래의 자율운항 선박을 포괄해서 선박의 안전성 및 시스템의 신뢰도를 높이는 기술이다”라고 강조했다. 이와 관련 박 연구원은 자율운항 핵심기술인 ‘CBM(Condition Based Maintenance)’을 소개했다. 이 기술은 선박 관리의 효율성을 제고시킴과 동시에 실시간 정보 분석을 통해서 사고를 미연에 방지함으로써 선박 사고의 발생률을 감소시킬 수 있을 것으로 기대되고 있다. 박 연구원에 따르면, 기계 장치의 상태를 모니터링하고 고장을 진단 예측함으로써 기존의 캘린더 베이스 또는 러닝타임 베이스 개념에서 사전적으로 유지 관리 방안을 최적화하는 기술이다. KR에서는 CBM 기술에 대한 개발 프레임워크를 자체적으로 수립하고 엔지니어링 기반 고장 분석서 개발, 데이터 생산 취득, 데이터 전처리 및 특성 분석, AI 기반 고장 진단 예측 알고리즘 개발을 진행하고 있다. 이를 통해 선박의 고장을 진단하고 예측할 수 있다고 밝혔다.


박 연구원은 “알고리즘에서 도출된 진단 또는 예측 결과는 사용자 즉 선원 또는 선박 관리자에게 전달이 되고 그 결과를 바탕으로 유지 관리의 방법과 상세 계획을 수립하는 의사결정을 지원한다”며 “CDM기술의 도입은 실시간으로 시스템의 건전성 평가가 가능하고 운항 효율 및 오픽스 절감 효과가 있으며 선박 유지 관리 플랜을 최적화하는 등 여러 가지 장점이 있다”고 설명했다.
KR에서는 올해까지 상태 모니터링 시스템을 구성하는 하드웨어 및 소프트웨어의 베타 버전을 개발할 예정이다. 개발된 CDM 시스템은 향후 검증선 2척과 최종 실증선박인 자율운항선박 1척을 포함한 총 3척을 대상으로 검증 평가를 실시한다. 이를 통해 최종 2025년까지 CDM 시스템의 인증 기준 및 최종 제품을 개발할 계획이다. 박 연구원은 “CDM 기술 수준을 기준으로 선박 데이터 인프라 수준에 맞는 소프트웨어 기술을 제공할 수 있어야 한다”며 “데이터 통신 부하를 최소화해서 육상 제어가 신속히 이루어질 수 있도록 하고 본선 서버 내 실시간 분석용 정보와 육상 관리자 의사결정 지원용 정보의 차이를 명확하게 규명을 짓고 선박의 최소 요구 스펙을 결정해야 한다”고 설명했다.

 

한기민 “선박손상 원격검사 기술로
          선박 손상 사전 예방할 수 있어”

한기민 KR 책임연구원은 선박 검사원이 접근 불가능한 선박의 부식, 균열에 대한 선박 검사 시스템 체계인  ‘선박손상 원격검사 기술’을 소개했다.
한 연구원은 KR의 AI기반 선박 건사 시스템 체계를 설명했다. KR은 검사원들이 육안으로 선체 결함을 식별하는 것을 미래에는 영상 이미지 기반으로 인공지능 알고리즘이 검사를 지원해 주는 스마트 검사 형태로 바꾸는 기술개발에 박차를 가하고 있다. 한 연구원은 ‘선박손상 원격검사 기술’을 2가지로 설명했다. 확보된 선체 손상 이미지를 딥러닝 학습을 수행해 선박 손상 판별 알고리즘을 개발하는 단계와 선박 손상 알고리즘이 탑재된 태블릿 PC 또는 모바일 기기를 통해 현장에서 손상을 진단하는 단계로 나눌 수 있다. 이 기술을 원활하게 진행하기 위해서는 이미지, 텍스트 신호등의 데이터를 수집하고 수집된 데이터 컴퓨터가 학습할 수 있도록 데이터 가공한다. 충분한 양질의 데이터가 확보되면 이 데이터를 반복 학습을 통해 목적 값을 도출할 수 있는 인공지능 모델을 생성할 수 있다. 마지막으로 인공지능 모델을 기반으로 인공지능 서비스를 제공할 수 있다.


한 연구원은 “2020년 KR 검사관을 대상으로 선체 손상 6종에 대한 데이터를 수집했다. 1차 데이터 수집 결과로 약 5,000여장을 확보하였고 확보된 이미지를 책자로 제작해서 전문 검사원들의 검수를 통해 확인된 결함데이터를 분류했다”며 “분류된 결함 이미지 데이터를 총 4,400장 확보했다. 결함 데이터 중 80% 이상은 균열과 부식으로 확인됐다. 원활한 알고리즘을 개발을 위해서는 지속적인 데이터 확보가 필요한 상황이다”라고 기술개발 현황을 설명했다.


이와 관련 KR은 부식 이미지 데이터를 원활히 확보하기 위해 작년 4월부터 직접 실험실에서 도장제에 염수 분무 실험을 통해 임시데이터를 확보했다. 부식 이미지 데이터는 현재까지 579장을 확보했으며, AI학습에 사용되기 부적합한 사진들도 포함되어 있어 데이터 필터링을 진행했다. 균열 데이터는 1년의 전처리 과정을 통해 균열 손상 부위가 명확하게 드러나도록 ‘히스토그램 인클라이제이션(Histogram Equalization)’이라는 명도 재배치필터를 사용해 이미지 데이터 중 필요 없는 배경부는 제거하고 사이즈 조정을 통해 라벨링 작업을 수행했다. 이를 통해 약 3,000여장의 학습 데이터를 확보했다.


KR은 실험을 통해 얻은 손상 이미지 데이터를 활용해 ‘선체 손상 알고리즘’을 개발하고 있다. 여러 선체 손상 중 균열을 검출하기 위한 알고리즘 개발을 위해 딥러닝 프레임워크를 활용해 ‘CNN(Convolutional Neural Network)’모델을 자체 개발 및 테스트했고 ‘YOLOv5’모델을 통해 전처리 작업이 된 이미지 데이터들의 학습을 수행했다. 한 연구원은 “향후 2023년까지 선박 손상별 판별 알고리즘을 개발하고 2024년에는 개발된 알고리즘을 현장에서 구현할 수 있는 프로그램을 개발할 예정이다”며 “선박 손상 원격 검사 기술의 성공적인 개발을 위해서는 데이터 수집 및 필터링, 컴퓨터 비전 인식에 대한 기술 연구가 지속해서 필요하다”며 “앞으로 추가 데이터 확보를 통해서 알고리즘 성능을 강화해서 신뢰도를 향상할 계획이다”이라고 밝혔다. 

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